Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
데이터품질 속성으로는 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관에서 제시한 속성이 존재하지만, 이러한 기준 및 가이드를 현실적으로 조직에 적용하기에는 시간과 비용이 상당히 소요된다. 따라서 조직환경의 제약사항이 존재하여도 적용 가능한 데이터품질 평가속성의 정의가 필요하다. 이 연구의 목적은 고객의 요구사항 기반하에 프로세스를 체계적으로 관리하고, 정량적으로 데이터를 평가하기 위한 데이터품질 평가속성과 우선순위 도출에 관한 연구이다. 본 연구에서는 데이터품질 표준(DQC-M)을 매개체로 RGT 기법을 사용하여 데이터품질 속성의 고객 인지구조(Construct)를 도출하고, 도출된 Construct 간의 상관분석을 수행하여 AHP기법으로 평가속성의 가중치 및 우선순위를 선별하였다. 그 결과 데이터품질 평가속성에서 1레벨에서는 일관된 체계, 정확한 데이터, 효율적 환경, 유연한 관리, 지속적 개선 순위가 결정되었다. 또한 2레벨의 19개 속성 중에서는 통제성(13%), 준거성(10%), 요구완전성(9.6%), 정확성(8.4%), 추적가능성(6.8%)이 상위 5순위로 결정되었다.
본 연구에서는 설비자동화를 통한 생산성 향상 및 제품품질, 공장 환경 개선, 설비 유지 관리 상태 및 제품 불량 유무 확인 등 제품품질관리를 위해 공장현장내에서 실시간 모니터링을 실시하고, 현장 작업시 발생하는 각종 분진을 제거하고, 작업자 개인 환경을 보호하기 위한 목적으로 스마트 공장을 구축하는 사례를 연구하여 제시하였다. 해당기업은 지방에 소재하고 있는 자동차부품기업이며 주요 연구내용은 스마트공장에 필요한 오일필터 클립핑 자동화 및 모니터링 시스템 개발이다. 스마트 공장 오일 필터 클립핑 자동화는 전기에어부품, 솔레노이드밸브 및 기타와 장비부품 가공 제작 과정으로 구분하여 구현하였으며, 스마트 공장 품질검사 모니터링 시스템은 서버PC 및 S/W, 클라이언트 S/W 및 현황 디스플레이 모니터, 운영자 PC, 운영프로그램, 입력단말기 어플리케이션 등으로 구분하여 실제적으로 구현하였다. 본 연구자료는 스마트공장을 추진하는 자동차부품 벤처기업에게 매우 유용한 자료가 될 것으로 보여진다.
오늘날의 품질보증체제 하에서는 SQC와 동시에 ISO 9000 시리즈를 활용할 수 있는 컴퓨터 시스템이 절실히 요구되고 있다. 이는 SQC가 전문적인 통계적 지식을 필요로 하고 있기 때문에 사용상 매우 불편하여 실무단계에서 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SQC와 ISO 9000 시리즈를 동시에 관리할 수 있으면서 또한 전문적인 통계적 지식이 없는 경우에도 이용할 수 있는 소프트웨어를 개발하고자 한다. 이를 위해 연구내용을 크게 ISO 9000 시스템과 SQC 시스템으로 나누되, ISO 시스템의 내용은 기본 시스템의 설계, 검사 및 시험, 부적합품 추적, 불량분석 등이며, SQC 시스템의 경우 품질관리에서 공통으로 많이 사용되는 관리도, 추.검정, 실험계획법으로 제한하였다. 본 연구의 기대효과는품질경영체제의 확립, 품질의식의 변화, 대 고객만족과 신뢰도 향상 등이며, 특히 제조업 중심의 중소기업에 유용하게 사용될 것이라고 기대된다.
인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의 종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를 선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한 데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반 마련에 있다.
The major objective of this paper is to empirically examine the effect of process maturity on the performance of industrial R&D projects. Process maturity, a fundamental concept of the Capability Maturity Model developed by Software Engineering Institute, represents the essential of Total Quality Management (TQM). Based on literature, our research model constructs process maturity in terms of structured process, goal setting and controlling, metrics, and process learning; and links it to the R&D performance that consists of technical, commercial and managerial successes. The model also includes firm size as a moderator of different effects that process maturity may have across firms. Measures for process maturity are based on the best practices identified in literature. Data are obtained from 77 successful R&D projects carried out by Korean manufacturing firms. Multiple regression and t-test are used to test proposed hypotheses. Findings are as follows. (1) In the R&D process, process maturity partially contributes to the performance of R&D projects. More specifically, goal setting and controlling-related practices drive both technical and commercial successes, while process learning-related practices drive commercial success. In contrast, traditionally emphasized elements such as structured process or metrics are found not to be significant. (2) The degree of process maturity is significantly higher in large firms. (3) Process maturity impacts on commercial success in the case of large firms, whereas it does on technical success in the case of small firms. The results imply that the TQM principles are partially associated with R&D performance, and the nature of benefit from high maturity could vary according to firm size.
최근 유비쿼터스 관련 기술을 건설관리에 적용하고자 하는 노력이 진행되고 있다 유비쿼터스 기술을 건설관리에 도입하기 위해서는 웹 환경의 사용자 환경뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어 기술을 접목해야 한다. 하드웨어와 소프트웨어를 융합함으로써 건설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 실시간으로 획득하여 신속하게 진도현황을 파악할 수 있다. 본 논문의 목적은 RFID (Radio Frequency Identification) 기술을 응용하여 콘크리트 타설 프로세스 상의 정보관리를 개선하는 것이다. 연구 수행을 위해서 RFID 기술을 기반으로 하는 콘크리트 모니터링 프로세스를 수립했다. 또한 RFID 리더기와 태그를 사용하여 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 자동으로 처리하는 u-CPS (Ubiquitous Concrete Pour System)의 프로토타입을 개발했으며, 아파트 타설현장에 적용되어 시스템의 적용성을 검증했다. H-CPS는 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생산과 품질정보를 제공하여 레미콘 트럭의 배치간격 조정 등 원활한 작업계획을 세우기 위한 의사결정 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
Due to the convergence of voice, data, and video, today's telecom operators are facing the complexity of service and network management to offer differentiated value-added services that meet customer expectations. Without the operations support of well-developed Business Support System/Operations Support System (BSS/OSS), it is difficult to timely and effectively provide competitive services upon customer request. In this paper, a suite of NGOSS-based Telecom OSS (TOSS) is developed for the support of fulfillment and assurance operations of telecom services and IT services. Four OSS groups, TOSS-P (intelligent service provisioning), TOSS-N (integrated large-scale network management), TOSS-T (trouble handling and resolution), and TOSS-Q (end-to-end service quality management), are organized and integrated following the standard telecom operation processes (i.e., eTOM). We use IPTV and IP-VPN operation scenarios to show how these OSS groups co-work to support daily business operations with the benefits of cost reduction and revenue acceleration.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.177-182
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2021
The fourth industrial revolution based on information and communication technology (ICT) becomes the center of society, and the overall industrial structure is also changing significantly. ICT refers to the hardware of information devices and the software technologies required for the operation and information management of these devices, and any means of collecting, producing, processing, preserving, communicating and utilizing them. ICT is integrated into industries and services or combined with new technologies in various fields such as robotics and nanotechnology to connect all products and services to the network. The development of ICT, which continuously creates new products and services, has spread to all sectors of the industry, affecting not only daily life but also the livestock sector recently. In agriculture, ICT technology can reduce production costs by efficiently managing labor and energy because it can improve quality and yield based on data on environmental and growth information such as temperature, humidity, light and soil. In particular, smart livestock is considered suitable for achieving livestock management goals because it can reduce labor force and improve productivity by remotely and automatically managing accurate information necessary for raising and breeding livestock with ICT devices. The purpose of this study is to propose the need for ICT technology by comparing farm productivity before and after ICT is introduced. The method of the study is to compare the productivity before and after the introduction of ICT in Korean beef farms, pig farms, and poultry farms. The effectiveness of the study proved the excellence of ICT technology through the production results before ICT introduction and the productivity improvement case of livestock farms that efficiently operated manpower management and reduced labor force after ICT introduction. The conclusion of this paper is to present the need for smart livestock through ICT adoption through case study results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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