• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.201-204
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• 2007

본 논문은 소각재 재활용 모니터링 시스템 구현을 위한 에이전트 기반의 RFID 모델을 설계한다. RFID를 이용한 모니터링 시스템은 상태관리 에이전트, 위치관리 에이전트, 불량관리 에이전트, 상황관리 에이전트 등의 데이터 관리 에이전트를 이용해 데이터를 자동 관리하고, 대용량의 데이터를 처리하기 위해 대용량 데이터 처리 에이전트를 이용한다. 안정적인 소각재 재활용을 위한 에이전트 기반 데이터 모니터링 시스템의 개발은 산업체 전반에 걸쳐있는 기계화, 수작업화 된 공정을 실시간 자동화 공정으로 개발하는 획기적인 방법이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1060-1061
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• 2015

국내 공작기계 시장은 일본 화낙사 컨트롤러를 사용하는 비중이 80[%] 전후이며 그 비중이 높다고 할 수 있다. 최근, 기계가공 분야에서도 IoT(Internet of Thins) 환경을 도입하여 공장의 스마트화가 이루어지고 있다. 대부분의 공작기계를 소유하고 있는 산업현장에선 공작기계에 관한 모니터링 시스템에 대한 필요성을 인식하고 있으며, 공작기계의 가동률 체크 뿐만 아니라 가공패턴 및 가공시간 등을 견적서 자료로 활용하려하고 하고 있다. 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 가공기계 분야에도 ERP(Enterprise Resource Planning)시스템을 도입하여 생산 공정관리의 기초 데이터로 활용하고 있다. 이러한 생산 현장을 감안하여 공작기계에 대한 공정 모니터링 기능 및 스마트화가 무엇보 다 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화낙(fanuc)에서 제공하는 FOCAS 라이브러리를 활용하여 공작기계 가동률에 대한 체크가 가능하도록 Wi-Fi 기반의 데이터 전송 모듈을 개발하여 공작기계 모니터링에 필요한 소형의 통신모듈을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.4
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• pp.387-394
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• 2016

Today, hot rolled mill plant are currently operating 24 hours a day. The main processes of hot-rolled steel mill are Reheating Furnace, Roughing Mill, Fishing Mill and the Down Coiler. In the process checking over the thickness and width of rolled material, temperature control is an important factor. It is quite often the cause of the work breakdown and find a bad elements for product. After the shipping out the product, when a claim occurs requires an investigation. In each process of the conventional thickness gauge, width, and thermometer. Operation by an independent data acquisition and this monitoring is problematic and straining of the operator. The monitoring process the data of each function and incorporate monitoring results can also check future work. The installation of this system will improve our efficiency and productivity. In the rolling process by developing more efficient operating quality monitoring system, this will be made possible.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.14-17
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• 2010

반도체 공정 과정에서 설비의 효율의 높이고 생산성 향상을 도모하며 라인의 품질 사고 방지를 위하여 공정 진행 과정을 실시간으로 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 반도체 공정의 전반적인 작업현황을 실시간으로 파악하고 비정상적인 상황이 발생하는 경우 즉각적으로 대응하기 위해 생산현장의 임베디드 PC들과 통신하여 공정 처리 데이터를 저장하고 이상 발생과 이력 정보 등을 제공하는 웹기반 모니터링시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 작업라인의 현황을 실시간으로 파악하는 온라인 시스템을 구축하여 인력의 고도화를 도모하고 기업의 생산성 증대와 제품의 품질 향상에 기여하는 것이다.

• KSBB Journal
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• v.22 no.2
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• pp.84-90
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• 2007

Trehalose is non-reducing disaccharide which is found in bacteria, fungi, plants and insects. Trehalose has been determined by several analysis methods. To monitor the concentrations of trehalose in a process, enzymatic methods have more advantage over others, e.g. more specific. In this work, trehalase was immobilized on VA-epoxy polymer and applied to FIA systems. The behaviours of these FIA systems were characterized and used to monitor the trehalose concentrations. Use of optical detection technique was chosen for trehalose-FIA system. On-line monitoring data and off-line data were measured by HPLC.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.737-745
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• 2008

Recent developments of process and measurement technology bring much interest to the online monitoring of process operations such as milling, grinding, broaching, etc. The objective of online monitoring systems is to detect process changes as early as possible. This is helpful in protecting facilities against unexpected failures and then preventing unnecessary loss. This paper investigates, when the process monitoring data are obtained as a profile, the monitoring performances of a statistical $T^2$-statistic and a feedforward neural network by using a wavelet transform. Numerical experiments using cutting force data presented by Axinte show that the proposed wavelet based $T^2$-test has an acceptable power in detecting profile changes. However, its operating characteristic is very sensitive to autocorrelation. On the contrary, compared with $T^2$-test, the neural network has more stable performance in the presence of autocorrelation. This indicates that an adaptive feature to analyze noises should be incorporated into the wavelet based $T^2$-test.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.2
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• pp.191-207
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• 2024

Many studies have been conducted to quickly detect out-of-control situations in autocorrelated processes. The most traditionally used method is a residual control chart, which uses residuals calculated from a fitted time series model. However, many procedures for monitoring autocorrelated processes using statistical learning methods have recently been proposed. In this paper, we propose a monitoring procedure using the latent vector of LSTM Autoencoder, a deep learning-based unsupervised learning method. We compare the performance of this procedure with the LSTM Autoencoder procedure based on the reconstruction error, the RNN classification procedure, and the residual charting procedure through simulation studies. Simulation results show that the performance of the proposed procedure and the RNN classification procedure are similar, but the proposed procedure has the advantage of being useful in processes where sufficient out-of-control data cannot be obtained, because it does not require out-of-control data for training.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.960-967
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• 2002

SPC와 EPC의 통합은 연속공정산업에서 성공적으로 사용되고 있다고 널리 인식되어 있다. 그러나, 이산적인 부품 제조공정의 모니터링과 연속 생산공정 모니터링 양쪽 모두를 포함하는 하이브리드(hybrid)산업에서의 이들 기법을 적용하기 위해서는 샘플링비율, 고장감지, 실시간 보정과 공정통제 등에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPC와 EPCD의 차이를 비교분석하고, 하이브리드 산업에서 SPC와 EPC를 성공적으로 통합하여 제품공정품질관리에 적용하는 사례연구를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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• 2005.10a
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• pp.410-416
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• 2005

생물학적 통풍법은 유류오염 지역에 자주 적용되는 정화공법이다. 이 과정은 지중에 산소를 충분히 공급함으로서 토착 미생물에 의한 오염성분의 분해를 가능하게 한다. 따라서 이 공법의 적용시 공정진행에 따른 공법의 효율성 분석과 장기적인 정화효율 예측을 위한 지중 가스성분의 모니터링 시스템 도입이 매우 중요하다. 그러나 우리나라에서는 아직 그 적용사례가 보고된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 토양가스 성분의 변화를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하여 적용한 사례를 시스템의 구성과 측정방법, 관측결과를 중심으로 소개하였다. 현장적용 결과는 토양가스 모니터링 시스템은 운용 시작 후 6개월동안 센서나 측정장비에서 문제가 발생되지 않았으며, 공정관리를 위한 공법효율성 분석에 필요한 자료를 지속적으로 제공하고 있다.

• Food Industry
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• s.219
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• pp.24-60
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• 2011

${\bigcirc}$ 본 업소는 수산물가공품(냉동어류, 냉동연체류, 조미가공품)을 생산하는 식품제조 가공업소로서 총 5명의 인원이 수산물가공품 8개 제품을 생산하여 매출액은(약 00원)이며 주로 집단급식소에 판매하고 있다. ${\bigcirc}$ 본 업소의 수산물가공품은 냉동생선 해동(또는 냉장생선 이용), 전처리(냉장제거 등) 이후 세척 후 급냉하여 포장하거나(냉동어류 및 냉동연체류) 가열 후 포장하여 급냉하는(조미가공품) 공정을 거쳐 생산된 제품으로 원료 취급과정에서의 오염이나 불충분한 가열, 교차오염 등으로 식중독균(병원성대장균, 황색포도상구균 등)과 원료 및 제조과정에서 이물(금속 등)이 혼입할수 있으며, ${\bigcirc}$ 이로 안한 주요클레임 발생사례는 최근 3년간 관계당국으로부터 대장균군 검출 3건, 소비자클레임 2건이 있었다. - 연도별 주요 클레임내용은 '08년도에는 대장균군 검출 3건, '09년도 냉동어류에서 날벌레 이물 검출 1건, '10년도에는 냉동연체류에서 철수세미 1건 이었다. ${\bigcirc}$ 이러한 위해발생을 사전에 예방하기 위해 중점관리해야 하는 공정은 세척공정(냉동어류 및 냉동연제류) 및 가열공정(조미가공품)으로 판단되며, 금속 등의 이물 혼입 또한 중점적으로 관리할 필요성이 있다. ${\bigcirc}$ 본 업소에서 생산하는 냉동어류 및 냉동연체류는 세척공정에서 세척시간과 세척수량, 원물량을 각각 설정하여 CCP 1로 관리하고 2시간마다 모니터링하고 있으며, ${\bigcirc}$ 조미가공품은 가열온도와 시간을 각각 설정하여 CCP 2로 관리하고 있으며, 품온이 $85^{\circ}C$이상 유지할수 있도록 2시간마다 모니터링하고 한계기준 이별여부를 기록하도록 하고 있다. ${\bigcirc}$ 또한 금속검출공정을 CCP 2로 관리하여 2mm${\varphi}$ 이상의 금속이물 혼입여부를 상시 확인하고 있으며, 금속검출기가 정상 작동여부를 4시간마다 모니터링하고 기록하도록 하고 있다. ${\bigcirc}$ 종합적인 공정 및 일반위생관리를 위해 개인위생 상태 냉동 냉장고 온도 확인 등 총 29개 항목에 대하여 정기적 점검(매일 17 주간 4 월간 4 분기 1, 연간 3)을 실시하고 있으며, ${\bigcirc}$ 따라서 지속적인 모니터링을 통해 미흡사항의 원인으로 파악하고 문제점 제거를 위해 체계적이고 지속적인 관리가 필요하다.