2010년 이래 '국격'이라는 말이 정치지도자들이나 네티즌들 사이에 많이 회자되고 있다. 규격/표준은 '사실상의 표준[de facto standard]'과 '공적표준[de jure standard]'이 있다. 국가품질수준을 말하는 국격은 그 국가의 헌법에 규정되고 있는 내용이다. 국가의 공적인 표준인 헌법이 아무리 수준 높게 잘 제정되고 있어도 잘 준수되지 않으면 사실상의 국격은 낮게 인식된다. 한 두 프로젝트의 성공이나 어떤 정책의 성공이 당장 국격을 향상시킬 수 있는 것은 아니다 국격을 생각하는 사람은 과학과 기술을 생각해야 하는 시대이다.
The reduction of the vehicle interior noise has been the main interest of NVH engineers. The driver's perception on the vehicle noise is affected largely by psychoacoustic characteristic of the noise as well as the SPL. In particular, the HVAC sound among the vehicle interior noise has been reflected sensitively in the side of psychology. Even though the HVAC noise is not louder than overall noise level, it clearly affects subjective perception in the way of making a diver become nervous or annoyed. Therefore, these days a vehicle engineer takes aim at developing sound quality as well as reduction of noise. In this paper, we acquired noises in the HVAC from many vehicles. Through the objective and subjective sound quality evaluation with acquiring noises caused by the vehicle HVAC system, the simple and multiple regression models were obtained for the subjective evaluation 'Pleasant' using the sound quality metrics. The regression procedure also allows you to produce diagnostic statistics to evaluate the regression estimates including appropriation and accuracy. Furthermore, the neural network model were obtained using three inputs(loudness, sharpness and roughness) of the sound quality metrics and one output(subjective 'Pleasant'). And then the models were compared with correlations between sound quality index outputs and hearing test results for 'Pleasant'. As a result of application of the sound quality index, the neural network was verified with the largest correlation of the sound quality index.
인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.
Artificial intelligence (AI) is expected to bring about a wide range of changes in the industry, based on the assessment that it is the most innovative technology in the last three decades. The manufacturing field is an area in which various artificial intelligence technologies are being applied, and through accumulated data analysis, an optimal operation method can be presented to improve the productivity of manufacturing processes. In addition, AI technologies are being used throughout all areas of manufacturing, including product design, engineering, improvement of working environments, detection of anomalies in facilities, and quality control. This makes it possible to easily design and engineer products with a fast pace and provides an efficient working and training environment for workers. Also, abnormal situations related to quality deterioration can be identified, and autonomous operation of facilities without human intervention is made possible. In this paper, AI technologies used in smart factories, such as the trends in generative product design, smart workbench and real-sense interaction guide technology for work and training, anomaly detection technology for quality control, and intelligent manufacturing facility technology for autonomous production, are analyzed.
Following rapid industrial development and urbanization in Korea, there is a need for the Government to implement effective control of pollution and to undertake specific schemes in areas where pollution of the environment is severe. In response to this need, Government of Korea prepare Han River Basin Environmental Master Plan Project for water, air, solid waste to cover environmental protection of the Han River Basin. The Project area is approximately 27,000 sq. Km extending over Seoul, Kyunggi, Kwangwon, Chungbuk Province. The total population of Master Plan Project area is approximately 11.6 million, or one-third of the total population of Korea. There are about 8,000 industries, including those located in 16 industrial complexes, in the project area. The scope of work and terms of reference are the following: (1) A Summary of existing land use and forecasts for changes in land use by the year 2,000. (2) Emission inventories for air, waste water, and solid wastes. (3) Forecasts of future population growth patterns and pollution loadings. (4) Identification of specific projects needs to reduce pollution levels and satisfy the environmental quality standards. (5) A Program of enforcement to include (i) self monitoring, and (ii) governmental inspections and surveillance. (6) A program for quality improvement and quality assurance of environmental measurements. (7) Reports summarizing all data collected analyzed during the study. (8) Conceptual design and feasibility studies, including cost estimates, for needed pollution control projects. (9) A financial plan for future detailed design and construction of public facilities, for financial incentives to industry, and for user charges for industrial use of public treatment of disposal works.
This study was carried out to evaluate the quality of soybean sprouts grown under three different sources of light. The soybean was germinated under light through blue (251 ux), red (751 ux) and white (50 to 200 lux) polyethylene films at 25$^{\circ}C$ for 10hr./day. Vitamin C, chlorophyll, cellulose and total protein contents were determined and texture was evaluated by tasting soybean sprouts soup. protein pattern in the soybean sprouts were investigated using polyacrylamide gel electrophoresis. Vitamin C, chlorophyll and cellulose contents were increased by white light intensity. The texture of the sprouts grown under white light (50 lux, 100 lux) was better than darkness, but fought under 200 lux. Vitamin C contents of soybean sprouts grown under various sources of light (in order of light : blue > white > red) were higher than theses of ones grown in the darkness. Biosynthesis of chlorophyll was not correlated to Vitamin C content. Total protein contents of cotyledon was not changed significantly under light irradiation. But the soybean sprouts grown under different quality of light, hypocotyl was higher than those grown darkness. (37% and 20% higher for blue light and white light) Densitometric tracing of disc polyacrylamide gel electrophoretic patterns showed that protein of hypocotyl under white light had more high molecular weight protein.
The injection molding process is able to produce high precision manufactures as a single process with fast speed. However, the prices of both the mold and the molding machine are expensive, and the single process is very complex and difficult to compose of the exact relationship between the process setting conditions and the product quality. Therefore, the quality of a molded product often depends on a skillful engineer's operations in the design of both parts and molds. In this paper, the relationship between the process conditions and the defectiveness is built for better manufactures under settings of the appropriate parameters, and so it can reduce the setup time in the injection molding process. Quality Function Deployment (QFD) provides severe defectiveness factors along with the related process parameters. Also, neural networks estimate the relationship between defective factors and process setting parameters, and lead to reduce the defectiveness of molded parts.
시스템의 성능 요구 사항은 일반적으로 해당 시스템이 제공하는 서비스의 품질과 높은 연관성을 가진다. 예를 들어 이동통신 시스템에서 통화 성공률은 서비스 품질과 직결되는 사항으로 매우 높은 중요도를 가지며 체계적인 성능 시험 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 구간 추정 기법을 이용하여 이동통신 시스템의 통화 성공률을 시험하는 방안을 제안한다. 또한 제안된 시험 방안을 기반으로 방송통신위원회에서 최근 시행한 3G 이동전화 서비스 품질 평가에서 사용된 판정 기준에 대해 고찰해 보고 문제점에 대해 살펴본다.
제품이나 시스템의 품질은 오늘날에 이르러 고객만족을 의미하기에 더욱 중요하게 인식되고 있다. 이러한 품질의 한 특성으로 인식되는 성능은 주어진기능을 얼마나 잘 수행하는가를 의미하는 것으로 고객만족에 가장 접근하는 특성이다. 하지만 선박과 같은 대형 구조물을 다루는 공학자에 있어서 안전성은 사고 시에 발생하는 파괴나 인명피해 등과밀접하게 관계되어 있기 때문에 그 중요성이 더욱 크게 인식되고 있다. 본 연구에서는 구조물에서 중요하게 인식되는 성능과 안전성을 이용하여 품질기능전개(QFD)를 이용하여 성능을 분석하고 파괴모드 및 영향분석(FMEA)을 이용하여 안전성을 분석함으로써 고객의 요구사항에 기반을 둔 품질 분석 방법을 제시한다. 또한 이를 살물선의 화물창구에 적용하여 성능과 안전성 측면에서 중요한 부재를 각각 8가지, 12가지로 파악하였으며, 이들 중에서 공통으로 지적된 7가지 부재들은 설계자가 설계 시 특별한 관심을 갖고 우선적으로 개선해야 할 부분이다.
동일한 하천의 용전산소량(DO)을 예측하는 경우에도 사용하는 재포기계수$(K^2)$는 계산하는 공식에 따라 커다란 차이를 나타매며, 부적합한 공식의 사용에 의한 $(K^2)$의 계산은 하천의 수질관리 정책결정에 지장을 초래하므로 현장사정에 적합한 공식의 개발이 필요하다. 이러한 공식의 개발은 많은 현장측정 자료를 사용하도록 신뢰성이 높으나 현장측정은 소요되는 비용에 제약을 받기 때문에 신뢰성과 경제성을 동시에 고려한 표본의 크기의 적정규모를 산정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 Monte Carlo 방법에 의해 통계적으로 수출된 $(K^2)$를 사용해서, 주어진 자료에 의해 개발된 공식을 사용할 때 야기되는 오차가 $(K^2)$개수의 증가에 따라 얼마나 감소하는지를 널리 사용되는 공식 중에 Owen공식과 Churchill공식을 New Jersey에 있는 Passaic River에 적용시켜 검토하였다. 표본의 크기가 10에서 20으로 증가할 때 오차가 크게 감소하였으며 20을 넘어 증가시켰을 때에는 오차의 감소폭이 미미하였다. 초차의 감호형태와 단위측정당 소요되는 비용을 고려할 때 약 20정도의 표본의 크기가 적정수준의 규모에 판단된다. 이러한 적용사례의 결과는 회귀모델의 이론적 계산결과에 의한 오차 감소와 흡사하여 본 연구결과는 여러 가지(K2)공식과 광범위한 하천의 조건에 적용이 가능할 것이며, 본 연구에서 사용한 적정표본의 크기 산정방법은 회귀분석에 의해 실험식을 개발하는 다른 분야에도 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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