공동주택 하자는 유지보수에 막대한 비용이 들어가게 되며, 발주자, 시공자 그리고 입주자 등에게 심각한 피해를 입힌다. 이에 따라 하자분쟁을 최소화하고 철저한 품질관리를 통한 체계적이고 효율적인 하자관리를 위한 토대를 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 하자분쟁사례를 활용하여 공동주택의 공종/부위/현상에 따른 하자분류체계를 도출하고, 이를 기반으로 하자유형별 하자위험을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 경과년수 10년 이상 공동주택 하자분쟁사례 34건, 약 6000여개의 하자항목 자료를 토대로 분석을 실시하였다. 분석 결과를 정리하면, 하자분류체계는 하자 공종, 하자부위 및 하자현상으로 크게 분류한 후 세부적으로 총 157개 항목으로 세분화하였다. 하자분류체계를 토대로 하자 빈도, 하자비용 및 하자위험을 분석한 결과, RC공사 및 마감공사에 하자위험이 상당히 집중되어 있는 것으로 확인되었다. 이에 따라 이러한 하자위험에 대한 하자예방 활동이 우선적으로 고려되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구를 토대로 하자위험을 관리할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
공동주택 설계 및 시공단계에서 다양한 하자를 사전에 예방하기 위하여 다양한 방안이 모색됨에도 불구하고, 완공 이후 다양한 하자들이 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공동주택 하자를 최소화하기 위해서는 하자 위험에 대한 패턴을 확인할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 공동주택 공종/하자보수보증기간/하자위치/하자유형을 고려한 하자분류체계를 설정하고, 세부적인 하자위험을 분석하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 공동주택 하자분쟁사례 133건, 약 15,056개의 하자데이터를 토대로 분석을 실시하였다. 주요 분석결과를 살펴보면, 첫째, 공용부의 RC 공사와 관련된 주요 하자는 균열이며, 균열과 연계되어 있는 누수 및 표면불량 등도 하자위험이 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 다양한 자재가 활용되고, 복합적인 공종이 이루어지는 마감공사의 특성에 따라 상대적으로 하자위험이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 지하주차장에 대한 방수공사의 경우 오시공이나 미시공과 같이 재시공이 필요한 하자들의 위험도가 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 이를 토대로 본 연구에서는 발생위험이 높은 하자들을 LFHS, LFLS, HFLS 영역으로 구분하여 시공단계, 입주 전단계, 유지관리단계 등에서의 하자대응방안을 모색하였다.
To make semiconductor chips, a number of complex semiconductor manufacturing processes are required. Semiconductor chips that have undergone complex processes are subjected to EDS(Electrical Die Sorting) tests to check product quality, and a wafer bin map reflecting the information about the normal and defective chips is created. Defective chips found in the wafer bin map form various patterns, which are called defective patterns, and the defective patterns are a very important clue in determining the cause of defects in the process and design of semiconductors. Therefore, it is desired to automatically and quickly detect defective patterns in the field, and various methods have been proposed to detect defective patterns. Existing methods have considered simple, complex, and new defect patterns, but they had the disadvantage of being unable to provide field engineers the evidence of classification results through deep learning. It is necessary to supplement this and provide detailed information on the size, location, and patterns of the defects. In this paper, we propose an anomaly detection framework that can be explained through FCDD(Fully Convolutional Data Description) trained only with normal data to provide field engineers with details such as detection results of abnormal defect patterns, defect size, and location of defect patterns on wafer bin map. The results are analyzed using open dataset, providing prominent results of the proposed anomaly detection framework.
본 논문에서는 사용검사 전 하자로 분류되는 미시공과 변경시공을 대상으로 하자분류체계를 설정하여 세부적인 사용검사 전 하자발생 패턴과 특징을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 실제로 하자 분쟁이 발생한 공동주택 사례 133건, 약 3,110건의 사용검사 전 하자항목을 활용하여 분석을 실시하였다. 주요 분석결과를 살펴보면, 첫째, 하자중요도 관점에서 마감공사에서 발생하는 사용검사 전 하자들이 상대적으로 높은 순위를 차지하였다. 둘째, 일반적으로 외벽 균열 등과 같은 하자도 매우 중요한 하자로 인식되고 있으나, 사용검사 전 하자들의 경우, 외벽에는 상대적으로 나타나지 않는 것으로 확인되었다. 셋째, 방수공사의 경우, 기전실이나 주차장 등에서 사용검사 전 하자가 주로 발생하는 것으로 확인되었다. 또한 하자중요도 상위 20위 내에 포함되는 하자에 대한 세부 내역을 확인한 결과, 분쟁 소송 과정에서 다양한 쟁점이 발생할 수 있음에 따라 이해관계자 간 이견을 합리적으로 해결할 수 있는 기준이나 대응책 마련이 필요하다.
정보통신 기술의 발달과 IT 아웃소싱의 확대로 인터넷접속 서비스, 응용프로그램 서비스, 컨텐츠 서비스, 저장 서비스 등 다양한 종류의 가입형 정보통신 서비스가 제공되고 있다. 시장의 성숙과 산업 간 융합에 따른 경쟁의 심화로 인하여, 이들 서비스 제공기업들에게 있어서 기존 고객을 유지하고 경쟁사 고객의 전환을 유도하기 위한 고객 관리가 중요한 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 가입형 정보통신 서비스 제공 기업들의 효과적인 고객 관리를 위하여, 서비스 구매 후의 고객 선택(기존 서비스의 계속적 이용 또는 다른 서비스로의 전환)에 영향을 미치는 요인들을 영향의 주체와 영향의 성격에 따라 Holding 요인, Defect 요인, Inducement 요인, Hurdle 요인으로 유형화하고 이를 바탕으로 가입형 정보통신 서비스의 구매 후 고객선택모형을 제시하였다. 또한, 제시된 모형의 활용 방안을 초고속 인터넷 서비스를 중심으로 제시하였다. 이러한 고객선택모형의 활용은 기술의 급속한 발전과 다양한 대체 서비스의 출현으로 빠른 수명 주기를 보이는 가입형 정보통신 서비스 시장에서 효과적인 고객 관리를 통한 경쟁 우위의 확보에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.
Purpose: For improving outgoing quality, this study presents a novel sampling framework based on predictive analytics. Methods: The proposed framework is composed of three steps. The first step is the variable selection. The knowledge-based and data-driven approaches are employed to select important variables. The second step is the model learning. In this step, we consider the supervised classification methods, the anomaly detection methods, and the rule-based methods. The applying model is the third step. This step includes the all processes to be enabled on real-time prediction. Each prediction model classifies a product as a target sample or random sample. Thereafter intensive quality inspections are executed on the specified target samples. Results: The inspection data of three Samsung products (mobile, TV, refrigerator) are used to check functional defects in the product by utilizing the proposed method. The results demonstrate that using target sampling is more effective and efficient than random sampling. Conclusion: The results of this paper show that the proposed method can efficiently detect products that have the possibilities of user's defect in the lot. Additionally our study can guide practitioners on how to easily detect defective products using stratified sampling
상악의 악성 종양에 대한 치료로서 상악골 절제술이 시행되며 필연적으로 이것은 환자 구개부에 결손부를 생성한다. 이로 인해 안모의 변형, 연하, 저작, 발음 등 다양한 문제가 발생할 수 있다. 상악골 절제술 후 이런 문제들을 극복하기 위해 외과적 재건 또는 보철적 치료가 치료 방법으로 선택될 수 있으나 대부분의 상악골 절제술 환자에서 구강악안면 재건의 방법으로 구개폐쇄장치가 더 선호된다. 본 증례는 Aramany 분류 II급에 해당하는 상악골 부분 절제술을 시행한 환자에게 구개폐쇄장치의 유지와 안정을 얻고 모든 기존의 금관수복물을 유지할 수 있는 swing-lock attachment를 사용하여 수복한 임상과정 및 결과에 관하여 보고하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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