데이터의 품질을 파악하고 그 기준을 선정하는 것은 해양 항로 표지와 같은 분석에 있어서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 해양 분야에서 디지털 항로표지 데이터의 품질 진단을 위해 공정능력지수를 이용하여 데이터의 품질을 정량적으로 산출하고 그 결과에 대한 판정 기준을 명확히 하여 데이터에 대한 품질을 판단할 수 있는 척도를 제시하였다.
In the realm of dental prosthesis fabrication, obtaining accurate impressions has historically been a challenging and inefficient process, often hindered by hygiene concerns and patient discomfort. Addressing these limitations, Company D recently introduced a cutting-edge solution by harnessing the potential of intraoral scan images to create 3D dental models. However, the complexity of these scan images, encompassing not only teeth and gums but also the palate, tongue, and other structures, posed a new set of challenges. In response, we propose a sophisticated real-time image segmentation algorithm that selectively extracts pertinent data, specifically focusing on teeth and gums, from oral scan images obtained through Company D's oral scanner for 3D model generation. A key challenge we tackled was the detection of the intricate molar regions, common in dental imaging, which we effectively addressed through intelligent data augmentation for enhanced training. By placing significant emphasis on both accuracy and speed, critical factors for real-time intraoral scanning, our proposed algorithm demonstrated exceptional performance, boasting an impressive accuracy rate of 0.91 and an unrivaled FPS of 92.4. Compared to existing algorithms, our solution exhibited superior outcomes when integrated into Company D's oral scanner. This algorithm is scheduled for deployment and commercialization within Company D's intraoral scanner.
Degenerative arthritis is a common joint disease that affects many elderly people and is typically diagnosed through radiography. However, the need for remote diagnosis is increasing because knee pain and walking disorders caused by degenerative arthritis make face-to-face treatment difficult. This study collects three-dimensional joint coordinates in real time using Azure Kinect DK and calculates 6 gait features through visualization and one-way ANOVA verification. The random forest classifier, trained with these characteristics, classified degenerative arthritis with an accuracy of 97.52%, and the model's basis for classification was identified through classification algorithm by features. Overall, this study not only compensated for the shortcomings of existing diagnostic methods, but also constructed a high-accuracy prediction model using statistically verified gait features and provided detailed prediction results.
As environmental concerns escalate, the increase in recycling of aluminum scrap is notable within the aluminum alloy production sector. Precise control of essential components such as Al, Cu, and Si is crucial in aluminum alloy production. However, recycled metal products comprise various metal components, leading to inherent uncertainty in component concentrations. Thus, meticulous determination of input quantities of recycled metal products is necessary to adjust the composition ratio of components. This study proposes a stable input determination heuristic algorithm considering the uncertainty arising from utilizing recycled metal products. The objective is to minimize total costs while satisfying the desired component ratio in aluminum manufacturing processes. The proposed algorithm is designed to handle increased complexity due to introduced uncertainty. Validation of the proposed heuristic algorithm's effectiveness is conducted by comparing its performance with an algorithm mimicking the input determination method used in the field. The proposed heuristic algorithm demonstrates superior results compared to the field-mimicking algorithm and is anticipated to serve as a useful tool for decision-making in realistic scenarios.
This study deals with replacement analysis of deteriorated equipment for improving productivity of production system. Frequent breakdown of the deteriorated equipment causes a situation that reduces productivity such as low product quality, process delay, and repair cost. However, the replacement of new equipment will be required a high initial investment cost, so it is important to analysis the economic feasibility. Therefore, we analyze the effect of the production system due to the aging effect of the equipment and the feasibility of equipment replacement based on the economic analysis. The process flow, working time, logistics movement, etc. are analyzed in order to build the simulation modeling for a ship and land switchboard production system. Using numerical examples, the economic feasibility analysis of equipment replacement through replacement of existing deteriorated equipment and additional arrangement of new facilities is performed.
Purpose: The purpose of this study is to propose a new Risk Priority Number(RPN) evaluation method which analyzes value of product functions by mining customer opinions in Social Network Service(SNS). Methods: A traditional RPN is measured by three evaluation standards (Severity, Occurrence, Detection) which are analyzed by manufacturing engineers and researchers. On the other hand, these standards are analyzed by customers' viewpoints through SNS opinion mining in this research. In order to extract customer feedbacks from textual data sets, the methodology in this paper implies natural language processing, hereby collecting product related data sets and analyzing the opinions automatically. An emotional polarity of an opinion indicates severity, while the number of negative opinion shows occurrence, and the entire number of customer opinion refers to detection. Results: The results of this study are as follows; As a result of the CRPN evaluation, it is confirmed that the features evaluated as risky are highly likely to be improved in the next series. Therefore, CRPN is an effective risk assessment model that reflects customer feedback. Conclusion: Reflecting customer feedback is a useful tool for risk assessment of the product as well as for developing new products and improving existing products.
Purpose: The injection molding process, crucial for plastic shaping, encounters difficulties in sustaining product quality when replacing injection machines. Variations in machine types and outputs between different production lines or factories increase the risk of quality deterioration. In response, the study aims to develop a system that optimally adjusts conditions during the replacement of injection machines linked to molds. Methods: Utilizing a dataset of 12 injection process variables and 52 corresponding sensor variables, a predictive model is crafted using Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. Model evaluation is conducted using an 80% training data and a 20% test data split. The dependent variable, classified into five characteristics based on temperature and pressure, guides the prediction model. Bayesian optimization, integrated into the selected model, determines optimal values for process variables during the replacement of injection machines. The iterative convergence of sensor prediction values to the optimum range is visually confirmed, aligning them with the target range. Experimental results validate the proposed approach. Results: Post-experiment analysis indicates the superiority of the XGBoost model across all five characteristics, achieving a combined high performance of 0.81 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.77. The study introduces a method for optimizing initial conditions in the injection process during machine replacement, utilizing Bayesian optimization. This streamlined approach reduces both time and costs, thereby enhancing process efficiency. Conclusion: This research contributes practical insights to the optimization literature, offering valuable guidance for industries seeking streamlined and cost-effective methods for machine replacement in injection molding.
최근 소비자의 요구가 다양해짐에 따라 이에 대응하기 위한 경영 전략들 역시 다양해지고 있다. 이중 CALS는 비지니스 리엔지니어링(Business Process Reengineering), 동시공학(Concurrent Engineering), CIM(Computer Integrated Manufacturing)등의 여타 경영혁신 기법들을 모두 수용하면서도, 그 구현에 있어서 인터넷, 수퍼 하이웨이, 정보기술의 표준, 생산자동화등과 같은 구체적인 핵심정보기술의 지원을 받은 새로운 경영전략이다. CALS는 다양한 기술과 전략을 포함하고 있으므로, 이들간의 통합된 구도를 관리할 필요가 있으며, 제품의 전 수명주기를 그 대상으로 하므로 생산공학, 품질공학, 인간공학, 경영공학, 정보공학, 물류공학등의 산업공학적 관점에서 그 효율을 극대화하려는 노력이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 CALS에 있어서의 산업공학의 역할을 주지하며, 이에 관련된 연구 방향을 제시하고자 한다.
This study is aimed to find out whether there is difference in the physiological change of a human body according to the illumination and color of interior space or not and to specify the effect of the condition of illumination and color, respectively on the attention. In order to do so, White and Green were selected for colors and 4,000k, 5,000k, and 6000k were done for color temperature, and then attention was identified. Examining the results, the more color temperature increased, the more attention improved (P < 0.05), and in the case of EEG, ${\alpha}$ wave decreased while performing the task of attention (P < 0.01), and ${\beta}$ wave decreased more in Green than White in color condition, and it increased more in 4,000k than 5,000k and 6,000k (p < 0.05) in color temperature condition. To sum up, color condition didn't contribute to the attention much, in the case of color temperature, when it is 6,000k, it is judged that it helped to improve attention. It is considered that relaxation contributed to improving attention, as ${\beta}$ wave and sympathetic nerve decreased in 6,000k (p < 0.05). It is judged that the relaxation of tensions which happened due to a beta wave and the reduction of sympathetic nervous system activity in 6,000k, a condition of high color temperature, contributed to the improvement of concentration. In further researches, it is intended that a test will be conducted for the subjects of different ages, and the correlation between color temperature and color stimulation and the influence of them on human body would be observed in subdivided, various test conditions through various color temperature and color stimulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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