• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.8
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• pp.345-350
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• 2014

The most important decision of process planning for the manufacturing system is the machine selection problem to minimize machining costs. Each machine has its own different machining performance indicating a different fraction of scrap, making the cost of scrap generated by machining is different for each machine. Therefore, when we decide on machine selection, we must consider the machining cost and the cost of scrap generated. This paper describes the statistical model for the fraction of scrap generated by machining and the machine selection algorithm considering the total cost including the machining cost and the cost of scrap generated.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.603-606
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• 2004

본 연구는 반도체 검사공정 중의 하나인 MBT 공정의 Rework 투입정책에 관한 연구이다. MBT 공정에서는 제품의 신뢰성과는 상관없이 설비오류로 인한 불량품이 다량으로 발생한다. 이러한 불량품을 MBT 공정의 재검사 작업인 Rework을 통해 양품으로 전환하게 된다. MBT 공정의 Rework은 FAB 공정 이후의 많은 공정을 거치지 않고 단일공정 진행으로 새로운 양품을 얻을 수 있는 이점을 가진다. 반면에 Rework 비용 및 공정재고비용이 발생하는 특징이 있다. 현재 MBT 공정의 Rework 작업은 정해진 규칙 없이 작업자 경험에 의존하여 진행하며, 제품의 중요도 및 재고량에 따라 투입이 정해진다. 또한 주문 작업의 투입일정과 납기를 고려하지 않은 Rework 작업으로 인해 납기차질이 발생하기도 한다. 본 연구에서는 Rework 작업이 생산계획에 영향을 주지 않는 범위 안에서의 투입계획을 제안한다. 또한 MBT 공정의 Rework 이익인 제조원가 절감이익과 비용인 Rework 비용, 재고비용을 고려한 Rework 제품 투입정책을 제안한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.7 no.4
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• pp.9-14
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• 2021

In computing systems that require high reliability, the method of predicting the lifetime of a storage device is one of the important factors for system management because it can maximize usability as well as data protection. The life of a solid state drive (SSD) that has recently been used as a storage device in several storage systems is linked to the life of the NAND flash memory that constitutes it. Therefore, in a storage system configured using an SSD, a method of accurately and efficiently predicting the lifespan of a NAND flash memory is required. In this paper, a method for optimizing the lifetime prediction of a flash memory-based storage device using the frequency of NAND flash memory failure is proposed. For this, we design a cost matrix to collect the frequency of defects that occur when processing data in units of Drive Writes Per Day (DWPD). In addition, a method of predicting the remaining cost to the slope where the life-long finish occurs using the Gradient Descent method is proposed. Finally, we proved the excellence of the proposed idea when any defect occurs with simulation.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.5
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• pp.45-50
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• 2013

Recently, as the market for SMART TV expands, the camera is embedded for providing various user experience. However, this leads to occurrence of camera failure due to TV power up sequence problem, which are usually not detectable in conventional test equipments. Although the failure-detection can be possible by re-generating control signals for audio interface with new equipment, it is expensive and also requires much time to test. In this paper, for SMART TV, FPGA(Field Programmable Gate Array)-based failure-detection system is proposed which can lead to reduction of both cost and time for test.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.297-298
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• 2015

반도체 제조 및 FPD제조 공정 중 WAFER 및 GLASS 제품의 상태를 직접적으로 관리하는 기술로서 기존에 널리 사용하고 있는 방법은 CHAMBER의 온도나 상태 등의 설비 컨디션 상태를 관리 모니터링 하는 것이다. 반도체 제조의 공정비용을 최소화하기 위하여 기존 방법과 달리 WAFER 및 GLASS의 온도 상태 등을 직접적으로 모니터링 하는 시스템으로 반도체 FPD제조 공정 중 장비의 개별 특성에 따라 제품의 공정 편차로 인해 발생되는 공정불량을 실시간으로 모니터링함으로서 불량을 최소화 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.6 no.5
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• pp.287-293
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• 1996

The squirrel cage rotors of induction motors may have several faults such as broken bars, bad spots in end ring and abnormal skew caused by improper processing. These faults may cause bad effects on the performance of the induction motor. This paper proposes the detecting technique of these faults by analyzing the induced current of the detecting electric magnet, using 2-D finite element method taking account of the rotor movement.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.5
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• pp.1053-1059
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• 2012

Barcode labels are being widely used for identifying products since they are cheap and easy to use. As the barcode labels are massively produced by seal printing, some labels have defects such as poor printing quality or data mismatch between barcode and the text. Barcode read errors and business errors caused by defected barcodes result in delay in logistics and increased processing costs. In this paper, we propose an on-line barcode verification system that uses image processing technique to verify the quality of labels at the production stage. The proposed system captures label images through the vision camera and then checks the print quality and verifies the combination of barcodes and texts in a label. If any defected label is found, the proposed system gives alarm signals and marks the defected labels so that they are removed at early stage of the production.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.3-5
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• 2022

본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.

• 프린팅코리아
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• v.10 no.4
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• pp.90-91
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• 2011

한솔제지(대표 권교택)는 기존 시행되던 고객보상제도를 더욱 확대하는 것을 내용으로 하는 '클레임 Zero, 100% 보상제'를 지난 3월부터 시행하고 있다고 밝혔다. 인쇄사에서 용지불량으로 인한 금전적인 손해가 발생할 경우에 제품 비용 외에 재작업 비용까지 100% 보상하게 되는 것을 주된 내용으로 하며 지역별 담당제로 운영하여 클레임이 접수될 경우, 당일에 신속하게 처리를 완료하도록 운용하고 있다고 밝혔다. 한솔제지가 이처럼 확대된 클레임 보상처리를 하는 것은 인쇄업계와의 상생을 위해 실질적인 노력과 결실을 거두겠다는 경영진의 의지가 큰 영향을 끼쳤다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.2
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• pp.249-255
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• 2022

This study proposed an analysis framework for real-time prediction of CNC processing defects using machine learning-based models that are recently attracting attention as processing defect prediction methods, and applied it to CNC machines. Analysis shows that the XGBoost, CatBoost, and LightGBM models have the same best accuracy, precision, recall, F1 score, and AUC, of which the LightGBM model took the shortest execution time. This short run time has practical advantages such as reducing actual system deployment costs, reducing the probability of CNC machine damage due to rapid prediction of defects, and increasing overall CNC machine utilization, confirming that the LightGBM model is the most effective machine learning model for CNC machines with only basic sensors installed. In addition, it was confirmed that classification performance was maximized when an ensemble model consisting of LightGBM, ExtraTrees, k-Nearest Neighbors, and logistic regression models was applied in situations where there are no restrictions on execution time and computing power.