The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야와 정성적 분야 모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다. 분석 결과 선행 연구들에 비해 예측의 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 학습이 진행됨에 따라 예측의 자유도 역시 향상됨을 확인하였다.
산업의 발달에 따른 각종기기 장치들의 고속화, 소형화, 정밀화로 인해 고속 스핀들의 필요성은 점점 커지고 있다. 또한 공기동압베어링은 스테이지 모션에 대해서 무마찰 실현을 위해서 웨이퍼 생산용 광학 리소그래피 분야에도 적용된다. 공기동압베어링은 마찰에 의한 동력손실과 열 발생이 적어 고속회전에 유리하고 고정밀 회전이 가능하기 때문에 고속 고정밀 스핀들 시스템 및 하드 디스크 드라이브에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 축 하중 지지를 위해 헤링본 홈 형상을 가지는 공기동압베어링의 성능에 대한 수치해석을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 공기동압베어링을 제작하기 위해서 기존의 기계 가공방법과는 다른 비접촉식 초정밀 가공 방법인 마이크로 전기화학가공에 의한 방법으로 마이크로 그루브 가공을 수행하였고, 수치해석 프로그램을 이용하여 전극의 간극, 전해용액 농도, 가공시간 등 이론적인 수치를 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 블랙 아이스를 정확하게 인식하고 도로 노면 정보를 운전자에게 미리 알려줘서 속도를 제어하고 예방 조치를 취할 수 있도록 하기 위해 열화 도로 영상을 기반으로 블랙 아이스 검출하기 위해 lightweight 네트워크를 제안한다. 전이학습을 이용하여 블랙 아이스 인식 실험을 하였고, 블랙 아이스 인식의 정확도 향상을 위해 MobileNetV2 기반의 개선된 lightweight 네트워크를 개발하였다. 계산량을 줄이기 위해 Linear Bottleneck 및 Inverted Residuals를 활용하여 4개의 Bottleneck 그룹을 사용하고 모델의 인식률 향상을 위해 각 Bottleneck 그룹에 3×3 컨볼루션 레이어를 연결하여 지역적 특징 추출을 강화하고 특징 맵의 수를 늘렸다. 마지막으로 구축된 블랙 아이스 데이터 세트 대상으로 블랙 아이스 인식 실험을 진행하였으며, 제안된 모델은 블랙 아이스에 대해 99.07%의 정확한 인식률을 나타내었다.
항공기 제작 및 운송 기술 발달로 국내 항공산업은 비약적인 발전을 이루었으나, 항공안전 사고는 지속해서 발생하고 있다. 관리 감독기관에서는 위험기반 항공안전데이터를 기반으로 위해 요인과 위험도를 분류하고, 운송사업자별 안전 경향성 파악과 취약분야를 도출하여 사전점검을 수행함으로써 사건·사고를 사전 예방중에 있다. 그러나 자연어 형식으로 기술된 항공안전데이터의 휴먼 분류는 지식과 경험, 성향에 따라 서로 다른 분류 결과를 초래하고, 이벤트 내용의 의미 파악 및 분류를 위한 작업에 상당한 시간을 소요케 한다. 이에, 본 논문에서는 KoBERT 모델을 fine-tunning하고 5천 건 이상의 항공안전데이터를 기계학습 시켜 신규 데이터의 분류 값을 예측한 결과 79.2%의 정확성을 보였다. 그리고 유사 이벤트에 대해 동일한 결과 예측과 fail 된 데이터 중 일부는 휴먼 에러에 의한 오류임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 PDP 상판의 패턴결함을 검출하는 영상처리 알고리즘을 제안하고, 이를 실시간으로 처리하기 위한 영상처리 하드웨어의 구현을 나타낸다. 제안된 영상처리 알고리즘은 참조영상의 패턴간격을 이용하여 결함영상을 추출하는 알고리즘이며, 영상처리 시스템은 실시간 구조로 설계된 고속 영상처리 하드웨어와 여러 개의 영상처리 하드웨어 제어를 위한 데이터관리 및 시스템제어 하드웨어에로 나누어 구현하였다. 또한, 본 논문에서는 구현한 영상처리 시스템을 이용하여 실제 PDP 상판의 결함을 검사하는 실험 환경을 구성하여 패턴의 결함을 검사하는 실험을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘과 구현한 하드웨어의 우수성을 입증 하였다.
고무나 우레탄과 같은 고 탄성력을 이용하여 튜브를 임의의 형상으로 성형하는 고 탄성체 성형방법은 타 공정에 비해 높은 치수 정밀도와 생산 공정의 단축, 에너지 절감 등을 기대할 수 있는 차세대 성형기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 탄성체에 대한 소재 물성시험과 특성평가를 통해 고 탄성체 성형에 적합한 소재를 선정하고 시험으로 얻어진 응력-변형률을 이용하여 비선형 재료상수를 결정하여 성형해석에 필요한 물성 데이터를 확보하였다. 또한, 랙튜브에 대한 유한요소해석을 통해 탄성체의 두께변화에 따른 공정변수의 영향을 검토하였다.
불산 노출 평가를 위한 생체시료 중 불소 이온 분석을 위해서 초산완충용액을 사용한 이온선택전극(ISE: ion selective electrode) 분석법을 이용한 불소 이온 분석 방법을 제시하였다. MES-CyDTA 완충용액과 1회용 플라스틱 시험관을 사용함으로써 기존의 분석 방법에 비해 1/10의 시료를 사용하여 더 짧은 시간에 정확하고 정밀한 소변 중 불소 이온 분석이 가능하였다. 1.8-7.8 mg/L의 기지 시료에 대해 분석 방법의 정확도는 95-97.5%, 정밀도는 1.9-7.9%, 정량 한계는 0.1 mg/L였다. 이 방법을 불화수소 노출군 15명과 비노출군 12명의 소변 중 불소 이온 분석에 적용한 결과는 각각 $0.98{\pm}0.38mg/g$ creatinine, $0.59{\pm}0.30mg/g$ creatinine이었다.
신경망은 선형 시스템뿐만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾는 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.
섬유강화 복합재료는 열팽창 계수의 방향성을 갖고 있을 뿐만 아니라 제작과정 온도와 실제 사용온도 사이의 차이 때문에 필연적으로 열응력 효과를 받게 된다. 이러한 열응력에 의한 파손현상은 실제 항공우주산업에서의 응용이 증대되고 있는 두꺼운 복합 적층판의 경우에 더욱 현저한 현상으로 적층판의 역학적 기능 및 파단강도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 복잡한 재질로 구성되고 높은 세장비를 가진 블레이드 날개 구조의 차원축소 및 열 응력 복원 이론을 소개하고 3차원 유한요소모델과 비교결과를 통해 효율성과 정확성을 입증한다. 또한 차원을 축소한 모델링을 구성하고 복원이론를 이용하여 열적 환경에 적용된 복합재 보 단면의 열응력을 차원 복원하고 시각적으로 형상화하는 효율적인 복원해석 과정을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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