현재 전자장비는 대부분 반도체소자로 구성되어 있어 이들 소자의 신뢰성이 매우 중요하다. 반도체소자의 신뢰성은 고장률로 표현되는데 실질적인 고장률은 사용현장에서 수집된 데이터에서 산출되지만 데이터 수집기간이 길고, 고장원인이 불분명하며, 수적으로도 빈약한 실정이다. 따라서 본고에서는 MIL-HDBK-217E의 고장률예측 모델을 이용하여 반도체소자를 제조기술, 패키지형태, 칩접착 상태별로 구분하여 고장률을 산출하였다.
지난해 12월 개소한 TTA 디지털방송시험센터에서는 디지털 위성방송 시험$\cdot$인증 서비스에 이어 디지털 지상파방송 시험$\cdot$인증 서비스를 위한 테스트베드를 구성할 예정이다. 현재 디지털 지상파방송은 오디오/비디오를 위주로 서비스되고 있지만 6월 월드컵 때 각 방송사들은 DASE(DTV Application Software Environment)를 이용한 데이터방송 실험 서비스를 실시한 바 있다. 이에 본 고에서는 제조업체 및 사업자의 방송장비 개발지원 및 시험 서비스를 위하여 디지털 지상파 데이터 방송까지를 고려한 디지털 지상파 시험·인증 서비스 테스트베드 환경 및 구성 등에 대하여 고찰한다.
본 연구는 국내에서 발생되는 소각재를 재활용하여 벽돌 생산을 하는 공장에서의 이원화된 작업현황을 일원화 할 수 있는 데이터 모니터링 시스템 구축을 목적으로 한다. 이를 위하여 RFID 센싱 기술을 생산 공정에 도입하여 공정관리 시스템을 획기적으로 개선할 수 있도록 하였다. 각종 계측기 및 센서의 신호를 데이터 수집 장치인 IDMC-Net8842를 이용하여 실시간으로 수집하고 유/무선 통신 모듈을 이용한 TCP/IP 연결을 통하여 모니터링 서버에 접속하여 실시간으로 현장의 상황을 확인하여 제어할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.
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(전반기) 연구사업의 78개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산하나 100개 감성지표, 음성데이터, 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 감성공학기술개발에 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.
무기체계 기술의 국산화 과정에서 경험과 기술이 부족한 상태로 개발 중인 체계에 대한 테스트 기술의 성숙도는 매우 중요하다. 테스트에서 발견하지 못한 결함은 시스템 운용 중 막대한 영향을 미친다. 잠수함에서 실시간 정보공유 체계는 신속한 지휘결심과 임무능력으로 이어진다. 데이터 분산 시스템은 매우 중요한 정보 공유체계이며 제조사나 데이터 형태가 다른 체계들 간에 이루어진다. 본 논문에서는 데이터 분산 시스템의 데이터 분산 특성을 분석하여 데이터별 체계를 그룹핑하고, 경로 테스트 기법에 트리순회 방법인 후위트리순회, 전위트리순회를 이용하여 테스트케이스 생성기법을 제시한다. 제시한 기법은 기존기법들에 비해 73.7% 테스팅 리소스를 감소시킬 수 있다.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
본 연구는 수작업으로 이루어진 제조현장에서 제조 프로세스를 최적화할 수 있도록 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 구현 방안을 제안하고자 한다. 수작업 모션을 센서로 수집하고 동작 인식에 대하여 반복적인 실험데이터로 제조 프로세스를 최적화하는 지식관리메커니즘을 제안 범위로 한다. 연구목적 달성을 위하여 물류현장 모의실험을 실시하였는데, 작업자의 경험으로 나타난 기초적 지식에 작업시뮬레이션을 반복 경험하게 함으로써 최적화된 디지털 트윈을 생성할 수 있는 방안을 마련하였다. 실험결과, 디지털 트윈을 생성하는 시뮬레이션으로 보다 빠른 시간내에 작업공간 구성과 작업 특성을 생성하여 최적화된 자원을 구성한 결과를 물리시스템으로 전송함으로써 제조 프로세스의 지속적 개선이 가능한 것으로 파악되었다.
제조업은 국가 경제 성장의 핵심 산업이다. 제조 기업의 내부 문제를 분석하면 제조 기업이 직면 한 어려움을 해결하고 제조 기업의 전반적인 성과를 향상시킬 수 있으며,이 연구는 고정 자산 측면에서 부동산과 기업성과 간의 관계를 탐구하려고 시도한다. 샘플 데이터는 2009 년부터 2015년까지 심천 및 상하이 주식 시장에 상장된 1,546개의 제조업체로 구성되어 있다. 본 연구에서 고정 자산의 규모는 기업 성과와 유의미한 부정적 관계가 있으며, 고정 자산의 품질은 기업 성과와의 약한 긍정적인 관계를 가지고 결과는 안정적이지 않으며, 고정 자산의 성장률은 기업 성과에 크게 영향을 미치며 효과는 긍정적이다.
본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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