The work environment of locomotive cabs has long been an important issue in the design of railload systems since it is quite critical in terms of system's operational safety. It is getting more attention as the running speed of the trains goes up these days. To this end, this paper describes how to systematically construct a DB for the requirements set in the course of the improvement process for the aforementioned cab work environment. As a solution approach, we have adopted the requirement architecture concept to cover the whole activities required to do such as in requirements generation, DB construction, change management, and traceability management. Specifically, based on the requirement architecture framework a requirement process to collect requirements for improvement is discussed, and the guide lines are suggested for verification and validation of the developed requirements. In addition, a base schema and requirements templates are developed, which will be used in generating requirements and constructing a DB. Finally, it is demonstrated how the requirements DB for locomotive cabs can be constructed using a computer-aided tool in an integrated fashion.
본 논문은 Cortex-M4 기반 소형 데이터수집, 융합 및 고속 전송시스템 대해서 기술하였다. 본 논문에서 설계한 데이터 수집 및 전송 시스템은 산업현장에서 발생되는 각종 데이터를 실시간 수집하여 서버 컴퓨터로 직접 자료를 전송할 수 있으며 간단한 필드-프레임을 개발해서 데이터 전송 속도를 향상 시켰다. 또한 각종 센서에서 수집된 여러종류의 데이터를 데이터 수집장치로 쉽게 전달할 수 있도록 디지털 신호 입력부와 아나로그 신호 입력부, 디지털 신호 출력부와 아나로그 신호 출력부가 별도로 구성되도록 설계하였다. 이러한 소형 데이터수집 시스템은 실시간으로 각종 데이터의 수집 및 고속 데이터 전송이 실시되어 산업현장에서 정밀한 제품들의 품질향상에 크게 기여하리라 판단된다.
EES System support to maximize equipment efficiency by providing real-time information of main equipment which has a significant effect on product quality and productivity, and to prevent equipment failure by detecting equipment abnormality in advance. Smart Equipment Engineering System(S-EES) integrates the activities performed at equipment that are the core of production activities and manages them by system so as to maximize the efficiency of equipment and raise the quality level of products to one level. In other words, when the product is put into the equipment, the recipe is downloaded through the RMS, the recipe is set to the optimal condition through R2R(process control), and the system detects and controls the abnormality of the equipment during operation through the FDC function in real time it means. In this way, we are working with the suitable recipe that matches the lot of product, detecting the abnormality of the equipment during operation, preventing the product from being defective, and establishing a system to maximize the efficiency through real-time equipment management. In this study, we review the present status and problems of equipment management in actual production lines, collect the requirements of the manufacturing line for the PCB line, design and develop the system, The measurement model was studied.
In this study, character recognition using deep learning is performed among the various defects in the PCB, the purpose of which is to check whether the printed characters are printed correctly on top of components, or the incorrect parts are attached. Generally, character recognition may be perceived as not a difficult problem when considering MNIST, but the printed letters on the PCB component data are difficult to collect, and have very high redundancy. So if a deep learning model is trained with original data without any preprocessing, it can lead to over fitting problems. Therefore, this study aims to reduce the redundancy to the smallest dataset that can represent large amounts of data collected in limited production sites, and to create datasets through data enhancement to train a flexible deep learning model can be used in various production sites. Moreover, ResNet model verifies to determine which combination of datasets is the most effective. This study discusses how to reduce and augment data that is constantly occurring in real PCB production lines, and discusses how to select coresets to learn and apply deep learning models in real sites.
우리나라 농가 포장에 현재까지 잔존하는 적미를 수집하여 이를 유전자원으로 활용할 수 있는 가능성을 검토하고자 제주도와 도서지방을 제외한 전국 8개 도 101개 시, 군에서 1,113계통의 적미를 수집하여 이들을 입형에 따라 분류하고 지리적 분포화 몇가지 종실특성을 검정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 수집된 적미는 외관상 Indica에 가까운 장립형과 Japonica에 가까운 단립형으로 구분되었는데 장립형의 정조 장폭화는 3.01$\pm$0.11,, 단립형의 정조 장폭화는 2.28$\pm$0.12였다. 2. 장립형 적미는 경상남북도의 낙동강유역과 전라남북도의 섬진강유역에 주로 분포하였고 단립형 적미는 전국에 분포하였다. 3. 장립형과 단립형 적미는 종피색은 적색이 각각 90.8%, 88.8%로서 대부분이었으나 장립형에는 백색이 9.2%, 단립형에서는 갈색과 백색이 각각 10.6%, 0.6% 있었다. 4. 장립형 적미는 9.3%와 단립형 적미의 30.8%는 phenol반응을 나타내었다. 5. 장립형에는 찰성이 없었으나 단립형 적미에는 4.3%가 찰성이었다. 6. 장립형 적미는 거의 까락이 없었으나 단립형 적미의 49.6%는 까락이 있었다. 7. 장립형 적미는 모두 탈립이 쉬웠으나 단립형 적미의 14.8%는 탈립이 정상적이었다.
지모는 야생에서 수집하여 순화재배하고 있는 약용작물로서 근경을 주로 이용하고 있으며 주성분은 사포닌으로서 발한, 진통, 이뇨 등의 약리작용이 있는 것으로 알려져 있다. 본 시험은 전국 각지에서 수집한 지모 재래종 20계통의 작물학적 특성조사로 수집 재래종간 유연관계(類緣關係)를 밝혀 지모의 재래종을 분류하고자 하였다. 1. 화경수, 화축장 등과 같은 화경기관에 관련된 특성들의 변이가 엽장, 근경길이 등 지상부 또는 지하부에 관련된 특성들의 변이 보다 높았다. 2. 지상부 생육이 왕성할수록 화경장, 화경수등 생식기관도 잘 발달되었으나 화경의 발달은 엽의 엽록소함량과 부의 상관관계 를 나타내었다. 3. 지하부 특성은 업의 생육특성보다 화경관련 형질과 상호 관련성 이 높았다. 4. 중심 연결법에 의한 군집 분석결과 크게 2 group으로 분류되었는데 A group은 B group에 비하여 엽수, 화경수가 많고 화경장, 화경직경이 길고 굵으며 지상부 건물중이 무거운 등 지상부 생육이 왕성하였다. 5. A group은 잎의 크기, 화축장 및 화경직경에 의하여 다시 2개군으로 분류되었고 B group은 엽수, 화경수, 지상부 건물중 등에 의하여 2개군으로 분류 되었다.
규모 5 이상의 경주지진과 포항지진이 발생한 이후에도 한반도 남동부에서는 여전히 수백 건의 여진과 미소 지진이 발생하고 있다. 이러한 현상은 응력이 계속 작용하고 있다는 것을 의미하며, 또 다른 큰 지진이 발생할 수도 있음을 암시한다. 따라서 본 연구에서는 한반도 남동부 포항-울산지역의 심부 지질구조를 분석하기 위해 중력장 해석 방법을 사용하였다. 먼저 연구지역의 부족한 중력 데이터를 수집하기 위해, 중력 탐사를 시행하여 기존 자료보다 정밀한 부게 중력이상을 계산하였다. 중력이상 데이터를 바탕으로 역산 방법인 "곡률 분석 (Curvature analysis)"과 "오일러 곱풀기 방법(Euler deconvolution method)"을 이용하여, 한반도 남동부의 심부 단층의 위치 및 방향성과 최대 깊이를 분석하였다. 그 결과, 본 연구지역에는 최소 6개의 심부 단층(C1~C6)이 존재하는 것으로 해석된다. 심부 단층선 C1은 방향성과 위치가 연일구조선과 일치하는 것으로 보아, 연일구조선이 최대 약 4000m 깊이까지 이어져 있는 것으로 해석된다. 심부 단층선 C2는 여러 개의 분절된 단층들로 이루어져 있으며, 지표의 단층들과 잘 대비된다. 심부 단층선 C3, C4와 C5는 북서-남동 방향의 울산단층과 평행한 방향성을 가지는 것으로 분석되며, 초기 백악기에 남북 방향의 응력을 받아 형성되었으나 퇴적물에 덮여 지표에 드러나지 않는 것으로 판단된다. 심부 단층선 C6는 북동-남서 방향성을 가지며, 어일분지의 동쪽 경계단층이 심부로 이어져 있는 것으로 사료된다. 분석한 심부 단층선과 미소 지진 발생 현황을 대비한 결과, 심부 단층선 C1과 2018년~2019년 동안 한반도 남동부에서 발생한 미소 지진의 분포가 대략 일치하는 것을 확인하였다. 이는 심부에 존재하는 단층과 최근 발생하는 지진이 연관이 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 우리나라의 수출입기업을 대상으로 글로벌 싱글윈도우 활용 및 성과에 구체적으로 영향을 미치는 요인을 분석하여 각 요인을 도출하고 향후 국내에서의 싱글윈도우 활성화 방안을 모색하고자 함에 있다. 기존의 이론 및 실증연구를 토대로 연구모형과 가설을 도출하였고, 연구모형에 적합한 측정문항을 개발하였다. 그리고 이러한 측정문항을 바탕으로 국내 수출입기업, 관련 물류업체, 관세사 등을 대상으로 설문조사를 실시하고 실증 분석하였다. 과거에는 주로 대기업 위주로 분석하였지만 본 연구에서는 중소기업을 대상으로 주로 이루어졌다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 글로벌 싱글윈도우 활용 및 성과에 영향을 미치는 요인으로 거래기업 압력, 정부 지원, 정보 인프라 호환성, 교육과 훈련 중 거래기업 압력, 정부 지원 등은 글로벌 싱글윈도우 활용 및 성과에 영향을 미치는 요인으로 분석되었다.
본 연구에서는 지방공기업으로 운영하고 있는 6개의 운영기관의 2010년부터 2014년도의 자료를 가지고 DEA-CCR모형과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 운영기관의 효율성 변화와 생산성 변화요인을 분석하였다. 운영기관을 전체적으로 통합하여 운영기관별 효율성을 분석하였으며, 생산성 변화의 추이를 살펴보고자 Malmquist 생산성 분석을 이용하여 기간별 변화를 살펴보았다. 효율성 분석결과 각 도시철도 운영기관별 평균효율성은 대체로 규모가 큰 기관이 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 2014년에는 서울메트로와 대전도시철도공사가 가장 효율적인 운영기관으로 분석되었다. Malmquist 생산성 분석을 이용하여 기간별 변화를 살펴본 결과, MPI는 평균 1.06으로 생산성이 계속해서 증가하는 것으로 분석되었다. 6개 운영기관 모두 기술효율성 변화보다는 기술변화가 대체로 높은 것으로 분석되었다.
AIS(Automatic Identification System)는 VHF 통신 대역을 이용하여 선박의 속도, 위치 및 항행정보를 AIS를 설치한 다른 선박 및 해안 기지국이 공유하는 근거리 해상 교통관리 시스템이다. 기존의 시스템은 AIS 신호를 수집하는 기지국이 해안 및 섬에 위치하였기 때문에 선박 정보를 획득하는데 제한적이었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 저궤도 위성에 AIS 탑재체를 장착하여 넓은 범위의 선박 정보를 획득할 수 있다. 현재 저궤도 위성에 장착되는 AIS 탑재체는 UART를 통해 위성탑재컴퓨터와 연결되고, 위성탑재소프트웨어가 이를 제어하여 운영된다. 위성탑재소프트웨어는 지상에서 전송한 Command를 AIS 탑재체로 전달해야 하고, AIS 탑재체로부터 전송되는 Response, OBP, OGP 데이터를 효율적으로 관리하여 지상으로 내려 보내야 한다. 이에 본 논문에서는 AIS 탑재체 운영을 위한 위성탑재소프트웨어의 설계 및 검증 내용에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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