• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.341-342
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• 2016

제조 산업에서 키워드로 많이 다뤄지는 4M데이터(man, method, machine, martial)는 생산에 효율성을 높이기 위한 중요한 요소이다. 규모가 작은 기업일수록 4M관련 데이터 관리가 잘 안되고 있다. 관리를 잘하는 기업이라도 수집하고 저장만 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 수집하고 저장되어 있는 4M데이터를 활용해 생산한 상품에 대한 생산당시 상황을 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용해 생산라인의 상황을 한 눈에 파악이 가능하고 주로 문제가 발생하는 공정과 관련 요인 파악을 통해 불량률을 줄이는 연구를 할 수 있다.

• Product Safety
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• no.2 s.146
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• pp.40-41
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• 2006

"1963년에 설립된 (주)뉴지로는 전기 매트류(Electric Mats)의 발열선 (PVC열선, 실리콘 특수열선) 및 조절기용 케이스와 접속기(Connectors)류 등의 주요 전기 부속품을 제조하는 공장으로 출발하여, 이제 선두기업으로 성장하였습니다. 일관된 정책과 철저한 경영방침으로 목표 달성에 노력하며 그동안의 축적된 노하우와 철두 철미한 관리로 안정된 바탕위에 꾸준한 성장을 거듭해 올 수 있었습니다." 그리고 이제 미래를 향해 웅비를 펼치려 합니다. "철저한 품질관리 시스템과 엄격한 환경 기준에 의한 제조공정으로 신뢰와 믿음을 기초로 앞서가며 항상 미래지향적인 제품을 꾸준히 연구, 개발 하는 노력을 지속적으로 경주 하겠습니다. 설립 당시의 "안전제일", "품질향상", "인화단결" 이라는 사훈의 이념아래 21세기를 이끌어가는 환경친화적이고 미래지향적인 기업이 되겠습니다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.138-139
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• 2011

무인 운반차(AGV, Automated Guided Vehicle)은 1955년에 개발된 자재 운반용 무인운송 시스템으로 초기에는 제조 현장에서 자재의 운송에 국한되어 사용되었다. 최근에는 창고, 컨테이너 터미널 그리고 지하공간에서의 반복되는 실내/외 운송으로까지 그 사용이 확산되고 있다. AGV는 제조현장에서 제조 공정과 관련된 모든 자재의 이송에 적용되고 반복되는 운송의 형태에 사용되며, 실내 용도로는 수입, 저장, 분류, 반출, 이송과 공정 간의 파레트(Pallet) 이송에 사용되며, 비교적 작은 용량의 AGV가 이러한 제조현장에서 산업용도에 쓰이고 있다. AGV는 실내에서 주로 사용되는 환경적 특성상 배터리를 사용하며, 충전하거나 교환하여야 하며, 이에 소요되는 시간이 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대부분의 제조현장이나 배송센터에서 AGV는 비교적 짧은 거리를 운행하므로 대기 시간 중에 배터리를 충전하거나 교환이 가능하다. 하지만 비교적 장거리를 운행하는 시스템에서는 AGV의 가동률을 50% 이하로 유지하거나 온라인 충전 시스템을 구비하여야만 배터리 전압 강하에 의한 시스템의 마비를 예방할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.9 no.5
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• pp.87-93
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• 2009

A construction supply chain needs an integrated information system, as the general contractor and subcontractors must communicate regularly with one another and share a substantial amount of information in their cooperative work. In the construction industry, supply chain management is necessary in the management of a system, including business process improvement, participant-oriented management, and the supply chain. This research proposed a supporting system and developed the prototype focusing on materials that play an important role in the supply chain. Construction projects are managed mainly through schedule management. As such, supply chain management should be linked with schedule management. The research implemented a prototype of the supporting system for construction supply chain management. The prototype was implemented in Microsoft Project using VBA, including a simulation tool based on @Risk for Project.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.1
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• pp.174-183
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• 2002

In this paper a control chart pattern recognition methodology based on the back propagation algorithm and Multi layer perceptron, a neural computing theory, is presented. This pattern recognition algorithm, suitable for real time statistical process control. evaluates observations routinely collected for control charting to determine whether a Pattern, such as a cycle. trend or shift, which is exists in the data. This approach is promising because of its flexible training and high speed computation with low-end workstation. The artificial neural network methodology is developed utilizing the delta learning rule, sigmoid activation function with two hidden layers. In a computer integrated manufacturing environment, the operator need not routinely monitor the control chart but, rather, can be alerted to patterns by a computer signal generated by the proposed system.

• Culinary science and hospitality research
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• v.21 no.2
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• pp.1-10
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• 2015

The purpose of this study was to establish the critical limit of CCP (Critical Control Point) of a HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point) system used in the production of seasoned laver products. The hazard analysis examined microbial evaluations and developed a HACCP management plan for the heating process. The results were determined to be capable of reducing the biological element of CCP via the secondary roasting process. This study examined general bacteria and pathogenic microorganisms such as Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Salmonella spp., Listeria monocytogenes, Vibrio parahaemolyticus, and Bacillus cereus at temperatures ranging from $170^{\circ}C$ to $230^{\circ}C$ and for 3.0 to 5.5 seconds at a time. Before the secondary roasting process, pathogenic microorganisms were all negative, although the presence of general bacteria was still detected. General bacteria was reduced to $1.0{\times}10CFU/g$ after the temperature was set at $230^{\circ}C$ for a period of 5.5 seconds. In conclusion, it suggested that a HACCP plan was necessary for management standard and systematic approach in the establishment of critical limit, problem resolution, verification method, education, and records management through a secondary roasting process.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1301-1311
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• 2017

Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualization of data is crucial for efficient management and operation of data in these systems. This paper presents visualization techniques that can be used to effectively show data collection, analysis, and prediction results in the manufacturing big data systems. Through the visualization technique presented in this paper, we have confirmed that it was not only easy to identify the problems that occurred at the manufacturing site, but also it was very useful to reply to these problems.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.529-530
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• 2011

본 논문은 태양광 Cell 제조공정에서 가격대비 우수한 성능을 낼 수 있고 공정관리를 효율적으로 하고자 웹카메라를 이용한 SolarCell 이탈 감지 모니터링 시스템을 구현하였다. 컨베이어 벨트에서 SolarCell 이송 시 윤곽선 검출을 이용하여 Cell의 움직임을 검출하였으며 다양한 조명 조건에서 실험을 하였다. 실험결과 Solar cell 이탈 감지 시 전체조명 정확도는 100%, 좌 우 조명시 98.8%, 앞 뒤 조명 시 98.4%의 정확도를 보였다. 실험을 통해 최적의 조명 조건을 획득하였고 이탈 정도의 표시를 mm 단위로 환산하여 얻을 수 있는 시스템을 구현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.4
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• pp.219-226
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• 2018

IIoT(Industrial Internet of Thing) means that all manufacturing processes are informed beyond the conventional automation of process automation. The objective of the system is to build an information system based on the data collected from the sensors installed in each process and to maintain optimal productivity by managing and automating each process in real time. Data collected from sensors in each process is unstructured and many studies have been conducted to collect and process such unstructured data effectively. In this paper, we propose a system using Node-RED as middleware for effective big data collection and processing.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.208.2-208.2
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• 2010

폐기물 가스화는 생산된 합성가스를 이용하여 발전 등 직접적인 에너지원으로 이용할 수 있으며, 고부가가치 화합물의 원료 공급원으로도 이용할 수 있다. 폐기물 가스화를 이용한 고부가가치 화합물 제조의 경우 기존 화합물 제조공정에 폐기물 가스화 공정이 연계되어, 하나의 복합시스템으로 운영이 된다. 따라서 기존 공정과 최적으로 연계될 수 있는 폐기물 가스화 시스템의 개발 또는 선정이 필요하며, 이를 위하여 폐기물 가스화 시스템에 대한 분석 평가가 적절하게 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시스템공학 개념을 적용하여 폐기물 가스화 시스템의 체계적인 분석 평가를 위한 프레임워크를 개발하였다. 시스템공학은 요건분석, 기능분석, 합성(통합), 분석/관리 프로세스를 통하여 시스템을 성공적으로 구현하기 위한 다학제적인 접근방법이다. 이러한 시스템공학의 개념 및 기본 프로세스를 적용 조정하여 폐기물 가스화 분석 평가 프레임워크를 개발하였으며, 개발된 프레임워크는 계층구조로 표현이 된다. 계층구조는 분석관점, 분석항목, 분석지표로 구성이 되며 분석된 데이터에 대한 평가는 AHP를 통하여 계산된 가중치를 적용하여 이루어진다.