이 연구의 목적은 광역지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 운영상 문제점을 조사 분석하고, 그 과정에서 도출된 시사점을 제시하는 것이다. 기능분류체계의 최하위 단위이자 보존기간 책정 단위인 단위과제의 신설부터, 단위과제 보존기간 책정, 단위과제카드 생성, 기록물 편철까지 일련의 운영 과정에서 나타나는 문제점들을 지적하고 사례를 소개하였다. 그리고 체계적이고 효율적인 기록물 관리를 위하여 단위과제 운영에 있어 개선되거나 고려해 봐야할 요소들을 제시하였다.
The purpose of this paper is to shed light on the current status of Industry 4.0 policies in India and provide holistic policy recommendations in the transition towards Industry 4.0. The study was conducted based on the content-centric review of written policy documents like policy memoranda (memos), green papers and white papers, policy briefs, policy reports, opinion pieces, and newspaper and academic publications on Industry 4.0. India lacks infrastructure, regulatory framework, architectural reference model, incentives, skills, and standard roadmap towards Industry 4.0. The current policy status and policy recommendations presented in this study can serve as a great asset for academicians, policymakers, and practitioners to prepare a holistic roadmap for Industry 4.0 policy implementation. The study is first to assess India's current policy status and compare with Germany towards Industry 4.0. Besides, it is expected to assist government policymakers in formulating tangible policy outputs and strategic roadmaps.
현장에서 발생하는 정량적인 공사 인원과 기간의 분석은 새로운 적정 인원의 기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율 지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 대기행렬 모형을 제시한다. 아파트 골조공사 작업 사이클은 같은 공정이 반복되는 특성을 가진다. 본 연구는 이러한 특성을 바탕으로 지연된 골조공사 기준층 사이클을 대기행렬 모형을 활용하고 그것을 분석하였다. 그리고 인원수와 공사 기간을 조정한 후 모형의 성능을 분석하였다. 본 연구는 대기행렬의 성능 분석을 실시하여 공정의 물량에 따른 인적자원관리 의사결정을 지원하고자 한다.
This study aims to perform damage identification for Da-Sheng-Guan (DSG) high-speed railway truss arch bridge using fuzzy clustering analysis. Firstly, structural health monitoring (SHM) system is established for the DSG Bridge. Long-term field monitoring strain data in 8 different cases caused by high-speed trains are taken as classification reference for other unknown cases. And finite element model (FEM) of DSG Bridge is established to simulate damage cases of the bridge. Then, effectiveness of one fuzzy clustering analysis method named transitive closure method and FEM results are verified using the monitoring strain data. Three standardization methods at the first step of fuzzy clustering transitive closure method are compared: extreme difference method, maximum method and non-standard method. At last, the fuzzy clustering method is taken to identify damage with different degrees and different locations. The results show that: non-standard method is the best for the data with the same dimension at the first step of fuzzy clustering analysis. Clustering result is the best when 8 carriage and 16 carriage train in the same line are in a category. For DSG Bridge, the damage is identified when the strain mode change caused by damage is more significant than it caused by different carriages. The corresponding critical damage degree called damage threshold varies with damage location and reduces with the increase of damage locations.
This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
The purpose of this study is to improve the calculation method of the software operation pricing proposed by the software business price calculation guide from 'input manpower method' to 'rate calculation method'. The software operation pricing of the input manpower method is not objectively calculated in the domestic IT outsourcing situation where the statistical data based on the activity based estimating is insufficient and it is decided by agreement between the owner and the client. In addition, there was no standard for adjusting the productivity according to the characteristics of the operation service. In order to improve this, an operational correction factor item that can affect the software operation productivity was selected based on foreign and domestic standards, and it was confirmed through the first questionnaire to IT operation managers. In order to determine the level of difficulty of the fixed operational correction factors, the operational correction factor using AHP technique was confirmed through a second questionnaire for pairwise comparison. The operational difficulty calculation table was developed with reference to COCOMO and ITIL standards. Finally, we propose a new pricing scheme that reflects the operating rate. Regression analysis was carried out by collecting the data of the domestic public institutions on the estimated cost and the actual cost calculated from the new rate method software operation pricing. The results of the regression analysis show that the estimated cost and the actual cost are related to each other. Mean magnitude of relative error(MMRE) and PRED[25] analysis were added for accuracy analysis. MMRE and PRED also showed satisfactory results, confirming the possibility of replacing the rate method software operation pricing.
이 연구의 목적은 다양한 혼화재의 치환과 양생온도를 고려한 콘크리트의 압축강도 발현을 평가할 수 있는 단순모델의 제시이다. 이를 위해 ACI 209의 포물선 식을 성숙도 함수를 기반으로 하여 수정하였으며, 압축강도 발현 상수 A, B 그리고 재령 28일 압축강도는 264개의 기존 실험결과들의 회귀분석으로부터 결정하였다. 제시된 모델의 검증을 위하여 혼화재 치환과 양생온도를 변수로 3그룹의 실험을 수행하였다. 콘크리트의 28일 압축강도는 양생온도가 표준양생온도(20도시)보다 높을수록 또는 낮을수록 감소하였다. 초기 재령3일동안 표준온도에서 양생을 한 콘크리트의 압축강도 발현은 그 이후 양생온도 변화에 영향을 거의 받지 않았다. 제안된 모델의 예측값과 실험값의 비의 평균과 표준편차는 각각 1.00와 0.08로서 실험결과와 잘 일치하였다.
Tapullima, Jonathan;Sim, Hyung Woo;Kweon, Jin Hwe;Choi, Jin Ho
Composites Research
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제32권2호
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pp.102-107
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2019
Several studies related to reinforce composites structures in the through thickness direction have been developed along the years. As follows, in this study a new reinforced process is proposed based on previous experimental results using a novel stitching process in T-joints and one-stitched specimens. It was established the need to perform more analysis under standard test methods to obtain a better understanding. FEM analysis were compared after performed mode I interlaminar fracture toughness test, using different stitching patterns to analyze the through thickness strength with reference laminates without stitching. The stitching patterns were defined in $2{\times}2$ and $3{\times}3$, where the upper and lower head of the non-continuous stitching process (I-Fiber) has proven to influence in a higher through thickness strength of the laminate. In order to design the numerical model, cohesive parameters were required to define the surface to surface bonding elements using the cohesive zone method (CZM) and simulate the crack opening behavior from the double cantilever beam (DCB) test.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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