• 제목/요약/키워드: GO-FLOW chart

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시스템 구성요소의 신뢰도를 기반으로 하는 새로운 GO-FLOW기법 개발 (The Development of New GO-FLOW Methodology Using the Reliability of System Components)

  • 변윤섭;이주영;황규석
    • 한국가스학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.8-15
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    • 2012
  • GO-FLOW기법은 시스템이 정상적으로 작동할 가능성을 평가할 수 있는 기법으로써 신호선과 연산자를 사용하여 시스템을 GO-FLOW Chart로 모델화하고, 이 GO-FLOW Chart를 순차적으로 해석하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 그러나 GO-FLOW기법은 1개의 시스템 구성요소를 여러 개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 상이한 GO-FLOW Chart가 작성될 수 있고, 시간점을 지정하여 시간을 모델링하므로 실제 운전시간에 따른 신뢰도 변화를 평가하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 구성요소의 기능(정상/고장)을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법을 개발하였다. 본 기법은 구성요소의 운전상태와 상관없이 그 기능을 유지할 가능성을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하며, 1개의 구성요소는 1개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 거의 유사한 모델도를 작성할 수 있고, 실제시간을 반영한 연산자를 사용하여 실제시간에 따른 시스템의 신뢰도를 쉽게 평가할 수 있다.

공정분석(工程分析)에 관(關)한 세부적용(細部適用) 기법(技法) 보고(報告)

  • 김경일;김종호
    • 대한조선학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.41-60
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    • 1982
  • The main idea of this report, which deals with the process analysis in outfitting fields, is to improve working methods and further to secure higher productivity by removing unreasonable work factors in the workshop with the economical point of view. For this purpose, a series of techniques has been applied to some parts of chronically less productive outfitting works, expecting less man hour consumption and better working conditions to go with it. That is to make full use of process chart flow diagram(man & machine chart gang process chart). The text gives brief introductions of the charts respectively and the appendix shows actual practice directly applicable for the guidance of utilizing these charts. As the result of this, some of unreasonable work factors are removed from the total cycle and finally standard working method & time can be come out by reasonable working time and gradually improved working method.

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딥러닝 기반 자율주행 계단 등반 물품운송 로봇 개발 (Development of Stair Climbing Robot for Delivery Based on Deep Learning)

  • 문기일;이승현;추정필;오연우;이상순
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.121-125
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    • 2022
  • This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.