This paper is one of the case studies to improve the labor productivity of PCB assembly through Work Factor motion-time analysis and the application of the motion economy principles and the human factors engineering theory. In result, we can improve 129% of the labor productivity by using a rotary table for the parts delivery. Therefore, it is expected that this result can be used for a lot of the manual works of the small and medium-sized industries especially.
밀폐 및 차폐 공간을 갖는 핫셀에서 사용후핵연료와 같은 고방사선 물질을 취급하고 있으며, 핵주기시설에서 마스터-슬레이브 매니퓰레이터는 원격취급장비로서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차세대관리공정의 디지털 목업을 구축하고 원격유지보수를 위한 매니퓰레이터의 작업영역 및 작업분석을 수행하였다. 실제 환경과 동일한 가상 작업환경을 갖는 디지털 목업은 3차원 그래픽으로 모델링 된 공정장치 및 원격 취급장비들로 구성된다. 모델링 된 매니퓰레이터는 기구학 및 동작범위에 대한 속성을 부여되고 외부 입력장치는 space ball을 사용하여 매니퓰레이터의 동작을 구현하였다. 또한, Tele-operation 인터페이스를 사용하여 6축 외부 입력장치와 연계한 시스템을 개발하였으며 외부 입력에 따른 매니퓰레이터의 동작에 대한 동기는 만족할 만한 응답을 보였다. 이는 가상환경에서 작업자 교육을 위한 시스템 개발에 유용할 것이다.
본 연구는 손동작을 하였을 때 집중력이 EEG 코히런스(coherence)에 미치는 영향을 분석하였다. 신체에 이상이 없는 대학생 8 명이 시각 자극으로 제시되는 운동 작업을 지시하는 실험에 참여하였다. 실험 중 실시간으로 오른손의 요측 수굴근에 센서를 부착하여 EMG 를 측정하였고 국제 10-20 측정법에 의거한 C3 지점과 상하좌우로 2.5cm 떨어진 지점에 5 개의 전극을 부착하여 EEG 를 측정하였다. 운동영역간의 또는 운동영역과 비운동영역 사이의 코히런스 분석을 통하여 동작과 휴식을 구분해 주는 유의한 결과를 확인할 수 있었으나 개인에 따른 차이를 보였다. 유의한 차이를 보이는 코히런스 채널 쌍의 개수에 의해 강한 코히런스와 약한 코히런스로 그룹화 할 수 있었다. 개인별로 차이가 있는 EEG 코히런스의 결과는 동작시의 채널 별 EEG 의 상대적 출현량의 결과와 동일한 패턴을 가진 것으로 확인되어 주의력에 의한 영향임을 알 수 있었다.
그 동안 정부, 기업, 산업안전인의 노력으로 통계 상 국내의 산업재해 발생건수가 1991년 이후 크게 줄어들고 있는 것이 사실이다. 그러나 최근 들어 불편한 작업자세로 오랜 기간동안 작업할 때 나타날 수 있는 누적외상병 (CTD; Cumulative Trauma Disorder)에 대한 보고와 자각 증세를 호소하는 노동자들은 점차 늘고 있다. 특히 불편한 작업 자세로 장시간 중량물을 취급할 경우 요통재해로 발전할 가능성은 매우 높다. 정민근 등(1997)의 조사는 1992년부터 1994 년까지 포항 지역의 재해자 중 781 명 약 13.4 %가 요통재해자라는 것을 밝힌 적인 있는데, 이 사실만으로도 그 심각성을 쉽게 알 수 있다. 특히 요통재해의 원인 중 들기 작업이 26.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 보고하고 있다.(중략)
빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.
본 논문에서는 FMC 로봇의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션과 순차 패턴 기법을 이용해 로봇의 패턴을 분석하고 최적의 로봇 작업 우선순위규칙(Dispatching Rule)을 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 각 설비가 로봇에게 요청하는 신호를 추출 해 이를 로그(Log) 형태로 생성, 저장하였다. 그 후, 이 로그를 데이터 마이닝 기법 중 하나인 순차 패턴 분석을 이용해 설비의 신호와 로봇간의 연관된 순서를 분석 하여 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 또한, 사례연구를 통하여 FMC의 적용성에 대한 효율성 을 입증하였다. 도출된 최적의 패턴을 국내 A사 생산라인에 적용한 결과 작업물 대기시간(Loss Time)의 감소와 로봇 이용률의 향상, 작업물의 총 처리량의 증가와 평균 처리시간 감소를 가져왔다. 또한, 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 신호와 동작간의 로그를 저장, 데이터베이스화하여 시스템 상에서 로봇의 작업 우선순위규칙을 도출할 수 있게 하므로, 작업자의 오랜 노하우(Know-How) 없이도 로봇 운영의 문제점을 파악하고 그 개선안을 제시할 수 있다. 이러한 방법을 통해 FMC 뿐만이 아닌 로봇을 사용하는 모든 분야에 설비의 신호와 로봇 동작간의 그 연관관계를 분석하고 최적의 운영법칙을 설계, 운영하여 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
기존의 부하공유에 대한 연구에서는 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 각 처리기의 부하가 동일한 경우(homogeneous workload)와 각 처리기의 부하가 상이한 경우(heterogeneous workload)에 대해서 실험을 하고 있다. 처리기의 부하가 상이한 경우를 실험하기 위해서는 시스템내의 처리기중에서 부하를 발생시키는 처리기의 갯수, 처리기의 부하를 고부하, 저부하로 나뉘어질때 고부하 처리기의 비율, 그리고 각 처리기의 처리속도가 상이한 경우에 일정한 처리속도를 갖는 처리기의 비율의 변화에 따른 알고리즘의 성능을 평가하고 있다. 그러나 기존의 실험은 안정상태(steady state)의 경우에만 한정되어 있어 하루중 시간대에 따라서 처리기의 부하가 증감하는 현상을 보이는 실시스템의 환경을 정확히 반영하기는 어렵우므로 실험환경이 변화하는 시점, 즉 과도상태(transient state)에 대한 알고리즘의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 각 처리기의 부하, 또는 시스템의 부하가 일시적으로 증가,또는 감소하는 과도상태하에서 기존의 부하공유 알고리즘의 동작 특성을 실험을 통해서 분석하였다. 이를 위해 기존의 부하공유 알고리즘중에서 송신자-시작, 수신자-시작, 그리고 송수신자-시작 알고리즘을 대상 알고리즘으로 선정하였으며, 성능평가를 위해서는 제출된 작업의 작업반환시간, 각 처리기에서 대기중인 작업의 평균 갯수와 표준편차를 이용하였다.
본 연구는 디스플레이 제품의 OSD(On Screen Display) 메뉴의 문자 오류 검사 과정을 자동화하는 방법과 FMM 신경망을 이용한 실시간 문자인식 방법을 제안한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케줄링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 디스플레이 제품의 OSD 메뉴와 같이 특수한 구조를 갖는 문서영상에 대한 논리적인 구조분석을 통해서 연속적인 문서영상을 발생시켜서 검증과정을 자동화하는 작업스케줄링 방법을 제안하고 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM신경망을 적용한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 시스템의 유용성을 고찰한다.
이종 멀티코어 프로세서는 각기 상이한 마이크로아키텍처, 캐시 사이즈, 클록 주파수를 갖는 다수의 코어 또는 프로세싱 유닛으로 이루어진 마이크로프로세서이다. 저에너지 소비가 산업계의 키워드로 부상하고 있는 이 시기에 이종 멀티코어는 동종 멀티코어보다 더 낮은 전력을 소비하고 성능면에서도 더 나은 프로세서로 주목받고 있다. 하지만, 동종 멀티코어에서의 동작을 가정하는 현재의 운영체제의 작업 스케줄러로는 이종 멀티코어의 이종적인 특성을 잘 활용할 수 없다. 본 논문에서는 이종 멀티코어 프로세서 작업 스케줄링에 관한 연구를 다면적으로 분석하여 각 방법의 장점과 단점을 개략적으로 정리하고 관련된 이슈들을 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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