In this study, we establish technology classification system for twelve material and component(MC) areas to sup-port systematic information services for MCT-20l0 which is supported by Korean government. We propose some design principles for MC technology classification system. The principles are suggested by considering of the characteristics of MC classification, regarding with scope, originality, hierarchy, relationship between technology classification and product classification, duplication and complex structure, use of information system, and life cycle of the classification system.
본 연구의 목적은 국내외 소재도서관의 분류체계를 비교 분석하여 다양한 산업 및 공예 소재를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 분류체계 방안을 제시하는 것이다. 이 연구를 위하여 먼저 국내외 소재도서관의 운영사례와 분류체계를 조사한 후 일반분류표인 KDC와 DDC의 소재관련 분류항목을 비교 분석하여 소재자료를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 방안을 제시하였다. 소재도서관의 분류체계는 주제 중심으로 분류하지 않고 소재명과 형태로 분류하거나, 또는 일반분류표처럼 아라비아숫자를 사용하여 주제 중심으로 분류한 경우도 있었다. 대부분의 소재도서관은 자체적으로 개발한 분류체계를 사용하고 있으므로 소재정보의 접근 및 공유가 어렵다. 그러므로 소재도서관에 소장된 소재정보의 공유를 위한 소재도서관용 표준분류체계의 개발이 필요하다.
본 연구는 석유화학 플랜트 설계, 구매 시공에 직간접적으로 많은 영향을 주는 배관자재의 관리 효율성을 높이기 위하여 자재 코드 및 자재관리 시스템의 근간이 되는 배관자재 코드 분류체계를 개선하였다. 기존 배관자재 코드 분류체계를 개선하기 위하여 내재된 문제점을 자세히 파악하고 국내외 대형 EPC 기업의 배관자재 코드 분류체계 특징을 조사하였으며, 최근 대형화, 전문화 되어가는 프로젝트의 특성을 고려하여 개선 방향을 설정하였다. 배관 자재별 특성에 맞는 코드분류체계를 정의하고, 표준 속성을 추가하고, 신규 자재 및 재질을 고려한 코드 자릿수 확장 및 계층적 분류 구조를 통하여 효율적 배관 자재관리를 위한 배관 자재 코드 분류체계의 개선 구조를 도출하였다. 개선된 배관자재 코드 분류체계를 수행중인 프로젝트에 적용한 결과, 자재 구매사양서의 재 작업률이 평균 4.98%에서 2.48%로 감소하였으며, 3차원설계에서 요구되는 배관 형상 구축 작업시간이 기존 평균 작업인원 2명이 6개월 소요 되었으나, 1명이 4개월로 67% 감소 효과를 가져왔다. 또한 피라미드 코드 구조를 통하여 전사 자재관리 시스템과 연동되어 구매, 견적 등 유관 부서에서 다양한 데이터를 축적하고 내부 경영관리 의사결정을 위한 프로젝트 분석에 활용할 수 있게 되었다.
Until now variable pattern classification methods have been introduced. So, variable methods in PD source classification were applied. NN(neural network) the most used scheme as a PD(partial discharge) source classification. But in recent year another method were developed. These methods is present superior to NN in the field of image and signal process function of classification. In this paper, it is show classification result in PD source using three methods; that is, BP(back-propagation), ANFIS(adaptive neuro-fuzzy inference system), PCA-LDA(principle component analysis-linear discriminant analysis).
Material information for environment may be useful to accomplish mobile robot localization. A procedure to classify a set of indoor materials (glass, steel, wood, aluminum and concrete) with the reflected signal of ultrasonic sensor is proposed in this paper. The main idea is to use material-specific reflection characteristics for the recognition of material type. To achieve the classification task, we modeled reflected signal as a maximum amplitude with respect to distance. In this way, we can generate echo signal models for the given materials and these models are used to compare with the current sensor reading. The experimental results show that the proposed method may give material information during map building task of mobile robot.
Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.
As a PD classification method, statistical distribution parameters have been used during several ten years. And this parameters are recently finger print method, NN(Neural Network) and etc. So in this paper we studied finger print method and NN with BP(Back propagation) learning algorithm using the statistical distribution parameter, and compared with two method as classification method. As a result of comparison, classification of NN is more good result than Finger print method in respect to calculation speed, visible effect and simplicity. So, NN has more advantage as a tool for PD classification.
To supply the materials the right time, and the right place, it is required some information maintenance system to manage this procedure effectively. In this paper, we represent the standard products classification for EMU and the materials maintenance information system to manage the parts used EMU maintenance efficiently. The standard material classification is matched to G2B code made by the Supply Administration. The implemented material information system can perform various functions such as the inquiry of the number of stocks, the demand of the materials, and etc.
This study is under doing to suggest application manual using assembling reference plane design & standard finish material basis upon material classification code as a tool of a linkage between building design and construction standarization in order to enlarge the applicability of house building material that is produced by the module plant. We can say the goal of building standardization intend not only the improvement of construction productibility but also guarantee of subsequent performance through automatization basis upon informationalization of building design. For a etabilishing of this condition, it is neccessary to link the standardization's result of material--design--construction field. According to this neccessity, we are going to suggest information factor that can make relative business manager easily approach to the standardization practical task.
본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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