• 전기저널
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• 7호통권163호
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• pp.54-59
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• 1990

• 안전기술
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• 제148호
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• pp.20-21
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• 2010

• 한국CDE학회지
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• 제21권1호
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• pp.30-31
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• 2015

• 안전기술
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• 66호
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• pp.70-73
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• 2003

• 안전기술
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• 97호
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• pp.64-67
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• 2006

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.51-57
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• 2001

다품종 소량 생산으로 제조 업체의 전산 업무 관리가 매우 복잡해지고 있고, 전산 시스템이 급속히 변하며 환경이 복잡해지고 있으며. 전산에 입력해야 할 데이터들은 많아지고 있다 그래서 제조 업체의 근태 및 입출고 전표, 작업 일보 데이터를 사람이 일일이 입력하기엔 많은 전산 단말기와 용량이 큰 시스템을 요구하고 있으며, 현장 데이터의 실시간 처리 및 확인이 어려운 상태이다. 본 논문에서 제안된 P.O.P(Point Of Production) 단말기를 이용한 생산통신관리 시스템은 제조 업체 현장에 P.O.P 단말기를 설치하여 현장에서 일어나는 모든 입출고 및 생산 데이터를 생산 시점에서 입력 할 수 있는 기능을 가진 시스템을 설계하고 구현한다.

• 대한조선학회지
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• 제50권2호
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• pp.17-19
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• 2013

조선소에서 현재 활용하고 있는 생산계획시스템, 실행계획 시스템 및 안전관리시스템 등은 Web Base 혹은 Client Server Base application으로 구현이 되어 있다. 이러한 시스템들은 계획과 현장 상황의 불일치, 현장 돌발 상황에 대한 시스템적 해결 방안 부재, 현장 담당자 Know-how에 의한 작업 절차 변경 반영의 어려움과 같은 더 생산적일 수 있는 부분에 대한 대처가 부족하다는 것에 대한 해결 방안으로 Mobile 기반 클라우드 컴퓨팅을 활용한 조선 생산 실행 시스템에 대한 소개를 하려고 한다.

• 안전기술
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• 제194호
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• pp.16-17
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• 2014

광양제칠소 내에서 슬라브, 코일 등의 운송작업을 전문으로 하는 성암산업(주)은 중소기업을 의심케 할 정도로 체계적인 안전보건활동을 펼치고 있는 곳이다. 안전보건 전담 인원을 3명이나 배치한 것은 물론 안전을 기업경영의 핵심요소로 인식하고 다양한 안전보건활동을 펼쳐나가고 있는 것이다. 이 같은 안전경영의 중심에는 한승훈 대표 이사가 있다. 한 대표이사는 성암산업(주)에 취임한 후 바로 현장 속으로 들어가 근로자와 함께 현장밀착형 안전관리를 전개해나갔다. 그 결과 국내 내로라하는 기업들이 최고의 안전사업장이라는 명예를 걸고 치열한 경합을 벌였던 '2013년도 안전경영대상'에서 종합대상을 차지하는 영예를 얻었다. 안전경영으로 무재해 현장을 조성하고 있는 한승훈 대표이사를 만나봤다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.237-244
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• 2016

모르타르를 포함한 건설재료의 작업성은 시공 품질을 결정짓는 중요한 요소 중 하나이다. 콘크리트 등 건설재료의 작업성을 정량적으로 표현할 수 있는 레올로지 특성은 상용화된 레오미터를 통해 측정할 수 있지만, 경제적 또는 공간적 제약으로 인해 실제 시공현장에서의 사용에는 한계가 있다. 많은 건설현장에서는 콘크리트 또는 모르타르의 작업성을 평가하기 위해 슬럼프 플로 시험 등을 통해 정성적으로 재료의 시공성능을 평가하고 있다. 이 논문에서는 시공현장에서 간편하게 모르타르의 레올로지 특성을 측정할 수 있는 채널 플로 시험과 레올로지 특성과의 상관관계식을 제안하고자 한다. 이를 위해서 VOF기법을 이용한 유동 해석을 진행하였으며, 유동 시뮬레이션 결과를 로그함수 모델로 일반화하여 채널 플로 길이와 정지시간을 데이터베이스화 하였다. 수립된 데이터베이스를 기준으로 최소 자승법을 이용한 회귀분석을 진행하였고, 결과적으로 6개의 매개변수로 구성된 모르타르의 채널 플로 시험 결과와 레올로지 특성의 상관관계식을 도출하였다. 또한, 상용 레오미터로 측정한 레올로지 특성과 채널 플로 실험결과로부터 예측된 레올로지 특성을 비교검증 함으로써 제안된 상관관계식의 현장적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2037-2042
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• 2017

스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.