• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 1999.10a
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• pp.269-274
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• 1999

This paper aims to DNC application of car fuel tank die working. DNC system is consist of CAD, CAM software and CNC milling machine. CAM software is purpose to G-code generation for CNC programming. Then CAM software and CNC milling machine are connect to RS-232-C cable for networking.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2003.05a
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• pp.64-67
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• 2003

본 논문에서 소개하고 있는 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기는 기존의 준자동적인 다수의 생산라인을 한 생산라인에 자동화하여 접목시킨 기기이다. 가공기에 문제점이 발생하였을 경우의 현상을 진단하기 위하여 제작자, 작업자 그리고 R&D엔지니어들의 지식을 수집하고 실제 발생 데이터를 근거로 지식베이스 시스템(knowledge-based system)을 구성하였다. 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기의 문제점 진단을 목표로 하여 수집된 지식들을 지식베이스화 하였고 이를 바탕으로 진단 시스템이 구축되었다. 가공기 작동 중 문제점이 발생하게 될 경우 전문가뿐만 아니라 비전문가도 본 논문에서 제안된 지능형 진단시스템을 사용하여 문제점을 빠르게 진단, 파악하는데 그 목적을 두고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.04b
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• pp.434-439
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• 1995

본 논문에서는 선삭가공을 부품에 대한 가공 특징형상 추출 알고리즘을 개발하였다. 면저, 설계 특징형상과 가공 특징형상 을 효율적으로 나타내기 위한 데이터 구조를 설계하고, 선삭가공에 사용되는 가공 특징형상의 특성을 검토하였다. 이러한 특성 을 이용하여 주사선(Scan Line)과의 교점으로부터 가공 특징형상을 이루는 요소를 검색하고, 검색된 구성요소를 이용하여 가공 특정형상을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 기존에 사용되어 왔던 패턴비교 방법에서 주어지 패턴이외의 특징 형상을 추출하기가 어렵고 계산 시간이 많이 걸리는 단점을 극복하였다. 또한 기존의 방법으로는 해결되기 어럽던 가공 특징 형상 의 간섭의 검출에서 효율적으로 적용됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1060-1061
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• 2015

국내 공작기계 시장은 일본 화낙사 컨트롤러를 사용하는 비중이 80[%] 전후이며 그 비중이 높다고 할 수 있다. 최근, 기계가공 분야에서도 IoT(Internet of Thins) 환경을 도입하여 공장의 스마트화가 이루어지고 있다. 대부분의 공작기계를 소유하고 있는 산업현장에선 공작기계에 관한 모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으며, 공작기계의 가동률 체크 뿐만 아니라 가공패턴 및 가공시간 등을 견적서 자료로 활용하려하고 하고 있다. 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 가공기계 분야에도 ERP(Enterprise Resource Planning)시스템을 도입하여 생산 공정관리의 기초 데이터로 활용하고 있다. 이러한 생산 현장을 감안하여 공작기계에 대한 공정 모니터링 기능 및 스마트화가 무엇보 다 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화낙(fanuc)에서 제공하는 FOCAS 라이브러리를 활용하여 공작기계 가동률에 대한 체크가 가능하도록 Wi-Fi 기반의 데이터 전송 모듈을 개발하여 공작기계 모니터링에 필요한 소형의 통신모듈을 제시하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.6 s.49
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• pp.7-8
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• 1997

데이터를 단순히 수집하고 보관한다는 차원이 아니라 이를 가공, 활용한다는 측면을 강조한 것이 데이터 웨어하우스 개념이다. 한국IBM, 한국디지탈, 한국NCR, 한국유니시스 등 대형컴퓨터 제조업체들은 자사의 엔터프라이즈급 서버를 근간으로 한 데이터 웨어하우스 솔루션을 주력사업으로 내세우며, 현재 유통, 금융, 통신시장으로 파고들고 있다. 그러나 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해서는 적지않은 비용이 들기 때문에 시장이 만개되기 위해서는 다소 시간이 걸릴 것으로 전망된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.67-71
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• 2014

최근 사회 각 분야에서 빅데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내려는 시도가 급속히 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 분석하여 소기의 성과를 얻으려면 한 기관이나 기업이 자체로 보유하고 있는 데이터 뿐 아니라 외부에 있는 가치 있는 데이터가 필수적으로 필요한 경우가 대부분이다. 현재 빅데이터 이용에서 가장 어려운 것은 대용량 데이터를 다루는 하드웨어나 분석 소프트웨어 도입이 아니라 핵심적으로 필요한 외부 빅데이터를 어떻게 확보할 것인가이다. 본 고에서는 빅데이터를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 방안으로 오픈 데이터 인터페이스(ODI)를 제안한다. ODI를 사용함으로써 프로그램이 직접 읽을 수 있는(machine readable) 데이터 공유가 확대되고, 데이터 매쉬업이 쉬워지며, 개인의 데이터 가공 능력을 거래할 수 있는 생태계 구현이 가능해질 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Laser Processing Conference
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• 1998.11a
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• pp.60-65
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• 1998

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.3
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• pp.147-159
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• 2023

This study is a study to develop a model for measurement and processing of experience data, which is emerging as a core value in quality management of medical services. In the theoretical background, a literature study was conducted on the importance of experience in medical service, measurement and processing of experience data, and realization of patient-centeredness. Based on these literature and theoretical background research results, operational definitions were performed for the following four research variables, and statistical tests were conducted. Hypothesis 1 is the effect of measuring experience data from the perspective of three factors on persona modeling, Hypothesis 2 is the effect of persona modeling on service blueprint visualization, Hypothesis 3 is the effect of service blueprint visualization on realization of patient-centeredness, and Hypothesis 4 is persona modeling This is the effect that modeling has on the realization of patient-centeredness. After data-based testing of factor analysis, reliability analysis, and correlation analysis, all four hypotheses were adopted as a result of verification using regression analysis. In conclusion, in an era where it is difficult to recognize the value of having only good medical staff and medical equipment in hospitals, it was possible to grasp the meaning that what kind of medical service experience is continuously obtained is more important to patients than the effectiveness of medical staff and medical equipment. In the era of the service economy, the core of hospital service competitiveness is providing attractive experiences, which is the real strength of hospitals, so the measurement and processing of experience data, which is the subject of this study, will have an important meaning in realizing patient-centeredness and realizing smart hospitals.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.636-642
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• 2007

산업 전반에 적용되는 과학, 공학 분야에는 그 목적에 따라 다양한 형태의 정보가 발생한다. 정보는 이용하는 목적에 따란 가공하는 형식과 표현하는 방식이 달라지며, 정보에 직접적으로 접근하는 사용자에게 어떻게 효과적으로 전달할 것인가 하는 문제는 정보 관리 분야에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 정보를 사용자에게 보다 명확하게 전달하고, 관리하기 위해서는 원천 데이터를 가공하여 가시화(visualization)하는 과정을 거친다. 정보가시화는 원천데이터를 데이터모델로 정리한 후, 가시화구조(visual structure)로 재정의 한다. 실질적인 가시적 결과는 가시화 구조의 데이터들을 정보모델(information model)상에 반영할 때 이루어진다. 본 논문에서는 건물내부에서 진행되는 행사에 대한 시간-공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 초기 데이터 모델로 사용하여 가시화 하는 과정을 수행한다. 정보 가시화 과정과 저작 과정은 증강현실(augmented reality) 환경에서 이루어진다. 행사가 진행되는 장소의 건물 구조도(map)상에서 각 장소에서 발생하는 정보들을 재배열하고 정리함으로써, 저작자로 하여금 정보 그 자체에 대한 이해뿐만이 아니라, 해당 정보에 대한 공간적인 이해도 함께 가능하게 한다. 이 같은 몰입형(immersive) 저작시스템은 정보에 대한 공간적인 분배가 필요한 저작에서는 매우 유용하며, 저작하는 환경 자체가 가시화의 결과물이 되므로 정보 저작에 대한 가시적 이해를 최대화 시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.536-545
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• 2020

When general statistical regression methods are applied to predict the battery remaining time of a mobile smart device, they yielded the poor accuracy of estimating battery remaining time as the deviations of battery usage time per battery level became larger. In order to improve the estimation accuracy of general statistical regression methods, a preprocessing task is required to refine the measured raw data with large deviations of battery usage time per battery level. In this paper, we propose a data preprocessing framework that preprocesses raw measured battery consumption data and converts them into refined battery consumption data. The numerical results obtained by experimenting the proposed data preprocessing framework confirmed that it yielded good performance in terms of accuracy of estimating battery remaining time under general statistical regression methods for given refined battery consumption data.