• 제목/요약/키워드: Manufacturing Error

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유압 브레이커의 충격량 예측을 위한 모델링과 해석 (Modeling and Simulation for Predicting the Impact of Hydraulic Breaker)

  • 김성현;정재호;백동천;박종원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.741-749
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    • 2019
  • 굴삭기에 부착되는 유압 브레이커는 건물의 파괴 및 분해, 도로 포장재의 파손, 채석장에서의 암석 파단 등에 사용되고 있는 부착작업기의 일종의 건설 장비이다. 따라서 유압브레이커의 성능은 주로 충격량 및 충격 효율에 의해 평가되며, 이는 제조사 및 사용자 모두에게 중요한 요소이다. 본 논문에서는 건설 현장에서 주로 사용되는 20톤급 유압브레이커를 대상으로 상용 프로그램인 SimulationX를 사용하여 유압밸브 및 피스톤의 수압 면적 또는 작동 조건에 따라 유압 브레이커의 충격량 예측을 위한 모델링 및 해석을 진행하였다. 또한, 모델링 및 해석의 신뢰성을 확인하기 위하여 기존 실험 연구의 결과를 통하여 비교 및 검증하였다. 본 연구 결과는 제작 이전의 설계 단계에서 유압 브레이커의 충격량을 예측하고 충격량 향상을 위한 파라미터 연구에 도움이 될 것으로 본다. 또한 제조사 측에서는 본 논문의 결과를 통하여 유압 브레이커의 충격량을 미리 예측함으로서, 시행 착오 방지를 통하여 개발 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 예측한다.

밀링 및 3D 프린팅 방법으로 제작된 임플란트 보철물을 이용한 심한 우식 환자의 완전 구강 회복 증례 (Full mouth rehabilitation of patient with severe dental caries with implant fixed prosthesis fabricated with milling and 3D printing method: A case report)

  • 김태윤;이준석;홍성진;김형섭;권긍록
    • 대한치과보철학회지
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    • 제57권3호
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    • pp.288-295
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    • 2019
  • 임플란트 지지 보철물의 'passive fit'은 보철물의 장기적인 성공과 합병증의 최소화에 핵심적인 요소이다. 그리고 이 요소는 보철물의 제작과정에 의해 대부분 결정된다. 전통적인 주조 방식은 금속의 수축 변형이 발생하여 광범위한 임플란트 보철물에 적용하는데 제한이 있었다. 그러나 Computer-aided design/Computer-aided manufacture (CAD/CAM) 밀링 방식과 3D 프린팅 방식을 사용하면 이러한 한계점을 극복할 수 있다. 본 증례는 광범위한 임플란트 보철물을 사용한 완전 구강 회복 증례이다. 가철성 임시 보철물을 제작하여 심미와 기증을 평가하고 임플란트 식립을 위한 가이드로 사용하였다. 임플란트 식립 후, 임플란트 고정성 임시 보철물이 장착되었다. 추가적인 평가와 조정 후, 최종 보철물이 CAD를 사용하여 설계되었고, CAM을 사용하여 제작되었다. 전치부 임플란트의 나사 유지형 상부구조물은 밀링되어 제작되었고, 전치부 및 구치부 금속도재관의 금속구조물은 3D 프린팅되어 제작되었다. 보철물은 양호한 적합도를 보였고 술자와 환자 모두 증례의 최종 결과에 심미적, 기능적으로 만족하였다.

횡단면 분석을 활용한 한국 산업용 도시가스 수요함수 추정 (Estimating the Demand Function for Industrial Natural Gas Use in Korea : A Cross-sectional Analysis)

  • 이복희;이혜정;유승훈;허성윤
    • 한국가스학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.34-46
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    • 2020
  • 미래의 안정적인 천연가스 수급을 위해서는 사전에 정확한 수요행태를 파악하고 이를 바탕으로 공급 물량을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문은 향후 국내 천연가스 수요 증가의 핵심인 산업용 도시가스의 수요함수 추정 방법론을 제안하여 보다 정확하게 국내 천연가스 수요 특성을 파악하고 안정적인 공급계획 수립에 도움이 되고자 하였다. 국내 304개 산업체의 횡단면 자료를 활용하여 산업용 도시가스 수요함수를 추정하였고, 도시가스 가격, 산업체 매출 이외에 자본투자, 제조원가 등 산업체의 운영 특수성이 수요에 미치는 영향을 도출하였다. 최종적으로 특이치에 강건하고, 오차항의 동분산 및 정규성을 가정하지 않는 최소절대편차추정법을 선택하여 결과 값을 도출하였다. 추가로 산업용 도시가스의 가격탄력성 값을 활용하여 산업용 도시가스의 경제적 가치를 추정하였다. 분석 결과, 산업체에 도시가스를 확대 공급하는 것이 국가 차원에서 이득이 되는 것으로 나타났으며, 따라서 정부는 산업용 도시가스 지원 정책을 통해 보급 확대를 추진할 필요가 있다.

VaRI 공정 유동해석 간소화 방법에 대한 연구 (A Study on Simplifying Flow Analysis of VaRI Process)

  • 김영민;이정완;김정수;안세훈;오영석;이진우;김위대;엄문광
    • Composites Research
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    • 제34권4호
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    • pp.233-240
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    • 2021
  • VaRI(Vacuum assisted Resin Infusion) 공정은 공정비용이 저렴하며, 크기가 큰 복합재 제작에 적합한 OoA(Out of Autoclave) 공정이다. VaRI 공정에서는 원할한 수지 주입을 위해 섬유 상단에 유로망을 적층한다. 수지는 이 유로망을 따라 섬유의 면 방향으로 빠르게 공급되고, 공급된 수지는 다시 섬유의 두께방향으로 함침된다. 면방향의 유동과 두께방향의 유동이 동시에 일어나기 때문에 수지의 유동을 예측하기 힘들며, 수지 주입과정을 예측하기 위해 3D 수치해석 프로그램이 사용되고 있다. 하지만, 3D로 해석하기 위해서 섬유와 유로망의 두께방향에 많은 Element가 필요하고, 이로 인해 제품의 크기가 클수록 해석시간이 오래 걸린다. 따라서 본 연구에서는 3D 유동해석을 2D 해석으로 간소화하여 유동해석에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 3D 유동해석과 간소화된 2D 유동해석을 동일조건에서 비교하여 효용성을 검증하였고, 충진시간 오차율은 약 7%, 유동해석시간 감소율은 약 95%로 나타났다. 또한 3D 해석에서 섬유 상, 중, 하단 간의 유동 전진 거리의 차이가 일정하다는 것을 활용하여 간소화된 2D 유동해석에서도 상, 중, 하단의 유동 전진 거리를 예측할 수 있었다.

슈퍼커패시터를 적용한 에너지 저장시스템 설계에 관한 연구 (The Research On the Energy Storage System Using SuperCapacitor)

  • 김일송
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권11호
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    • pp.215-222
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    • 2018
  • 본 논문에서는 슈퍼커패시터를 적용한 에너지 저장장치에 대해서 연구하였다. 납축전지등을 사용하였던 기존방식과는 다르게 슈퍼커패시터를 사용하여 고출력을 달성할 수 있으며, 이러한 특징으로 인하여 연구된 저장장치는 비상전원용 전력을 공급할 수 있을 뿐만 아니라, 전력품질 개선이나 짧은 순간에 큰 출력을 요구하는 고속 기동용 모터등의 전원시스템으로도 사용이 가능한 장점이 있다. 에너지변환 시스템은 양방향 인버터와 컨버터로 구성되어 고속, 고출력의 충전, 방전을 수행할 수 있는 장점도 있다. 양방향 인버터를 이용한 two loop 제어기 설계 방법이 제시되었고, 실험과 제작을 통해 설계 방법의 정합성을 입증하였다. 설계 순서는 먼저 상태공간 평균화 기법과 Decoupling 기법을 이용하여 선형화된 전달함수를 계산하였다. 다음 20% 오버슈트와 안정시간을 만족시키는 전류 제어기 설계를 한 후에 오버슈트 없는 전압과 10배 이상 느린 안정시간을 가지는 전압제어기를 설계한 후 단위계단응답 커브를 통해 원하는 설계특성이 나오는 지를 확인하는 과정으로 이루어진다. 설계된 제어기들은 계통과 단위 역률을 이루며 제어되기 때문에 전력품질 향상을 이룰 수 있으며, 빠른 응답특성과 정상상태 오차를 0으로 만들 수 있는 우수한 제어특성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

사례기반 추론기법과 인공신경망을 이용한 서비스 수요예측 프레임워크 (A Hybrid Forecasting Framework based on Case-based Reasoning and Artificial Neural Network)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.43-57
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    • 2012
  • 제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

개별 기업에 대한 인터넷 검색량과 주가변동성의 관계: 국내 코스닥시장에서의 산업별 실증분석 (The Relationship between Internet Search Volumes and Stock Price Changes: An Empirical Study on KOSDAQ Market)

  • 전새미;정여진;이동엽
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.81-96
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    • 2016
  • 최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.

다양한 다분류 SVM을 적용한 기업채권평가 (Corporate Bond Rating Using Various Multiclass Support Vector Machines)

  • 안현철;김경재
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권2호
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    • pp.157-178
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    • 2009
  • Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.

Modern Paper Quality Control

  • Olavi Komppa
    • 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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    • 한국펄프종이공학회 2000년도 제26회 펄프종이기술 국제세미나
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    • pp.16-23
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    • 2000
  • The increasing functional needs of top-quality printing papers and packaging paperboards, and especially the rapid developments in electronic printing processes and various computer printers during past few years, set new targets and requirements for modern paper quality. Most of these paper grades of today have relatively high filler content, are moderately or heavily calendered , and have many coating layers for the best appearance and performance. In practice, this means that many of the traditional quality assurance methods, mostly designed to measure papers made of pure. native pulp only, can not reliably (or at all) be used to analyze or rank the quality of modern papers. Hence, introduction of new measurement techniques is necessary to assure and further develop the paper quality today and in the future. Paper formation , i.e. small scale (millimeter scale) variation of basis weight, is the most important quality parameter of paper-making due to its influence on practically all the other quality properties of paper. The ideal paper would be completely uniform so that the basis weight of each small point (area) measured would be the same. In practice, of course, this is not possible because there always exists relatively large local variations in paper. However, these small scale basis weight variations are the major reason for many other quality problems, including calender blacking uneven coating result, uneven printing result, etc. The traditionally used visual inspection or optical measurement of the paper does not give us a reliable understanding of the material variations in the paper because in modern paper making process the optical behavior of paper is strongly affected by using e.g. fillers, dye or coating colors. Futhermore, the opacity (optical density) of the paper is changed at different process stages like wet pressing and calendering. The greatest advantage of using beta transmission method to measure paper formation is that it can be very reliably calibrated to measure true basis weight variation of all kinds of paper and board, independently on sample basis weight or paper grade. This gives us the possibility to measure, compare and judge papers made of different raw materials, different color, or even to measure heavily calendered, coated or printed papers. Scientific research of paper physics has shown that the orientation of the top layer (paper surface) fibers of the sheet paly the key role in paper curling and cockling , causing the typical practical problems (paper jam) with modern fax and copy machines, electronic printing , etc. On the other hand, the fiber orientation at the surface and middle layer of the sheet controls the bending stiffness of paperboard . Therefore, a reliable measurement of paper surface fiber orientation gives us a magnificent tool to investigate and predict paper curling and coclking tendency, and provides the necessary information to finetune, the manufacturing process for optimum quality. many papers, especially heavily calendered and coated grades, do resist liquid and gas penetration very much, bing beyond the measurement range of the traditional instruments or resulting invonveniently long measuring time per sample . The increased surface hardness and use of filler minerals and mechanical pulp make a reliable, nonleaking sample contact to the measurement head a challenge of its own. Paper surface coating causes, as expected, a layer which has completely different permeability characteristics compared to the other layer of the sheet. The latest developments in sensor technologies have made it possible to reliably measure gas flow in well controlled conditions, allowing us to investigate the gas penetration of open structures, such as cigarette paper, tissue or sack paper, and in the low permeability range analyze even fully greaseproof papers, silicon papers, heavily coated papers and boards or even detect defects in barrier coatings ! Even nitrogen or helium may be used as the gas, giving us completely new possibilities to rank the products or to find correlation to critical process or converting parameters. All the modern paper machines include many on-line measuring instruments which are used to give the necessary information for automatic process control systems. hence, the reliability of this information obtained from different sensors is vital for good optimizing and process stability. If any of these on-line sensors do not operate perfectly ass planned (having even small measurement error or malfunction ), the process control will set the machine to operate away from the optimum , resulting loss of profit or eventual problems in quality or runnability. To assure optimum operation of the paper machines, a novel quality assurance policy for the on-line measurements has been developed, including control procedures utilizing traceable, accredited standards for the best reliability and performance.

일메나이트광의 유동층 염화반응에 대한 수치적 예측 (Numerical Prediction for Fluidized Bed Chlorination Reaction of Ilmenite Ore)

  • 정동규;정은진;이미선;김진영;송덕용
    • 청정기술
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    • 제25권2호
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    • pp.107-113
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    • 2019
  • 2단 유동층 염화로에서 일메나이트광의 선택염화반응과 이산화티탄의 탄소염화반응의 염화도를 예측하기 위해서 shrinking core 모델과 유출률 및 입자파손을 고려한 수치 모델을 개발하였다. 입자분포를 고려하여 입자별 물질 수지와 염화반응을 반영할 수 있는 유동층 염화 반응 해석이 가능하다. 유동층 염화로의 실험값과 비교하여 약 6% 오차율의 정확성을 보였다. 입자 크기에 따라서는 입자 크기가 작을수록 염화도의 변화가 더 크게 나타났으며 염화도 1의 값에 도달하는 반응시간 차이가 약 100 min 정도로 나타났다. 온도의 변화($800{\sim}1000^{\circ}C$)에 대한 염화도의 변화는 염화도 0.9에 도달하는 반응시간이 약 10 min 차이로 크게 나타나지 않았다. 1단계 선택염화공정에서 일메나이트광의 질량감소율은 180 min 경과 시에 이론값인 0.4735 값에 근접하고, Fe 성분의 염화도는 $FeCl_2$ 또는 $FeCl_3$로 변환되어 180 min 경과 시에는 거의 1의 값을 보인다. 2단계 탄소염화공정에서 $TiO_2$의 염화도는 180 min 경과 시 0.98에 근접하고, 질량분율은 0.02에 도달하여 $TiCl_4$로 변환되는 것으로 나타났다. 1단계 선택염화공정에서 $TiO_2$는 180 min 경과 시에 98%까지 생성되었다가 연속적인 2단계 탄소염화공정에서 추가로 90 min 경과 시(총 경과 시간 270 min)에 99% $TiCl_4$로 전환되는 것으로 나타나고, 질량감소율도 99% 이상 감소하였다.