Kwak, Byung Chan;Tak, Seong Jae;Kim, Nam Cheon;HWang, Yong Woo
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.14
no.1
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pp.62-75
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2000
Most of biological treatment to remove contaminants in municipal wastewater have been conducted by activated sludge process. But, the process have several probIems such as enormous site needed for construction of treatment facilities, unstable treatment due to limited ability to control load fluctuation, frequent sludge bulking and appearance of lots of surplus sludge. In this study, the experiments were performed through submerging biofilm of PEPP media in existing aeration tank with raw water from municipal wastewater treatment plant and then submerging PVDC and PEPP media, different from shape and chemical peculiarity in anoxic reactor. Throughout the experience, nutrient removal efficiency according to HRT, nitrogen phosphorous removal efficiency, behavior of nitrogen and dewatering efficiency have been compared and analysed with those of activated sludge process. As the results, BOD removal efficiency according to BOD volumetric load and F/M ratio was not found any differency in two processes, but was decreased below 90% as going along the condition of high load in activated sludge process. Kinetic coefficient was $K_{max}=1.162day^{-1}$, $K_s=53.77mg/L$, $Y=0.166mgVSS/mgBOD_{rem}$. and $K_d=0.019day^{-1}$. It was found that the removal efficiency, even though in aerobic condition, in biofilm process equipped anoxic reactor was higher than the one in activated sludge process within the range of 70~80%, and became better as HRT increased. Phosphorous removal efficiency was not found any differency in two processes. In biofilm process, treament efficiency even in conditions of high load was not decreased, because the biomass concentration could be maintained in high condition compared with activated sludge process. As HRT increased, suspended and attached biomass was increased and the other hand, F/M ratio was decreased as biomass' increasing. Biomass thickness was increased. from $10.43{\mu}m$ to $10.55{\mu}m$ as HRT increased and density of biomass within $40.79{\sim}41.16mg/cm^2$. The results also present that the dewatering efficiency of sludge generated in biofilm process was higher than in activated sludge process, and became better as HRT increased.
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.
Ji-Soo Hong;Yong-Min Hong;Seung-Yong Oh;Tae-Ho Kang;Hyeon-Jeong Lee;Sung-Woo Kang
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.51
no.1
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pp.55-65
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2023
Purpose: The purpose of this study is to propose an optimization process to improve product yield in the process using process data. Recently, research for low-cost and high-efficiency production in the manufacturing process using machine learning or deep learning has continued. Therefore, this study derives major variables that affect product defects in the manufacturing process using eXplainable Artificial Intelligence(XAI) method. After that, the optimal range of the variables is presented to propose a methodology for improving product yield. Methods: This study is conducted using the injection molding machine AI dataset released on the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) organized by KAIST. Using the XAI-based SHAP method, major variables affecting product defects are extracted from each process data. XGBoost and LightGBM were used as learning algorithms, 5-6 variables are extracted as the main process variables for the injection process. Subsequently, the optimal control range of each process variable is presented using the ICE method. Finally, the product yield improvement methodology of this study is proposed through a validation process using Test Data. Results: The results of this study are as follows. In the injection process data, it was confirmed that XGBoost had an improvement defect rate of 0.21% and LightGBM had an improvement defect rate of 0.29%, which were improved by 0.79%p and 0.71%p, respectively, compared to the existing defect rate of 1.00%. Conclusion: This study is a case study. A research methodology was proposed in the injection process, and it was confirmed that the product yield was improved through verification.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.13
no.1
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pp.61-70
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2005
In order to reduce salt(as NaCl) contents in food waste and to improve the quality of discharged wastewater produced during the recycling process of food waste for the purpose of compost and feed stuff, a salt reduction process by added water into food waste was developed. The pilot plant with a rotary type salt reduction equipment to manage continuously 0.5 ton food waste per hour was constructed and the efficiency was tested. The amount of added water was calculated by the water content and the efficiency of dewatering process of food waste. Approximately 0.8 liter water per a kilogram of food waste was injected into the reactor in which food waste was pouring simultaneously, then diluted/mixed in a rotary reactor. About 1.1 liter of leachate including added water was generated, but the leachate contained a very high content of organic particles, so most particles were recovered by two step solid-liquid separation process. The first step was a gravitational filtering process using screens with a pore diameter of 1mm, and the second separation process was centrifugal process. Organic quality of food waste which had been desalted was maintained by inputting the entirely recovered organic particles. The efficiency of salt reduction of food waste was estimated by measuring a chloride anion by titration and salinity by a probe. The results by the two different measuring methods were always over 50%, and the quality of final wastewater was improved up to $200mg/{\ell}$ as TS(total solid) by an additional settling process after the two step solid-liquid separation process.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.435-443
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2009
Knowing the time of the process change could lead to quicker identification of the responsible special cause and less process down time, and it could help to reduce the probability of incorrectly identifying the special cause. In this paper, we propose the maximum likelihood estimator (MLE) for the process change point when a control chart is used in monitoring the parameters of a process in which the observations can be modeled as a IMA(1,1).
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.35
no.12
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pp.889-896
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2013
Advanced Oxidation Processes (AOP) have been interested for removing micropollutants in water. Most of water treatment plants (WTPs) located along the lower part of Nakdong River have adopted the $O_3/BAC$ process and have interesting in peroxone process a kind of AOP. This study evaluated the removal characteristics of residual hydrogen peroxide ($H_2O_2$) combining with the biofiltration process in the next BAC process when the hydrogen peroxide is applied for the WTP operating $O_3/BAC$ process. In the experiment, changing the temperature and the concentration of $H_2O_2$ of influent, the biofiltration process showed rapidly dropped the biodegradability when the $H_2O_2$ concentration was increased and lowered water temperature while BAC process maintained relatively stable efficiency. The influent fixed at $20^{\circ}C$ and the concentration of $H_2O_2$ at 300 mg/L was continuously input for 78 hours. Most of the $H_2O_2$ in the influent did not remove at the biofiltration process controlled 5 to 15 minutes EBCT condition after 24~71 hours operating time while BAC process controlled 5 to 15 minutes EBCT showed 38~91% removal efficiency condition after 78 hours operating time. Besides, after 78 hours continuously input experiment, the biomass and activity of attached bacterial on the biofilter and BAC were $6.0{\times}10^4CFU/g$, $0.54mg{\cdot}C/m^3{\cdot}hr$ and $0.4{\times}10^8CFU/g$, $1.42mg{\cdot}C/m^3{\cdot}hr$ respectively. These biomass and activity values were decreased 99% and 72% in biofilter and 68% and 53% in BAC compared with initial condition. The biodegradation rate constant ($k_{bio}$) and half-life ($t_{1/2}$) in BAC were decreased from $1.173min^{-1}$ to $0.183min^{-1}$ and 0.591 min to 3.787 min respectively according to increasing the $H_2O_2$ concentration from 10 mg/L to 300 mg/L at $5^{\circ}C$ water temperature and the $k_{bio}$ and $t_{1/2}$ were $1.510min^{-1}$ to $0.498min^{-1}$ and 0.459 min to 1.392 min at $25^{\circ}C$ water temperature. By increasing the water temperature from $5^{\circ}C$ to $15^{\circ}C$ or $25^{\circ}C$, the $k_{bio}$ were increased 1.1~2.1 times and 1.3~4.4 times. If a water treatment plant operating $O_3/BAC$ process is considering the hydrogen peroxide for the peroxone process, post BAC could effectively decrease the residual $H_2O_2$, moreover, in case of spilling the $H_2O_2$ into the water process line, these spilled $H_2O_2$ concentration can be able to decrease by increasing the EBCT at the BAC process.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.1
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pp.1-13
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2010
This study analyzes the innovation process of the value chain in the fashion industry. It examines the differences between traditional and FF-based methods that include value chain processes such as design, production, and distribution-sales process. In the literature review and case studies, general propositions were drawn from each innovative stage by a comparison analysis. First, design speed is the main factor to explain the impact of IT in the design process. Second, small quantity batch production becomes main stream by the adoption of a computer-integrated manufacturing system in the production process. Third, cost reduction and speedup improvement are results of innovation in the distribution process. Last, a customized interface provides important information that can integrate the value chain and make useful customer relationships in the sales process. Fast fashion is the best product of these procedural innovations in the overall value chain. Consequently, this study confirmed that the general propositions referred above were acceptable and adaptable in the case of ZARA in terms of fast fashion strategy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1123-1135
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2011
This paper considers the multivariate integrated process control procedure for detecting special causes in a multivariate IMA(1, 1) process. When the multivariate control chart signals, the special cause will be detected and eliminated from the process. However, when the elimination of the special cause costs high or is not practically possible, an alternative action is to readjust the process with approximately modified adjustment scheme. In this paper, we propose the readjustment procedure after having a true signal, and show that the use of the readjustment can reduce the deviation of a process from the target.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.3
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pp.357-365
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2010
This paper considers the integrated process control procedure for detecting special causes in an IMA(1,1) noise process that is being adjusted using a minimum mean squared error adjustment. As a SPC procedure, we use a GLR chart for detecting special causes whose effects are the sustained shift or the sustained drift in the process mean, and the sustained shift in the process variance. For the design of the GLR chart, we derive expressions for the control limit which accurately satisfies the given in-control ARL.
The natural gas dehydration process plays a central role in liquefying LNG. This study proposes two natural gas dehydration process systems applicable to liquefied natural gas (LNG) liquefaction plants, and compares and analyzes energy optimization measures through simulation. The fuel gas from feed stream (FFF) case, which requires additional equipment for gas circulation, disadvantages are design capacity and increased energy. On the other hand, the end flash gas (EFG) case has advantages such as low initial investment costs and no need for compressors, but has downsides such as increased power energy and the use of gas with different components. According to the process simulation results, the required energy is 33.22 MW for the FFF case and 32.86 MW for the EFG case, confirming 1.1% energy savings per unit time in the EFG case. Therefore, in terms of design pressure, capacity, device configuration, and required energy, the EFG case is relatively advantageous. However, further research is needed on the impact of changes in the composition of regenerated gas on the liquefaction process and the fuel gas system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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