• 대한기계학회논문집A
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• 제41권8호
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• pp.691-701
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• 2017

본 연구에서는 스미스 머신을 이용한 스쿼트 운동에 대한 가상 테스트 프레임웍을 제안하고 구현하였다. 이를 위하여 인체 및 제품의 통합 모델을 개발하고, 실험 데이터를 바탕으로 자세의 변화에 따른 새로운 동작을 생성하는 알고리즘을 개발한 후, 가상의 조건에서 동작을 생성하여 인체의 관절에 걸리는 토크와 근육에 걸리는 힘을 시뮬레이션 하는 전체 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 검증하기 위하여 동작 수집과 더불어 EMG와 지면반력에 대한 데이터를 수집하여 시뮬레이션 결과가 실제와 잘 맞는지 확인하였다. 이 시스템을 확장시켜 사용한다면 다양한 조건에서 운동하였을 때 신체 근육과 관절에 어떤 영향을 끼치는 지 시뮬레이션 해봄으로써 적절한 운동 프로그램을 효과적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.507-514
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• 2022

본 연구에서는 출산 경험이 있는 여성을 대상으로 젖병 세척기 사용 시 손목 회전 동작에서 나타나는 근활성도 및 세척 방법에 따른 세척 청결도, 사용성 평가를 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 자동 젖병 세척기와 수동 젖병 세척기 사용 시 전완근의 근활성도, 세척 청결도는 장비를 활용하여 정량 평가하였으며, 변인들의 효과 분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 근활성도는 자동 젖병 세척기가 수동 젖병 세척기를 사용할 때 보다 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 청결도는 자동세척(정방향+역방향)시 세척력이 제일 우수한 것으로 판단되며, 그 다음으로 자동세척(정방향), 수동세척 순으로 나타났다. 셋째, 젖병 세척기 사용에 대한 사용성 평가는 자동 젖병 세척기가 수동 젖병 세척기에 비하여 높은 만족도를 보였다. 이러한 결론을 통해 자동 젖병세척기 사용에 대한 효과성을 입증함으로서 본 연구는 향후 제품 고도화의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.235-244
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• 2011

본 연구에서는 fMRI 기법을 활용하여 제품과 공감각적 은유가 적용된 제품 디자인에 표현된 미각적 요소와의 적합성 수준이 제품에 대한 신경학적 반응과 제품평가에 미치는 영향에 대하여 알아보고자 하였다. 사전조사를 통해 미각적 요소와 제품 간의 적합성 정도에 따라 제품디자인을 두 그룹으로 나누었다. 총 40개의 제품디자인이 실험자극물로 사용되었다. 총 15명의 건강한 오른손잡이 대학생들이 실험에 참가하였다. 실험은 총 2세션으로 구성되어 있고, fMRI scanning session에서 참가자들은 제품디자인을 관찰하였고, post-scanning session에는 제품디자인에 대한 선호도와 구매의도를 측정하였다. 실험결과 적합성이 높은 제품디자인이 낮은 제품디자인보다 선호도, 구매의도 모두 높게 나타났다. 뇌 반응의 경우 긍정적 보상과 관련된 미상핵(Caudate nucleus)과 피각(putamen) 영역이 적합성이 높은 조건의 제품디자인에서 더 많이 활성화 되는 것으로 나타났다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-126
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• 2023

오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.42-50
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• 2008

본 논문은 다양한 제품의 불량 검사를 위한 비전 검사시스템을 개발하였다. 대부분의 기존 검사 시스템은 하나의 제품에 대하여 검사가 가능하도록 설계되었다. 그래서 동일한 검사시스템에서 다른 제품을 검사하기 위해서는 비용과 시간을 들여 시스템을 업데이트하거나 교체를 해야 했다. 본 논문에서는 추가적인 작업이 없어도 적은 비용으로 다양한 제품을 검사할 수 있는 유연한 검사시스템을 제안하였다. 이를 위해 사용하기 편리한 사용자 인터페이스와 특별한 변경 없어도 다양한 제품에 적용 가능한 영상처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 히스토그램의 형태에 따라 제한된 범위 내에서 임계값을 변경하면서 정상제품 이미지와 불량제품 샘플 이미지간의 상관계수를 구하고 구한 상관계수에서 가장 작은 것을 해당 제품의 검사에 사용할 임계값으로 결정한다. 시스템을 검증하기 위해 핸드폰 케이스 불량 검사에 적용하여 Otsu의 방법과 비교하였다.

• 품질경영학회지
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• 제52권2호
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• pp.185-199
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• 2024

Purpose: The improvement of yield and quality in product manufacturing is crucial from the perspective of process management. Controlling key variables within the process is essential for enhancing the quality of the produced items. In this study, we aim to identify key variables influencing product defects and facilitate quality enhancement in CNC machining process using SHAP(SHapley Additive exPlanations) Methods: Firstly, we conduct model training using boosting algorithm-based models such as AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, and CatBoost. The CNC machining process data is divided into training data and test data at a ratio 9:1 for model training and test experiments. Subsequently, we select a model with excellent Accuracy and F1-score performance and apply SHAP to extract variables influencing defects in the CNC machining process. Results: By comparing the performances of different models, the selected CatBoost model demonstrated an Accuracy of 97% and an F1-score of 95%. Using Shapley Value, we extract key variables that positively of negatively impact the dependent variable(good/defective product). We identify variables with relatively low importance, suggesting variables that should be prioritized for management. Conclusion: The extraction of key variables using SHAP provides explanatory power distinct from traditional machine learning techniques. This study holds significance in identifying key variables that should be prioritized for management in CNC machining process. It is expected to contribute to enhancing the production quality of the CNC machining process.

• 기술혁신연구
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• 제24권2호
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• pp.21-56
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• 2016

그간 우리나라 등 후발주자의 추격과 그 성과에 대해 다양한 연구가 수행되었으나, 후발주자가 개발한 제품의 아키텍처가 추격 성과에 미친 영향에 대한 논의는 극히 부족하였다. 또한 공작기계의 움직임을 자동으로 제어하는 핵심 부품인 수치제어장치 분야에서 우리나라는 반도체, 조선, 자동차 산업과 달리 과거 40년에 가까운 기간 동안 다양한 개발체제 운영과 정부 지원에도 불구하고 제한적인 추격 성과를 보이거나 추격에 실패하였다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 공작기계 수치제어장치 개발 사례를 중심으로 제품 아키텍처가 추격 성과에 미친 영향을 탐색적으로 고찰하였으며, 이를 위해 동 분야의 후발주자임에도 불구하고 세계 선도 기업으로 성장한 일본 화낙의 수치제어장치 아키텍처 진화 사례에 대한 심층 분석을 병행하였다. 연구결과 일본 화낙은 1980년대 중반 이후 수치제어장치 아키텍처의 개방형 모듈화를 달성함으로써 다양한 공작기계 생산 기업의 요구 사항에 부응하면서 대량 생산을 통한 원가 절감이 가능한 수치제어장치를 개발 생산하는 데 성공하였다. 이를 통해 화낙은 시장 점유율 확대 및 뛰어난 성과를 달성하였음을 발견하였다. 반면 우리나라는 1970년대 말 이후 약 40년 간의 추격 노력에도 불구하고 수치제어장치 아키텍처의 개방형 모듈화를 달성하지 못함으로 인해 다양한 수요 기업이 생산하는 공작기계에 채택되는데 실패하였으며, 결과적으로 제한된 추격 성과에 그치고 말았다. 또한 이러한 제한적인 추격 성과는 개발 주체의 파산과 매각, 폐쇄 등으로 이어지면서 기술적 지식의 누적에 큰 어려움을 겪었으며, 이로 인해 수치제어장치 아키텍처의 개방형 모듈화를 달성할 수 있는 만큼의 기술을 축적하거나 설계 역량을 확보하지 못했음을 발견하였다. 본 연구 결과는 제품 아키텍처 관점에서 후발주자의 추격 성과를 규명하고, 성공적인 기술 추격에도 불구하고 시장추격에 실패하는 원인을 규명할 수 있는 이론적 기반을 구축하는 데 그 의의가 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.113-125
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• 2017

Customers have been affected by others' opinions when they make a purchase. Thanks to the development of technologies, people are sharing their experiences such as reviews or ratings through online or social network services, However, although ratings are intuitive information for others, many reviews include only texts without ratings. Also, because of huge amount of reviews, customers and companies can't read all of them so they are hard to evaluate to a product without ratings. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict ratings based on reviews for a product. In a methodology, we first estimate the topic-review matrix using the Latent Dirichlet Allocation technic which is widely used in topic modeling. Next, we predict ratings based on the topic-review matrix using the artificial neural network model which is based on the backpropagation algorithm. Through experiments with actual reviews, we find that our methodology can predict ratings based on customers' reviews. And our methodology performs better with reviews which include certain opinions. As a result, our study can be used for customers and companies that want to know exactly a product with ratings. Moreover, we hope that our study leads to the implementation of future studies that combine machine learning and topic modeling.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.22-32
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• 2021

To meet rapidly changing market demands, manufacturers strive to increase both of productivity and diversity at the same time. As a part of those effort, they are applying flexible manufacturing systems that produce multiple types and/or options of products at a single production line. This paper studies such flexible manufacturing system with multiple types of products, multiple Bernoulli reliability machines and dedicated buffers between them for each of product types. As one of the prevalent control policies, priority based policy is applied at each machines to select the product to be processed. To analyze such system and its performance measures exactly, Markov chain models are applied. Because it is too complex to define all relative transient and its probabilities for each state, an algorithm to update transient state probability are introduced. Based on the steady state probability, some performance measures such as production rate, WIP-based measures, blocking probability and starvation probability are derived. Some system properties are also addressed. There is a property of non-conservation of flow, which means the product ratio at the input flow is not conserved at the succeeding flows. In addition, it is also found that increased buffer capacity does not guarantee improved production rate in this system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.369-384
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• 2021

In a personalized product recommendation system, when the amount of log data is large or sparse, the accuracy of model recommendation will be greatly affected. To solve this problem, a personalized product recommendation method using deep factorization machine (DeepFM) to analyze user behavior is proposed. Firstly, the K-means clustering algorithm is used to cluster the original log data from the perspective of similarity to reduce the data dimension. Then, through the DeepFM parameter sharing strategy, the relationship between low- and high-order feature combinations is learned from log data, and the click rate prediction model is constructed. Finally, based on the predicted click-through rate, products are recommended to users in sequence and fed back. The area under the curve (AUC) and Logloss of the proposed method are 0.8834 and 0.0253, respectively, on the Criteo dataset, and 0.7836 and 0.0348 on the KDD2012 Cup dataset, respectively. Compared with other newer recommendation methods, the proposed method can achieve better recommendation effect.