지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.
양자점 패터닝 기술은 최근 QLED, 센서, laser, 태양전지, 양자컴퓨터 등을 포함한 광전자 응용분야에서 많은 수요가 예상되고 있다. 최근 양자점 패터닝을 위한 다양한 기술이 등장했지만 여전히 실제 산업에 적용에는 힘든 실정이다. 1~100 ㎛에 걸친 다양한 패턴 크기를 구현할 수 있는 전사프린팅은 대면적화가 어렵고 공정과정 중 발생할 수 있는 양자점 필름의 불완전한 박리 문제로 인한 패터닝 수율 문제가 보고 되고 있다. 기존 반도체 공정을 활용할 수 있는 포토리소그래피를 활용한 양자점 패터닝은 초고해상도로 픽셀을 패터닝 할 수 있다는 장점이 있지만, 포토레지스트를 제거하기 위해 쓰이는 용매에 의해 양자점 패턴 자체가 손상될 수도 있고 오염되어 광 효율이 낮아질 수 있다는 우려가 있다. 포토레지스트를 사용하지 않고 양자점의 용해도를 활용한 직접 광경화 공정이 주목받았지만, 패터닝 과정 중 생기는 결함과 비방사성 재결합으로 인해 양자점의 발광 효율이 떨어진다는 단점이 있어 표면 처리 등의 연구가 더욱 요구된다. 잉크젯 프린팅은 대면적화가 쉽고 상대적으로 경제적이라는 장점이 있으나 패턴의 불균일성과 낮은 해상도의 단점이 있다. 다양한 양자점 패터닝 방법 기술개발을 통해 QLED 소자에만 국한되는 것이 아니라 태양전지, 양자 통신, 양자 컴퓨터 등에도 적용이 기대된다.
디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.
종균용 김치를 제조를 하기 위해서는 김치 공장에서 저가로 종균이 대량배양 되어야 한다. 그러나 현재의 유산균배지는 종균 생산용으로 사용하기에는 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해서는 새로운 배지를 개발해야 하는데 새로운 배지를 개발하기 위한 기본적인 요소에는 배추 추출액, 탄소원, 질소원, 무기염류가 있다. 선정된 최적배지 조성은 배추 추출액 잎 30%, maltose 2%, yeast extract 0.25%, $2{\times}$ salt stock(2% sodium acetate trihydrate, 0.8% disodium hydrogen phosphate, 0.8% sodium citrate, 0.8% ammonium sulfate, 0.04% magnesium sulfate, 0.02% manganese sulfate)으로 나타났다. 그리고 새롭게 개발된 배지의 이름은 MFL로 명명하였다. Leuconostoc(Leuc.) citreum GR1을 $30^{\circ}C$에서 24시간 배양하면 MRS 배지에서는 $3.41{\times}10^9$ CFU/mL, MFL 배지에서는 $7.49{\times}10^9$ CFU/mL의 생균수로 MFL 배지에서 배양하면 MRS 배지에서 배양했을 때보다 2.2배 더 높은 성장을 보였다. 또한 최적화 배지의 scale-up을 위해 5 L 발효조를 이용하여 2 L의 working volume으로 Leuc. citreum GR1을 배양하였다. 교반속도는 50 rpm에서 생균수 $8.60{\times}10^9$ CFU/mL를 얻었다. 발효조의 pH 조절은 pH-stat mode로 하였으며, 균체 성장의 최적 pH는 수산화나트륨 수용액을 이용한 pH 6.8이었고, 이 조건으로 20시간 배양 후 $11.42{\times}10^9(1.14{\times}10^{10})$ CFU/mL의 균체를 얻을 수 있었다. 이는 MRS 배지로 사용하여 얻은 생균수의 3.34배에 해당하는 높은 값으로, 본 연구에서 개발된 MFL 배지는 김치 종균용 Leuc. citreum GR1 배양을 위한 배지로 배지 단가 절감, 높은 균체 수율 등 충분한 경제적 장점을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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