코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경영에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 R과 실험계획법을 이용하여 코팅제 배합 공정을 분석하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시할 수 있다.
최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.
고객의 주문에 따라 제품을 설계하고 생산하는 수주생산업체의 생산일정계획을 수립하는 데는 널리 알려진 자재소요량 기법이 적합하지 않다. BOP는 이러한 수주생산업종의 생산일정계획에 효과적으로 사용될 수 있는 기본 자료이며, 본 논문에서는 이것을 이용한 효과적인 유한능력 생산일정계획절차를 제시한다. 아울러 이를 기반으로 앞으로 계속되어야 할 연구 주제 및 현재 일정계획절차의 개선방향에 대하여 설명한다.
조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.
정보시스템 계획수립은 정보시스템 분야의 가장 주된 관심사이다. 최근에 들어 국내에서도 정보기술의 급격한 발전과 업무활동의 통합 필요성에 따라 이에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 실제로 정보시스템 계획수립에는 많은 자원이 소요되고, 이를 올바르게 수행하여 소기의 효과를 거둔다는 것은 쉽지 않은 일로 여겨지고 있다. 본 연구는 정보시스템 계획수립상 겪는 문제점을 토대로 문제점간의 인과관계모형을 제시한다. 이 인과모형은 국내 정보시스템 계획수립상의 문제점을 체계적, 근원적으로 해결하는 방안의 마련에 활용될 수 있을 것이다.
비행계획 연관은 안전하고 신속한 관제 업무를 위해 매우 중요한 기능이다. 본 논문에서는 레이더 감시자료 중 MRT 데이터와 비행계획을 연관시키는 과정에서 발생하는 네트워크 부하를 최소화함으로써 전체적인 항공교통 자동화 시스템의 성능을 향상을 도모할 수 있는 CWP MRT 처리 모듈을 구현하였다. 구현 모듈은 분산형 연관 방식을 적용함으로써 항공교통관제 자동화 시스템의 효율성과 안전성을 동시에 확보하며, 인코딩 방식의 비행계획 연관 MRT 데이터 포맷을 사용함으로써 네트워크 사용률을 감소시킨다. 구현 모듈은 독립형 연관 방식에 비해 네트워크 사용량이 8.54~12.11% 낮았으며, 네트워크 공정성이 8.37~11.27% 높은 것을 확인하였다.
총괄생산계획을 작성하는데 있어 운송법은 일반적으로 운송문제에 특화된 NCM, LCM, VAM 중 어느 하나로 초기 해를 구하고 SSM, MODI 중 어느 하나로 최적화를 수행하는 TSM에 대해 선형계획법 소프트웨어 패키지를 활용하고 있다. 반면에, 본 논문에서는 소프트웨어 패키지 도움 없이도 총괄생산계획을 쉽고 빠르며, 정확하게 작성하는 운송법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 최소비용 우선 배정법을 적용하고, 재고기간을 최소화하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 6개의 실험데이터에 적용한 결과 VAM이나 LP에 비해 4개 데이터에 대해서는 보다 좋은 결과를, 나머지 2개 데이터에 대해서는 동일한 결과를 얻었다.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
본 논문에서는 선박의 평블록을 조립하는 공장의 월/주간 일정계획을 수립하는 과정에서 계획의 정도를 향상시키기 위해 시뮬레이션을 적용하는 방안에 대해 다루고 있다. 조선 평블록 조립의 일정계획 수립은 표준 데이터를 근간으로 계획을 수립하므로 일정계획의 정도가 낮을 수 있다. 그리고 공장의 제반 여건 및 운영 방안을 일반적인 일정계획 기법에 반영하여 정도가 높은 일정계획을 수립하는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 시뮬레이션에서는 공장의 제반 여건을 상세하게 묘사 가능하고, 시뮬레이션 수행 후 해당 일정계획의 정도 및 여러 사항에 대해 많은 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수립된 일정계획에 대해 시뮬레이션을 통해 평가하고, 해당 일정계획의 문제점을 사전에 발견하여 조치함으로써 일정계획의 정도를 한층 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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