유비쿼터스 시대에 핵심인 모바일 임베디드 시스템은 제품의 신뢰성 및 상품성을 위해서 과거에는 하드웨어에 초점을 두었지만 오늘날 소프트웨어에 더 초점을 둔다. CMMI와 SPICE와 같은 프로세스 개선모델은 일반 소프트웨어의 품질향상에서뿐만 아니라, 모바일 임베디드 소프트웨어 품질향상에서 또한 필요하다. 하지만 높은 비용과 무거운 프로세스로 인하여 모바일 임베디드 소프트웨어 프로세스 개선하기는 쉽지 않다. 반면 고객과 소통, 반복 개발의 특징을 가진 XP는 고객의 빈번한 요구 사항과 특정 목적에 따라 하드웨어를 제작하는 모바일 임베디드 소프트웨어 개발에 적합하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 조직에서 XP의 실천사항에 기반하여 CMMI 수준 2 또는 3을 달성할 수 있는 소프트웨어 프로세스 개선 프레임워크를 제안한다. 더불어 개선 프레임워크를 지원하는 MESPIS를 설계하고 구현한다. 향후 연구로는 제안한 프레임워크를 실제 프로젝트에 적용하여 결과 분석에 따라 개선하고, 이를 바탕으로 MESPIS의 기능 보강이 필요하다.
소프트웨어 산업의 발전에 따라 소프트웨어 개발조직에서는 소프트웨어 품질이 중요한 이슈로 부각되었다. 특히 여러 종류의 테스트 성숙도 모델을 통해 조직의 소프트웨어 테스트 성숙도 향상에 대해 다양한 방면으로 시도하고 있다. 하지만 현재 테스트 성숙도를 측정할 수 있는 모델들은 기존의 개발 성숙도 측정 모델을 기반으로 개발하여 테스트 부분에 대한 언급이 부족하고 단지 테스트 성숙도 레벨만을 측정하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 소프트웨어 개발프로세스와 한께 테스트 프로세스를 수행할 수 있도록 이중 V모델과 테스트 성숙도의 용이한 평가를 위한 테스트 평가 속성과 레벨을 정의한 테스트 속성과 상호관련 매트릭스를 제안하였다. 테스트 프로세스 개선(Test Process Improvement: TPI)의 개선제안(Improvement Suggestion) 방법을 통해 테스트 성숙도 모델 확장하고, 측정된 성숙도를 향상시킬 수 있는 개선방향을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제안하는 테스트 성숙도 상호관련 매트릭스는 테스트 성숙도를 정량적으로 평가하기 위해 사용하였다. 결과적으로는 확장된 테스트 성숙도 모델을 통해 조직의 테스트 성숙도를 높이는데 기여 할 수 있으리라 생각한다.
최근 주택보급률의 상승과 공동주택 물량의 증가로 인하여 공동주택에 대한 건설기업의 공사 비중이 높아지고 있으며, 공급자 위주에서 수요자 중심으로 분양시장이 변화함에 따라 고객 가치 향상을 위한 고객접점의 하자관리의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 국내 공동주택태 하자관리는 하자관리 업무 프로세스 관리 미흡,하자관리 조직의 관리 부족, 하자 정보 피드백 부족, 시공단계의 하자관리를 위한 대비부족으보 동일 하자 요인이 반복적으로 발생하며 고객이 요구하는 품질 및 만족도에 부합하지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 하자관리의 문제점을 해결하고자 하자관리 업무 프로세스 개선 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시된 하자관리 업무 프로세스 개선 모델은 하자관리와 품질관리의 통합적 관리를 통하여 정보의 피드백을 실현시키며 하자관리와 품질관리의 업무프로세스를 정렬한다. 또한 부적합 처리 업무를 개선함으로써 하자 관리 관련 업무의 질적 향상을 도모하고 궁극적으로 품질 향상을 통한 건설업체의 고객 만족도 및 이미지 제고에도 크게 기여할수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to examine the effect of peer mentoring activity in elementary school. For this study, an experimental group was conducted for peer mentoring activity in science class. The mentoring team was organized by mento-mentee team according to the scores of science process skill and achievement. The objects of this study were the sixth grade of both an experimental group (28 students) and a control group (27 students) located in Incheon. The results of this study were as follows. First, the experimental group was shown more significant effect for improvement of science process skills than the control group (p<.05). As the result of analysis by groups, both of mento and mentee showed significant effect for improvement of science process skills. Second, the peer mentoring activity showed more significant effect for improvement of achievement (p<.05). As the result of analysis by groups, mentee showed significant effect for improvement achievement. But mento group didn't show significant effect. Third, the peer mentoring activity showed the effect for positive changes of scientific attitude. If matching the mentoring object effectively and conducting the classes applying peer mentoring activity based on the results of this study, it's expected to draw student' improvement of science academic, achievement and positive changes of scientific attitude.
The purpose of this study is to examine the effect of higher grades in elementary the science process skill and Academic Achievement by IIM. To verify research problem, the subject of this study were five-grade students selected from One classes of an elementary school located in Ulsan : the experimental group is composed of thirty-four students who were participated in IIM teaching model situation. During six weeks, the IIM learning-based instruction was executed in th experimental group. Post-test showed following results: First, the experimental group showed a significant improvement in the science process skill. We look into detailly this, the experimental group showed a significant improvement in the basis science process skill. In particular, The sub-factor 'Observation', 'Measurement', 'expectation' of the science process skill effects a significant improvement. Second, the experimental group did showed a significant improvement in the Academic Achievement. In conclusion, IIM teaching model was more effective on science process skill and Academic Achievement. However, since the study has a limit on an objet of the study and the applied curriculum, the additional studies need to be conducted with an extended comparative group and curriculum.
Yield is a very important measure that can expresses simply for productivity and performance of company. So, yield is used widely in many industries nowadays. With the development of the information technology and online based real-time process monitoring technology, many industries operate the production lines that are developed into automation system. In these production lines, the product structures are very complexity and variety. So, there are many multi-variate processes that need to be monitored with many quality characteristics and associated process variables at the same time. These situations have made it possible to obtain super-large manufacturing process data sets. However, there are many difficulties with finding the cause of process variation or useful information in the high capacity database. In order to solve this problem, neural networks technique is a favorite technique that predicts the yield of process for process control. This paper uses a neural networks technique for improvement and maintenance of yield in manufacturing process. The purpose of this paper is to model the prediction of a sub process that has much effect to improve yields in total manufacturing process and the prediction of adjustment values of this sub process. These informations feedback into the process and the process is adjusted. Also, we show that the proposed model is useful to the manufacturing process through the case study.
좋은 제품 품질은 기업의 성공을 가능하게 하는 데에 매우 필수적이기 때문에 기술 개발을 통한 제품 품질 개선방안은 많은 최고경영자들이 숙고하는 가장 중요한 문제들 중 하나이다. 기술 개발을 통한 제품 품질 개선과 관련하여, 본 연구는 정보 기술 분야의 중소기업들의 외부 정보 네트워크의 다양성이 생산 공정 개선을 통해 제품 품질 개선에 미치는 영향에 대한 실증 분석을 시도 하였다. 본 연구는 최소자승 회귀분석을 통해 310개의 IT 중소기업을 실증 분석하여 다음과 같은 2가지 중요 사항을 조명한다. 첫째, IT 중소기업의 외부 정보 네트워크의 다양성은 기술 개발을 통한 제품 품질 개선에 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, IT 중소기업의 생산 공정 개선은 외부 정보 네트워크의 다양성이 제품 품질 개선에 미치는 정(+)의 영향을 부분 매개 한다.
In this study, the inter-metal dielectric material of FSG was changed by low-k material in $0.13{\mu}m$ foundry-compatible technology (FCT) device process based on fluorinated silicate glass (FSG). Black diamond (BD) was used as a low-k material with a dielectric constant of 2.95 for optimization and yield-improvement of the low-k based device process. For yield-improvement in low-k based device process, some problems such as photoresist (PR) poisoning, damage of low-k in etch/ash/cleaning process, and chemical mechanical planarization (CMP) delamination must be solved. The PR poisoning was not observed in BD based device. The pressure in CMP process decreased to 2.8 psi to remove the CMP delamination for Cu-CMP and USG-CMP. $H_2O$ ashing process was selected instead of $O_2$ ashing process due to the lowest condition of low-k damage. NE14 cleaning after ashing process lot the removal of organic residues in vias and trenches was employed for wet process instead of dilute HF (DHF) process. The similar-state of SRAM yield was obtained in Cu/low-k process compared with the conventional $0.13{\mu}m$ FCT device by the optimization of these process conditions.
Purpose: The purpose of this study is to propose an optimization process to improve product yield in the process using process data. Recently, research for low-cost and high-efficiency production in the manufacturing process using machine learning or deep learning has continued. Therefore, this study derives major variables that affect product defects in the manufacturing process using eXplainable Artificial Intelligence(XAI) method. After that, the optimal range of the variables is presented to propose a methodology for improving product yield. Methods: This study is conducted using the injection molding machine AI dataset released on the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) organized by KAIST. Using the XAI-based SHAP method, major variables affecting product defects are extracted from each process data. XGBoost and LightGBM were used as learning algorithms, 5-6 variables are extracted as the main process variables for the injection process. Subsequently, the optimal control range of each process variable is presented using the ICE method. Finally, the product yield improvement methodology of this study is proposed through a validation process using Test Data. Results: The results of this study are as follows. In the injection process data, it was confirmed that XGBoost had an improvement defect rate of 0.21% and LightGBM had an improvement defect rate of 0.29%, which were improved by 0.79%p and 0.71%p, respectively, compared to the existing defect rate of 1.00%. Conclusion: This study is a case study. A research methodology was proposed in the injection process, and it was confirmed that the product yield was improved through verification.
This study deals with the improvement of production process on a flow production system with the consideration of six sigma. We analyze the production process and survey the important factors of improvement of productivity. Using a six sigma, we find strategic point and suggest a reformation of production process. We applied a simulation technique to simulate the production line proposed by the result of the Six sigma. With the result of the simulation, this study analyzes the propriety of production line and proposes the alternatives of new production process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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