This paper proposes an approximate LCA methodology fur the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes Into impact driver (ID) index. The relationship Is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then an artificial neural network model is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design stage. The training is generalized by using identified product attributes for an ID In a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give an approximate LCA results for design concepts.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.87-91
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2004
This research presents distributed database and knowledge-base modeling approach for intelligent product design system. The product design information in this study is described by a collection of rules and design knowledge that are utilized according to the product development procedures. In this work, a network-based architecture has been developed to enable dispersed designers to simultaneously accomplish remote design tasks. A client/server communication diagram has also been proposed to facilitate consistent primary information modeling for multi-user access and reuse of designed results. An intelligent product design system has been studied with the concepts of distributed database and network-based architecture in order to support concurrent engineering design and automatic design part assembly. The system provides the capability of composing new designs from proper design elements stored in the database and knowledge-base. The distributed intelligent product design is applied to the design of an automobile part as an example.
An existing risk diagnosing methodology (RDM) diagnoses corporate risk for product-innovation projects. However, it cannot evaluate and compare the risk levels of multiple alternatives in the product development stage. This paper proposes a modified risk diagnosis method to fill the gap of risk evaluation in selections of innovative product alternatives and the application of the method will be also illustrated by a case problem on alternative selections in electrical dimmer designs. With RDM as the foundation, a modified RDM (MRDM) is proposed to deal with the problem of selecting innovative project alternatives during the early stages of product development. The Bayesian network; a probabilistic graphical model, is adopted to support the risk pre-assessment stage in the MRDM. The MRDM is proposed by incorporating the risk pre-assessment stage into the foundation. By evaluating the engineering design risks in two electrical dimmer switches, an application of the MRDM in product innovation development is successfully exemplified. This paper strengthens the existing methodology for RDM in innovative product development projects to accommodate innovative alternatives. It is advantageous for companies to identify and measure the risks associated in product development so as to plan for appropriate risk mitigation strategies.
코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.
The purpose of this study is to predict the roundness of Numerical Control Machining so that helps the operator to choose the right machining conditions to produce a product within the given error limits. Learning of neural network is Backpropagation theory. From this study, the base was set to setup the database to produce precisely machined product by predicting the rate of error in the fabrication facility which does not have the environment to analyze it.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
뉴럴 네트워크는 동작 모드를 학습과 인지 과정으로 구분할 수 있다. 학습은 다양한 입력 패턴에 대하여 학습자가 원하는 결과값을 얻을 때까지 결합계수를 업데이트하는 과정이고, 인지는 학습을 통해 결정된 결합계수와 입력 패턴과의 연산을 수행하는 과정이다. 기존의 내적연산 프로세서는 처리 속도를 개선하고 하드웨어 복잡도를 줄이는 다양한 구조가 연구되었지만 뉴럴 네트워크의 학습과 인지모드에 대한 차별화된 구조는 없었다. 이를 위해, 본 논문에서는 재구성 가능한 뉴럴 네트워크 구현을 위한 새로운 저전력 내적연산 프로세서 구조를 제안한다. 제안한 구조는 학습모드에서 기존의 비트-시리얼 내적연산 프로세서와 같이 동작을 하여, 비트-레벨의 타른 처리 및 하드웨어 구현에 적합하고 높은 수준의 파이프라인 적용이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 인지모드에서는 고정된 결합계수에 따라 연산을 수행할 활성화 유닛을 최소화시킴으로서 전력 소비를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 활성화 유닛은 결합계수에 의존적이기는 하지만 50% 내외까지 줄일 수 있음을 확인하였다.
기업의 신기술 개발 역량은 기술 융합 및 발전과 함께 빠르게 변화하고 있는 사업 환경의 치열한 경쟁 속에서 성공적인 제품혁신과 프로세스 혁신을 창출하는 데에 필수적이다. 본 연구는 개방형 혁신의 관점에서 외부 정보 네트워크의 다양성이 중소 벤처기업의 신기술 개발 역량에 미치는 직접 효과와 이러한 직접 효과에 미치는 제품 기획 역량의 매개효과에 대한 연구 모형을 개발한다. 683개의 중소 벤처기업 데이터를 사용하여 최소 자승 회귀 분석을 실시한 통계적 연구모형 검증 결과를 통해, 본 연구는 다음과 같은 2가지의 주요 연구 결과를 제공 한다. 첫째, 중소 벤처기업의 외부 정보 네트워크의 다양성은 신기술 개발 역량에 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, 중소 벤처기업의 제품 기획 역량은 외부 정보 네트워크의 다양성이 신기술 개발 역량에 미치는 정(+)의 영향을 완전 매개한다.
일반적으로 사용되는 많은 네트워크 분석방법들은 비공간적인 측면에서 네트워크를 인식하는 경향이 있다. 가령 네트워크의 신뢰성(reliability)을 측정하고 중요한 집합점(node)을 찾는 기본적인 문제에 있어서도, 이러한 분석방법들은 집합점의 속성이나 연결선(edge)의 거리와 같은 네트워크의 공간적인 요소를 배제한 채, 네트워크요소들의 위상적인 접합 여부만을 고려한다. 그에 따라 이러한 네트워크 분석은 실제 공간에서의 네트워크 특성을 반영하지 못하는 제한적인 결과만을 도출하게 한다. 그러나 본 연구는 국지네트워크의 자기상관 (local network autocorrelation measure) 값을 이용하여 이러한 문제의 해결을 시도하였다. 국가자기상관 값은 공간객체들의 유사성이나 군집성을 개별적으로 측정하여 각 객체들의 중요도를 나타낸다. 본 연구는 미국의 주요 인터넷 네트워크를 disjoint product method와 Getis-Ord의 G 수치를 이용하여 분석하였으며 그 과정에서 인구와 신뢰도를 변수로서 이용하였다. 그 결과 국지네트워크의 자기상관값은 주요한 집합점들의 국지적인 군집정도를 나타냈고, 이러한 연구 결과는 연구 촛점이 국지네트워크의 범위나 그 영향일 경우, 국지자기상관값의 이용이 더 실용적이고 현실적임을 보여준다.
현재 전 세계적으로 공동주거문화의 확산과 국내 신규 분양 아파트 환경의 연속적인 증가 추세가 각 주거공간과 세대간에 홈 네트워크 기기의 수요를 증대시키고 있다. 유비쿼터스의 계속적 진화와 홈 네트워크 시스템 도입과 발전이 제품 디자인의 수요를 촉진시키고 있다. 주거문화의 변화와 아파트 실내디자인의 변화는 생활자의 라이프 스타일과 제품의 디자인에 상호 영향을 미치고 있으며, 새로운 제품디자인을 요구하고 있다. 실내 제품과의 조화, 인테리어 스타일과 제품, 제품과 패션디자인, 제품과 제품간의 요소적인 인자의 재구성과 융합이 본 디자인 연구의 핵심적 요소이다. 이것을 바탕으로 디자인 프로세스는 통합적인 디자인 전략과 컨셉트의 조사와 분석으로 연구되었으며, 디자인의 기능성, 외관의 심미적인 디자인이 일치될 수 있는 3차원 디자인으로 표현하였다. 실질적인 디자인 안을 발표함으로서 향후 발전 전망의 단면을 구체적으로 예측할 수 있기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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