IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 거리측정을 하고 측정값을 이용하여 사용자가 원하는 실내공간에 적용하여 사용자 혹은 디바이스가 실내공간을 인식하는 교육용 장비를 소개한다. 본 교육장비를 이용해서 다양한 위치 인식 및 추적 알고리즘을 학습할 수 있고 창의적 공학설계 작품을 구현할 수 있다. IMU 센서의 데이터 값을 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit)을 통해 MCU(microcontroller unit)에 전송하고 필터와 연산방식을 통해 데이터 값을 처리 후 실내 위치 인식 알고리즘을 통해 위치인식을 한다. 그리고 무선통신을 이용하여 처리된 값을 송수신하여 사용자가 인식하도록 설계한다. 본 교육 장비를 이용하여 "IMU센서를 이용하여 이동거리를 산출과 데이터 값을 이용한 가상공간 구현 및 인식"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반하여 다양한 창의적 공학설계 적용에 대해서 논한다.
반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.
암반사면을 안전하고 효과적으로 해석하기 위해서 암반의 역학적 특성을 면밀하게 조사해야 한다. 하지만 클리노미터를 사용한 절리조사의 한계점으로 인해 이를 보완한 새로운 측정법의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 절리방향의 특성을 분석하기 위해 절리의 방향성을 현장에 적용할 수 있는 절리조사 측정장비를 개발하였다. 개발된 측정장비는 해석 소프트웨어와 하드웨어로 구분된다. 하드웨어는 암반 절리 방향성을 측정하는 측정모듈, 측정자료를 전송하는 전송모듈로 구성되었다. 소프트웨어는 측정모듈을 통해 얻은 데이터로부터 절리의 방향성을 분석하기 위해 개발하였으며 Drone Joint Orientation Survey Measurement로 명명하였다. 개발된 측정장비는 접근이 어려운 지역 등 조사자가 측정할 수 없는 경우에 현장적용성이 양호하며 절리의 방향성에 대한 실내시험결과를 효과적으로 분석할 수 있었다.
EES System support to maximize equipment efficiency by providing real-time information of main equipment which has a significant effect on product quality and productivity, and to prevent equipment failure by detecting equipment abnormality in advance. Smart Equipment Engineering System(S-EES) integrates the activities performed at equipment that are the core of production activities and manages them by system so as to maximize the efficiency of equipment and raise the quality level of products to one level. In other words, when the product is put into the equipment, the recipe is downloaded through the RMS, the recipe is set to the optimal condition through R2R(process control), and the system detects and controls the abnormality of the equipment during operation through the FDC function in real time it means. In this way, we are working with the suitable recipe that matches the lot of product, detecting the abnormality of the equipment during operation, preventing the product from being defective, and establishing a system to maximize the efficiency through real-time equipment management. In this study, we review the present status and problems of equipment management in actual production lines, collect the requirements of the manufacturing line for the PCB line, design and develop the system, The measurement model was studied.
Han-Kyung Seo;Do-Cheol Choi;Cheol-Min Shim;Jin-Hyeong Jo
핵의학기술
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제27권2호
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pp.95-98
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2023
Purpose: The precision error of a bone density meter reflects the equipment and reproducibility of results by an examiner. Precision error values can be expressed as coefficient of variation (CV), CV%, and root mean square-SD (RMS-SD). The International Society for Clinical Densitometry (ISCD) currently recommends using RMS-SD as the precision error value. When a 95% confidence interval is applied, the least significant change (LSC) value is calculated by multiplying the precision error value by 2.77. Exceeding the LSC value reflects a significant difference in measured bone density. Therefore, the LSC value of a bone density equipment is an essential factor for accurately determining a patient's bone density. Accordingly, we aimed to calculate the LSC value of a bone density meter (Lunar iDXA, GE) and compare it with the value recommended by the ISCD. We also assessed whether the value measured by the iDXA equipment was below the LSC value recommended by ISCD. Material and Methods: The bone densities of the lumbar spine and thighs of 30 participants were measured twice, and the LSC values were calculated using the precision calculation tool provided by the ISCD (http://www.iscd.org). To check the reproducibility of the measurement, patients were asked to completely dismount from the equipment after the first measurement; the patient was then repositioned before proceeding with the second measurement. Results: The LSC values derived using the CV% values recommended by the ISCD were 5.3% for the lumbar spine and 5.0% for the thigh. The LSC values measured using our bone density equipment were 2.47% for the lumbar spine and 1.61% for the thigh. The LSC value using RMS-SD was 0.031 g/cm2 for the lumbar spine and 0.017 g/cm2 for the thigh. Conclusion: that the findings confirm that the CV% value measured using our bone density meter and the LSC value using RMS-SD were maintained very stably. This can be helpful for obtaining accurate measurements during bone density follow-up examinations.
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
There can be included a variety of uncertainties in all measurement results whether we can perceive or not on the causes. These uncertainties may end up in lowering the reliability of measurement results and also deteriorate the level of quality. For the purpose, we tried to combine the strengths of measurement uncertainty and measurement system analysis together to present a practical flowchart so as to verify those potential variation factors in general measurement processes. As a case study, we did an experiment and gathered data on the length between two holes of an engine cylinder head which is a core part for vehicles with a coordinate measuring machine and estimated nine uncertainty factors of it. Consequently, it was identified that the four primary factors among the nine which were related to the measurement standard, random errors or spread of the repeat measurements, differences between the coefficients of thermal expansion and the environment especially had been the influence around the laboratory. Since it is impossible to analyze the equipment and appraisal variations respectively through the only measurement uncertainty, we have used the measurement system analysis following the flowchart. Showing the result of being just about 0.5% lower for the appraisal variation, and the equipment variation occupied about 7% for the total Gage R&R. Through this research, we have come to a conclusion that much more detail analysis on variation factors can be possible to be identified in measurement processes by using the developed flowchart which is composed of measurement uncertainty and measurement system analysis. Therefore, we expect engineers who are involved in quality and measurements to utilize this developed method.
Even the domestically small-and medium-sized companies progressed development in the monitoring equipment of inspecting run out in steel wheel aiming to supply and generalize through developing the monitoring equipment for securing quality technology and enhancing quality-test level. Run-Out value in vehicle wheel was measured with Computer & Servo system by using Low-Point marking machine control system, which is this development product. Low-Point value was operated and calculated. It marked by revolving wheel as much as the demanded measurement value based on 1ST harmony curve. Thus, the shipment of inferior product, which occurs in the measurement by the existing worker, could be blocked in advance. In the existing case, 60 sec. was required for inspecting 1 product. However, it came to bring about a rise in production volume through shortening inspection time to 8 seconds and improving workers' operating environment.
The purpose of this study examined important factor of performance on Contract Foodservice management. Three contract Foodservice companies were selected which were located in Seoul & kuonggi province. 300 units were chose. The questionnaire was composed of seven part. There were the operation of food management, the operation of menu, the operation of equipment and facilities management, the operation of solid waste and safety management, the operation of waiting time management. As a result of the survey B&I foodservice was listed higher than University foodservice as food hygiene, FIFO and food shelf life. University foodservice employees worked 4 hour longer than B&I foodservice employees, so turnover rate was higher than it. Comparing the number of feeding, B&I foodservice equipment and facilities scale was bigger than University foodservice equipment and facilities. The rate of solid waste on B&I foodservice was 11.468% and the rate of University foodservice was 16.23%, the waiting time of University foodservice was about 8mins longer than B&I foodservice.
In this study, a new adhesion evaluating equipment and data processing methods were developed to overcome some limitations of existing evaluating equipment. Nano-diamond coated tool is a specimen of experiment. When applying frictional force and shear force on the specimen by a rotating polishing pad, delamination occurs at a moment. During each experiment, the vibration, load, and torque is obtained by accelerometer, loadcell and torque s+ kpensor. Frictional force and coefficient of friction are obtained by calculating torque and load. Based on FFT transformation, acceleration is processed and analyzed. As a result, the moment of delamination and the load at that time can be detected by the new developed equipment and measurement system. Finally, we call this load as an Adhesion force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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