• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.8 no.4
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• pp.119-127
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• 2007

Cost and Schedule is the most important information, and how efficiently manage this information is the key issue for Construction Project Management. Domestically, systematic scheduling method such as CPM network is not only used widely but integration of time and cost information also is. In order to effectively integrate and use the time and cost information, it is suggested that WBS(Work Breakdown Structure) based QDB(Quantity Database) should be generated from the design phase and, WBS and QDB related system tool should be supported. It could be helpful to relate and integrate other construction project information.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.297-298
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• 2015

반도체 제조 및 FPD제조 공정 중 WAFER 및 GLASS 제품의 상태를 직접적으로 관리하는 기술로서 기존에 널리 사용하고 있는 방법은 CHAMBER의 온도나 상태 등의 설비 컨디션 상태를 관리 모니터링 하는 것이다. 반도체 제조의 공정비용을 최소화하기 위하여 기존 방법과 달리 WAFER 및 GLASS의 온도 상태 등을 직접적으로 모니터링 하는 시스템으로 반도체 FPD제조 공정 중 장비의 개별 특성에 따라 제품의 공정 편차로 인해 발생되는 공정불량을 실시간으로 모니터링함으로서 불량을 최소화 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.355-357
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• 2001

TFRC(TCF-friendly Rate Control) 혼잡제어는 연속적인 재생을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 위한 TCP-friendly 알고리즘이다. 이러한 TCP-friendly 알고리즘의 성능을 결정하는 가장 중요한 요인으로 기존 TCP 혼잡제어 알고리즘을 이용하는 트래픽과의 전송대역폭에 대한 공정성(fairness)이다. TFRC 혼잡제어 알고리즘에서는 이러한 공정성을 만족시키기 위하여 TCP를 모델링한 식에 의하여 전송률을 결정한다. 그러나 TFRC 혼잡제어는 혼잡이 심한 네트워크 상황에서는 공정성이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어알고리즘의 전송률 결정방법의 개선을 통하여, 높은 손실률을 보이는 혼잡한 네트워크상황에서 공정성이 떨어지는 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.195-207
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• 1997

산업생산 공정의 많은 과정이 종래에는 주로 기술자와 운전자와 조업지식과 경험에 의존하고 있다. 그러나 전산화를 통해서 이러한 기술을 체계적으로 축적할 수 있게 되었지만, 공정상의 모니터링 시스템은 잦은 공정의 변경으로 재구성에는 상당한 노력이 들어간다.물론, 객체 지향언어를 이용하면 좀더 노력을 줄이고 용이하게 할 수는 있다. 그러나, 재 컴파일과 재구성에 시간이 필요이상으로 들어간다. 본 논문은 객체지향기술의 한 형태인 OLE 활용기술 중 OCX를 이용하여 구성요소의 변경측면의 유지 보수에서 상당한 효과서을 확보하였다. 이로 인한 생산 산업에 경쟁력을 확보하도록 산업생산공정의 모니터링 시스템 개발과 구축을 목표로 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1088-1098
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• 2000

제어 루프는 입력 값들만으로써는 정확한 출력 값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 프레인웍을 포인트 클래스를 기본 단위로하여 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화 함으로써 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게(flexible) 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이 본 논문의 핵심이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.626-628
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• 1999

제어 루트는 입력값들 만으로써 정확한 출력값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 소프트웨어를 재사용성이 높은 객체지향 프레임웍으로 설계, 구현한 사례를 기술한다. 본 논문의 제어 로프 프레임웍은 포인트 클래스를 기본 단위로 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화하여 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 본 논문의 핵심은 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.65-66
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• 2021

본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.886-891
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• 2007

All sorts of technique for schedule progress management is being developed recently. These can change and develop the abstractive concept model to a detailed model that describes the visual 3D image about a schedule plan. but, this technique is troublesome, because this requires the handwork by means of connection between 3D-CAD and scheduling Program. In this study, the process of real-time schedule progress control system using the integrated database by 3D-CAD object information system and schedule module is presented. This study present the process of a schedule progress management using IDEF0 model, and the process of real-time schedule progress management using RFID system. Through this study, we want to realize the rapid generation of estimated schedule information and to simulate and analyze actual schedule information by real-time.