새로운 가공품의 개발방향을 제시하고 또한 국내산 과일가공품의 가격경쟁력을 높일 수 있는 방안을 찾기 위하여 과일류의 생산현황과 가공량, 가공품목 및 신 가공기술 등에 대하여 알아보았다. 소득증가로 전체소비량은 증가하고 있으나 국내산 과일류의 가공량은 해마다 줄어들고 있어 새로운 가공기술과 다양한 가공품의 개발이 절실히 요구되고 있다. 외국산 과일류가 대량수입 되면서 국내산 과일류의 가격경쟁력은 점차 떨어지고 있다. 과일의 재배면적이나 생산량뿐만 아니라 가공율도 점차 줄어들고 있으며 가공품목 또한 몇 가지로 제한되어 있어 생산업체가 영세성을 벗어나지 못하고 있다. 또한 농산물의 신가공기술로 적용할 수 있는 고전압 펄스 전기장(high voltage pulsed electric fields, PEF), 초고압(high hydrostatic pressure), 통전가열(ohmic heating), 막분리(membrane seperation), 마이크로웨이브(microwave) 등에 대하여 알아보았다. 이러한 비열 처리 기술 즉, 최소 가공기술(minimal processing technology)들을 농산물 가공에 이용함으로서 다양한 농산가공품의 개발은 물론 품질을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
Various process technologies for manufacturing power inductors are under development. The core goal is to increase the mixing ratio of the soft magnetic powder in the epoxy, and to uniformly disperse it in a molding-type power inductor, manufactured by the injection molding method. In this study, we investigated the effect of dispersant and silane on the dispersion of soft magnetic metal powders in epoxy. We added 0.6 wt% of dispersant and 2.0 wt% of silane, and an excellent dispersibility resulted. Under the conditions of 0.3 wt% of dispersant and 0.5 wt% of silane, we added both dispersant and silane together to observe the effect of their interaction on dispersibility. Similarly, the addition of 0.3 wt% of dispersant and 0.1 wt% of silane resulted in a sharp increase in viscosity, considered to be due to the interaction of the dispersant and silane. The addition of 0.1 wt% of dispersant with 0.5 wt% of silane resulted in a sharp rise in viscosity, and sedimentation-height decreased sharply due to the dispersion optimization.
Aluminum nitride (AlN) is used by the semiconductor industry, and is a compound that is required when manufacturing high thermal conductivity. The AlN films with c-axis orientation and thermal conductivity characteristic were deposited by using the Pulsed Laser Deposition (PLD). The AlN thin films were characterized by changing the deposition conditions. In particular, we have researched the AlN thin film deposited under optimal conditions for growth atmosphere. The epitaxial AlN films were grown on sapphire ($c-Al_2O_3$) single crystals by PLD with AlN target. The AlN films were deposited at a fixed temperature of $650^{\circ}C$, while conditions of nitrogen ($N_2$) pressure were varied between 0.1 mTorr and 10 mTorr. The quality of the AlN films was found to depend strongly on the $N_2$ partial pressure that was exerted during deposition. The X-ray diffraction studies revealed that the integrated intensity of the AlN (002) peak increases as a function the corresponding Full width at half maximum (FWHM) values decreases with lowering of the nitrogen partial pressure. We found that highly c-axis orientated AlN films can be deposited at a substrate temperature of $650^{\circ}C$ and a base pressure of $2{\times}10^{-7}Torr$ in the $N_2$ partial pressure of 0.1 mTorr. Also, it is noted that as the $N_2$ partial pressure decreased, the thermal conductivity increased.
본 연구는 콕스회귀분석과 누적한계추정법으로 1995년부터 2015년까지 1,084개의 국내 소프트웨어 기업을 분석하고, 생존율과 생존의 결정요인을 밝히는 것이다. 분석 결과 생존율의 경우, IT서비스, 패키지 소프트웨어, 게임 소프트웨어, 인터넷 서비스 각 분야별로 다른 형태를 보였다. 또한 연구개발 투자와 기업의 매출액 및 자산증가율로 나타나는 성장성은 생존에 긍정적이었으며, 여유자원은 부정적인 영향을 미쳤으며, 나이와 규모는 그 영향을 찾을 수 없었다. 이러한 결과는 소프트웨어 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책에 있어서 산업과 기술의 특성을 고려해야 한다는 점을 시사한다. 본 연구는 90년대 말 외환위기라는 특수 상황이나 제조업 중심으로 진행된 국내 생존분석의 영역을 최근 중요성이 커지는 소프트웨어 산업으로 확장했다는 의미가 있다.
'포켓몬 고'가 단순히 게임 목적이지만 이것은 사용자들의 행동변화를 이끌어 낸다는 의미에서 헬스케어분야의 문제를 해결하는 실마리를 제공하고 있다. '포켓몬 고'는 포켓몬 게임 시리즈의 스핀오프로, 증강 현실기술을 활용한 것이다. 증강현실은 현실세계를 보완하는 것이라고 할 수 있으며 많은 분야에 활용할 수 있는 광범위한 기술로써 의료분야, 방송분야, 제조분야, 모바일 분야등에 활용되고 있다. 특히, 의료 분야는 증강 현실 초기부터 가장 활발히 적용되는 분야로써, 자기공명장치(MRI), 초음파 등의 3차원 데이터 센서를 이용하여 환자의 상태나 환부에 대한 정보를 실제 환자의 영상과 합성하여 정확한 의료 진단과 불필요한 절개를 막는 등 의료 분야에 큰 도움이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 가상 증강현실 기술동향과 의료서비스에 적용사례, 미래의 가상 및 증강현실 기반의 의료서비스를 분석 및 기술한다.
4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
Objectives : A dermal needle is one of the therapeutic method by stimulating or tapping on the certain points of skin. Recently, roller or stamp-needle have been applied to various diseases in combination with microneedle technology. In this study, we analyzed the trend of roller and stamp-needle in Korean patent. Methods : Electronic search for Korean patent of roller or stamp needle was performed in Korea Intellectual Property Right Information Service database to April, 2019. Results : Sixty seven patents (51, roller-needle; 15, stamp-needle; 1, both types of needle) met the inclusion criteria. According to patent details, 34 of 67 patents were skin stimulation, 14 patents were intended to increase the efficiency of drug delivery through skin stimulation, 16 patents combined skin stimulation with technologies such as electrode or high frequency, and three patents applied both electrode or high frequency stimulation, and drug application as well as physical skin stimulation. Each of these patents aims to increase the efficiency of the needle manufacturing process (n=24), to facilitate the use of tools or to increase the efficiency of the technology (n=61), or to increase the technical skill of the needle itself (n=23). Conclusions : This study confirms that technological advances were being made by combining various types of stimuli to dermal needle and there have been attempts to expand the scope of drug delivery in terms of application of dermal needle. In the future, more research and development is needed in order to apply the dermal needle to modern technology.
Foods are becoming more customized and consumers demand food that provides great taste and appearance and that improves health. Food three-dimensional (3D)-printing technology has a great potential to manufacture food products with customized shape, texture, color, flavor, and even nutrition. Food materials for 3D-printing do not rely on the concentration of the manufacturing processes of a product in a single step, but it is associated with the design of food with textures and potentially enhanced nutritional value. The potential uses of food 3D-printing can be forecasted through the three following levels of industry: consumer-produced foods, small-scale food production, and industrial scale food production. Consumer-produced foods would be made in the kitchen, a traditional setting using a nontraditional tool. Small-scale food production would include shops, restaurants, bakeries, and other institutions which produce food for tens to thousands of individuals. Industrial scale production would be for the mass consumer market of hundreds of thousands of consumers. For this reason, food 3D-printing could make an impact on food for personalized nutrition, on-demand food fabrication, food processing technologies, and process design in food industry in the future. This article review on food materials for 3D-printing, rheology control of food, 3D-printing system for food fabrication, 3D-printing based on molecular cuisine, 3D-printing mobile platform for customized food, and future trends in the food market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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