Earticle

최근 4차 산업혁명의 발전으로 차체 프레임 기술에 대한 관심이 증가하고 있으며, 롤 포밍 기술은 차체를 견고 하게 제작하여 충돌 시 부상을 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 롤 포밍 공정에서 발생하는 스프링백 (Springback) 현상의 메커니즘, 주요 영향 요인, 이를 완화하기 위한 전략을 탐구한다. 이를 위해 최신 문헌을 분석하 여 스프링백의 발생 원인과 이를 예측 및 제어하기 위한 모델링 기법, 공정 최적화 전략을 검토하였다. 연구 결과, 롤 포밍에서의 굽힘각과 소재 특성의 정밀한 제어가 스프링백 감소에 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 롤 포밍 공정의 효율성과 품질을 높이기 위한 설계 및 생산 가이드라인을 제시하며, 차체 제조 기술의 고도화에 기여한다. 향후 연구 는 다양한 소재와 복잡한 형상의 롤 포밍 적용 가능성 및 AI 기반 예측 모델 개발에 초점을 맞출 것이다.

With the advancements of the Fourth Industrial Revolution, interest in vehicle body frame technology has been increasing. Roll forming technology plays a critical role in enhancing the robustness of vehicle bodies to minimize injuries during collisions. This study explores the spring-back phenomenon occurring in roll forming processes, focusing on its mechanisms, key influencing factors, and mitigation strategies. A comprehensive review of recent literature was conducted to analyze the causes of spring-back, examine modeling techniques, and process optimization strategies for its prediction and control. The findings confirm that precise control of bending angles and material properties in roll forming effectively reduces spring-back. This research also provides design and production guidelines to enhance the efficiency and quality of roll forming processes, contributing to the advancement of vehicle manufacturing technologies. Future research will focus on the application of roll forming to various materials and complex geometries, as well as the development of AI-based predictive models.

이 연구는 급격한 디지털 전환의 시대에서 교사의 인공지능(AI) 및 디지털 역량에 대한 영향 요인을 탐색하였 다. 연구를 위해 전문가 검토와 예비 연구를 통해 수정된 온라인 설문 조사가 J도 지역 교사들을 대상으로 실시되었 다. 위계적 회귀분석 결과, 개인적 요인들 중 학교급과 교직 경력이 디지털 역량에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나 타났다. 특히, 낮은 학교급에 근무하거나 교직 경력이 짧은 교사일수록 더 높은 수준의 디지털 역량을 보이는 것으로 나타났다. 교사 수준의 요인들을 투입하여 추가 분석한 결과, TPACK, 교사 협력, 유용성과 사용 용이성에 대한 인식 이 통계적으로 유의한 예측 변수로 나타났다. 학교 수준의 요인들을 포함하였을 때는 학교 문화와 자원이 교사의 역 량 수준을 더욱 향상시키는 것으로 분석되었으며, 전문성 개발을 위한 종합적 접근의 필요성이 강조되었다. 교사의 AI 및 디지털 역량 제고를 위한 논의는 개인, 학교, 교육청 수준으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 개인 수준에서는 AI 통 합을 위한 명확한 목적과 공통의 인식이 필요하며, AI의 장점을 인식하는 교사일수록 더 높은 역량을 나타내는 경향 이 있는 것으로 밝혀졌다.

This study investigates the factors influencing teachers’ AI and digital competencies amid rapid digital transformation. As part of this study, an online survey, refined through expert review and a pilot study was conducted among teachers in J Province. Hierarchical regression analysis revealed that individual factors— specifically, school level and teaching experience—significantly affect digital competencies, with teachers in lower-level schools and those with less experience demonstrating higher competencies. Adding teacher-specific factors, TPACK, teacher collaboration, and perceptions of usefulness and ease of use emerged as significant predictors. When school-related factors were included, school culture and resources further enhanced competency levels, underscoring the need for a holistic approach to professional development. Discussions on enhancing teachers' AI and digital competencies can be categorized into individual, school, and district levels. At the individual level, teachers need a clear purpose for AI integration and a shared consensus, as those who recognize its benefits tend to have higher competencies.

중소기업이 성공적인 스마트공장 사업을 추진하기 위해서는 생산성 향상, 비용 절감 품질 개선 등 여러 가지의 요소가 있지만, 그중 지원정책이 가장 큰 부분을 차지하고 있다. 최근 중소기업에서 관심을 갖고 있는 부 분이 제조현장에 제조 자동화와 시스템을 적용해서 Loss 절감으로 생산성을 향상하고, 자동 검사 시스템으로 품 질 개선 및 비수도권 지역에서는 인력 수급의 문제 등을 해결하려는 경향이 있다. 또한 중소기업은 제정적인 부 분에 일부 한계가 있어 비용이 과다하게 소요되는 자동화 및 Vision 검사기 부분에 투자가 어려운 상황이므로 이 를 개선하기 위한 정부의 스마트공장 지원정책의 변화가 필요하다. 본 연구는 대중소 상생형 스마트공장을 추진 한 2,221개 기업중 시스템 및 자동화를 추진한 최근 5년간의 기업 분석을 통해 자동화 및 시스템 관련 과제(MES, ERP, SCM 등)의 지원금이 증가하는 추세이므로 지원금 확대를 통해 성공적인 스마트공장 사업이 추진될 수 있 도록 정책 지원, 기술 지원, 전문 인력 양성 등이 필요하다는 결론을 도출하였다. 특히, 스마트공장 사업의 지원 정책은 중소기업의 경쟁력 강화를 위한 핵심 요소로 부각되고 있으므로 향후 제조업의 디지털 전환을 촉진할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 이러한 연구 결과는 정책 입안자 및 기업 경영자에게 실질적인 기여를 할 것이다.

For Small and Medium Enterprises (SMEs) to pursue successful smart factory projects, support policies play the most significant role. Recently, SMEs have shown interest in applying manufacturing automation and systems to manufacturing sites to improve productivity by reducing losses, improving quality through automatic inspection systems, and solving manpower supply and demand problems in non-metropolitan areas. In addition, SMEs face some financial limitations, making it difficult to invest in expensive automation and vision inspection equipment, making it necessary to change the government's smart factory support policies to address these challenges. This study analyzed subsidies and trends for automation and system-related tasks undertaken by 2,221 companies over the past five years, that have promoted smart factories fostering coexistence between large and small businesses. The goal of this analysis was to determine whether a successful smart factory project could be promoted. It was concluded that policy support, technical support, and professional manpower training are necessary to enable this. It is expected that these research results will provide practical contributions to policy makers and business managers.