본고는 북한이 임가공사업과 인력송출을 통해 중국 주도의 지역·글로벌 의류 생산네트워크에 편입되는 과정과 구조적 특성을 밝히면서, 강화된 국제사회의 대북 제재조치가 미친 영향을 파악하고자 한다. 2017년 하반기 채택된 UN안보리 결의안에 북한산 섬유제품의 수입금지와 해외 파견 북한 노동자의 송환이 포함되면서 2010년대 들어 급증했던 중국기업의 대북 위탁가공거래와 노동력 활용은 크게 위축되었다. 그러나 북·중 접경지역 경제교류에는 오랜 기간 불법적인 요소들을 포함한 다양한 비공식적 거래방식이 공존하고 있다. 대북 경제제재 강화에 따라 합법적 교류창구가 닫히게 되면서, 규모는 감소하였지만 북한의 의류 위탁가공생산과 노동부문의 북·중 협력은 음성적 영역으로 전환·진행되고 있다. 북한의 지역 및 글로벌 생산네트워크 편입의 실태를 분석한 본 연구는 대북 경제제재의 실효성과 북한경제 변화에 대한 시사점을 제시할 것이다.
The classification and coding of part for group technology applications continus to be labour intensive and time-consuming process, and therefore much effort is dedicated to the structure and creation of automatic coding systems. IN this paper, Neural networks is used to generate processes-related digit as well as part geometry-related digit of the TS code where part name is provided as input.since part name, which is appropriately designated, provides much information about part geometry and manufacturing processes. THe developed GT recommendation system is integrated with interactive TS coding system and database in order to handle the changes of production environment, such as the change of production part of plant. It is found to recommend codes accurately and promises to be a useful tool for consistent, reliable and convenient coding processes.
Recently, neural network techniques are widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, in general it takes up a lot of time to learn in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult for the PID gains suitably, lots of researches have been reported with respect of turning schemes of PID gains. A neural network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed neural network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accidents.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident.
Wang, Jintao;Jin, Xi;Zeng, Peng;Wang, Zhaowei;Wan, Ming
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권1호
/
pp.78-101
/
2017
High-quality industrial control is critical to ensuring production quality, reducing production costs, improving management levels and stabilizing equipment and long-term operations. WiFi-based Long Distance (WiLD) networks have been used as remote industrial control networks. Real-time performance is essential to industrial control. However, the original mechanism of WiLD networks does not minimize end-to-end delay and restricts improvement of real-time performance. In this paper, we propose two algorithms to obtain the transmitting/receiving phase cycle length for each node such that real time constraints can be satisfied and phase switching overhead can be minimized. The first algorithm is based on the branch and bound method, which identifies an optimal solution. The second is a fast heuristic algorithm. The experimental results show that the execution time of the algorithm based on branch and bound is less than that of the heuristic algorithm when the network is complex and that the performance of the heuristic algorithm is close to the optimal solution.
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.
본 논문은 경제지리학의 글로벌 생산네트워크 담론을 태동기부터 현재의 GPN 2.0 이론화 단계까지 통시적으로 검토한다. 이 과정에서 2000년대 초반 글로벌 생산네트워크 논의의 형성 과정을 글로벌 상품/가치 사슬망의 개념적, 분석적 문제와 결부시켜 설명하고, 이후 논의의 확장과 경험적 연구의 축적을 통해 글로벌 생산네트워크가 세계화 경제, 초국적 기업, 지역발전 간의 밀접한 관계에 주목하는 담론과 실천의 틀로 자리잡게 된 점을 강조한다. 반면, 이론적 결여의 문제에 대한 비판이 꾸준히 제기되었고, 이에 대한 응답으로 최근 Yeung and Coe는 인과적 매커니즘의 추상화와 이와 관련된 글로벌 생산네트워크 조직 전략의 유형을 중심으로 GPN 2.0 이론을 제안했다. 이 결과, 글로벌 생산네트워크 담론은 이론화 결핍의 문제를 해결할 수 있게 되었고, 연구자는 내부 조직화, 통제적 관계, 동반자적 관계, 외부교섭 등 다양한 생산네트워크 조직 전략을 기업경쟁력 강화 요인 및 위험환경과 결부시켜 탐구할 수 있게 되었다. 그리고 글로벌 생산네트워크와 글로벌 상품/가치 사슬 논의 간의 차이는 더욱 분명해졌는데, 여기에는 외부교섭 개념의 역할이 무엇보다 중요하다. 외부교섭은 GPN 1.0에서 가치, 착근성, 권력의 분석 개념을 포괄하고 있는 네트워크 형태로 판단되며, 이것은 기업이나 산업별 거버넌스 차이에 초점이 맞춰진 사슬 담론의 한계를 초월하게 해 줄 것이다.
농촌장수지역인 강원 제주를 대상으로 제조업체의 생산 및 혁신네트워크를 분석하여 지식정보화 시대의 이상적인 고령사회에 대비한 새로운 농촌지역 발전모델을 모색하고자 하였다. 이를 위해 강원 제주 장수지역은 호남농촌의 장수지역 및 호남도시중 광주 전주 지역과 비교하였다. 연구 결과, 제조업은 생산연계에 있어 원료구입의 지역내 공간적 산업적 연계 성향이 강할수록, 노동력이용의 지역내 연계 성향이 강할수록 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 혁신네트워크는 공간적 측면에서 제조업체 입지 지역 및 지방과 국가간 네트워크가 원활하고 지속적으로 이루어질 때, 협력주체의 측면에서 기업 및 연구기관뿐만 아니라 지자체와 국가지원등의 다양한 네트워크가 지속적으로 이루어질 때 보다 강화되는 것으로 나타났다. 따라서 미래 농촌의 새로운 지역발전모델은 지역 자체의 자원을 이용하여 지역 내부의 혁신 역량을 키우는 측면에서 접근해야 하고, 이를 위해 지역내부연계와 더불어 가상혁신클러스터라 할 수 있는 지역외부연계가 종합적으로 구축되어야 함을 알 수 있다.
Antibiotic production with Streptomyces sindenensis MTCC 8122 was optimized under submerged fermentation conditions by artificial neural network (ANN) coupled with genetic algorithm (GA) and Nelder-Mead downhill simplex (NMDS). Feed forward back-propagation ANN was trained to establish the mathematical relationship among the medium components and length of incubation period for achieving maximum antibiotic yield. The optimization strategy involved growing the culture with varying concentrations of various medium components for different incubation periods. Under non-optimized condition, antibiotic production was found to be $95{\mu}g/ml$, which nearly doubled ($176{\mu}g/ml$) with the ANN-GA optimization. ANN-NMDS optimization was found to be more efficacious, and maximum antibiotic production ($197{\mu}g/ml$) was obtained by cultivating the cells with (g/l) fructose 2.7602, $MgSO_4$ 1.2369, $(NH_4)_2PO_4$ 0.2742, DL-threonine 3.069%, and soyabean meal 1.952%, for 9.8531 days of incubation, which was roughly 12% higher than the yield obtained by ANN coupled with GA under the same conditions.
기존의 에스닉 인클레이브 연구는 지리학자들의 참여가 상대적으로 부진한 상황에서 에스닉 네트워크를 강조함에 따라 지리적 맥락과 산업 생산체계의 공간적 함의에 대한 설명이 별로 이루어지지 않아 이에 대한 이해가 매우 제한적이었다. 본 연구는 브라질 봉헤찌로 한인 의류산업지구를 사례로 봉헤찌로의 발전 경로와 의류산업의 생산체계 그리고 에스닉 네트워크를 함께 고찰함으로써 한인 인클레이브의 형성 메커니즘을 규명하고자 했다. 연구지역의 형성에는 에스닉 네트워크의 역할도 중요하지만, 이주자 의류 산업지역이라는 지역의 발전 경로와 의류산업의 생산체계와 관련하여 나타나는 공간적 수렴현상에도 그 원인이 있으며, 이 과정에는 비동족 이주자 집단 및 브라질 현지인들의 참여도 활발하게 이루어졌음을 알 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.