The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.53-60
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2018
The ICT concept has been introduced to realize a highly productive smart factory and respond to the demand for small quantity and mass production between textile processes. ICT convergence monitoring system that can produce high productivity textile products by improving product development period, cost, quality and delivery time through ICT based production and optimization of manufacturing process is needed. In this paper, we propose and implement a system design that senses the amount of remaining sewing material using a non-contact sensor that can be mounted on a sewing machine and displays it on a display using IOT-based LATTE-PANDA board.
본 논문에서는 원자로 제어봉제어계통에서의 제어 소프트웨어의 신뢰성평가 내용을 기술한다. 안전필수 플랜트의 하나인 원전에 사용되는 제어기기는 높은 수준의 신뢰성을 요구하고 있는데 지금까지 하드웨어에 대한 신뢰성은 객관적인 평가 방법이 제시되어 활용되고 있으나 소프트웨어의 타당한 신뢰성 평가는 여전히 난제로 남아 있다. 본 논문에서는 기존의 평가 모델의 하나를 적용하여 원자로 제어봉제어계통의 전력함 소프트웨어를 평가해본다. 그러나 평가방법에서 예측되는 바와 같이 평가결과의 불확실 정도의 크기로 비추어 볼 때 실제 안전필수 산업분야에서의 실적용을 판단하기 위한 객관적인 신뢰성 척도로 사용되기는 여전히 어렵다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.472-474
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2018
봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.6-6
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1994
본 사례는 염색 공장의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 것이다. 두 가지 시뮬레이션 분석이 실시되었다. 첫 번째는 봉제라인 모델을 개발하여 버퍼 크기와 작없시간 편차가 생산성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 두 번째 모델은 건조기, 표백기 등과 같은 염색 설비의 투자 효과 분석에 대한 것이다. 본 사례에서 작업시간의 확률분포를 추정하는 새로운 방법을 제시하였다. 모델 개발과 분석을 위해 AIM (Analyzer for Improving Nanufacturing)이 사용되었다. AIM은 Pritsker 사가 개발한 제조 시스템 전용 시뮬레이션 소프트웨어이다. AIM은 대화방식의 모델 개발 및 시뮬레이션이 가능하고 자동적인 애니메이션 작성과 강력한 그래프 기능을 제공하므로 AIM을 이용하면 모델 개발기간이 대폭적인 단축과 시뮬레이션의 커뮤니케이션 기능을 향상시킬수 있다.
Kim, Thomas J.Y.;Kim, Hyungjung;Jung, Woo-Kyun;Lee, Jae Won;Park, Young Chul;Ahn, Sung-Hoon
Journal of Appropriate Technology
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v.5
no.2
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pp.70-81
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2019
The garment industry is one of the most labor-intensive manufacturing industries, with its sewing process relying almost entirely on manual labor. Its costs highly depend on the efficiency of this production line and thus is crucial to determine the production rate in real-time for line balancing. However, current production tracking methods are costly and make it difficult for many Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) to implement them. As a result, their reliance on manual counting of finished products is both time consuming and prone to error, leading to high manufacturing costs and inefficiencies. In this paper, a production tracking system that uses the sewing machines' energy consumption data to track and count the total number of sewing tasks completed through Convolutional Neural Network (CNN) classifiers is proposed. This system was tested on two target sewing tasks, with a resulting maximum classification accuracy of 98.6%; all sewing tasks were detected. In the developing countries, the garment sewing industry is a very important industry, but the use of a lot of capital is very limited, such as applying expensive high technology to solve the above problem. Applied with the appropriate technology, this system is expected to be of great help to the garment industry in developing countries.
The computational cost of clothing simulation and rendering is mainly depends on the type of mesh and its quality. Thus, quadrilateral meshes are generally preferred over triangular meshes for the reasons of accuracy and efficiency. This paper presents a method of quadrangulating sewing pattern based on the recursive geometry decomposition method. Herein, we proposed two simple improvements to the previous algorithms. The first one deals with the recursive geometry decomposition in which the physical domain is decomposed into simple and mappable regions. The second proposed algorithm deals with the vertex validation in which the invalid vertex classification can be validated.
This study surveys the fabric surface properties such as mean value of the friction coefficient(MIU), mean deviation of the friction coefficient(MMD) and mean deviation of surface roughness(SMD) due to warp and weft tension differences using KES-FB system. For this purpose, fabric is designed as 5 harness Satin weave using 75d/36f warp and 100d/192f weft polyester filaments, and is woven by OmegaR rapier loom by Textec Co.Ltd and Picanol-GTXR rapier loom by Picanol Co.Ltd respectively. These grey fabrics are processed on the same dyeing and finishing processes. The fabric surface properties according to the weaving looms are analysed with warp and weft weaving tensions. And also surveyed the difference of fabric surface properties according to the fabric positions such as center and each edge of fabrics for the sensitive garment.
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