• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.323-327
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• 2021

본 논문은 OLED에 사용되는 SUS MASK를 자동액관리 시스템을 사용하여 제작 하였다. SUS MASK의 홀 직경은 0.4 mm으로 설정하여 실험 하였다. 첨가제 F300이 홀 직경이 0.4 mm에 근접하고 오차범위는 평균 0.08로 측정되어 우수함을 알 수 있었다. 그리고 산화환원전위(ORP) 변화에 따른 CuCl2와 FeCl3의 무게 감소량을 측정결과, FeCl3이 ORP 변화에 상대적으로 민감도가 높은 것으로 나타났다. SUS Mask를 연속적으로 에칭하면서 ORP(610 mV)와 비중(1.463)이 자동으로 조절되는지를 실험를 하였다. 실험결과로서는 셋팅 값이 크게 변화되지 않아 자동액관리 시스템이 잘 조절이 잘 되는 것으로 나타났다. 그리고 홀 직경을 0.4 mm로 목표치로 설정한 후 실험 한 결과는 0.36부터 0.44까지 측정되었다. 따라서 SUS MASK 제조공정에서 에칭가공공정은 제작된 자동액관리 시스템을 적용시키면 보다 안정성 높은 정밀도로 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.956-959
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• 2004

Recently the monitoring system of tool setting in high speed precision machining center is required for manufacturing products that have highly complex and small shape, high precision and high function. It is very important to reduce time to setup tool in order to improve the machining precision and the productivity and to protect the breakage of cutting tool as the shape of product is smaller and more complex. Generally, the combination of errors that geometrical clamping error of fixing tool at the spindle of machining tool and the asynchronized error of driving mechanism causes that the run-out of tool reaches to 3$^{\sim}$20 times of the thickness of cutting chip. And also the run-out is occurred by the misalignment between axis of tool shank and axis of spindle and spindle bearing in high speed rotation. Generally, high speed machining is considered when the rotating speed is more than 8,000 rpm. At that time, the life time of tool is reduced to about 50% and the roughness of machining surface is worse as the run-out is increased to 10 micron. The life time of tool could be increased by making monitoring of tool-setup easy, quick and precise in high speed machining tool. This means the consumption of tool is much more reduced. And also it reduces the manufacturing cost and increases the productivity by reducing the tool-setup time of operator. In this study, in order to establish the concept of tool-setup monitoring the measuring method of the geometrical error of tool system is studied when the spindle is stopped. And also the measuring method of run-out, dynamic error of tool system, is studied when the spindle is rotated in 8,000${\sim}$60,000 rpm. The dynamic phenomena of tool-setup are analyzed by implementing the monitoring system of rotating tool system and the non-contact measuring system of micro displacement in high speed.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.395-407
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• 2020

최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.

• 한국운동역학회지
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• 제15권2호
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• pp.83-92
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• 2005

Computer-assisted motional analysis is a popular method in biomechanical studies. Validation of the specific system and its measurement are fundamental to its application in the areas. Because the accuracy and consistency of a particular system provide the researchers with critical information to assist in making judgements regarding the degree to which inferences can be drawn from measurement data. The purpose of this study was to assess the accuracy and consistency of the Kwon3D motion analysis system. Validation parameters were five lengths from eight landmarkers in combination with the DLT reconstruction error values, digitizing monitor resolutions, and numbers of control points. With the best setting, Kwon3D's estimations of 260cm, 200cm, 140cm, 100cm, and 20cm were $260.33{\pm}.688cm$, $199.98{\pm}.625cm$, $139.89{\pm}.537cm$, $99.75{\pm}.466cm$, $20.08{\pm}.114$, respectively. There was no significant DLT error value difference between two monitor resolutions, but 0.27cm significant difference in 260cm estimation. There were significant differences in 260cm and 200cm estimations between with 33-control-point DLT error and with 17-control-point DLT error, but no in 140cm, 100cm, and 20cm estimations. Test-retest results showed that Kwon3D measurements were highly consistent with reliability coefficients alpha of .9263 and above.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.496-502
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• 2016

본 논문에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 시행에서 소프트웨어 운용자들이 소프트웨어 검사 도구에 적용할 수 있는 학습기법에 근거한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 비교 연구 하였다. 수명분포는 Makeham 분포를 이용하고 유한고장 NHPP모형을 적용하였다. 소프트웨어 오류 탐색 방법은 미리 인지하지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러에 영향을 주는 영향요인과 사전경험에 기초하여 에러를 관찰하기 위하여 테스팅 운용자가 미리 설정해놓은 요인인 학습효과의 영향에 대한 문제를 비교 분석하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 일반적으로 효율적인 모형으로 나타났다. 본 논문의 신뢰특성분석에서는 소프트웨어고장시간을 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 적용하고 추세분석을 통하여 자료의 신뢰성을 확보한 이후에 평균제곱오차와 $R^2$ (결정계수)를 적용하여 효율적인 모형을 선택 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 운영자들은 다양한 학습효과를 고려함으로서 소프트웨어 고장추세에 대한 기본지식을 파악하는데 하나의 지침으로 사용가능함을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.36-46
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• 2007

본 논문에서는 중학생이 작성한 영작문에서 자동으로 문법오류를 검색하고 채점하는 시스템을 소개한다. 학생의 문장이 입력되면 형태소 및 구문 분석을 하고 오류를 검색한다. 문장 분석이 완료되면 교사들이 제공한 채점기준에 의해 자동으로 채점한다. 문법오류를 탐지하기 위해서 정문을 처리하는 규칙은 물론 오류를 포함하고 있는 문장도 처리하는 규칙을 구현하였다. 본 시스템에서는 영어를 제2외국어로 사용하는 학생들이 한국어의 영향으로 인해 발생시키는 영어 구문오류를 집중적으로 처리하고자 하였다. 이와 같이 영작문에 대한 자동 채점은 학생들에게 오류에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 스스로 자신의 영어실력을 모니터할 수 있게 해 준다. 이러한 시스템을 활용함으로써 학생들은 언제 어디서나 혼자서 영작문 공부를 할 수 있으며, 이는 학생들의 실력 향상에 많은 도움이 될 것이다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.73-80
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• 2011

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 지연된 소프트웨어 S-형태 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.4543-4549
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• 2011

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 버르 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

• 패션비즈니스
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• 제16권1호
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• pp.150-159
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• 2012

This study intend to analyze differences between 3D body scanning sizes and direct measurement sizes of same subjects. The subjects of study are female students of university in China. 3D data analyze as a 3D Body Measurement Soft System. The conclusion found is as below: In case of circumferences, error between direct-measurement size and 3D body scanning size is from 4.9mm to 62.2mm. The neck circumference size of directmeasurement is bigger than 3D body scanning size. The height error range is from 0.6mm to 51mm. Height of underbust, waist and hip are that direct-measurement sizes are higher than 3D body scanning sizes. Gap of width is from 3.8mm to 21.9mm. The gap range is too narrow relatively to others. Only direct-measurement size of neck width is wider than 3D body scanning size. Error range of length is from 0.3mm to 41.8mm. 3D body scanning sizes of lateral neck to waistline, upperarm length, arm length, neck shoulder point to breast point, shoulder center point to breast point, lateral shoulder to breast point are longer than direct-measurement sizes. They have a negative margin of error. I intend to set up same measurement point between direct-measurement and 3D body scanning but they have some errors because direct-measurement point is applied by a person. 3D body scanning measurement point is settled by automatic system. A measurement point of direct-measurement and 3D body scanning isn't unite. So we need to make a standard of setting up measurement points.