• Safety and Health at Work
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• 제11권4호
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• pp.537-542
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• 2020

Background: Personal protective equipment (PPE) has been designed in such a way to reduce accident rates. Unfortunately, existing PPE is rather ineffective as it is not able to provide warning signals when hazard is around. The integration of intelligent systems is envisaged to increase the efficiency of existing PPE. Methods: This project designed a safety vest incorporated with metal detectors which can provide immediate warning to the field workers when there is metal hazard around. This product has greater freedom of design via smart manufacturing as it involves the assembly of few commercially available parts into a single entity. Briefly, the metal detector is a do it yourself (DIY) kit, and the safety vest is purchasable from any local market. The DIY kit was connected to a copper coil and being sewed into the safety vest. Results: The metal detector induces beeping sound when there is metal hazard around. A total of 121 engineering students were introduced to the prototype before being requested to answer a survey associated with the design. Respondents have rated >3.00/5.00 for the design simplicity, ease of usage, and light weight. Meanwhile, respondents suggested that the design should be further improved by increasing the metal detection range. Conclusion: It is envisaged that the introduction of this smart safety vest will allow the workers to carry out their duties securely by reducing the accident rates. Particularly, such design is expected to reduce workplace accident especially during night time at construction sites where the visibility is low.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.641-648
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• 2022

본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1273-1300
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• 2024

In the complex virtual environment of cyberspace, comprised of digital and communication networks, ensuring the security of information is being recognized as an ongoing challenge. The importance of 'Cyber Situation Awareness (CSA)' is being emphasized in response to this. CSA is understood as a vital capability to identify, understand, and respond to various cyber threats and is positioned at the heart of cyber security strategies from a defensive perspective. Critical industries such as finance, healthcare, manufacturing, telecommunications, transportation, and energy can be subjected to not just economic and societal losses from cyber threats but, in severe cases, national losses. Consequently, the importance of CSA is being accentuated and research activities are being vigorously undertaken. A systematic five-step approach to CSA is introduced against this backdrop, and a deep analysis of recent research trends, techniques, challenges, and future directions since 2019 is provided. The approach encompasses current situation and identification awareness, the impact of attacks and vulnerability assessment, the evolution of situations and tracking of actor behaviors, root cause and forensic analysis, and future scenarios and threat predictions. Through this survey, readers will be deepened in their understanding of the fundamental importance and practical applications of CSA, and their insights into research and applications in this field will be enhanced. This survey is expected to serve as a useful guide and reference for researchers and experts particularly interested in CSA research and applications.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.697-707
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• 2015

본 논문은 CNS/ATM의 감시 기술 중 하나인 ADS-B 1090ES 시스템의 수신기 복조부 설계 및 구현에 대한 연구를 하였다. 연구된 복조부는 국제 기술문서 RTCA DO-260B와 EUROCAE ED-129에서 요구하는 모든 성능을 만족하며, 수신감도, 다이내믹 레인지 등의 성능 향상을 위하여 기존에 다중 진폭 샘플 복조 방식 중 베이스라인 다중 샘플 기술을 적용한 단일신호처리 기법을 제안하였다. 또한, 다중신호레벨튜닝 기법을 제안하여 단일신호처리 기법의 단점을 보완하고 송신출력 편차 및 수신기 하드웨어 제작 공정에 따른 균일하지 못한 수신 감도 레벨 차이에 대한 수신율 저하 문제를 최소화 하였다. 측정 결과 제안된 기법을 적용한 수신기는 다이내믹 레인지 0~-87dBm의 성능과 MTL -90dBm이 측정되었다. 이 결과는 ADS-B 1090ES 지상수신 장비의 국제 기술기준에서 요구하는 기준보다 -3dBm 낮은 우수한 성능을 나타냈으며, 이와 유사한 변조방법을 사용하는 시스템에 널리 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국가스학회지
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• 제16권4호
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• pp.52-58
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• 2012

최근 대기환경규제의 강화로 화학공장에서 발생하는 폐가스를 소각 처리하는 경우가 증대되고 있다. 이러한 소각설비는 저장탱크 상부와 배관을 통해 연결되어 화염을 통하여 폐가스를 연소 소각시키기 때문에, 배관을 따라 화염이 역화될 경우에는 치명적인 사고로 연결될 수 있다. 본 연구는 아크릴산 제조공정의 소각시스템에서 발생한 중대산업사고에 대해 폭발의 3요소와 화염의 전파 원인을 분석하여 사고 예방대책 및 안전성 향상 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 소각시스템의 송풍기를 재 가동하기 전에는 공기 또는 불활성 가스로 충분히 희석하여 폭발을 예방하여야 한다. 둘째, 폭굉으로 전이된 화염이 저장탱크로 전파되지 않도록 소각설비의 전단 및 저장탱크 상부에 폭굉용 화염방지기를 설치하는 것이 필요하다. 섯째, 폭연용 화염방지기를 그대로 사용할 경우에는 그 전단에 파열판을 설치하거나 저장탱크 상부와 소각설비의 배관을 후드식으로 연결하여 폭굉으로 전이된 화염을 저장탱크 밖으로 분출시켜야 한다. 마지막으로, 소각설비에 연결된 송풍기의 제어반(MCC)에 순간정전 보상장치인 시간지연계전기(TDR: time delay relay)등을 설치하여 순간정전 후에도 자동으로 재가동될 수 있도록 조치해야 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 한국결정성장학회지
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• 제33권1호
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• pp.22-30
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• 2023

현재 주얼리 산업에서 신제품 개발은 대부분 3D 캐드와 3D 프린팅을 활용하고 있다. 이러한 상황에 전문대, 내일 배움 카드(국비), 과정평가형 자격 교육의 주얼리 3D CAD/3D 프린팅 관련 교과는 국가직무능력표준(NCS) 3D CAD 모델링과 3D 프린팅 능력단위에서 제시하는 훈련장비, 훈련시간, 훈련시설, 실습재료 기준에 기반하여 실시하고 있다. 본 연구는 국가직무능력표준(NCS)에서 제시한 귀금속 가공과 보석디자인 세 분류의 3D CAD 모델링과 3D프린팅 관련 능력단위 훈련기준이나 수행내용을 분석하여 이에 기반한 3D CAD/3D 프린팅 교육과정과 제반환경 등 교육과정 시스템 개발을 연구하였다. 이러한 3D CAD/3D 프린팅 교육과정과 시스템을 활용한 교육은 주얼리 산업뿐만 아니라 4차 산업의 한 축으로 불리는 3D CAD/3D 프린팅 제조 산업 분야 전반에 지속적으로 실무 능력을 갖춘 전문 인재를 공급할 수 있게 할 것이며 관련 교육을 받는 교육생들의 취업의 질적 향상과 취업 후 장기근속율 또한 높이는 긍정적 교육 효과를 가져올 수 있을 것이다. 또한 이러한 실적은 최근 신입생 모집이 어려운 주얼리 관련 학과나 3D프린터를 활용하는 제조 관련 일부 학과의 신입생 모집률 향상에도 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.441-451
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• 2023

초음파 변환기는 광음향 및 초음파 영상 조합과 영상 평가에 있어 필수 구성 요소이다. 그러나 기존의 초음파 변환기는 불투명하여 광음향 영상을 획득하기 위해서는 광이 초음파 변환기를 우회 해야한다. 동축 정렬이 없다면 광 도달 영역이 제한되고 이를 해결하기 위해 복잡한 구성으로 시스템의 부피가 커지는 문제가 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 광학적으로 투명한 초음파 변환기를 개발하기 위해 다양한 접근 방법이 연구되었다. 기존의 불투명한 초음파 변환기와 다르게 광학적으로 투명한 초음파 변환기는 특정 압전소자와 용도에 맞는 다양한 제작 방법이 존재한다. 본 연구에서 압전소자 기반의 투명 초음파 변환기에 사용되는 재료로 Lithium Niobate(LNO), Lead Magnesium Niobate-Lead Titanate(PMN-PT), Polyvinylidene Difluoride(PVDF)를 사용한 결과를 비교하였다. LNO는 투명 초음파 변환기에서 많이 사용되는 압전소자이고, PMN-PT는 LNO보다 높은 송수신율로 최근 활발히 연구되고 있다. 기존 투명 변환기는 광음향 해상도보다 초음파 해상도가 낮지만, 최근 PVDF를 사용하여 높은 초음파 해상도의 투명 집속초음파 변환기를 제작하고 있다. 이러한 투명 초음파 변환기 제작 결과에 대한 비교 분석을 수행하였다.