• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.103-112
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• 2012

최근 우리나라가 선진국대열에 들어서고 생활수준이 높아지면서 건설 산업에서는 높은 인건비와 노무자의 부족으로 인해 외국인 노동자의 비중이 점차 늘어나고 있는 실정이다. 모듈러 공법은 전체공정의 50%~90%를 공장에서 제작하여 이것을 운반한 후 현장에서 설치하는 공법으로 현장에서 공정을 최소화하여 공기를 단축하고 품질을 향상시킬 수 있으며, 현장 공기의 단축으로 인건비 절감에 효과적이다. 현재 국내 모듈러는 2003년 신기초등학교를 시작으로 군 병영시설에 확대 적용되고 있지만 모듈러 공법의 장점인 짧은 공사기간과 낮은 비용의 제작은 이루어지지 않는 실정이다. Toyota 자동차 생산방식인 컨베이어시스템 방식을 모듈제작공정에 도입함으로써 자동화생산과 시간, 인력의 소모량을 크게 단축할 수 있고 이에 따라 생산 비용과 품질, 공기 향상으로 시장의 활성화를 기대할 수 있다. 따라서 본 연구는 실제 국내 모듈러 공법 프로젝트를 통하여 공장생산방식의 문제점 해결을 위해 컨베이어시스템 적용방법을 제시하고 적용한 컨베이어시스템의 수익성 분석을 하고자 한다. 제작 모듈의 형태에 따라 다르지만 본 연구의 실험모듈을 기준으로 일일 생산량 7.36개를 기준으로 투자 회수 기간까지 20개월이 소요 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.124-132
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• 2002

영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.383-392
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• 2014

코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.

• 한국결정성장학회지
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• 제29권2호
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• pp.71-76
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• 2019

자동화 시스템이 일반화되면서 제품 관리를 위한 라벨지(label)의 수요는 증가하고 있으며, 다양한 환경에서 사용할 수 있는 기능성 라벨지 개발이 빠르게 진행되고 있다. 인쇄회로기판의 경우 제작 과정에서 $300^{\circ}C$ 이상의 리플로우 솔더링 공정과 여러 차례의 세정 공정을 거치기 때문에 열적 화학적 안정성을 갖는 바코드 라벨지(barcode label)가 사용되고 있으나 황변(yellowing) 현상 발생으로 인한 인식률 저하의 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 실리카 무기 바인더와 이산화티탄 백색안료를 사용한 복합 코팅층을 개발하고, 열적 화학적 안정성을 확보한 기능성 라벨지 연구를 진행하였다. 졸-겔 공정으로 제조한 실리카 무기 바인더는 기재(substrate)로 사용하는 폴리이미드 필름과 우수한 밀착성과 내마모성 특성을 갖는 것으로 확인하였다. 또한 이산화티탄 백색안료와 혼합하여 폴리이미드 필름에 백색의 코팅층을 제조할 수 있었으며, 복합 코팅층은 $400^{\circ}C$ 이상의 고온에서도 우수한 백색도와 광택도를 특성을 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 산성(pH 1.6)과 염기성(pH 13.6) 세정제를 통한 화학 처리 후에도 백색도와 광택도 변화가 일어나지 않는 우수한 화학적 안정성을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.408-413
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• 2018

본 논문은 천일염의 기계화 자동화 생산모델 설계에 필요한 입자크기, 산물밀도, 마찰계수 및 안식각 등 설계인자를 구명하기 위하여 천일염의 함수율 5수준(16.5, 13.2, 8.2, 4.9 및 3.7%,w.b.)에서 실험을 수행하였다. 입자크기는 함수율 3.7%에서 1.98mm이였으며, 함수율 8.2%까지는 감소하는 경향이었고, 이후는 다시 증가하는 경향이었다. 산물밀도는 함수율 3.7%에서 $643.5{\sim}675.3kg/m^3$이었으며, 이후 급격히 증가하여 함수율 4.9 및 8.2%에서 672.3~702.8 및 $705.4{\sim}723.1kg/m^3$으로 나타났다. 산물밀도는 함수율이 증가할수록 증가하는 경향이었으며, 입자의 크기보다는 함수율의 영향이 크게 나타났다. 정지마찰계수의 측정한 결과 재질에 따라 스테인레스에서 0.76~1.04로 가장 높게 나타났고, ABS수지, 아크릴 순으로 낮게 나타났다. 정안식각 측정은 함수율 8.2% 이하에서 거동이 발생하였으며, 함수율이 증가함에 따라 배출 안식각은 증가하고 퇴적 안식각은 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.20-27
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• 2003

화학공장은 위험한 물리 화학적 특성을 가진 많은 물질들을 다루기 때문에 다른 어떤 공장보다 더 사고의 위험성이 크다. 띠라서 화학공장에서의 각 장치에 대한 위험성 평가는 반드시 필요하다. 현재 사용되고 있는 위험성 평가 방법은 정성적 또는 정량적인 방법으로 각각 개별적으로 적용되는데 정성적, 정량적의 통합된 방법을 적용하면 빠르고 쉽게 적용할 수 있다는 정성적인 방법의 장점과 정밀하게 평가될 수 있다는 정량적인 방법의 장점을 모두 갖출 수 있다. 이러한 통합된 위험성 평가방법을 적용하고 자동화한 ASCA(Automated System for Hazard Screening & Analysis)라는 S/W를 개발하여 실제 공정에 적용하였다. 본 연구에서는 방향족 긍정 중 H.T.U(Hydrotreating Unit)에 대하여 ASCA를 적용하여 각 장치의 상대 순위를 알아보고 D-101이라는 저장탱크에서 단열 실패로 온도 상승이 일어난 경우의 장치고장으로 인한 변수 이상과 발생 가능한 사고의 영향을 알아보았다. 이러한 통합 위험성 평가 시스템을 화학공장에 적용하여 봄으로써 사고 시나리오를 세워서 사고에 대한 비상사태를 대처할 수 있는 능력을 키울 수 있으며 사고를 예방할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1007-1015
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• 2008

제조공정 내의 센서 및 계장기기로 부터의 실시간 데이터를 웹 상에서 제공하기 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 기반한 통신 서비스 모델을 제안하였다. HTML(Hyper Text Markup Language)은 웹상에 비실시간 멀티미디어 데이터를 표현하는 데는 적합하나 제조 공장에서 발생되는 실시간 데이터를 표현하는 데는 적합하지 못하다. 인트라넷 환경에서 프로세스 데이터의 XML 기반 웹 서비스 적용을 위해 시스템 설계 기준을 제공을 목적으로 통신 서비스의 실시간 성능에 대해 평가하였다. 데이터 표현을 위한 XML스키마를 제안하고 메시지 길이 증가로 인한 전송 지연과 원 데이터를 정의된 XML 표현으로 변환하는 과정에서 발생하는 처리 지연의 측면에서 시뮬레이션에 의해 성능을 평가하였다. 시뮬레이션에서 XML로의 변환 기능을 수행함에 있어 두 가지 형태의 구현 구조를 가정하였다. 하나는 데이터의 변환이 데이터가 계측기에서 SCC(Supervisory Control Computer)로 전송된 이후 SCC에서 수행되는 구조이고 다른 하나는 데이터가 SCC로 전송되기 전에 계측기에서 변환 과정이 수행되는 구조이다. 두 구조 각각에 대해 20%, 50%, 80%의 부하와 6종의 메시지 길이의 조건 각각을 변화시키면서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 Ethernet 100BBaseT 네트워크에서 총 트래픽이 7 Mbps 이하인 시스템에서 적용이 가능함을 보여 주었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.765-771
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• 2020

Automatic lubrication devices are applied in various fields, such as huge machinery, construction machinery or commercial vehicles, to lower maintenance costs and protect the devices. In addition, the automatic lubrication device reduces frequent component failures cause by friction and allows the machine to replace the lubricating oil replenishment work carried out by the manager. However, the automatic lubricating device used in large machinery or commercial vehicles is relatively large, containing a large amount of lubricant in the space to be lubricated. On the other hand, a smart factory, such as a home appliance or cosmetics factory, lacks space to install large automatic lubrication devices, and it is difficult to distribute electricity. Therefore, there is a need for an automatic lubrication device that can be used in various environments that require lubrication. In this paper, a small automatic lubrication device is proposed for smart factories that have changed parts of existing factories, such as electronics factories, to minimize friction arising from mechanical parts, etc. In particular, the structure of lubricating pumps and component parts that are the core of automatic lubrication devices was described so that they could be utilized in various fields. Finally, a test bed environment is established for the proposed automatic lubrication device to evaluate its performance and verify its applicability.