The process of producing software differs in many aspects from that of traditional manufacturing. Software is not manufactured in the classical sense. Development of software more closely resembles the development effort that goes into design new product [1-3]. In this article, we first describe the foundations of process improvement, which all processes can share. The process improvement differences between software and manufacturing process are then discussed, and a defect driven process inspection and improvement is introduced. Based on the discussion, two experiments were designed and the results of the results were collected. Through the comparison, we found that some efficient quality improvement approaches can be easily adapted in the software improvement and that the inspection efficiency is also significant.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.8
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pp.2458-2467
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1996
The rigid-plastic finite element analysis was performed for analysis of ofhot forging and cold sizing of a bevel gear. Two dimensional analysis was carried out to investigate the defect occurrence on vertical symmetric planes during hot forging and three dimensional analysis was to understand the filling behavior on horizontal planes during cold sizing. The involute curve of a tooth was approximated by a circle for convenience in the present analysis. In order to estimate the elastic deformation of the gear and dies during cold sizing, linear elastic finite element analysis was performed. Results of the analysis can be used to predict grain flows and strength distributions in the forged gear, and to design dies and an appropriate preform for the cold sizing.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.4
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pp.1309-1319
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1996
The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.253-256
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2009
Synchronization system which applies to two-way synchronization of spatio-temporal in the mobile environment maintains a consistence of DB from some defect during synchronization. This study analyzes defects that are generated at the mobile client-server environment and proposes recovery protocol which can rerun consistence of DB and synchronization.
HUR, DO HAENG;CHOI, MYUNG SIK;LEE, DEOK HYUN;HAN, JUNG HO
Nuclear Engineering and Technology
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v.47
no.7
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pp.934-938
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2015
This technical note provides some considerations for the metallographic observation of intergranular attack (IGA) in Alloy 600 steam generator tubes. The IGA region was crazed along the grain boundaries through a deformation by an applied stress. The direction and extent of the crazing depended on those of the applied stress. It was found that an IGA defect can be misevaluated as a stress corrosion crack. Therefore, special caution should be taken during the destructive examination of the pulled-out tubes from operating steam generators.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.25-30
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2018
Pattern classification system is often an important component of intelligent systems. In this paper, we present a pattern classification system consisted of the feature selection module, knowledge base construction module and decision module. We introduce a feature impact evaluation selection method based on fuzzy cluster analysis considering computational approach and generalization capability of given data characteristics. A fuzzy neural network, OFUN-NET based on unsupervised learning data mining technique produces knowledge base for representative clusters. 240 blemish pattern images are prepared and applied to the proposed system. Experimental results show the feasibility of the proposed classification system as an automating defect inspection tool.
In this paper, surface defects and typical illumination mechanisms for steel plates are analyzed, and then optimum illumination mechanism is selected using discrete wavelet transform (DWT) synthetic images and discriminant measure (DM). The DWT synthetic images are generated using component images decomposed by Haar wavelet transform filter. The best synthetic image according to surface defects is determined using signal to noise ratio (SNR). The optimum illumination mechanism is selected by applying discriminant measure (DM) to the best synthetic images. The DM is applied using the tenengrad-euclidian function. The DM is evaluated as the degree of contrast using the defect boundary information. The performance of the optimum illumination mechanism is verified by quantitative data and intuitive image looks.
Low-cycle fatigue (LCF) tests were performed for Alloy 690 and 316 SS in a simulated pressurized water reactor (PWR) environment. Alloy 690 showed about twice longer LCF life than 316 SS at the test condition of 0.4% amplitude at strain rate of 0.004%/s. Observation of the oxide layers formed on the fatigue crack surface showed that Cr and Ni rich oxide was formed for Alloy 690, while Fe and Cr rich oxide for 316 SS as an inner layer. Electrochemical analysis revealed that the oxide layers formed on the LCF crack surface of Alloy 690 had higher impedance and less defect density than those of 316 SS, which resulted in longer LCF life of Alloy 690 than 316 SS in a simulated PWR environment.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.3
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pp.95-102
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2018
In order to understand interaction between building users' occupant performance and building maintenance performance of maintenance management personnel, actual data from maintenance activities of buildings were analyzed. Also, using building defect customer complaint data reported by building user, satisfaction data on building maintenance services of building users and service response time of maintenance management personnel, a method for evaluating interaction of buildings with the same purpose and same size was proposed. Throughout analysis, average number of occurrences per unit area per year for the mechanical complaints in complex building were presented. In addition, using building users' satisfaction with facility management services, attitude of responding to business obstacles, number of occurrences per unit area per year of mechanical complaints and complaint processing speed, interaction was comprehensively identified and compared.
The yield and quality of a micromanufacturing process are important management factors. In real-world situations, it is difficult to achieve a high yield from a manufacturing process because the products are produced through multiple nanoscale manufacturing processes. Therefore, it is necessary to identify the processes and equipment that lead to low yields. This paper proposes an analytical method to identify the processes and equipment that cause a defect in the plastic ball grid array (PBGA) during the manufacturing process using logistic regression and stepwise variable selection. The proposed method was tested with the lot trace records of a real work site. The records included the sequence of equipment that the lot had passed through and the number of faults of each type in the lot. We demonstrated that the test results reflect the real situation in a PBGA manufacturing process, and the major equipment parameters were then controlled to confirm the improvement in yield; the yield improved by approximately 20%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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