Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.187-188
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2019
The supply of apartments has continuously increased, and the housing supply rate has exceeded 100 percent and the demands and standards of tenants have also been raised as technology has developed. This has led to the conflict and caused social and economic losses. In this study, the case investigation and research methods of the prior research are analyzed as the basis for identifying the defects cases of causes and influences occurring in the apartment building. To analyze various studies, we divided the prior research into the defect management process and the study on the type of defects and countermeasures, and investigated the features and limitations. Future research will be conducted on apartment buildings within 10 years of completion among conglomerate's nationwide apartments to compensate for the limitations of prior research. In addition, AHP static method and relational chart will be used to identify the relationship between the type of defect and the cause and the importance of the influencing factors.
If any of the set parameters such as the environment temperature, mold temperature are not maintained at a consistent level, the fail rate of injection molding products is increased. The price of the injection molding machine is very high, so in order to maximize the utilization of the machine that is required the production of a number of different products with minimum fail rate using a single machine. To prevent the defect products by an inspection process with perfect quality is very important to minimizing production of defect products in the molding process. Vision inspection systems are widely utilized in various manufacturing industries for quality assurance purposes. The vision inspection system consists of CCD camera and lighting system to capture the image of the subject of inspection, an image comparison algorithm using to determine the pass/fail of the products, and mechanical devices for the operation of the whole system. This research focuses on the development of the vision inspection system to process the inspection of an automobile parts. We developed a mechanical devices for the inspection of the injection molding products and an image comparison algorithm to determine the pass/fail result of the inspection based on the molding image and the accepted product image.
Background and objective: The purpose of this study was to provide basic data on trees that can be used for planting design and construction for permanently shaded areas by grasping the growth status of trees according to the daylight conditions of the outdoor spaces of apartment complexes. Methods: On the recently completed apartment complexes, daylight conditions were analyzed by using daylight simulations utilizing Solar Access Analysis of Ecotect Analysis. With a criteria for assessment of tree condition, the defect rate of trees planted in permanently shaded areas and green spaces with good daylight conditions was analyzed to suggest trees applicable to permanently shaded areas. The first tree survey was conducted from November 18, 2019 to February 15, 2020, focusing on trees planted in permanently shaded areas, and the second tree survey of all the trees planted on the study sites including permanently shaded areas was conducted from March 16 to March 30, 2020. Results: Evergreen trees which are classified as shade intolerant trees including Pinus densiflora, Thuja occidentalis, and Abies holophylla showed a higher defect rate of trees among the trees planted in permanently shaded areas. Taxus cuspidata, Zelkova serrata, Cornus kousa, Chionanthus retusus and Acer palmatum which are classified as shade tolerant trees and shade moderate tolerance trees seemed to be able to be used in the plant design of permanently shaded areas in apartment complexes because the trees showed good growth and a low tree defect rate. In addition, although it was excluded from the analysis due to a small number of samples, Sorbus commixta and Prunus cerasifera var. atropurpurea also can be used for planting in permanently shaded areas. Conclusion: The daylight simulation technique used to analyze permanent shaded areas in this study can be used as an analysis tool considering the daylight environment at the stages of design and construction, and additional research will be required to analyze tree growth according to daylight conditions through data accumulation and monitoring by managing records throughout the entire life cycle of trees in the process of planting and maintenance.
Kim, Joo-Chang;Jung, Hoill;Yoo, Hyun;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.9
no.3
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pp.53-59
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2018
In this paper, we propose a sequence mining based manufacturing process using a decision model in cognitive factory. The proposed model is a method to increase the production efficiency by applying the sequence mining decision model in a small scale production process. The data appearing in the production process is composed of the input variables. And the output variable is composed the production rate and the defect rate per hour. We use the GSP algorithm and the REPTree algorithm to generate rules and models using the variables with high significance level through t-test. As a result, the defect rate are improved by 0.38% and the average hourly production rate was increased by 1.89. This has a meaning results for improving the production efficiency through data mining analysis in the small scale production of the cognitive factory.
This article presents a six sigma project for improving purchase conversion rate in mobile game site. The project was carried out based on DMAIC process. First, a defect rate is defined as low purchase conversion rate. In addition, 60-days purchase data was analyzed and it is shown that the defects level was 2.48 sigma level. In this study, in order to raise the sigma level, six personalization services were used in the mobile game site. Six factors were determined based on FDPM(Functional Deployment Process Map), fishbone chart, linear regression analysis, effort-performance matrix, and so on. The sigma level of defects has improved from 2.48 to 2.93.
Interstitial-free (IF) steels are widely used for car body material. However, a few types of streaky mark defect are commonly found on hot dip galvannealed (GA) IF steel sheets. In the present study, both the phase structure of a streaky mark defect and the microstructure of the substrate just below it were characterized by optical microscopy (OM) and scanning electron microscopy (SEM). It was found that the bright streaky mark area was composed of ${\delta}$ phase while the dark normal area was full of craters. More than half of the grains at the uppermost surface of the substrate just below the streaky mark defect are unrecrystallized grains which could result from lower finish rolling temperature during hot rolling and be kept stable during the annealing process, while almost all the grains in the normal area are equiaxed grains. In order to confirm the effect of the unrecrystallized grains on the coating morphology, hot dip galvannealing simulation experiments were carried out in IWATANI HDPS. It is proved that the unrecrystallized grains accelerate the Fe-Zn reaction rate during galvannealing and result in a flatter coating surface and an even coating thickness. Finally, a formation mechanism of the streaky mark defect on the hot dip galvannealed IF steel sheet was discussed.
Kim, Kyoung-Min;Lee, Byung-Jin;Lyou, Kyoung;Park, Gwi-Tae
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.1
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pp.98-103
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2000
This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.
An, Hyo-Sub;Kim, Eun-Ho;Jang, Hyun-Chul;Cho, Won-Ju;Lee, Wan-Kyu;Jung, Jong-Wan
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2010.06a
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pp.262-262
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2010
To investigate the effect of the amount of hydrogen on CVD grown-graphene, the flow rate of hydrogen was changed, while other process parameters were kept constant during CVD synthesis. Substrate which consists of 300nm-nickel/$SiO_2$/Si substrate, and methane gas mixed with hydrogen and argon were used for CVD growth. Graphene was synthesized at $950^{\circ}C$. The thickness and the defect of graphene were analyzed using raman spectroscopy. The synthesized graphene shows non-uniform and more defective below a certain amount of hydrogen.
As the integrated circuit device shrinks to the smaller dimension, the chemical mechanical polishing (CMP) process was required for the global planarization of inter-metal dielectric(IMD) layer with free-defect. The effect of alternative commerical slurries pads, and post-CMP cleaning alternatives are discuess, with removal rate, scratch dentisty, surface roughness, dishing, erosion and particulate density used as performance metrics. we investigated the performance of $SnO_2$-CMP process using commonly used silica slurry, ceria slurry, tungsten slurry. This study shows removal rate and nonuniformity of $SnO_2$ thin film used to gas sensor by using Ceria, Silica, W-Slurry after CMP process. This study also shows the relation between partical size and CMP with partical size analysis of used slurry.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2004.04b
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pp.93-96
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2004
As the integrated circuit device shrinks to the smaller dimension, the chemical mechanical polishing (CMP) process was required for the global planarization of inter-metal dielectric(IMD) layer with free-defect. The effect of alternative commerical slurries pads, and post-CMP cleaning alternatives are discuess, with removal rate, scratch dentisty, surface roughness, dishing, erosion and particulate density used as performance metrics. we investigated the performance of $SnO_2$-CMP process using commonly used silica slurry, ceria slurry, tungsten slurry. This study shows removal rate and nonuniformity of $SnO_2$ thin film used to gas sensor by using Ceria, Silica, W-Slurry after CMP process. This study also shows the relation between partical size and CMP with partical size analysis of used slurry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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