• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2005

In the semiconductor manufacturing, yield enhancement is an urgent issue. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. Reviewing wafer level and composite lot level yield patterns has always been an effective way of identifying yield inhibitors and driving process improvement. This process is very time consuming and as such generally occurs only when the overall yield of a device has dropped significantly enough to warrant investigation. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map.

• 전기학회논문지
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• 제65권2호
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• pp.304-310
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• 2016

This paper proposes a fault diagnosis method for an open-fault in inverter driving five-phase induction motor. The five-phase induction motor has a high output torque and small torque ripple in comparison to three-phase. The best advantage of the five-phase induction motor is fault diagnosis and tolerant control using redundancy of phases. This paper uses an inverter as a power converter for driving a five-phase induction motor. If a switch of inverter occurs to the open-fault, this problem is the influence on the output current and output torque. To solve this problem, there is need of an accurate diagnosis and fault switch distinction. Therefore, this paper propose a fault detection method of the open-fault switches for the fault diagnosis. First, analyzing the pattern for the open-circuit fault of one phase. next, analyzing the pattern for the open-circuit fault of each inverter switches. Through the pattern analysis, It defines the scope of each of the failure switch. Thereafter, By using an algorithm that proposes to perform a fault diagnosis method. The proposed algorithm is verified from the experiment with the 1.5 kW five-phase induction motor.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.111-122
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• 2013

PURPOSES : The purpose of this system (Rear Lighting System) is to provide illumination for the driver to operate the commercial vehicle safely after dark in highway, to increase the conspicuity of the vehicle, and especially be suggesting the finest observable improvement method, depending on color and pattern of rear lighting system of truck for midnight highway traffic. METHODS : Rear lightning system as an improving way for forward commercial vehicles lighting the securing sight from human factors and the surrounding environment in midnight driving. For this one, basic materials were collected from the data analysis about many types of problems, and filed investigation for establishing Driving Simulator. also taking statistic test to human volunteers after finding recognizable distance of them. RESULTS : As a result, color with the highest visuality is amber followed by green-red-blue as in order for all road types. Especially almost no difference is found between red and green, also when the light is turn off, recognizable distances is wide difference compared to turn on the light. One more thing about study per pattern, upper and entire lighting have similar recognizable distances, but under lighting shows short distance with difficulty securing sight from medians. And straight section shows similar recognizable distances. By finding visuality improvement method depending on color and pattern of supplement taillight, it is expected to suggest quantitative judgement standard for introducing regulation and improvement of supplement taillight. CONCLUSIONS : Night time vehicle conspicuity to the rear is provided by rear position lamps. this study is showed that the color of light ramp is not important to be safe driving, most important is to turn on the light, recognizable distances is big different compared to turn off the rear light, so when the drivng dark in highway, have to turn on the light for reducing risk.

• 한국정밀공학회지
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• 제29권10호
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• pp.1149-1156
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• 2012

In this study, we proposed the most efficient driving posture based on the analysis of quantitative muscular strength and fatigue degree according to posture. Since driving include complicated actions required by a variety of ability and cause by extremes concentration or strain, drivers tend to feel tired easily. However, drivers can't recognize the fatigue degree by themselves. Moreover, the method for measuring the quantitative fatigue degree exactly is quite difficult to be secured. 9 professional bus drivers were participated. We analyzed the quantitative legs' muscular strength when operating each pedal. And then we also analyzed the muscular strength and muscular fatigue degree according to driving pattern during bus driving. Therefore, we suggested the most efficient driving posture.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.74-87
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• 2020

과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집·운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.53-58
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• 2003

Wear debris can be collected from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the fiction condition of the interacting materials from which the wear particles originated in lubricated machinery. But in order to predict and estimate working conditions, it is need to analyze the shape characteristics of wear debris and to identify. Therefore, if the shape characteristics of wear debris is identified by computer image analysis and the neural network, The four parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction. It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We resented how the neural network recognize wear debris on driving condition.

• 대한교통학회지
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• 제30권4호
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• pp.43-59
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• 2012

본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 도로 Infra 기반의 정보제공수단을 통해 전방 도로교통상태정보 및 안전정보를 다수의 운전자에게 공통적으로 제공하여 네트워크 차원의 안전운행을 유도할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 기존의 델리네이터에서 위험도 등급에 따라 색깔을 달리해 표출하는 기능을 추가한 장비를 스마트 델리네이터(Smart Delineator)로 명명하였다. 스마트 델리네이터는 기존의 델리네이터의 기능과 같은 선형정보 제공 기능 뿐만 아니라, 시시각각 변화하는 도로교통 상황정보 및 노면 상태정보를 실시간으로 제공받아 전방 도로교통상황에 대해 제공된 경고정보를 운전자가 직관적으로 인지하고 이를 수용하여 충분한 여유거리와 시간을 갖고 대응할 수 있도록 안전정보를 제공하는 시설물이다. 운전자의 안전운전 유도에 미치는 영향을 살펴보고자 도로 주행 시뮬레이터를 이용한 모의 시뮬레이션 평가 결과와 만족도 설문조사를 통해 안전운전 유도 효과를 도출해 보았다. 도로 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 반응 평가 결과 스마트 델리네이터는 이벤트 발생 위치에 대한 판단이 가능하며, 사전에 규정된 위험도 등급에 따른 통행속도 감소율 또는 권장속도에 따라 운전자들의 행동을 유도하는 효과가 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.385-391
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• 2023

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.174-183
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• 2005

A train driving requires to n the fixed distance within given time, and it is desirable to consume low energy if necessary. Reducing energy consumption depends on the train operation modes by either manual or automatic operation. In this article, an operation to reduce energy consumption by changing modes of train operation by a driver without changing the train operation requirement is investigated. The powering model, braking model and consumed energy calculation model are developed, then simulated by using a Matlab software. The accuracy of the train dynamic model established by the simulations is verified by comparing with the real experimental data. Several simulations by various operations in the real track are executed, then the desirable pattern of train driving is found.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.