• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.9
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• pp.1063-1070
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• 2011

The manufacturing execution system (MES) for product production handles different production processes according to the product characteristics and different types of data according to the process being considered. For efficiently providing the data pertaining to production equipment to production systems such as the MES, data collection through the equipment interface is required for obtaining the production data pertaining to field equipment. In this paper, a method is proposed for collecting the production data through the equipment interface in order to collect the various types of production-equipment data from the field. The proposed method is applied to a real manufacturing system to verify its efficiency. A more powerful MES can be constructed with a data acquisition system that acquires the status data at the shop-floor level.

• Digital Contents
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• no.12 s.79
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• pp.28-29
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• 1999

데이터 마이닝을 통해 기업은 웹사이트상의 패턴을 의미 있는 정보로 종합해내고 인터넷 상의 고객들과 예상치를 이해하고 연관시킬수 있게 된다. 데이터와 웹이 제공하는 방대한 사업지식의 흐름에 근거한 웹 마이닝은 온라인 고객과의 관계를 생성하고 유지시키며 생산성 있는 온라인 상점의 최전선을 구축하는데 있어 결정적 열쇠가 되는 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.813-816
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• 2009

최근 정보통신 기술을 다양한 분야에 접목하여 융합 서비스를 제공하는 연구 및 개발이 진행되고 있다. 특히 농수산 분야에 RFID 기술을 이용하여 생산 이력 관리하거나 센서 네트워크를 적용하여 생산 환경의 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 습도, 온도, 이산화탄소, 조도 센서 등의 양돈 환경을 실시간 감시 응용을 개발하기 위해 지도 기반의 기본 시스템 구조, 데이터베이스 구조, 지도 및 센싱 데이터 도시 알고리즘 등을 제시한다. 이를 통해 각 양돈사에 설치된 센서 데이터를 지도 상에서 직접 현재의 양돈 환경이 상태를 확인하고, 각 시간대별, 센서별로 구분하여 실시간 센싱 데이터를 감시 할수 있다. 이 연구 결과는 돼지들이 성장할 수 있는 최적의 환경을 구축하고, 돼지의 생육에 투입되는 사료 등을 최소화하고 최적의 생육환경을 조성하여 생산성을 높이는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2007.04a
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• pp.229-234
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• 2007

반도체 산업에서 동일제품을 여러 라인에서 생산하는 것은 일반적이다. 모든 라인에서 생산된 제품의 품질수준의 동일 여부는 반도체 공정 계측데이터의 동일성 여부로 결정된다. 이러한 의사결정에 앞서 계측데이터를 생산하는 라인간 계측시스템의 동일성 검정은 필수적이다. 일반적인 두 집단의 동일성검정 방법은 동일시료를 두 집단에서 반복 측정하여 측정값의 차이를 비교하는 방법이다. 그러나, 반도체 계측특성은 동일시료를 반복 측정할 때, 물리적 영향 등에 의해 시료가 변화하여 반복측정이 난해한 특징을 가지고 있어 일반적인 반복측정 방식의 동일성 검정방법은 적합하지 않다. 본 연구에서는 반복측정이 난해한 반도체 계측 특성 하에서 가설검정을 이용한 라인간 계측 동일성 검정방법을 제시하고 실제 반도체 공정에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.512-515
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• 2006

This paper proposes the solution of compatibility problem between heterogeneous by converting automatically CAD data into proper data for the PCB board production process by using IC item information. This paper has a purpose of maximizing work efficiency with NC Programming automation and contributing to maximize productivity by NC program conversion of different Mounters and Mounter Data & Line Balance optimization.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.30-39
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• 2000

HLA/RTI 시뮬레이션기술은 미국 국방성이 중심이 되어 군사와 관련한 여러 분야에 적용하여 상당한 효과를 발휘하고 있다. 현재는 이를 산업체부문으로 도입을 위한 노력에 귀를 기울이고 있다. 향후 HLA/RTI 문제가 네트워크상에서 운영되는 분산시뮬레이션연구 및 응용분야에 적용하여 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 국내에는 이에 대한 이해와 연구가 아직 미미한 형편으로 초보단계에 있다. 본 연구에서는 현재 IEEE의 표준으로 진행되고 있는 HLA/RTI 개념을 소규모 생산시스템 시뮬레이션에 적용하여 사용 및 효율성에 대한 가능성을 검토하여 보았다. 생산시스템의 운영중 생성되거나 필요시 외부로부터 요구되는 데이터의 양은 상당히 규모가 커서 이들 데이터를 관리하기 위해서는 효율성 높은 공통의 네트워크 라이브러리가 필요하다. RTI는 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 라이브러리로서 본 연구에서 가정한 소규모 생산시스템에 적용해 본 결과, 운용면과 시스템개발관점에서 매우 효용있는 새로운 방법으로 판단되고 넓은 적용범위를 기대할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.6
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• pp.1458-1464
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• 2007

Today, domestic and foreign manufacturing industries have to cope with obsolescence of manufacturing equipment because the shifting market trends drive the rapid changes in the production process resulting in stressful operation. Quality control process for manufacturing and production involves a familiar step - when the production process is completed, every item is subjected to various routine tests to determine that it meets the minimum quality standards. Typically, when a faulty product is found, the production line has to be stopped and the current batch is marked for further inspected and exhaustive testing. In this research, we propose a quality monitoring system for productivity enhancement. Our approach aims to reduces the operational down time in the production line of a car-component factory. The proposed monitoring system for productivity enhancement is designed to collect the data through testing at each phase of the assembly line and uses predictive methods on the collected data to achieve early detection of faults in the production process and minimize the number of products in a faulty batch thus minimizing the losses incurred from defective products. More importantly, this system aims to forecast and proactively detect faults and activate warnings when they are detected thus minimizing items in the defective batch, reducing the damage to manufacturing equipment and ultimately reducing the operational downtime or the delay in the resumption of normal factory operation.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.2
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• pp.97-110
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• 2018

With the advent of the 4-th industrial revolution, manufacturing companies have increasing interests in the realization of smart manufacturing by utilizing their accumulated facilities data. However, most previous research dealt with the structured data such as sensor signals, and only a little focused on the unstructured data such as text, which actually comprises a large portion of the accumulated data. Therefore, we propose an association rule mining based facility error pattern extraction framework, where text data written by operators are analyzed. Specifically, phrases were extracted and utilized as a unit for text data analysis since a word, which normally used as a unit for text data analysis, is unable to deliver the technical meanings of facility errors. Performances of the proposed framework were evaluated by addressing a real-world case, and it is expected that the productivity of manufacturing companies will be enhanced by adopting the proposed framework.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2006.11a
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• pp.181-191
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• 2006

최근 많은 기업에서 전사적 자원관리 시스템의 보급이 활발히 이루어지고는 있으나, 해당 시스템의 기초데이터라 할 수 있는 생산실적의 수집에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 생산실적의 늦은 수집은 효율적 기업운영에 치명적이라 할 수 있으며, 이러한 이유로 실시간 생산실적을 수집하는 POP시스템의 도입이 해결방안으로 널리 구축 운용되고 있다. POP시스템의 구축 및 운용에 있어 가장 중요한 사항은 정확한 생산실적의 실시간 수집이라 할 수 있으나, 적지 않은 구축 기업들에서 몇 가지 요인들로 인한 신뢰할 수 없는 데이터의 수집으로 기업 경쟁력을 떨어뜨리는 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 분석하고 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하며, 실제로 적용된 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2006.11a
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• pp.422-426
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• 2006

Productivity is one of the very important index that measures efficiency of production activities in industry, enterprises and the building industry as well. None the less, the concept of construction productivity is not so clear that productivity management in the building industry have been performed by experience or intuition, productivity related data have not been analyzed through effective productivity management, because structured definition and classification of factors influencing construction productivity did not exist so that it has not been known what information explain each of them. In order to solve this problem, at first construction productivity and factors influencing construction productivity are defined and classified into three groups; (1)Project factors influencing construction productivity (2)Management factors influencing construction productivity (3)Activity factors influencing construction productivity. To find out relation between construction productivity and factors influencing construction productivity, a questionnaire survey for construction managers in the building industry has been conducted.