• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.1
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• pp.99-114
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• 2021

With the Fourth Industrial Revolution based on new technology, the semiconductor manufacturing industry researches various analysis methods such as detecting process abnormalities and predicting yield based on equipment sensor data generated in the manufacturing process. The semiconductor manufacturing process consists of hundreds of processes and thousands of measurement processes associated with them, each of which has properties that cannot be defined by chemical or physical equations. In the individual measurement process, the actual measurement ratio does not exceed 0.1% to 5% of the target product, and it cannot be kept constant for each measurement point. For this reason, efforts are being made to determine whether to manage by using equipment sensor data that can indirectly determine the normal state of each step of the process. In this study, the Functional Data Analysis (FDA) was proposed to define a process abnormality detection process based on equipment sensor data and compensate for the disadvantages of the currently applied statistics-based diagnosis method. Anomaly detection accuracy was compared using machine learning on actual field case data, and its effectiveness was verified.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.75-87
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• 2022

This study investigates a dynamic flexible flow shop scheduling problem under uncertain rework operations for an automobile pipe production line. We propose a weighted dispatching rule (WDR) based on the multiple dispatching rules to minimize the weighted sum of average flowtime and tardiness. The set of weights in WDR should be carefully determined because it significantly affects the performance measures. We build a discrete-event simulation model and propose a genetic algorithm to optimize the set of weights considering complex and variant operations. The simulation experiments demonstrate that WDR outperforms the baseline dispatching rules in average flowtime and tardiness.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.79-85
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• 2002

감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다. 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성 공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.4
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• pp.3-10
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• 2020

An elevator maintenance company maintains many types of elevators from many manufactures. So, they want to use manufacture- or type-independent elevator remote monitoring system. To do this, data logger, that receives elevator operating state data from sensor module installed in elevator and transfers the data to database, is required. In this paper, we design and implement data logger of elevator remote monitoring system for providing elevator operation state information to elevator maintenance company. Data logger receives elevator operation state data from sensor module installed in elevator, decodes data, and converts to API data for transferring elevator operation state data to server. In this paper, we describe the implementation of data logger using python, and show that our implementation of data logger is successfully operating in a real elevator operating environment via log message displayed at screen.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.1-9
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• 2022

In the global era, the importance of imported food safety management is increasing. Address information of overseas food companies is key information for imported food safety management, and must be verified for prompt response and follow-up management in the event of a food risk. However, because each country's address system is different, one verification system cannot verify the addresses of all countries. Also, the purpose of address verification may be different depending on the field used. In this paper, we deal with the problem of classifying a given overseas food business address into the administrative district level of the country. This is because, in the event of harm to imported food, it is necessary to find the administrative district level from the address of the relevant company, and based on this trace the food distribution route or take measures to ban imports. However, in some countries the administrative district level name is omitted from the address, and the same place name is used repeatedly in several administrative district levels, so it is not easy to accurately classify the administrative district level from the address. In this study we propose a deep learning-based administrative district level classification model suitable for this case, and verify the actual address data of overseas food companies. Specifically, a method of training using a label powerset in a multi-label classification model is used. To verify the proposed method, the accuracy was verified for the addresses of overseas manufacturing companies in Ecuador and Vietnam registered with the Ministry of Food and Drug Safety, and the accuracy was improved by 28.1% and 13%, respectively, compared to the existing classification model.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.23 no.6
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• pp.119-124
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• 2022

Recently a method of constructing architectural products using additive manufacturing technology has been proposed. The additive manufacturing technology automates the construction process and it can secure the safety of workers. In addition, due to the high implementation efficiency of atypical shapes, the applicability to the manufacturing process of buildings and infrastructure is drawing attention. Additive manufacturing technology has the ability of satisfying computer-based construction automation, resource management and construction period prediction which is required in the modern construction industry. However, the industrial application is still limited by insufficient data, standards, regulations, and operating methods. In this study, in order to analyze the applicability of architectural additive manufacturing technology, we manufacture each architectural product with two additive manufacturing systems. In addition, we apply an application of each building product into an appropriate manufacturing system through the AM production decision model. And identify problems in the manufacturing process through empirical experiments. As a result, we propose an extended additive production decision model to improve the quality of building products.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.529-534
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• 1999

전자상거래는 구매자와 판매자 모두에게 많은 이점을 제공할 수 있어 최근 이에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다. 특히 중소제조업체의 경우, 전자상거래라는 경영환경의 변화는 새로운 기회로 다가오고 있어, 상대적으로 기술력이 취약한 중소제조업체의 전자상거래를 지원하기 위한 요소 기술들의 개발 필요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 판매과정을 사이버 공간에서 수행할 수 있는 전자상거래 기술을 개발하였다. 일반적으로 변화하는 경영환경에서는 생산과 관련된 계획과 통제가 보다 더 신속하고 정확하게 이루어져야 한다. 즉 전자상거래 환경에서의 제조업체는 구매자가 요구한 제품의 생산과 납기일을 맞추어 줄 수 있는지의 여부를 실시간으로 응답할 수 있어야 한다. 나아가서 인터넷을 통해 접수된 주문들은 해당 제조업체의 생산능력을 초과할 수 있는데 이 때에는 접수된 주문들 중에서 자사의 이익을 극대화할 수 있는 주문집합을 선별하여 접수여부를 결정해야 한다. 이와 같이 전자상거래 환경하에서의 제조업체는 생산과 관련된 정보를 신속하게 전달 받아 주문접수여부에 관한 의사결정을 올바르게 수행하는 것이 중요한데 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 일정계획 및 주문처리를 위한 일정계획 기반의 선정 에이전트의 구조와 방법론을 제시하였다. 지금까지 일정계획에 관한 연구들은 대부분 납기일의 만족과 비용의 최소화 측면을 위주로 다루었다. 그러나 본 연구에서의 문제는 비용의 최소화보다는 납기일을 준수하면서 가장 많은 이익을 가져다 줄 수 있는 최적주문집합을 선정하는 문제를 다루고있다.자료를 수집하고, 통계분석 패키지를 이용하여 자료를 분석하였다. 방식을 결합한 하이브리드 형태이다.인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and b

• Explosives and Blasting
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• v.41 no.4
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• pp.9-16
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• 2023

To compare the global warming impact of the TBM and NATM method, which are representative tunnel excavation methods, a life cycle assessment was performed for each method. Life cycle assessment should compare the sum of carbon emissions by considering the pre-manufacturing stage, product manufacturing stage, usage stage, and disposal stage. However, access to TBM (Tunnel Boring Machine) manufacturing and disposal data is limited, so I had no choice but to focus on the analysis for the usage stage. In general, carbon emissions during the pre-product manufacturing stage and product manufacturing stage often exceed 90% of carbon emissions throughout the entire process. Therefore, since it is difficult to achieve the analysis goal only by comparing the usage stage, the analysis scope was expanded, and carbon emissions for the process were calculated for the NATM method with access to manufacturing data. As a result of comparing the relative impact on global warming, the carbon emissions of the TBM method were found to be higher than those of the NATM method even though TBM method was only considered for the usage stage. So there it is, the NATM method can be seen as environmentally friendly in the future when considering the impact of climate change (global warming), which has recently attracted attention among environmental impact fields.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2002.07a
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• pp.82-83
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• 2002

최근 컬러를 취급하는 개인용 컴퓨터나 프린터, 스캐너, 디지털 카메라 등의 사용이 필수적으로 되고있다. 하지만 이런 입·출력 장치들은 제조사나 제품모델에 따라 색이 다르게 보여진다. 따라서 이런 입, 출력 장치의 색특성을 고려하여 맞게 영상신호를 보정함으로써 원래의 색에 가깝게 출력할 수 있는 색 관리 시스템(CMS)이 개발되고 있다 색 관리 시스템은 색 공간 변환 모듈과 색특성 데이터가 저장되어 있는 입.출력 장치의 ICC 프로파일들로 구성이 되는데 장치간의 색 일치가 성공적으로 이루어지기 위해서는 무엇보다도 장치의 색특성 데이터가 정확하게 저장된 ICC프로파일이 마련되어야 한다. (중략)

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.377-380
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• 2005

LCD 패널제조 사업장에서 발생되는 공정데이터는 매일 1${\sim}$2Gb에 달한다. 또한 관리대상 공정 및 품질 특성은 수백개에 이른다. 적절한 SPC Plan에 따른 주요관리대상 공정특성의 선정과 이에 기초한 데이터베이스의 설계 및 Legacy system과의 인터페이스, 그리고 메시지와 데이터송수신 시스템의 주요방법론을 논하고자 한다. 주요 내용으로는 LCD 산업에서의 SPC 시스템을 시스템의 관점에서, 그리고 시스템 Performance의 향상을 위한 방법론 등을 들 수 있다.