Kim, Sungho;Kwon, Oeon;Kim, Jung Han;Byeon, JiHyeon;Hwang, Sang-Ho
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.7
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pp.65-73
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2022
Recently, as the Windows system supports the Windows subsystem for Linux (WSL), various researchers have studied to apply a docker container on various systems such as server systems, workstation system and so on. However, in various existing researchers, there is a lack of performance-related indicators to apply the system to each operating system (linux system and windows system). In this paper, we compared a performance comparison and analysis of container-based host operating systems. We configured experimental environments of operating systems for microsoft windows systems and linux systems based on a docker container support. In experimental results, the containers of linux systems reduced the average data latency of dataset 1-6 by 3.9%, 62.16%, 1552.38%, 7.27%, 60.83%, and 1567.2%, compared to the containers on microsoft windows systems.
This study evaluated the automated system of the roll bending process, which is one of the difficult processes. In the past, 20 cartridges were produced per hour. but Automation changed it to a process that produces 50 pieces per hour. The average value of production was 57.6 pieces per hour, error of repeatability was 0.03 mm, average roll diameter error value was 0.49 mm, average alignment error value was 0.09 mm and average process lead time was 43.21 seconds. This paper presented specific evaluation methods such as productivity, repeatability, defect rate, alignment defect rate, and process lead time. It is thought that the contents performed in this study will be helpful in the verification of other automation systems in the future.
Nam, Ji Hun;Yang, Won Ock;Park, Su Hyeon;Kim, Nam Guk;Song, Chul Ki;Lee, Ho Seong
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.4
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pp.60-69
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2022
To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.
Due to COVID-19, many paradigm shifts in existing manufacturing facilities and the expansion of non-face-to-face services are accelerating worldwide. A representative technology is digital twin technology. Such digital twin technology, which existed only conceptually in the past, has recently become feasible with the construction of a 5G-based network. Accordingly, this paper designed and implemented a part of the USB process to enable digital twins based on OPC UA communication, which is a standard interlocking structure, between real object objects and virtual reality-based USB process in accordance with this paradigm change. By reflecting the physical characteristics of real objects together, it is possible to simulate real-time synchronization of these with real objects. In the future, this can be applied to various industrial fields, and it is expected that it will be possible to reduce costs for decision-making and prevent dangerous accidents.
This study focuses on the analysis of the results of computational fluid dynamics simulations of mist-chemical vapor deposition for the growth of an epitaxial wafer in power semiconductor technology using artificial intelligence techniques. The conventional approach of predicting the uniformity of the deposited layer using computational fluid dynamics and design of experimental takes considerable time. To overcome this, artificial intelligence method, which is widely used for optimization, automation, and prediction in various fields, was utilized to analyze the computational fluid dynamics simulation results. The computational fluid dynamics simulation results were analyzed using a supervised deep neural network model for regression analysis. The predicted results were evaluated quantitatively using Euclidean distance calculations. And the Bayesian optimization was used to derive the optimal condition, which results obtained through deep neural network training showed a discrepancy of approximately 4% when compared to the results obtained through computational fluid dynamics analysis. resulted in an increase of 146.2% compared to the previous computational fluid dynamics simulation results. These results are expected to have practical applications in various fields.
An autofilter is a device that removes impurities contained in heavy fuel oil used in diesel engines of ships or power plants, and also automatically removes impurities accumulated in the filter through a reverse washing function. The reducer-integrated motor serves to rotate the filter at low speed to enable reverse automatic cleaning in the autofilter device. To achieve a low speed of 0.65 to 0.75 rpm in a reducer-integrated motor, a small motor that can operate at 97rpm at a rated voltage of 110 V and 112.5 rpm at 220 V is required. Additionally, a large gear ratio of 1/150 is required. To ensure the durability and reliability of these reducers, the strength of the gear must be evaluated at the design stage. In general, there is a limit to evaluating the stress and strain state according to the vibration characteristics acting on each gear in the driving state of the reducer through quasi-static analysis. Therefore, in this study, the operation characteristics of the auto filter's reducer-integrated motor were first analyzed using the rigid body dynamics analysis method. Then, this rigid body dynamics analysis model was extended to a flexible multibody dynamics analysis model to analyze the stress and strain states acting on each gear and evaluate the design feasibility of the gear.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.2
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pp.84-90
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2022
Machine tool state monitoring is a process that automatically detects the states of machine. In the manufacturing process, the efficiency of machining and the quality of the product are affected by the condition of the tool. Wear and broken tools can cause more serious problems in process performance and lower product quality. Therefore, it is necessary to develop a system to prevent tool wear and damage during the process so that the tool can be replaced in a timely manner. This paper proposes a method for diagnosing five tool states using a deep learning-based hierarchical convolutional neural network to change tools at the right time. The one-dimensional acoustic signal generated when the machine cuts the workpiece is converted into a frequency-based power spectral density two-dimensional image and use as an input for a convolutional neural network. The learning model diagnoses five tool states through three hierarchical steps. The proposed method showed high accuracy compared to the conventional method. In addition, it will be able to be utilized in a smart factory fault diagnosis system that can monitor various machine tools through real-time connecting.
Purpose: The purpose of this paper is to design an integrated informatization system that can manage quality & KPI by integrating management systems in the aerospace and defense industry, and study the effect on KPI when applied to related companies. Methods: The 7 management systems required for integration in the AS&D industry were studied, and an empirical analysis was conducted for H company in South Korea for the application of e-QMS integrated informatization & KPI system based on security environment and open quality. Results: The results of this study were analyzed to have an effect on the improvement of customer satisfaction and the positive improvement of quality failure cost in the aerospace and defense industry. And it was analyzed that it works to continuously comply with ethical management and environmental laws and prevent safety accidents. Conclusion: The greatest significance of this study is that it attempted to build an e-QMS integrated system in the aerospace and defense industry. Considering that the case of integrated management system and integrated operation of KPI in related industries has not been introduced in the existing literature, the results of this study will be shared as a meaningful preceding study in the era of digital quality information. In addition, the fact that the open-quality quality innovation methodology emphasizing measurement(M), tracking(T), and connection(C) was actually applied in an AS&D company and its effectiveness was objectively proven. It is expected that it will be a good paper for follow-up research.
This study is a study on ways to revitalize traditional markets in the era of the 4th Industrial Revolution, and a total of 188 of the 2021 Cheonan City traditional market and shopping district fact-finding data were used for research and analysis. In order to revitalize the environment improvement of traditional markets, it can be seen that environmental changes suitable for the times are primarily required. The traditional market is an underdeveloped space, and through the parking environment improvement project and facility modernization project (toilet, facility equipment, etc.), space is improved through a specialization and subdivision process to meet the needs of the times, thereby increasing operational convenience, increasing visitor use, and improving natural perception. can promote In addition, the efficiency and effectiveness of the traditional market vitalization project can be increased when differentiated management vitalization contents and facility modernization projects are organically harmonized. This study is meaningful in that it analyzes the environmental improvement of facilities among the traditional market vitalization factors for the vitalization of the traditional market, and proposes a plan that can be a practical alternative to the government support policy for the traditional market.
Purpose: Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) is a widely utilized technique to measure product reliability by identifying potential failure modes. Even though FMEA techniques have been studied, the form of Risk Priority Number (RPN) used to evaluate risk priority in FMEA is still questionable because of its shortcomings. In this study, we suggest common RPN(cRPN) to resolve shortcomings of the traditional RPN and show the extensibility of cRPN. Methods: We suggest cRPN which is based on Cobb-Douglas production function, and represent the various application on weighting risk factors, weighted RPN in a mathematical way, and show the possibility of statistical approach. We also conduct numerical study to examine the difference of the traditional RPN and cRPN as well as the potential application from the analysis on marginal effects of each risk factor. Results: cRPN successfully integrates previously suggested approaches especially on the relative importance of risk factors and weighting RPN. Moreover, we analyze the effect of corrective actions in terms of econometric analysis using cRPN. Since cRPN is rely on the reliable mathematical model, there would be numerous applications using cRPN such as smart factory based on A.I. techniques. Conclusion: We propose a reliable mathematical model of RPN based on Cobb-Douglas production function. Our suggested model, cRPN, resolves various shortcomings such as consideration of the relative importance, the effect of combinations among risk factors. In addition, by adopting a reliable mathematical model, quantitative approaches are expected to be applied using cRPN. We find that cRPN can be utilized to the field of industry because it is able to be applied without modifying the entire systems or the conventional actions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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