• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.11
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• pp.5792-5799
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• 2013

The purpose of this study was the Application of the HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point) system to Korean Rice Cakes. Main ingredients of rice cakes, work facilities and workers were provided from KB company located in Seogye-dong Yongsan-gu, Seoul between September 12, 2012 and February 13, 2013. The manufacturing process chart was prepared by referring to the manufacturing process of rice cake manufacturers in general. As a result of this study, the microbiological hazard analysis on raw materials and finished products of rice cakes showed safe result. However, microorganism test on the manufacturing environment and workers suggested that microbiological hazard should be reduced through systematic cleaning and disinfection, accompanied by improved personal hygienes based on hygienic education on workers and management of microorganisms in the air.

• Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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• v.25 no.2
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• pp.126-133
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• 2015

연구목적: 이 연구는 노동부의 보건진단 명령에 의해 유리섬유 강화플라스틱(FRP)을 이용한 이중벽 탱크 제조 사업장의 적층 공정 근로자들을 대상으로 스티렌 노출 특성을 평가하기 위해 수행되었다. 연구방법: 스티렌의 주요발생원 파악을 위해 불포화 폴리에스테르 수지(UPR), 경화제, 조색제, 세척액 등의 원료 내 스티렌 함유량을 가스크로마토그래피 질량분석기(GC-MS)를 이용하여 분석하였다. FRP 적층 공정에 근무하는 작업자들을 대상으로 NIOSH 1501 공정시험법에 의해 공기 중 스티렌 노출 농도에 대한 개인노출 평가를 실시하였고, 생물학적 노출 지표로 뇨 중 만델릭산을 채취한 후 고성능액체크로마토그래피(HPLC)로 분석하였다. 또한 각 직무 특성과 단위작업 중심으로 스티렌에 대한 단시간 노출평가를 수행하였다. 연구결과: 스티렌의 함유량이 가장 많은 주요 원료는 중량비율로37%의 스티렌이 함유된 UPR이었다. 적층 공정의 FRP분무 작업자와 보조 작업자들 모두 스티렌의 8시간 가중평균 노출기준(20 ppm)을 초과하였다. 단시간 노출평가 결과 FRP분무 작업자의 경우 45.9 ppm에서 86.1 ppm 수준으로 FRP를 사용하지 않는 작업보다 통계적으로 유의하게 높은 수준이었다(P<0.01). 가장 높은 수준의 스티렌에 노출되는 단위작업은 FRP를 이용하여 1차 코팅 하는 작업으로 특별한 관리가 필요하였다. 결론: 보건진단을 위해 실시한 이중벽 탱크 제조 사업장의FRP 적층 공정 작업자의 스티렌 노출수준은 노출기준을 초과할 정도로 높은 수준이었다. 그러나 탱크를 천장에 매달고 돌리면서 적층작업을 수행하기 때문에 적절한 국소환기 시스템을 구축하는데 어려움이 있다. 따라서 적절한 방독마스크 착용으로 스티렌 노출 예방이 필요하였다.

• 기계와재료
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• v.22 no.4
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• pp.84-91
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• 2010

최초의 산업용 로봇이 개발된 이래 산업 자동화의 중심에는 산업용 로봇이 있었으며 현대의 풍요로운 산업화는 자동화 장비를 통한 대량생산에 힘입은 바 크다. 산업용 로봇은 현재까지도 제조 산업에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있으며 그 중요도는 점점 커질 것으로 예상된다. 현재의 산업용 로봇은 과거에 비해서 정밀도, 강성, 내구성측면에서 많은 발전을 이루었다. 그러나 그 외형의 측면에서는 큰 변화가 없었으며, 아직도 대부분의 사업장에서는 하나의 팔을 가진 로봇이 이용되고 있다. 이러한 하나의 팔을 가진 전통적인 싱글 암 로봇은 작업자가 두 손을 가지고 작업하는 작업장에서는 적용하기 곤란하며, 이는 산업용 로봇의 적용 범위를 제한하는 주된 이유 중의 하나임이 분명하다. 전자제품, 기계부품의 조립작업을 위해서는 인간과 같이 양팔을 가진 형태의 로봇시스템이 매우 효과적이며, 이러한 이유로 해외의 선진사를 중심으로 양팔을 가지는 제조용 로봇의 개발이 이루어지고 있다. 현재 시점에서는 상용화된 양팔로봇시스템은 소수에 불과하며, 기능적인 측면에서는 단순한 형태의 작업만이 가능하다. 그러나 기구학적 구성에 있어서 기존의 로봇과 달리 양팔구조를 가지고 있기 때문에 향후 매우 발단된 형태로 인간과 유사한 양팔 협조 작업을 수행하는 산업용 양팔로봇이 개발될 것으로 생각된다. 본 문헌에서는 현재의 제조용 양팔로봇 연구 동향을 간략히 설명하고, 한국기계연구원의 제조용 양팔로봇 시스템에 관련된 연구 내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.805-807
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• 2016

By using ICT in the manufacturing industry with the advent of "Industry 4.0" of Germany, it has been promoted a lot of research to maximize the production capacity. Be particularly increased manufacturing complexity, increase the information delivered to the operator, augmented reality technologies in order to maximize production have been studied. In this paper, in order to solve the deficiencies problem that frequently occurs in the actual site, using the augmented reality technology, provides a system for providing personal training information to the worker. Proposed system, by fusing worker information and process another job, generates educational information of the individual, it is to provide information through the video of the tablet. When using such methods, it is expected that it is possible to improve the production quality of the manufacturing industry to overcome the deficiencies problem that frequently occurs through the continuing education of employees.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.150-153
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• 2022

This paper reports a technique that automatically extracts object shapes through Dense-Net, and subsequently, detects the objects using Mask R-CNN in a manufacturing site, in which workers and objects are mixed. It is based on the customized factory dataset by targeting workers, machines, tools, control boxes, and products as the objects. Mask R-CNN supports multi-object recognition as a well-known object recognition method, while Dense-Net effectively extracts a feature from multiple and overlapping objects. After immediate implementation using the two technologies, the object is naturally extracted from a still image of the manufacturing site to describe image. Afterwards, the result is planned to be used to detect workers' abnormal behavior by adding a label on the objects.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-515
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• 2022

Manufacturing data collected using IoT devices in a smart factory environment is generally reliable except for noises caused by external factors. However, unlike manufacturing data that is collected mechanically, process data manually recorded by field-workers can cause problems such as the misspelled entries or the missing entries. Therefore, process data must be validated before being used as training data for artificial intelligence models. In this paper, based on the fact that which is a linear relationship between the power consumption of the MCT machine and the production of the product recorded by the field-workers, we detect anomalous records of the workers using robust linear regression.

• Proceedings of the Korean Society of Tobacco Science Conference
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• 2001.05a
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• pp.55-71
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• 2001

권련의 불량요인 파악과 조치를 위해서는 담배의 제조 공정에서 수집되는 데이터를 실시간으로 통계분석 및 품질관리 함으로써, 제조 공정상의 문제점을 즉각적으로 파악하여 예방함으로써 제조담배의 불량을 최소화 할 수 있다. 또한 소비자의 만족도를 향상시키기 위해서는 향상된 품질을 통하여 소비자에게 더 큰 만족을 줌으로써 PL법 시행시, 제조 담배에 대한 신뢰도를 높이기 위하여야 하며, 품질관리업무의 자동화는 단순, 반복되는 품질관리 업무를 자동화시킴으로서 업무의 효율성 및 date의 신뢰성을 높이고, 정형화된 보고서를 작성함으로써 작업자로 하여금 생산성이 높은 업무에 집중할 수 있도록 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.550-553
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• 2000

생산시스템에 대한 연구는 주로 hybrid 생산 시스템 효율성의 우위를 비교적 단순한 생산환경에서 부각시키는데 초점이 맞추어져 왔다. 본 연구에서는 실제 생산 환경에 근접한 모형을 세우고 MRP생산 시스템과 JIT 생산 시스템을 통합하는데 있어서 고려할 요소로서 기존의 MRP에 의한 간반의 자동 생성 이외의 다기능 작업자와 간반의 우선순위의 추가 요소를 고려하였다. 본 실험에서는 유휴한 상태의 다기능 작업자를 이를 필요로 하는 work centers로 배치하는 법칙을 도출하였고 간반의 우선순위를 부여함으로써 보다 재고 수준을 줄여 제품의 흐름생산에 가깝도록 하였다. 위 실험은 카메라 제조업체를 대상으로 모의실험은 Arena를 이용하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.4 no.3
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• pp.121-125
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• 2003

A switch box is metal box for electric wire pipes in building. In manufacturing this box, the first press is used to mold and the second to fifth presses are used to process four-sides of a box. So four presses, four molds and four workers are needed. This leads to raise the manufacturing cost including machine lease rent, molding fee, and wages. To make matters worse, the roaring sound, vibration, and dangers of safety accidents make employees avoid from working that job. To solve this problem, a new Handling Mechanism and a cam die which combined four-die-involving processes into one die process were developed. That results job automation of the Job with one press and one die. The job avoidance problem is solved and manufacturing cost is reduced as well.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.2
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• pp.321-330
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• 2019

Prevention of corporate confidentiality leakage by insiders in enterprises is an essential task for the survival of enterprises. In order to prevent information leakage by insiders, companies have adopted security solutions, but there is a limit to effectively detect abnormal behavior of insiders with access privileges. In this study, we use the Unsupervised Learning algorithm of the machine learning technique to effectively and efficiently cluster the normal and abnormal access logs of the worker's work screen in the manufacturing information system, which includes the company's product manufacturing history and quality information. We propose an optimal feature selection model for anomaly detection by studying clustering methods.