• 한국생산제조학회지
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• 제23권1호
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• pp.75-82
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• 2014

For accurate gain tuning of the lab-manufactured six-axis articulated robot RS2 with less noise, in this study, a program routine using dynamic signal analyzer, which is a realization of a controller design algorithm in the frequency domain, is programmed using LabVIEW$^{(R)}$. The contribution of this paper is the proposal of a simulation technique based on SolidWorks$^{(R)}$ and LabVIEW$^{(R)}$ for the gain tuning of a six-axis articulated robot. To realize the simulation, the LabVIEW$^{(R)}$ program used for experimental gain tuning is incorporated in to SolidWorks$^{(R)}$. A comparison shows that the results of simulation-based gain tuning and experimental gain tuning are almost the same within a 5% error bound. On the basis of the comparison, it can be suggested that the simulation-based technique for gain tuning can be applied instead of experimental gain tuning to a six-axis articulated robot by interlocking SolidWorks$^{(R)}$ and LabVIEW$^{(R)}$.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권3호
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• pp.359-364
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• 2010

The objective of this study is to propose an effective method for measurement and analysis of fatigue crack. A technique that can measure the statue of fatigue crack propagation fast and correctly for enhancing safety of constructions and securing reliability is necessary. Moreover, the crack propagation behavior characteristics evaluation technique has to be developed using this technique. In this paper, fatigue crack was caused via the fatigue experiment with repeated load on the CT specimen that is made up of STS304. Fatigue crack propagation was measured by tracing the position of the maximum temperature according to the cycles using infrared thermography. The crack growth characteristics was evaluated by applying the moment values on the measuring area to the measured value. As a result of this study, the possibility that the infrared thermography could be applied to measure the fatigue crack was identified. Moreover, it was identified that fatigue crack propagation have a relationship with the moment value of construction.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.41-51
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• 2016

정보통신 기술의 발달로 과거에는 다룰 수 없었던 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 빅데이터의 관심이 고조되고 있다. 제조 산업은 축적된 데이터가 풍부하여 빅데이터의 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야이다. 제조 기업의 공정은 생산설계, 생산, 판매 등의 프로세스가 복잡하게 얽혀있기 때문에 품질 관리와 생산효율성의 증대를 위해 제조 공정 프로세스의 효율화가 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 기술과 프로세스 마이닝 기법을 제조 공정 분석에 접목시킨 빅데이터 클라우드 서비스를 제안한다. 제조 기업은 클라우드 서비스를 활용하여 공정 프로세스의 개선 및 비용절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 빅데이터 클라우드 서비스는 공정 프로세스 분석, 공정 시간 분석 등의 다양한 분석 서비스를 제공하며 구현 완료하였다. 사례 연구를 통해 클라우드 서비스의 유효성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.198-202
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• 2008

대규모 3D 컴퓨터애니메이션의 제작공정은 제작기술의 발전과 예산의 대규모화로 인해 그 구조가 더욱 복잡화, 세분화, 되고 있으며, 프로덕션타입, 제작규모, 제작방식과 같은 유형에 따라 제작 파이프라인의 형태가 다양하게 변화되고 있다. 하지만, 소규모 제작업체에서는 제작 파이프라인의 개념과 그 구성에 대한 변화와 발전이 미비하여 이에 대한 재조명이 필요할 때이다. 이러한 연구의 배경을 주목하여 본 연구는 국내 소규모 3D애니메이션의 제작 파이프라인에 대한 이해를 돕고, 소규모 국내 프로덕션 실정에 맞는 3D애니메이션 제작 파이프라인의 구성 방안을 모색 하고자하는데 그 목적을 가진다. 본 연구에서 제시하는 소규모 3D애니메이션의 제작 파이프라인 구성 모델과 방법론은 프로젝트의 성향이나 주변 환경에 따라 충분히 변화 가능한 것이기 때문에 절대적인 것만은 아니며, 3D 컴퓨터애니메이션 제작 파이프라인의 구성을 위해서는 그 목적을 충분히 이해하고, 프로덕션내의 작업자간의 정보의 공유가 충분히 이루어질 수 있도록 소규모 프로덕션의 환경을 고려하여 상황에 맞추어 구성 할 수 있는 방법이 될 것이라고 생각한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.171-178
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• 2013

Workers are avoiding production/manufacturing sites due to the poor working environment and concern over safety. Small and medium-sized businesses introduce new equipment to secure safety in the production site or ensure effective process management by introducing the real-time monitoring technique for existing equipment. The importance of real-time monitoring of equipment and process in the production site can also be found in the ANSI/ISA-195 model. Note, however, that most production sites still use paper-based work slip as a process management technique. Data reliability may deteriorate because information on the present condition of the production site cannot be collected/analyzed properly due to manual data writing by the worker. This paper introduces the monitoring and process management technique based on a direct facility interface to secure safety in the field by improving the poor working environment and enhance there liability and real-time characteristics of the production data. Since the data is collected from equipment in real-time directly through the SIB-based interface and PLC-based interface, problems associated with workers' manual data input are expected to be solved; safety can also be improved by enhancing workers' attention to work by minimizing workers' injuries and disruption.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권1호
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• pp.143-163
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• 2004

Management is under constant pressures to achieve competitiveness in production in most manufacturing companies. The adoption of management techniques(MT) such as TQM, MRP, ERP and so on has been a logical response for better performance to many companies. Besides, these companies commonly adopt a number of such techniques with high expectation for performance improvement. However, expected improvement in performance is not guaranteed unless necessary ingredients exist for those techniques. Many research studies have focused on the nature of successful adoption of management techniques in the past. However, most studies have been related to a single technique and its effects. When more than one techniques are in use in a company, focusing on a single technique limits the value of analysis. This paper focuses the value of MTs adopted in a company in multiplicity and compares the relative characteristics of MTs one another. Especially, the purpose of this paper is to examine the comparative nature of MTs adopted In manufacturing companies and the elements of MT success in relationship with information systems and organizational adjustment for adoption of MTs. The result of the analysis shows that the more efforts are exhorted for the adjustment of information systems and organizational structures to accommodate the MTs, the more success from the adopted techniques results. However, the extent of adjustment for different management techniques differs one another due to the nature of each technique. With regard to the comparative impact of adjustment of information systems and that of organizational structures, the result shows that the latter has more direct and greater impact than the former.

• 보존과학회지
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• 제36권6호
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• pp.483-493
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• 2020

X-선을 이용한 비파괴 조사와, 현미경 조사를 통해 고려 나전국화넝쿨무늬합(고려나전합)의 구조와 제작기법을 확인하고, 보존상태를 파악하였다. 조사결과, 고려 나전국화넝쿨무늬합은 침엽수재를 바탕재료로 사용하였으며, 목재 위에는 직물을 바른 뒤에 옻칠을 한 것으로 확인되었다. 합의 구조는 판재를 반화형으로 가공한 뒤에 측면에 목재를 덧붙여서 제작하였고, 측벽으로 사용한 부재는 일정한 간격으로 칼집을 내어서 곡선형으로 가공하기 용이하게 만든 것으로 확인되었다. 나전의 가공은 주름질을 사용하였으며, 대모장식에는 복채기법이 사용되었다. 금속선은 단선과 착선이 사용되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.31-40
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• 2020

현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.

• 한국분말재료학회지
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• 제10권6호
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• pp.383-389
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• 2003

As in other areas of materials technology, the tendency towards light weight constructions becomes more and more important also for powder metallurgy. The development is mainly driven by the automotive industry looking for mass reduction of vehicles as a major factor for fuel economy. Powder metallurgy has to offer a number of interesting areas including the development of sintered materials of light metals. PM aluminium alloys with improved properties are on the way to replace ferrous pars. For high temperature applications in the engine, titanium aluminide based materials offer a great potential, e.g. for exhaust valves. The PM route using elemental powders and reactions sintering is considered to be a cost effective way for net shape parts production. Furthermore it is expected that lower costs for titanium raw materials coming from metallurgical activities will offer new chances for sintered parts with titanium alloys. The field of cellular metals expands with the hollow sphere technique, that can provide materials of many metals and alloys with a great flexibility in structure modifications. These structures are expected to be used in improving the safety (crash absoption) and noise reduction in cars in the near future and offer great potential for many other applications.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.12-22
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• 2021

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F₁-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.