본 논문은 신경회로망의 학습 알고리즘과 패턴인식을 위한 신경회로망 모델을 논의하였고, 생산가공 시스템에서의 광량 센서에 대한 물체 검출, 신경회로망을 이용한 패턴 분류, 마이크로 컨트롤러 시스템 그리고 DC 서보 모터의 제어기 설계에 대하여 논의하였다. 본 논문은 제시된 시스템의 구조를 기반으로 생선의 아가미와 꼬리 부분을 절단하는 어류 가공 시스템에 적용하여 실험하였고, 산업현장에 응용할 수 있는 지능제어시스템의 성능을 그 결과로 제시하였다.
FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.
EPM은 전사원을 이익확보 프로세스에 참여하게 하는 데 있다. 이익성과에 대한 기여도에 따라 전사원이 몸으로 체감하는 경영관리를 실시해야 한다. 이익을 확보하고 계속적인 성장을 하여 초일류 기업으로 발전하게 하는 데 EPM은 구체적인 방법론을 제시한다. 기업이 계속적으로 발전하기 위해서는 지식경영시스템을 구축하여 지능형 기업, 진화하는 기업구조 만들어야 한다. 전사적 이익관리(EPM)는 RTCP에 의해 이익 중심의 기업경영으로 기업성장의 틀을 제공한다.
Interactive Measuring part Program Generating Tools (IMPPGT) realized on the FANUC 15MA using touch trigger probes and interactive macro functions os the CNC were developed for an intelligent measuring and inspection systems on the machine tools. Menu driven measuring and inspection functions of the IMPPGT were studied and implemented on the CNC through the macro executer and ROM writer. In order to automate measurement and inspection procedures in machine shops measuring G Code system was also proposed. Using the developed measuring G Code system on the machine tool untended measurement and inspection operation was able to be realized in FMS lines.
With the recent development of various smartphone designs in the smartphone market, the use of curved cover glass has been required, and interest in curved glass production has increased. In this paper, we designed a pressurization system that simplified the size of the system using a wedge amplification mechanism for smartphone curved glass molding systems. The pressurization system consisted of a linear motor, a wedge, and a force sensor. The wedge was used to amplify the force, and the piezoelectric sensor was used to measure the force. In addition, the proposed amplification mechanism was confirmed to have an error of 1.27% through an experiment compared to the simulation, and the pressurization error of 0.76% for the pressurization profile 3,500N was verified through an experiment.
지금 학교에서는 소품종 다량 생산이라는 시대의 변화에 발맞추어 학생 개개인의 재능을 진단하고 육성하기 위한 다양한 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 현장에서는 학생 개별 재능을 파악하는데 도움을 주는 시스템이 개발되어 활용되고 있지 않다. 본 연구에서는 학생 개별 재능 진단 육성에 도움을 주고자 혼합형 종합재능기록시스템을 설계 및 구현하여 효과를 검증해 보았다. 교사와 학부모는 관찰, 검사지, 수상기록 분석, 방과후 활동 분석 등의 방법으로 학생 개별 재능을 파악하였고 학생은 다중지능검사를 통하여 자신의 재능을 파악하였다. 본 시스템을 개발하여 적용한 결과, 교사는 개별 아동의 재능을 발견할 수 있는 기회가 되었으며, 학부모 또한 학생 개별 재능을 파악하는데 도움을 주었으며 이를 활용한 다양한 교육활동으로 다중지능이 육성되었다.
Mobile용 TFT-LCD는 근거리에서, 세밀한 관찰 작업용으로 사용되는 경우가 많아 높은 수준의 품질관리가 요구되고 있으나, 높은 휘도값, 큰 휘도편차, 높은 검사 정밀도 등의 특징을 가지고 있어 동일한 검사기준을 적용하여도 작업자 혹은 제조라인에 따라 판단의 차이가 있으며 정량적인 품질관리가 어렵다. 또한, 다품종 대량생산 추세에 따라 검사 속도, 작업자의 피로도, 검사 시야의 한계 등 육안검사의 문제점이 대두되고 있다. 본 논문은 Mobile용 TFT-LCD 화면의 품질관리 및 검사기준과 동일한 기준에 의거하여 현장에 적용하기 쉬운 탁상형의 Mobile용 TFT-LED 화면 검사 장비를 개발하였다. 그리고 개발된 장비를 사용한 실험에서, 육안검사에 비하여 개선된 결과를 기반으로 안정적이고 수치화된 Mobile용 TFT-LCD 화면 품질 검사의 표준화 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 지능형 홈 네트워크 디바이스간의 상호연동 미들웨어 Adaptor를 설계하였다. 홈 네트워크 상호연동 미들웨어 Adaptor는 UPnP, LonWorks, LnCP, HAVi 등 다양한 형태의 미들웨어가 존재하고, 다수의 미들웨어를 연동하기 위해서는 기존 시스템을 수정이 필요하지만, 본 논문에서 설계한 상호연동 미들웨어 Adaptor는 다수의 미들웨어를 기존 시스템에 별도의 수정 없이 연동이 가능하도록 설계하였다. 설계한 상호연동 미들웨어 Adaptor에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 업체에서 생산한 디바이스를 이용하여 실험 장치를 구현하였고, 개발한 상호연동 미들웨어 Adaptor가 내장된 모바일 앱 프로그램을 개발하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다
최근 LG화학은 '하이페리어(HYPERIER)'라 불리우는 고차단성의 고급 엔지니어링 플라스틱 신소재를 개발하였다. 이 소재는 LDPE(Low-Density Poly Ethylene)로 구성된 나노복합소재로 만들어졌으며, 여러 층으로 구성된다. 생산라인에서 산출된 최종 생산품의 품질을 보증하기 위해서는 하이페리어 내부에 존재하는 층들의 존재 유/무를 식별하기 위한 시험장비가 요구된다. 본 논문에서는 하이페리어 내부에 존재하는 층들의 유무를 조사하기 위해 사용될 수 있는 초음파 테스트 장치를 소개하고, 사람이 직접 계측된 신호를 검사하여 품질을 분류하는 기존의 시스템의 성능향상을 위해 FFT와 PCA, BP 신경망을 통하여 품질을 분류(양품/불량품)하는 기법을 제안하며, 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 유용성을 확인해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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