• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-121
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• 2014

본 연구에서는 반도체 제조의 Diffusion 공정설비의 FFU (Fan Filter Unit) 진동에 의해 발생한 wafer 불량 현상을 규명 및 개선하였다. EFEM(Equipment Front End Module)의 Loading 부에 장착된 FOUP(Front Opening Unified Pod)에 들어 있는 Wafer 들이 설비 EFEM 하부로 떨어져 깨지거나 FOUP 내에서 겹침 현상이 발생하는 것을 확인하였다. 이에 생산현장의 모든 Diffusion 공정 설비를 조사하였으며, 그 결과 A 사(社)의 특정 설비에서만 발생되는 현상임을 확인하였다. 해당 A사(社)설비군에서만 월 평균 10 건의 Slot Mapping Error 가 발생하였으며, 이로 인해 Wafer가 재 제조된 매수가 월 평균 53 매로 확인되었다. 따라서 본 연구는 A 사(社)설비에서 발생하는 Mapping Error 의 원인 규명 및 개선을 위해 추진되었다. 총 12 개의 항목을 불량 발생 원인 후보 군으로 선정 후 예비 진단한 결과 FFU(Fan Filter Unit)에 의한 문제 발생 가능성이 가장 높을 것으로 추정되었다. 이에 따라 4 개의 서로 다른 물리적 환경/조건에서 진동을 측정하였으며, 최종 평가 결과 Motor 와 Blade 의 불균형에서 기인한 진동이 설비의 loader 부에 직접적으로 영향을 주는 것을 확인하였다. 진동 문제를 해결하기 위해 고 RPM blade 에서 저 RPM 및 유량 감소를 보완할 수 있는 신규모델로 교체하였다. 신규 Module(blade/motor) 장착 후 Load port 에서의 진동 측정 결과 개선 전 대비 91% 감소하였으며, 결과적으로 Slot mapping error 발생 건수가 50% 이상 감소되는 효과와 Wafer 재 제조 매수도 월 평균 약 43% 감소하는 효과를 얻을 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.117-123
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• 2007

제조업에서 생산설비에 사용되는 중요한 에너지원 중 하나는 전력에너지이며, 에너지 다소비 업종의 생산설비 즉, 플랜트에서는 사용하는 에너지의 절감과 효율 운전은 매우 중요한 관심사항이다. 본 논문에서는 생산 플랜트의 한 공정에서 가장 빈번히 사용되는 유도전동기를 모델로 하여 실제 진단, 계측을 통하여 측정값을 얻고, 기존의 운전 중인 설비들을 고효율 기기로 교체하였을 경우의 경제성을 분석하였다. 이를 위해서 현재 운전 중인 설비와 고효율설비로 교체하였을 경우에 대하여 각각 설비들의 연간 운전비용과 자본회수계수에 의한 연간 투자비용을 계산하였고, 이를 합산한 연간 총 운용비용을 비교하여 고효율설비의 경제적 타당성을 입증하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.232-239
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• 2006

최근 전 세계적으로 서비스 산업의 노동력 비중이 늘어나고 서비스업 뿐만 아니라 농업 및 제조업 분야에서도 서비스의 가치 비중이 높아지고 있다. 그러나 최근까지 서비스는 대부분 제공자의 직관과 경험에 의존하여 운영되었기 때문에 서비스의 성과와 고객 만족도는 미미한 수준에 그칠 수밖에 없었다. 이에 따라 서비스의 생산성을 향상시키고 서비스 수준을 혁신하는 방법을 찾는 것이 산업 사회의 주요 현안으로 떠올랐고 이러한 배경 하에 서비스업의 본질을 과학적으로 규명하여 서비스 분야의 혁신을 이루기 위해 경영학, 사회과학, 산업공학 등 여러 분야의 지식을 종합하여 서비스 과학(Services Science)이라는 새로운 학문 분야를 만들려는 움직임이 일기 시작했다. 서비스 과학의 목적은 공급자와 고객 사이에 가치를 창출하는 일련의 과정인 서비스를 보다 과학적인 방법을 통하여 측정하고 예측할 수 있는 것으로 변환시킴으로써 서비스의 미래 가치와 위험을 정량적으로 예측하고 나아가 서비스의 성과와 만족도를 높이는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 U-city 건설에 중추적 역할을 할 것으로 기대되는 지리정보시스템(GIS)의 비즈니스 모델을 대상으로, GIS 정보 서비스의 특성을 규명하여 이러한 정보 서비스가 높은 생산성을 갖기 위한 방안으로서 다학제적 관점의 공유를 통해 다양한 학문 분야의 지식을 종합 적용하고 서비스의 특성을 고려하여 직관과 경험이 아닌 과학적인 도구와 방법론을 통해 GIS 정보 서비스를 관리할 것을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.675-677
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• 2007

현재 우리 사회의 큰 관심사 중에 하나는 FTA 관세 장벽 철폐에 따른 부분이다. 또한 이로 인해 가장 큰 타격을 받는 부분은 산업 분야보다는 농업분야가 가장 클 것이란 사실은 우리가 당면한 현실이다. FTA 문제는 어제오늘의 문제가 아니라 오랜 시간동안 등장해온 문제이지만 우리에게는 이 문제에 대한 정부의 대책은 미흡하기만 하다. 이런 주위의 여건에서 정보화와 자동화 관리 시스템은 우리나라 농업분야에서 빠질수 없는 부분이 되어가고 있다. 농업 분야에서 세계화에 발맞추어가기 위해 추진 중인 여러 사업 중에는 농민들의 자발적인 참여로 인하여 추진중인 여러 사업들이 존재하고 이를 위한 자동화 관리 모델들의 발달 또한 추진중에 있다. 과수부분에 서의 사업을 예를 들면 썬키스트, 델몬트, 제스프리 등과 같은 세계화 브랜드의 육성이라는 전제하에 한국과수농협연합회가 '썬플러스 (Sunplus)'라는 사업을 추진 중에 있다. 현재의 사업은 참여 농가의 자발적인 의사에 따라 행해지고 있지만 구체적인 브랜드 관리 지침과 선별기준이 명확하게 갖추어져 있기 때문에 이행 여부에 관한 규제 문제 또한 문제가 되며, 장기적으로는 농가의 확대와 더불어 효율적이고 체계적인 농업 기술 정보의 수집과 향후 농업지도에 필요한 생산성 증대를 위한 농업정보의 DB 시스템 도입의 필요성이 증가하고 있다. 이번 연구에서는 농업 과수 부분에서의 무인 측정 시스템의 설치와 이를 이용한 환경 정보 수집을 위해 연구를 하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.93-101
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• 2023

최근 기온 상승, 가뭄, 홍수 등 기후변화가 세계적인 문제로 대두되고 있으며, 농업분야에서는 작물의 특성과 생산성에 많은 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 천궁은 전통적으로 사용되는 한약재뿐만 아니라 건강기능식품, 천연물의약품, 생활소재 등 다양한 산업적 원료로 활용되고 있으나, 연작장해, 기후변화 등 위협 요인으로 인한 생산성이 감소되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기후변화에 취약한 대표 약용 작물인 천궁의 기후변화 시나리오에 따른 생리 활성 성분 지표를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 먼저 기상 정보와 생리 반응, 생리 활성 성분 정보의 수집 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN 알고리즘을 이용하여 데이터를 증강하였다. 증강 데이터 품질 측정을 위해 Column Shape, Column Pair Trends를 이용하였으며 평균 88% Overall Quality를 달성하였다. 증강 데이터를 이용하여 지상부와 지하부로 나누어 페놀과 플라보노이드 함량을 예측하기 위해 5가지 모델 RF, SVR, XGBoost, AdaBoost, LightBGM을 이용하여 평가하였다. 모델 성능 평가 결과 XGBoost 모델이 천궁 생리 활성 성분 예측에 가장 우수한 성능을 보였으며, SVR 모델 대비 약 2배 정도의 향상된 정확도를 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제5권6호
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• pp.49-53
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• 1982

Because of the ever increasing demands of consumers for a greater choice of product models, manufacturers are forced to produce a wider variety of models. Therefore, more and more assembly lines are being converted to handle the larger number. As the complexity in achieving an efficient mixed model assembly line is related to the degree of likeness between models on the line. To measure likeness between two or more models an method was developed in this study, which is based on the association of work element and their processing times on each model for mixed model assembly line.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.29-44
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• 2003

도시 내 버스노선체계 개선을 위한 선행작업인 전체노선체계에 대한 합리적이고 형평성 있는 평가를 위한 기준 및 정량적 지표의 설정, 그리고 이를 이용한 평가사례가 제시되었다. 평가기준은 버스이용의 편의성, 운행의 생산성, 그리고 사회적 비용의 최소화라는 3가지 목표에 입각하여 접근성, 승차안락성, 환승률, 노선직결도, 운행생산성, 형평성, 그리고 차량소요대수의 7개 기준으로 설정되었으며 평가지표는 각각의 기준을 나타내는 구체적 측정도구로서의 정량적 모델로 구성되었다. 평가사례는 경기도 시흥시를 대상으로 기존 노선망의 유지를 포함한 4개의 개선대안에 대하여 설정된 7개 평가지표를 산출, 결과를 비교 평가하는 방식을 취하였다. 또한 지표별 평가점수를 선형정규화법에 의하여 표준화함으로서 종합적 평가가 가능하도록 하였다. 평가결과에 따르면, 설정된 지표들은 부분적으로 한계가 있지만 전반적으로 버스노선체계의 구조와 특성을 잘 반영하고 있어 타당성이 충분함을 보여주고 있다. 후속 연구와 관련하여, 설정된 지표 중 접근성 지표와 환승률 지표에 대하여는 좀더 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한. 종합적 평가를 위한 지표 값의 표준화와 지표별 가중치 설정에 관한 연구가 이어져야할 것이며, 정책적 측면에서는 각 도시별로 나름대로의 특성과 정책목표에 입각하여 평가체계를 구성하는 노력이 있어야할 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.635-637
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• 1998

시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.