• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.248-251
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• 2020

전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.736-737
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• 2021

최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.1
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• pp.97-105
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• 2014

Current manufacturing and distribution industries work with handwritten shipping information or receive operation results in excel files and have to go through computer processing for their logistics. Thus, hand writing error or computer entry error, non-real-time data processing, quantity shortage and excess operating problems have been frequently occurring in many logistics points. In this paper, we will be proposing a RFID based automatic inspection system that will ensure more accurate data for inbound and outbound. Real-time data processing and automatic inspection system will show cost saving effect compared to the existing system.

• Resources Recycling
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• v.29 no.1
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• pp.62-69
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• 2020

Manufacturing processes in industrial complexes produce NOx, SOx, VOCs, which cause particulate matter (PM). Therefore, this study analyzed the characteristics of each industrial complex by using scattered public data, matched the existing particulate matter(PM) reduction technology, and proposed an optimized reduction plan. The application of matching technologies and facilities by industrial complexes based on data is able to mitigate NOx, SOx, and VOCs which cause particulate matter in the process in advance. This way can be an effective alternative in order to reduce PM in the manufacturing processes as well as industrial complexes.

• Journal of Welding and Joining
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• v.15 no.4
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• pp.11-23
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• 1997

시험편을 용접할때 사용한 용접 변수의 기록서인 PQR(Procedure Qualification Record)은, 용접구조물을 제작하는 제조 업체에서, 수시로 PQ Test를 수행하여 작성되고 있으며, 가장 기본적이고 중요한 용접 데이터이기 때문에 소중하게 관리되고 있다. 그리고, PQR의 수량이 많아지면, 관리에 많은 어려움이 따르고, 필요 한 데이터를 찾는데 많은 시간이 소요될뿐만 아니라, 정확한 데이터를 찾아내는 것도 쉽지가 않다. 따라서, PQR 관리 시스템을 개발하여, PQR의 데이터를 쉽게 활용하고, 자료 검색을 간단하게 할 수 있으며, PQR의 작성을 간편하게 하고자 PQR 관리 시스템 을 개발 하였다. 본 시스템의 특징은 PQR 양식을 새롭게 표준화하여 출력할 수 있게 하였고, PQR 작성을 처음 시작하는 사용자도 쉽게 배워 업무에 적용할 수 있다. 이는 용접 전문가의 노하우가 데이터 베이스에 내재되어 있어 서로 관련된 정보의 반복 입력이 적으며, 한 개의 데이터로 다른 데이터가 자동 결정되고, 데이터의 입력방식 이 키인(Keyboard Input)이 아닌 리스트(List)에서 선택하는 방식으로 하였다. 또한, 용접부 개선 형상의 Outline을 제공하여 수작업의 부담을 줄였으며, 검색의 기능이 강력하여 검색조건 선정에 제한이 없다. 그러므로, 본 시스템은 전반적으로 용접전문 가의 지식을 프로그래밍한 지능성, 전문성, 복합성을 가진 시스템이라 할 수 있다. 본 고에서는 ASME CODE에 따라서 작성되는 PQR의 관리 시스템을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.425-428
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• 2004

최근 각광을 받고 있는 RFID는 재고와 제조 유통분야를 중심으로 발전해 오던 바코드를 대체하여 물류유통의 혁명을 초래할 기술로 주목 받고 있다. 그러나 국내의 RFID에 대한 기술 및 자본의 투자는 해외에 비해 미흡한 실정이다. RFID 시스템에서 하나의 인터러게이터 영역에 다수의 트랜스 폰더가 동시에 데이터를 전송하게 되어 데이터 충돌이 발생하게 된다. 본 논문에서는 인터러게이터에서 각 트랜스폰더의 상호 충돌로부터 신뢰성 있게 데이터를 보호하고 해독이 가능하도록 하는 여러 충돌 방지 시스템에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.688-690
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• 2001

자바카드 플랫폼은 멀티 어플리케이션 환경이다. 여러 벤더로부터 다중 애플릿은 하나의 카드에 공존할 수 있고 카트 제조사로 부터 추가적인 애플릿이 다운로드 되어진다. 애플릿은 전자 화폐, 지문, 개인 키 값 등과 같은 중요만 정보를 저장하고 애플릿들간에 데이터를 공유하는 경우가 발생하는데 악의를 가진 다른 애플릿으로 데이터가 옮겨질 경우 심각한 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 공유 인터페이스를 통하며 애플릿들간의 안전한 데이터 공유와 접근 제한을 고려한 설계방법을 제시하고 이에 관해 논의 해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.540-541
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• 2021

최근 드론산업이 발전하면서 다양한 드론 활용방법에 대한 연구와 특허 출원이 진행되고 있다. 드론에서 촬영된 사진은 실종자 수색, 농작물 생육 분석 등 다양한 목적을 위해서 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 연구개발이 이루어지고 있다. 사진에 저장되는 정보는 실제 촬영 이미지와 다양한 메타데이터를 포함하고 있으나, 카메라 제조사별로 포함되는 메타데이터의 구성이 상이한 상태이다. 본고에서는 드론에서 촬영된 사진내의 메타데이터를 사전에 정의된 표준 명세를 만족할 수 있도록 메타데이터를 정합하는 응용프로그램을 제시하였다. 본 프로그램을 활용하여 현재 수행중인 DNA+드론기술 개발과제의 참여기업들이 촬영한 드론 사진내의 메타데이터의 표준화를 함으로써, 이를 활용하여 다양한 응용 기술 개발을 담당하는 참여기업들이 표준화된 데이터를 활용하여 보다 용이하게 개발이 가능할 것으로 예상된다.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.1
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• pp.23-35
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• 2021

In the era of the 4th industrial revolution, smart factories have received great attention, where production and manufacturing technology and ICT converge. With the development of IoT technology and big data, automation of production systems has become possible. In the advanced manufacturing industry, production systems are subject to unscheduled performance degradation and downtime, and there is a demand to reduce safety risks by detecting and reparing potential errors as soon as possible. This study designs a model based on supervised and unsupervised learning for detecting anomalies. The accuracy of XGBoost, LightGBM, and CNN models was compared as a supervised learning analysis method. Through the evaluation index based on the confusion matrix, it was confirmed that LightGBM is most predictive (97%). In addition, as an unsupervised learning analysis method, MD, AE, and LSTM-AE models were constructed. Comparing three unsupervised learning analysis methods, the LSTM-AE model detected 75% of anomalies and showed the best performance. This study aims to contribute to the advancement of the smart factory by combining supervised and unsupervised learning techniques to accurately diagnose equipment failures and predict when abnormal situations occur, thereby laying the foundation for preemptive responses to abnormal situations. do.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.245-250
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• 2023

Digital twin technology, which copies information from real space into virtual space, is being used in a variety of fields.Interest in digital twins is increasing, especially in advanced manufacturing fields such as Industry 4.0-based smart manufacturing. Operating a digital twin system generates a large amount of data, and the data generated has different characteristics depending on the technology field, so it is necessary to efficiently manage resources and use an optimized digital twin platform technology. Research on digital twin pipelines has continued, mainly in the advanced manufacturing field, but research on high-speed pipelines suitable for data in the plant field is still lacking. Therefore, in this paper, we propose a pipeline design method that is specialized for digital twin data in the plant field that is rapidly poured through Apache Kafka. The proposed model applies plant information on a Revit basis. and collect plant-specific data through Apache Kafka. Equipped with a lightweight CFD engine, it is possible to create a digital twin model that is more suitable for the plant field than existing digital twin technology for the manufacturing field.