본 사례는 Crossover Utility Vehicle (CUV)의 선구자인 기아자동차 SOUL이 혁신적인 제품전략을 통하여 어떻게 새로운 시장을 개척하였는지를 분석하고 있다. 지금까지 대부분의 자동차 제조업체들은 전통적인 시장세분화 기준에 치중하여, 여러 소비자 계층들을 동시에 만족시킬 수 있는 신제품 개발의 기회를 놓치고 있었다. 기아자동차 SOUL은 여러 소비자 계층을 만족시킬 수 있는 제품에 대한 기회를 포착하고, 기존 소비자 계층별 가치를 통합적으로 제공하여 새로운 시장을 열었다. 본 사례는 포화상태에 있는 자동차 산업에서 혁신적인 제품전략을 통해 신시장을 개척하는 과정을 잘 보여주고 있다. 기아자동차 SOUL의 혁신적 제품전략을 크게 디자인 혁신, CUV 시장 개척, 고객을 위한 맞춤서비스 제공, 그리고 기능 혁신의 4가지 축으로 설명하고 있다. 기아자동차 SOUL의 혁신적인 제품전략은 블루오션 개척을 계획하고 있는 많은 기업에게 의미 있는 시사점을 제공해 준다.
Jeongtae Kim;Insung Park;Gwantae Kim;Myunghwan Sohn;Sanghoon Lee;Arim Byun;Jin-sil Choi;Taekyu Kim;Hongsoo Ha
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제25권4호
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pp.60-64
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2023
The manufacturing process of antibody drugs comprises two main stages: the upstream process for antibody cultivation and the downstream process for antibody extraction. The domestic bio industry has excellent technology for the upstream process. However, it relies on the technology of foreign countries to execute downstream process such as affinity chromatography. Furthermore, there are no domestic companies capable of producing the equipment for affinity chromatography. High gradient magnetic separation technology using a high temperature superconducting magnet as a novel antibody separation and purification technology is introduced to substitute for the traditional technology of affinity chromatography. A specially designed magnetic filter was equipped in the bore of the superconducting magnet enabling the continuous magnetic separation of nano-sized paramagnetic beads that can be used as affinity magnetic nano beads for antibodies. To optimize the magnetic filter that captures superparamagnetic nanoparticles effectively, various shapes and materials were examined for the magnetic filter. The result of magnetic separation experiments show that the maximum separation and recovery ratio of superparamagnetic nanoparticles are 99.2 %, and 99.07 %, respectively under magnetic field (3 T) and flow rate (600 litter/hr).
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.
Recently, fan out wafer level packaging, which enables high integration, miniaturization, and low cost, is being rapidly applied in the semiconductor industry. In particular, FOWLP is attracting attention in the mobile and Internet of Things fields, and is recognized as a core technology that will lead to technological advancements such as 5G, self-driving cars, and artificial intelligence in the future. However, as chip density and package size within the package increase, FOWLP warpage is emerging as a major problem. These problems have a direct impact on the reliability and electrical performance of semiconductor products, and in particular, cause defects such as vacuum leakage in the manufacturing process or lack of focus in the photolithography process, so technical demands for solving them are increasing. In this paper, warpage simulation according to the thickness of FOWLP material was performed using finite element analysis. The thickness range was based on the history of similar packages, and as a factor causing warpage, the curing temperature of the materials undergoing the curing process was applied and the difference in deformation due to the difference in thermal expansion coefficient between materials was used. At this time, the stacking order was reflected to reproduce warpage behavior similar to reality. After performing finite element analysis, the influence of each variable on causing warpage was defined, and based on this, it was confirmed that warpage was controlled as intended through design modifications.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.348-369
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2024
With the advancement of Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT), manufacturing increasingly seeks automation and intelligence. Temperature and vibration monitoring are essential for machinery health. Traditional abnormal state detection methodologies often overlook the intricate frequency characteristics inherent in vibration time series and are susceptible to erroneously reconstructing temperature abnormalities due to the highly similar waveforms. To address these limitations, we introduce synergistic, end-to-end, unsupervised Frequency-Time Domain Memory-Enhanced Autoencoders (FTD-MAE) capable of identifying abnormalities in both temperature and vibration datasets. This model is adept at accommodating time series with variable frequency complexities and mitigates the risk of overgeneralization. Initially, the frequency domain encoder processes the spectrogram generated through Short-Time Fourier Transform (STFT), while the time domain encoder interprets the raw time series. This results in two disparate sets of latent representations. Subsequently, these are subjected to a memory mechanism and a limiting function, which numerically constrain each memory term. These processed terms are then amalgamated to create two unified, novel representations that the decoder leverages to produce reconstructed samples. Furthermore, the model employs Spectral Entropy to dynamically assess the frequency complexity of the time series, which, in turn, calibrates the weightage attributed to the loss functions of the individual branches, thereby generating definitive abnormal scores. Through extensive experiments, FTD-MAE achieved an average ACC and F1 of 0.9826 and 0.9808 on the CMHS and CWRU datasets, respectively. Compared to the best representative model, the ACC increased by 0.2114 and the F1 by 0.1876.
With the increasing global interest in carbon neutrality, the automotive industry is also transitioning to the production of eco-friendly cars, specifically electric vehicles. In order to achieve comparable driving distances to internal combustion engine vehicles, the application of high-capacity battery packs has led to an increase in vehicle weight. To achieve light-weighting and durability requirements of automotive components simultaneously, there is a demand for research on the application of Ultra-High Strength Steel (UHSS). However, when manufacturing chassis components using UHSS, there are challenges related to fracture defects due to lower elongation compared to regular steel sheets, as well as spring-back issues caused by high tensile strength. In this study, a simulated specimen that is not affected by the property changes of four materials was designed to improve formability of the rear cross member, which is the most challenging automotive chassis component. The influence and correlation of material-specific variables were analyzed through finite element analysis (FEA) for each material with tensile strength of 440, 590, 780, and 980 MPa grades, resulting in the development of a predictive equation. To validate the equation, the simulated specimens of 980 MPa grade were produced from the test molds. Then the reliability of the FEA and predictive equation was verified with measured specimen data using a 3D scanner. The results of this study can be proposed to improve the formability of UHSS chassis components in future researches.
Ha-ram Jo;Seongyong Yoon;Jinseok Kim;Seong-yong Cho;Jong-min An;Gayoung Kim
Annals of Occupational and Environmental Medicine
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제34권
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pp.16.1-16.11
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2022
Background: Antimony is used in catalysts, pesticides, brake systems, pharmaceuticals, and synthetic fire retardants in the plastic, paint, and rubber industries. Accumulation of trivalent antimony compounds in the body can cause cardiotoxic effects and increase the risk of electrocardiogram (ECG) abnormalities and sudden death. Antimony exposure can result in action potential prolongation, causing a cardiac repolarization delay, which appears as QTc prolongation and T-wave abnormalities on the ECG. There are no studies on antimony-associated cardiac toxicity in Korea. Case presentation: Accordingly, the present study reports cases of ECG abnormalities in workers handling antimony trisulfide at a company located in the Gyeongsangbuk-do region. Nineteen workers employed at an automobile brake lining manufacturer were exposed to antimony trisulfide dust through thermoforming, grinding, and drilling processes. In 2020, the workers were reported to work 12-hour shifts, 5 days a week. The time-weighted average (TWA) of antimony trisulfide exposure measured in workers was 0.0028 mg/m3. Two workers were excluded from the analysis due to pre-existing medical conditions (cardiovascular disease). Of the remaining 17 workers, ECG abnormalities were found in 41% (seven out of 17: four with QTc prolongation and T-wave abnormalities; two with only T-wave abnormalities; and one with only QTc prolongation). Conclusions: This case report outlines the first few cases in Korea in which potential cardiac toxicity caused by occupational exposure to antimony was identified. However, data regarding cardiac toxicity caused by antimony exposure are still lacking in Korea; thus, additional studies are needed to identify causal relationships.
최근 coronavirus disease 2019 팬데믹은 약물 개발 및 백신 제조에서 기회와 발전을 촉진하여 시장 성장을 가속화했다. 이에 따른 바이오시장의 급격한 팽창에도 불구하고, 한국의 바이오 시장은 상대적으로 부족한 점유율을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 정부는 바이오 클러스터의 설립을 포함한 다양한 전략을 시행하여 바이오산업에서의 혁신과 성장을 촉진하고 있다. 본 연구는 한국의 홍릉 강소연구개발특구를 중심으로 미국의 보스턴 바이오 클러스터와 싱가포르의 바이오폴리스와 비교 분석하고 있다. 이들 클러스터의 발전 역사, 구조, 성공요인을 인프라, 내부구성요소, 정책 및 제도의 세 가지 분류를 통해 각 클러스터의 공통점과 차이점을 분석한 후, 홍릉강소특구에 적용하여 향후 발전방안을 모색하였다. 홍릉강소특구가 선도적인 바이오 클러스터로 성장하기 위해서는 강력한 정부 지원, 혁신적인 인프라 확충 및 인재 유치, 전략적 파트너십 등의 맞춤형 정책시행이 필요하며 이를 위해서는 해외 바이오 클러스터와의 적극적인 협력체계 구축 및 교류가 요구된다.
Macular degeneration is a disease that damages the macula, the center of the retina, and is one of the three major eye diseases along with glaucoma and diabetic retinopathy. The optic nerve and most of the photoreceptor cells are located here, and since this is where images of objects are formed, it is the most important area for vision. The main symptom of macular degeneration is the inability to clearly distinguish the shape of objects or the inability to distinguish colors and light and dark. It is also a serious eye disease that causes black spots in the center of the field of vision. However, it is difficult to distinguish it from the form of vision loss due to presbyopia, so early diagnosis is often missed. The most common treatment for macular degeneration is antibody injection therapy. This treatment requires regular injections once every 1-2 months. When receiving antibody injection therapy, the fear of having to inject directly into the eye and the cost of long-term repeated procedures are a great burden to patients. To overcome these problems, special sustained-release formulations using drug delivery systems are being developed. Since the release speed and release time of the drug can be controlled, the number of times the drug is administered can be drastically reduced. However, the implant (Ø 0.46×6.0mm), which is a sustained-release agent, is manufactured by mixing biodegradable resin (PLGA) and therapeutic agent in a ratio of 4:6, so it is very brittle and there is a high risk of implant damage during handling. In order to safely insert the implant into the eye, a transport device that can be driven with controlled force is required. Therefore, in this study, the lever operating force was measured and analyzed to determine the influence of factors according to the cross-sectional thickness and shape of the linkage produced through injection molding as well as the post-process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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