Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.306-306
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2012
본 연구에서는 태양전지 소자의 온도에 따른 전류-전압(I-V) 특성 변화를 통해 태양전지 다이오드의 전기적 특성을 분석하였다. 상온 조건의 경우 공핍층 영역(SCR)과 준중성 영역(QNR)에서 각각 3.02와 1.76의 이상 계수 값을 보였으며, 온도가 300 K에서 500 K으로 상승함에 따라 SCR 영역에서는 감소하는 경향을, QNR 영역에서는 증가하는 경향을 보였다. 이는 온도 상승에 따른 공핍층 영역에서의 캐리어 흐름 증가와 대면적 공정 과정에서의 오염물 침투 및 dangling bond 등의 결함으로 인한 bulk 에서의 캐리어 재결합에 따른 것으로 판단된다. 또한 텍스처링 공정에 따른 태양전지 소자의 접합면 균일성 확인을 위한 I-V 측정 결과 SCR 영역에서는 40.87%의 평균 전류 분산을, QNR 영역에서는 10.59%의 평균 전류 분산을 보였다. 이는 텍스처링 공정으로 형성된 접합면에서의 피라미드 구조가 원인이 되는 것으로 판단되며, 전체 다이오드 전류 흐름에 영향을 주게 된다. 이러한 공정 과정에서의 결함 및 접합 구조로 인해 태양전지 다이오드는 일반 다이오드에 비해 비이상적인 전기적 특성을 보이게 된다.
Recently, there is an increasing interest in analysis of big data that is coming from manufacturing industry. In this paper, we use PCB (Printed Circuit Board) manufacturing data to provide manufacturers with information on areas with high PCB defect rates, and to visualize them to facilitate production and quality control. We use the K-means and DBSCAN clustering algorithms to derive the high fraction of PCB defects, and compare which of the two algorithms provides more accurate results. Finally, we develop a system of MVC structure to visualize the information about bad clusters obtained through clustering, and visualize the defected areas on actual PCB images.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.333-336
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2024
스마트팩토리는 기존 제조산업에 ICT 기술이 융합된 지능형 공장이다. 이는 IT(Information Technology)영역과 OT(Operation Technology)으로 구분되고, 영역 간 연결을 통해 제조공정 자동화 및 지능화를 수행한다. IT영역은 외부 네트워크와 연결되어 스마트팩토리의 전사업무 관리를 수행하며, OT영역은 폐쇄망 네트워크로 구성되어 직접적인 제조과정을 수행한다. 이는 2개의 영역으로 구분되어 자동화 및 지능화된 제조공정 과정을 수행함에 따라 구조가 복잡해지고 있으며, 이로 인해 스마트팩토리 보안위협이 발생 가능한 공격 표면이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 스마트팩토리 IT영역과 OT영역의 특징을 분석하고, 영역별 적합한 보안위협 대응체계를 수립해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 다수의 장치에 대한 학습이 용이하고, 세부적으로 학습기법을 구분할 수 있는 연합학습을 활용하여 스마트팩토리 영역별 적합한 보안위협 대응방안을 제안한다.
In the standard assumption of statistical process monitoring (SPM) under consideration, the in-control region of the control parameter of quality characteristic consists of a single point. However, if small deviations from the ideal situation may not be of practical importance, the parametric space can consist of three regions: In-control, indifference, and out-of-control. In this paper, we propose two exponentially weighted moving average (EWMA) charting procedures applicable to the situation with three parameter regions, and compare the efficiency of the proposed procedures with the Shewhart chart and the cumulative sum (CUSUM) chart.
Kim, Jaeyoung;Jung, Dooyup;Jin, Young-Hyun;Kang, Byung-Goo
Informatization Policy
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v.30
no.4
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pp.40-61
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2023
The adoption of smart factories and smart manufacturing as strategies to enhance competitiveness and stimulate growth in the manufacturing sector is vital for a country's future competitiveness and industrial transformation. The government has consistently pursued smart manufacturing innovation policies starting with the Manufacturing Innovation 3.0 strategy in the Ministry of Industry. This study aims to identify policy areas for smart factories and smart manufacturing based on technical standards. Analyzing policy areas at the current stage where the establishment and support of domestic standards aligning with international technical standards are required is crucial. By prioritizing smart manufacturing process areas within the industry, policymakers can make well-informed decisions to advance smart manufacturing without blindly following international standardization in already well-established areas. To achieve this, the study utilizes a hierarchical analysis method including expert interviews and importance-performance analysis for the five major process areas. The findings underscore the importance of proactive participation in standardization for emerging technologies, such as data and security, instead of solely focusing on areas with extensive international standardization. Additionally, policymakers need to consider carbon emissions, energy costs, and global environmental challenges to address international trends in export and digital trade effectively.
Jang, Eunsu;Yu, Joon-Il;Park, Dongho;Moon, Byungmoon;Yu, Tae U
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.06a
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pp.59.2-59.2
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2010
결정형 태양 전지의 보급화를 위하여 고순도 실리콘을 저렴하게 제조할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 고순도 실리콘을 경제적으로 제조하기 위하여 대역 정제에 의한 일방향성 응고법을 이용한 정련 연구를 진행하였으며, 응고 속도와 고 액상의 온도 구배가 정련도에 미치는 영향을 분석 하였다. 본 실험에 사용된 일방향 응고장치는 실리콘 용탕이 장입된 도가니 하부의 열 교환기를 통한 냉각에 의해 용탕 하부에서 상부 방향으로의 일방향성 응고가 진행되며, 응고 진행시 용탕의 흔들림에 의한 정련능의 감소를 방지하기 위해 가열 영역이 이동하는 Stober 공정을 채택하였다. 가열 영역은 실리콘 용융을 위한 상부 가열 영역과 응고 진행시 응고부의 온도 제어를 위한 하부 가열 영역으로 구성되어 있으며, 두 가열 영역의 온도 제어를 통해 응고중인 실리콘의 고 액상의 온도 구배를 조절하였다. 일방향 응고에 의한 정련법에서 고 액상의 온도 구배가 증가할수록 2차 수지상의 발달이 감소하고, 주상정의 수지상 형태를 유지하게 되어 고 액 공존영역에서 액상 영역으로의 확산이 원활하게 이루어져 분배계수를 이용한 정련도가 좋아지게 되며, ICP 분석을 통해 온도 구배의 증가에 따라 정련능이 증가하는 양상을 확인 할 수 있었다. 고 액상의 온도 구배의 조절을 통한 공정 시간 대비 정련도의 향상을 통해 결정형 태양전지의 생산성의 증가를 통한 저가화를 이룰 수 있을 것이다.
The safe and efficient operation of the chemical processes has become one of the primary concerns of chemical companies, and a variety of fault diagnosis methods have been developed to diagnose faults when abnormal situations arise. Recently, many research efforts have focused on fault diagnosis methods based on quantitative history data-based methods such as statistical models. However, when the history data-based models trained with the data obtained on an operation mode are applied to another operating condition, the models can make continuous wrong diagnosis, and have limits to be applied to real chemical processes with various operation modes. In order to classify operation modes of chemical processes, this study considers three multivariate models of Euclidean distance, FDA (Fisher's Discriminant Analysis), and PCA (principal component analysis), and integrates them with process dynamics to lead dynamic Euclidean distance, dynamic FDA, and dynamic PCA. A case study of the TE (Tennessee Eastman) process having six operation modes illustrates the conclusion that dynamic PCA model shows the best classification performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.285-288
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2021
4차 산업혁명의 출현과 함께 스마트공장, 스마트시티, 스마트러닝 등이 등장하면서 스마트 물관리시스템과 그 평가지표의 연구개발이 주요 사회문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 물 관리시스템의 자동화 수준 평가지표를 제안하고자 한다. 그 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 기존의 CMM과 SPICE 소프트웨어 프로세스 평가모델과 스마트공장의 평가지표를 검토하고, 스마트 정수처리장의 개념을 살펴본다. 둘째, 제안하는 스마트 물관리시스템의 평가지표에는 정수장의 주요 공정에 따라 착수 공정, 약품투입 공정, 혼화·응집 공정, 침전 공정, 여과 공정, 소독 공정의 6개 평가영역으로 세분화 하였고, 각 평가영역별로 0에서 4까지의 5단계 평가수준으로 구분하여 제안하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.3
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pp.449-461
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2009
Higher sigma quality level is generally perceived by customers as improved performance by assigning a correspondingly higher satisfaction score. The process capability indices and the sigma level $Z_{st}$ ave been widely used in six sigma industries to assess process performance. Most evaluations on process capability indices focus on statistical estimation under normal process which may result in unreliable assessments of process performance. In this paper, we consider statistical estimation for bivariate VPCI(Vector-valued Process Capability Index) $C_{pkl}=(C_{pklx},\;C_{pklx})$ under Marshall and Olkin (1967)'s bivariate exponential process. First, we derive some limiting distribution for statistical inference of bivariate VPCI $C_{pkl}$. And we propose two asymptotic normal confidence regions for bivariate VPCI $C_{pkl}$. The proposed method may be very useful under bivariate exponential process. A numerical result based on our proposed method shows to be more reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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