워크플로우에서 임계 경로의 개념은 워크플로우 자원 및 시간 관리 등과 같이 워크플로우의 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다는 면에서 중요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 임계 경로에 대한 연구가 많이 이루어지지 않았다. 이는 워크플로우에서의 제어 흐름 구조는 기존의 전형적인 그래프 혹은 네트워크 보다 더 복잡한 구조를 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 복잡한 업무 흐름을 워크플로우로 표현할 수 있도록 지원하는 다양한 워크플로우 제어 구성 자들을 정의한다. 그리고 이를 기반으로 정의된 구조적 워크플로우 스키마에서 임계 경로를 결정하는 방법을 제안한다.
We describe a new optical-type guide sensor for AGV. It is robust the disturbance of the light. The developed optical-type guide sensor is very useful in the clean room environment where the light disturbance is very critical through the hole on the surface of the floor.
본 연구에서는 수동, 능동, 반능동 및 복합 시스템과 같은 다양한 제어시스템의 효율성을 미국토목학회에서 제시한 지진하중을 받는 첫번째 벤치 마크 사장교을 이용해 조사하였다. 이 벤치마크 문제는 2003년 완공 예정으로 미국 Mississippi주에 건설중인 Bill Emerson Memorial교를 대상 구조물로 고려하였다. Bill Emerson Memorial 교는 New Madrid 지진구역에 위치하고 Wississippi 강을 횡단하는 주요 교량이라는 점 때문에 설계 단계에서부터 내진설계가 고려되었다. 사장교의 상세한 설계도면에 기초해 교량의 복잡한 거동을 나타낼 수 있는 3차원 선형모델과 각 제어시스템의 성능을 평가하기 위한 18개의 평가기준이 개발되었다. 본 연구에서는 네 종류의 수동제어 시스템, 한 종류의 능동제어 시스템, 두 종류의 반능동제어 시스템 밑 세 종류의 복합제어 시스템이 고려되었다. 수치해석 결과 모든 제어시스템은 지진하중을 받는 벤치마크 사장교의 응답을 감소시켰다. 그러나, 수동제어 시스템의 경우에는 뛰어난 제어성능을 얻기 위해서 다른 제어시스템에 비해 커다란 제어력을 필요로했다. 강인성에 관한 수지해석 결과에 따르면, 수동, 반능동 및 복합제어 시스템이 구조물 강성의 불확실성에 대해 강인함을 보였다. 따라서, 반능동 및 복합제어 시스템이 토목구조물과 같은 대형구조물의 실제 적용에 보다 적절하다.
This paper describes the application of a model-based system design method critical to complex intelligent systems, PSARE, to a welding robot development to define its top level architecture. The PSARE model consists of requirement model which describes the core processes(function) of the system, enhanced requirement model which adds technology specific processes to requirement model and allocates them to architecture model, and architecture model which describes the structure and interfaces and flows of the modules of the system. This paper focuses on the detailed procedure and method rather than the detailed domain model of the welding robot. In this study, only the top level architecture of a welding robot was defined using the PSARE method. However, the method can be repeatedly applied to the lower level architecture of the robot until the process which the robot should perform can be clearly defined. The enhanced data flow diagram in this model separates technology independent processes and technology specific processes. This approach will provide a useful base not only for improvement of a class of welding robots but also for development of increasingly complex intelligent real-time systems.
This exploratory study addressed the issue of effective EUC management, based on the sociotechnical theory. Extensive literature review gave birth to a set of critical success factors in EUC. With those factors, a basic EUC model was developed. Then the model was tested in the domestic industry to find its validity. It was also attemped to develop a structural equation model in which critical factors for sucessful implementation of EUC are arranged by the result of empirical survey. In the final model, technical support, computer experience, user control, and top management support were included as exogenous factors. Thses contructs were found to influence directly or indirectly three endogenous factors, user satisfaction, computer use, and performance.
Because sampling interval for data collection tends to be short compared with the overall processing time, in chemical process, instrumental process related tanks or furnace collected data have a significant autocorrelation. Insufficient control technique and frequent control actions cause unstable condition of the process. Traditional control charts which were developed based on iid (independently and identically distributed) among data cannot be applied on the existence of autocorrelation. Also unstable process is difficult to identity or diagnose. Because large-scale process has a lot of measurable variables and multi-step-structures among data, it is difficult to find relation between measurable variables and nonconformity. In this paper, we suggested an appicable model to diagnose the process and to find relation between measurable variables (CTQ) and nonconformity in the process having autocorrelation, unstable condition frequently, a lot of measurable variables, and multi-step-structure. And we applied this model to real process, to verify that the process engineers could easily and effectively diagnose the process and control the nonconformity.
In this paper, an algorithm is proposed to detect the malfunction of plasma-etching characteristics using EPD signal trajectories. EPD signal trajectories offer many information on plasma-etching process state, so they must be considered as the most important data sets to predict the wafer states in plasma-etching process. A recent work has shown that EPD signal trajectories were successfully incorporated into process modeling through critical parameter extraction, but this method consumes much effort and time. So Principal component analysis(PCA) can be applied. PCA is the linear transformation algorithm which converts correlated high-dimensional data sets to uncorrelated low-dimensional data sets. Based on this reason neural network model can improve its performance and convergence speed when it uses the features which are extracted from raw EPD signals by PCA. Wafer-state variables, Critical Dimension(CD) and uniformity can be estimated by simulation using neural network model into which EPD signals are incorporated. After CD and uniformity values are predicted, proposed algorithm determines whether malfunction values are produced or not. If malfunction values arise, the etching process is stopped immediately. As a result, through simulation, we can keep the abnormal state of etching process from propagating into the next run. All the procedures of this algorithm can be performed on-line, i.e. wafer to wafer.
Digital input and output modules are widely used to connect digital sensors and actuators to automation systems. Digital I/O modules provide flexible connectivity extension to numerous sensors and actuators and protect systems from high voltages and currents by isolation. Components in digital I/O modules are inevitably affected by operating and environmental conditions, such as high voltage, high current, high temperature, and temperature cycling. Because digital I/O modules transfer signals or isolate the systems from unexpected voltage and current transients, their failures may result in signal transmission failures and damages to sensitive circuitry leading to system malfunction and system shutdown. In this study, the lifetime of optocouplers, one of the critical components in digital I/O modules, was predicted using Bayesian tracking approaches. Accelerated degradation tests were conducted for collecting the critical performance parameter of optocouplers, current transfer ratio (CTR), during their lifetime. Bayesian tracking approaches, including extended Kalman filter and particle filter, were applied to predict the failure. The performance of each prognostic algorithm was then compared using accuracy and robustness-based performance metrics.
Material flow control (MFC) is a kind of operational policy to control of the movement of raw materials, components, and products through the manufacturing lines. It is very important because it varies throughput, line cycle time, and work-in-process (WIP) under the same manufacturing environments. MFC can be largely categorized into three types such as Push, Pull, and Hybrid. In this paper, we set various manufacturing environments to compare five existing MFC mechanisms: Push, Pull, and Hybrid (CONWIP, Gated MaxWIP, Critical WIP Loops, etc). Three manufacturing environments, manufacturing policies (make to stock and make to order), demand (low, medium, high), and line balancing (balanced, unbalanced, and highly unbalanced) are considered. The MFCs are compared in the point of the five functional efficiencies and the proposed compounded efficiency. The simulation results shows that the Push is superior in the functional efficiency and GMWIP is superior in the compounded efficiency.
In this paper, a 4-wheel vehicle model including the effects of tire slip was considered, along with variable parameter sliding control, in order to improve the performance of the vehicle longitudinal response. The variable sliding parameter is made to be proportional to the square root of the pressure derivative at the wheel, in order to compensate for large pressure changes in the brake cylinder. A typical tire force-relative slip curve for dry road conditions was used to generate an analytical tire force-relative slip function, and an antilock sliding control process based on the analytical tire force-relative slip function was used. A retrofitted brake system, with the pushrod force as the end control parameter, was employed, and an average decay function was used to suppress the simulation oscillations. The simulation results indicate that the velocity and spacing errors were slightly larger than those obtained when the wheel slip effect was not considered, that the spacing errors of the lead and follower were insensitive to the adhesion coefficient up to the critical wheel slip value, and that the limit for the antilock control under non-constant adhesion road conditions was determined by the minimum value of the equivalent adhesion coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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