1970년대의 유전자재조합 및 세포융합 기술개발에 의하여 insulin, interferon 등의 많은 의약품이 개발되고 있으며, 최근에는 아미노산, 효소 등 정밀 화학 제품의 개발, 석유화학 대체공정의 개발, 환경 보존에의 응용, 대체에너지의 개발등을 목표로 많은 연구가 수행되고 있어 생물공학의 분야가 계속 영역을 넓혀가고 있다. 실험실에서 개발한 생물공학의 연구결과를 실용화하기 위하여는 경제성있는 생물 공정기술이 뒷받침되어야 하는데 이러한 생물공정 기술 중에서 핵심이 되는 부분의 하나가 생물반응기 기술이라고 하겠다. 우수한 생물반응기를 설계하고 경제적으로 운전하기 위해서는 공정연구및 개발단계에서 최적화 및 제어에 대한 개념을 포함시켜야하며, 실제 조업을 하는 경우에도 제품 품질의 균일성, 에너지 및 자원의 절약, 운전실수의 방지및 안전을 목적으로 조업조건을 최적화하고 제어하여야한다. 또한 접종상태 및 생물반응 조건의 사소한 차이에도 원하는 제품의 생합성이 다륵 변화하므로 생물공정을 monitoring하여 사소한 변화라도 공정의 최적화및 제어전략에 반영되도록 하여야 한다. 본고에서는 생물반응기의 최적화 및 제어기술에 대하여 몇가지 예를 들어 그 필요성과 최근의 연구동향을 간단히 소개하고자 한다.
천연 흑연의 음극재 적용을 위하여 정제 공정을 실시하였으며, 공정에 따른 흑연의 구조적 변화와 불순물 함량이 음극 특성에 미치는 영향을 고찰하였다. 천연 흑연은 불화암모늄과 황산을 동일 비로 하여 사용량을 달리한 산처리 및 온도(800~2500 ℃)를 달리한 열처리를 통하여 화학적/물리적으로 정제되었다. 산을 이용한 불순물 제거는 한계가 있었으며, 이후 진행된 2500 ℃까지의 열처리를 통해 Si과 같은 일부 원소를 제외하고 대부분의 불순물이 전량 제거되는 것을 확인하였다. 복합 정제 공정에 따라 제조된 흑연 음극재의 특성이 향상되었으며, 구조와 불순물 함량 변화는 각각 용량 및 속도 특성과 초기 쿨롱 효율에 지배적인 영향을 미쳤다. 복합 정제 공정은 흑연 구조를 향상시켰으며, 불순물을 효율적으로 제거하여 SEI층 형성 억제 및 Li+ 삽입 공간 확대를 통해 리튬 이온 전지의 성능을 향상시켰다.
본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 이러한 분석도구를 다시 세분화하여 품질 관리측면에서 분석을 시도 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 품질관리 측면에서 사용되는 공정능력지수를 이용한 공정분석을 시도하였다. 소프트웨어 고장 간격 시간은 비음이기 때문에 수명분포가 정규분포를 가정하는 기존의 공정능력분석방법 대신에 정규화 시켜주는 박스-코스 변환을 이용하여 공정 능력 분석을 시도 하였다. 공정능력에 사용된 고장 간격 시간자료는 실제 자료인 SS3을 이용하였고 그 결과를 나열 하였고 이런 결과들의 활용 방안을 제시 하였다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.
본 연구는 혁신적인 업무수행을 위한 행동에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 중소기업 직원들이 지각하는 조직공정성과 차별화된 IT지원이 지식활용 및 탐색을 통하여 혁신행동에 미치는 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 중소기업 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 최종 239부의 설문을 분석하여 SPSS 22.0과 PLS 3.0을 사용하여 연구가설을 검증하였다. 연구결과 조직공정성과 IT지원은 지식활용 및 탐색에 긍정적인 영향으로 나타났고, 지식활용 및 탐색은 혁신행동에 긍정적인 영향을 나타냈다. 본 연구를 통하여 조직공정성이 지식활용 및 지식탐색에 영향을 미치는 이론적 토대를 마련하였고, 중소기업의 혁신행동에 영향을 미치는 조직공정성과 IT지원이라는 두 변수의 종합적인 분석을 통하여 기업의 경쟁력을 높이는 이론적 및 실무적 시사점을 제시하고자 하였다. 향후 연구에서는 혁신행동으로 인한 성과부분과 관련한 다양한 변수를 활용한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 소재의 강도에 따라 U 채널형상 제품의 판재성형공정에서 발생하는 스프링백 현상의 산포경향의 분석을 수행하였다. 성형공정의 유한요소해석 및 신뢰성 기반 최적화 기법을 적용하여 인장강도, 항복강도, 소재 두께 등 재질 산포와 마찰계수와 패딩력 등의 공정 산포를 고려하여 산포해석을 실시하였다. 산포해석 결과 산포에 유의한 영향을 미치는 인자는 항복강도와 인장강도 순으로 나타났으며, 소재의 인장강도가 클수록 스프링백 양은 증가하는 반면 스프링백의 산포량이 감소하는 것을 확인하였다. 주요 변형이 발생하는 펀치 어깨부와 다이 어깨부의 변형률과 응력 산포 분석을 통하여 스프링백 산포량 감소의 원인을 분석하였다. 본 논문에 제안된 산포분석기법을 활용할 경우 불가피하게 발생하는 성형공정의 산포를 예측하고 대응이 가능할 것으로 기대된다.
다양한 분야의 산업 현장에서는 복합적으로 대용량의 데이터가 상호 연관성을 가지고 발생한다. 산업유형별 공정에서 다양한 데이터들을 수집할 수 있으나, 각 프로세스 사이에서 서로 연관성 있게 통합하지 못하고 있다. 기존 산업유형별 데이터는 성형조건표 설정치 값과 작업공정에서 문제가 발생 했을 경우 작업자가 임의 값을 입력하였다. 본 논문에서는 각 산업유형별로 수집되는 데이터의 융합 및 분석처리 모델의 설계를 하고, 예측 사례(자동차 커넥트)를 통해서 표준 성형 조건표를 통한 마스터 데이터와 제조공정 과정에서 수집된 생산이력파일을 비교분석하여 다양한 불량요인과 예외사항에 대한 패턴분석과 재해석, 작업자에 대한 임의 값을 수치화를 통해 새로운 성형 조건표를 통한 불량률 감소, 생산성 증가, 공정 개선, 원가 절감 등의 기업 수익 향상과 제조 산업의 공정에 맞는 다양한 데이터분석과 검증 모델을 설계할 수 있다. 또한, 분석 검증된 표준 설정치에 의한 제조 공정의 최적화, 일관성, 객관성을 확보할 수 있고 다양한 패턴유형을 통한 산업유형별에 맞는 최적화(표준 설정치) 기술을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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