다양한 생산 설비에 따른 설비정보를 MES 등의 생산시스템에 효율적으로 제공하기 위해 설비 정보 수집 시스템은 생산현장의 설비 및 공정특성을 고려한 다양한 설비 인터페이스에 따른 정보 수집이 필요하다. 본 연구에서는 생산현장의 다양한 생산 설비의 정보를 수집하기 위해 설비 인터페이스를 통한 설비정보 수집 방법을 제안한다. PLC 기반의 인터페이스, Sensor 기반의 I/O 인터페이스, 작업자 Key-In 에 의한 인터페이스 등 다양한 설비 인터페이스를 통해 생산 현장의 정보를 1 차 수집할 수 있다. 데이터 수집 시스템은 H/W Communication Module 과 Operator Key-In Module을 이용하여 설비 인터페이스를 통해 수집되는 설비 정보를 2 차 가공하며, 데이터 파서(Data Parser)를 통해 수집 정보의 유연성을 높일 수 있다.
전자부품 조립사업은 제품불량이 발생했을 때, 입고된 원자재불량 또는 작업불량을 추적하는 것이 중요하며, 결과에 따라 납품업체 또는 작업현장 개선이 중요하다. 스마트팩토리의 핵심 과제는 데이터 통합허브를 구축하여 저장·관리·분석을 실시간으로 처리하고 클러스터공정, 에너지, 환경, 안전을 통합관리 하는 것이다. 전자부품 관련 중소기업에 생산현장관리를 실시간 모니터링하여 생산데이터의 정확한 분석과 수집으로 신뢰도를 향상시키기 위해서는 스마트팩토리 구축이 필수적이다. 본 논문은 스마트팩토리를 도입하고자 하는 전자 부품관련 중소기업의 특성을 고려해 시스템 구성방법, 스마트팩토리 관련기술 과 적용사례 등을 정의하여 구축에 활용토록 개발되었다.
제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
사물인터넷 기술은 모든 사물을 인터넷에 연결하고 상호 작용하는 지능형 서비스로 군사지역의 탐색 목적은 물론 산업시스템에서의 디바이스 관리, 공정 관리, 비인가 지역의 모니터링 등 다양한 분야에 활용 가능한 기술이다. 하지만, 모든 기기들이 인터넷에 연결됨에 따라, 보안 취약점을 이용하는 다양한 공격으로 경제적 손실이나 개인정보 유출 등 다양한 피해를 발생 시키고 있으며, 추후 의료 서비스나 군사적 목적의 취약점 공격을 이용할 경우 인명 피해까지 발생할 수 있다. 따라서, 제안하는 논문에서는 통신 과정에서 해시체인 기반의 S/Key기술을 적용하여 디바이스간 상호인증과 키 생성과 갱신 등의 시스템을 도입함으로서 다양한 보안위협에 대응할 수 있는 상호인증 방법에 대해 연구 하였다. 제안하는 프로토콜은 이기종간 보안 통신에 적용 가능하며, IoT 환경에서 잘 알려진 공격인 재사용 공격, 중간자 공격, 데이터 무결성 등에 안전함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 계층적분석과정(AHP)을 사용하여 고령사회에서 약국 약사역할의 우선순위를 확인하는 것이다. 먼저 FIP/WHO 지침서 등으로부터 선별된 19개의 약사 역할들로 AHP를 위한 설문지를 개발하였다. 설문조사는 127명의 약사들이 직접 기입하는 방식으로 이루어졌다. 자료는 엑셀 스프레드시트에 입력하여 표준적인 AHP 분석 절차에 따라 분석되었다. 분석결과 약사들은 약물치료관리에 가장 높은 우선순위를 부여하였고, 약의 준비, 구입, 보관, 공급, 투약, 조제, 폐기를 그 다음 우선순위로, 그리고 보건의료체계 및 공중보건의 효율성 증진에 가장 낮은 우선순위를 부여하였다. 19가지 역할들 중에서 약물치료결과의 모니터링, 팀 기반의 보건의료, 전환기 의료 등 기존에 없던 새로운 역할들이 비교적 높은 우선순위를 얻었다. 고령사회에서 약사들의 전문성을 최대한 활용하기 위해서는 약사들과 보건의료체계 모두의 변화 노력이 필요하다.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
This study was conducted to analyze the effect of the gear specification and gear quality corresponding to the macro geometry on the gear transmission error. The two pairs of gears with large and small transmission errors were selected for calculation, and two pairs of gears were manufactured with different gear quality. The test gears were manufactured by two different gear specifications with ISO 5 and 8 gear quality, respectively. The transmission error measurement system consists of an input motor, reducer, encoders, gearbox, torque meter, and powder brake. To confirm the repeatability of the test results, repeatability was confirmed by performing three repetitions under all conditions, and the average value was used to compare the transmission error results. The transmission errors of the gears were analyzed and compared with the test results. When the gear quality was high, the transmission error was generally low depending on the load, and the load at which the decreasing transmission error phenomenon was completed was also lower. Even when the design transmission error according to the gear specification was different, the difference of the minimum transmission error was not large. The transmission error at the load larger than the minimum transmission error load increased to a slope similar to the slope of the analysis result.
Jiksing, Calvin;Ongkudon, McMarshall M.;Thien, Vun Yee;Rodrigues, Kenneth Francis;Yong, Wilson Thau Lym
ALGAE
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제37권2호
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pp.105-121
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2022
Modern seaweed farming relies heavily on seedlings from natural beds or vegetative cuttings from previous harvests. However, this farming method has some disadvantages, such as physiological variation in the seed stock and decreased genetic variability, which reduces the growth rate, carrageenan yield, and gel strength of the seaweeds. A new method of seedling production that is sustainable, scalable, and produces a large number of high-quality plantlets is needed to support the seaweed farming industry. Recent use of tissue culture and micropropagation techniques in eucheumatoid seaweed production has yielded promising results in increasing seed supply and growing uniform seedlings in large numbers in a shorter time. Several seaweed species have been successfully cultured and regenerated into new plantlets in laboratories using direct regeneration, callus culture, and protoplast culture. The use of biostimulants and plant growth regulators in culture media increases the seedling quality even further. Seedlings produced by micropropagation grew faster and had better biochemical properties than conventionally cultivated seedlings. Before being transferred to a land-based grow-out system or ocean nets for farming, tissue-cultured seedlings were recommended to undergo an acclimatization process to increase their survival rate. Regular monitoring is needed to prevent disease and pest infestations and grazing by herbivorous fish and turtles during the farming process. The current review discusses recent techniques for producing eucheumatoid and other valuable seaweed farming materials, emphasizing the efficiency of micropropagation and the transition from laboratory culture to cultivation in land-based or open-sea grow-out systems to elucidate optimal conditions for sustainable seaweed production.
Urban space expansion is an important symbol of the urbanization process and has always been an important topic in urban studies. In addition, for sustainable city management, it is important to identify factors that can influence, such as the driving force and direction of urban space expansion, from the stage of establishing an urban development plan. To understand these factors, by observing the expansion process of a specific city, it is possible to sufficiently observe how the urban spatial dimension changes. Through a series of processes, the spatial growth characteristics of the city are analyzed, and the influence and results of important factors are analyzed. For this purpose, this paper examines the changes in the city's outer boundary and land use structure through monitoring data on urban areas of 14 cities in Hunan Province, China from 2000 to 2016. Temporal and spatial regularity according to the urban space expansion of these cities were analyzed, and a preliminary assessment was made on whether the urban space expansion is coordinated with the urban population growth. The assessment result showed: (1) The urban space of most cities has been extended rapidly in 2000-2015 however, the rate and the intensity of urban space expanding has been declining. (2) The construction of the industrial park is the core driving force of the urban space expanding, and the change of the urban space structure is manifested as enclave city expansion because that the industrial park is usually far away from the city center. (3) The population agglomeration is another driving force of the urban space expanding. At this time, the urban space expanding is like boundary extension. (4) Except Changsha city, all of the cities has a high urbanization-area-growth elastic coefficient. It means that most of the cities should enhance the land use degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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