• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.15-22
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• 2021

In a smart manufacturing environment, more and more devices are connected to the Internet so that a large volume of data can be obtained during all phases of the product life cycle. The large-scale industries, companies and organizations that have more operational units scattered among the various geographical locations face a huge resource consumption because of their unorganized structure of sharing resources among themselves that directly affects the supply chain of the corresponding concerns. Cloud-based smart manufacturing paradigm facilitates a new variety of applications and services to analyze a large volume of data and enable large-scale manufacturing collaboration. The manufacturing units include machinery that may be situated in different geological areas and process instances that are executed from different machinery data should be constantly managed by the super admin to coordinate the manufacturing process in the large-scale industries these environments make the manufacturing process a tedious work to maintain the efficiency of the production unit. The data from all these instances should be monitored to maintain the integrity of the manufacturing service system, all these data are computed in the cloud environment which leads to the latency in the performance of the smart manufacturing service system. Instead, validating data from the external device, we propose to validate the data at the front-end of each device. The validation process can be automated by script validation and then the processed data will be sent to the cloud processing and storing unit. Along with the end-device data validation we will implement the APM(Asset Performance Management) to enhance the productive functionality of the manufacturers. The manufacturing service system will be chunked into modules based on the functionalities of the machines and process instances corresponding to the time schedules of the respective machines. On breaking the whole system into chunks of modules and further divisions as required we can reduce the data loss or data mismatch due to the processing of data from the instances that may be down for maintenance or malfunction ties of the machinery. This will help the admin to trace the individual domains of the smart manufacturing service system that needs attention for error recovery among the various process instances from different machines that operate on the various conditions. This helps in reducing the latency, which in turn increases the efficiency of the whole system

• 자원리싸이클링
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• 제29권6호
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• pp.104-113
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• 2020

기포크기는 컬럼부선에서 기포체류시간, 기포표면적플럭스(Sb) 및 운송율(Cr)에 영향을 미치는 중요 변수로 인식되고 있다. 본 논문은 부선컬럼에서 기포크기의 측정방법, 가동변수들의 관계 그리고 가스분산특성을 논한다. 기포크기는 고속카메라와 이미지 분석 시스템을 이용하여 가동변수들(가스속도, 세척수속도, 기포제농도)의 조건에 따라 부선컬럼에서 직접적으로 측정되었다. 각 측정과 산정된 기포크기 값들을 비교한 관계식이 ±15~20의 오차범위 내에서 도출되었고 평균 기포크기(Sauter mean diameter)는 0.718mm로 확인되었다. 본 시스템으로부터 기포크기 및 분포를 조절할 수 있는 경험식이 가동조건들(Jg: 0.65~1.3cm/s, JW: 0.13~0.52cm/s, frother concentration: 60~200ppm) 하에서 개발되었다. 기포제농도의 증가는 표면장면과 기포크기를 감소시킨다. 임계병합농도는 표면장력이 가장 낮은 49.24mN/m일 때인 기포제농도 200ppm이라고 판단된다. 공기속도의 감소, 기포제농도 및 세척수속도의 증가에 따라 기포크기가 감소하는 경향을 보였다. 가스홀드업은 가스속도와 비례관계에 있으며 고정된 가스속도 조건에서 기포제농도 및 세척수속도와 비례관계였다.

• 농약과학회지
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• 제17권4호
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• pp.314-334
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• 2013

곡물류 모니터링 시료인 현미, 보리, 옥수수 3가지 작물을 대상으로 보편적으로 많이 사용되고 등록된 농약을 조사, 76종을 선정하여 QuEChERS AOAC Official 2007. 01. 법과 변형된 QuEChERS 법으로 LC-MS/MS를 이용하여 회수율 시험을 비교하였다. 1% acetic acid를 사용하여 추출하는 QuEChERS AOAC Official 2007. 01. 법의 0.05, 0.2 mg/kg 회수율 결과는 현미 32.4~139.0%, 보리 24.2~123.7%, 옥수수 29.0~117.2%였고, 그 중 sulfonylurea 계통인 azimsulfuron, ethoxysulfuron, flucetosulfuron, imazosulfuron에 대해 회수율이 낮게 나오는 문제가 있었으며, 이들 농약의 평균 회수율은 53.3%였다. 이런 문제를 해결하기 위해 QuEChERS 법의 추출용매를 1% formic acid가 함유된 acetonitrile 용매로 바꾼 결과, 0.05, 0.2 mg/kg 수준의 회수율은 현미 73.2~132.2%, 보리 80.9~136.8%, 옥수수 66.6~143.5%였으며 변이계수는 모두 10% 미만이었다. 문제시 되었던 sulfonylurea 계통의 농약의 회수율도 53.3%에서 90.5%로 증가하였다. 검출한계(limits of detection, LOD)와 정량한계(limits of quantification, LOQ)는 현미 0.24~1.92, 0.79~65.74 ng/g, 보리 0.12~21.12, 0.36~63.36 ng/g, 옥수수 0.28~100.8, 0.86~302.4 ng/g이었다. 변형한 QuEChERS 법을 모니터링 시료 현미, 보리, 옥수수에 적용하여 98개 시료를 분석한 결과 36개의 시료에서 26종의 농약이 검출되었다. 검출 농도가 가장 높은 농약은 tricyclazole로 1.17 mg/kg로 조사되었다. 변형한 QuEChERS법으로 전처리를 하여 질량분석기 뿐만 아니라 현재 많이 보급된 검출기인 ECD, NPD 및 UPLC에서도 분석이 가능한지 실험하였고, 현미, 보리, 옥수수의 평균 회수율은 ECD는 65.3~130.3%, NPD는 61.6~133.0%로 대부분의 농약들이 잔류농약 검색용을 목적으로 하는 다성분 분석의 기준인 70~130% 이내의 회수율과 30%의 미만의 변이계수 조건을 만족하였다.

• 한국안광학회지
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• 제5권1호
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• pp.107-116
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• 2000

본 연구에서는 전북 군산시 및 정읍시 소재 남녀 고등학생 850명을 대상으로 굴절이상, 시력검사, 안경 및 콘택트렌즈 착용상태, 안과상식, 시력관리 등에 관하여 설문조사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 응답자 823명 중 38%가 정시안이고, 근시가 55.1% 원시가 7%를 차지하는 것으로 조사되었다. 2. 응답자 837명 중 381명(45.5%)이 안경 및 콘택트렌즈를 착용하는 것으로 조사되었고 이중에서 안경만 착용하는 학생이 78%로 제일 많고 안경과 콘택트렌즈 병용이 18% 콘택트렌즈만 착용이 4%로 나타났다. 3. 처음 안정 및 콘택트렌즈 착용을 위해서 시력검사를 받은 장소는 안경원이 64.7% 병원이 28.3%, 시력검사를 받지 않음이 4.2%, 기타가 2.7%로 나타났으며, 안경 및 콘택트렌즈 교체를 위한 시력검사 장소는 안경원이 82%, 병원이 9.5%, 시력검사를 받지 않음이 6.6%, 기타가 1.9%로 나타났다. 4. 시력검사의 주기는 6개월~1년이 54.1%, 6개월 이하가 9.2%, 1년~2년이 29.5%, 2년 이상 7.2%로 나타났다. 5. 콘택트렌즈의 구입 장소는 응답자의 94%가 안경원에서, 6%는 병원에서 구입한 것으로 조사되었다. 6. 안경보다 콘택트렌즈를 선호하는 이유에 대해선 미관상 이유가 51.2%, 운동시간 편함이 23.1%, 안경이 무거움이 9.8%, 기타는 15.7%로 조사되었다. 7. 착용하고 있는 안경테 종류는 플라스틱테가 24.4%, 금 은테가 43.4%, 칼라테가 32.1%를 조사되었다. 8. 안경테 선택시 고려사항은 디자인이 37%, 품질이 36%, 가격이 14.7%, 브랜드가 12.5%로 조사되었다. 9. 안경교체 시기는 6개월 이하가 10.5%, 6개월~1년이 57.3%, 1년~2년 사이가 22.4%, 2년 이상이 9.6%로 조사되었다. 10. 안경을 쓰면 쓰지 않는 것보다 눈이 나빠진다는 그릇된 안과상식에 대해 응답자 중 100% 믿는 학생이 10.5%, 80% 믿는 학생이 22.5%, 50% 믿는 학생이 49.5%, 전혀 믿지 않는 학생이 17.5%로 조사되었다. 11. 시력관리에 대하여 관심 있다가 48.5% 관심 없다가 51.5%로 조사되었다. 시력관리의 방법을 묻는 질문에 TV시청, 컴퓨터사용, 독서시의 거리조절이 49%, 단전호흡 및 눈맛사지가 11%, 식이요법이 4%, 관심 없다가 36%로 나타났다. 12. 20세 이후 성년이 되었을 때 시력 교정수술의 선호도를 묻는 질문에 원한다가 45.9%, 원치 않는다가 27%, 잘 모른다가 27.1%로 조사되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권50호
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• pp.423-452
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• 2018

인공지능의 미래 산업화 가능성을 인공지능 예술과 영화를 통해서 연구하였다. 인공지능 분야는 과거와 현재를 통해 인간을 모방하여 발전하고 있으므로 영화와 인공지능 예술에서 제시하는 미래상을 파악하는 것이 중요하다고 유추할 수 있을 것이다. 인간의 가치는 인공지능 영화와 예술에서 다르게 표현된다. 인공지능 영화와 예술은 각각 인간 가치의 외적인 면과 내적인 면에 관심을 가진다. 대체로 영화는 인간과 인공지능의 형체와 기능 등에서 서로 유사한 외형적인 측면을 바라보지만, 인공지능 예술은 인공지능 기술 발전에 기인한 인간의 소외와 소통의 부재에 대해 다룬다. 영화에서의 인공지능은 인공지능 기술에 대한 상상을 시각화하는 방향으로, 인공지능 예술에서는 기술을 활용하여 작품을 제작하여 구현하는 방식으로 발현된다. 오늘날 영화에서 상상력으로 보여준 인공지능의 미래는 기술적으로 실현되고 있다. 인공지능 예술은 주로 현재 기술을 통해 나타날 수 있는 인공지능 기술의 문제와 인공지능 기술발전에서 야기될 수 있는 인간적인 문제를 반영하고 있다. 영화와 인공지능 예술은 전반적으로 현재의 문제를 반영하고 있어 그것들을 통해 인공지능의 미래를 조망할 수 있을 것이다. 영화에서 살펴본 인공지능의 미래상은 인간의 편의를 제공하는 인공지능 서비스형태, 사이보그 인공지능 산업, 외골격 로봇과 외골격 슈트를 활용한 산업, 인공지능 비서 등의 산업이다. 인공지능 예술을 통해 인공지능 기술의 문제점과 인간의 가치문제의 관점으로 인공지능의 미래상을 고찰하면, 실수를 통해 생각하는 인공지능, 라이프로깅의 활용을 통해 자신과 소통하고, 반성적 사고를 통하여 소통의 실패를 만회하며, 인간적인 우연성을 통해 인공지능 예술가의 영역을 확장하는 형태 등이 있을 수 있다. 따라서 영화와 인공지능 예술을 통해 연구한 인공지능의 미래 산업화 가능성은 인간의 오감영역을 확장하는 산업, 인간의 부족한 신체 능력을 향상하는 산업, 인간의 신체적 능력을 향상하는 산업, 인간의 심리적 정신적 영역을 치유하는 산업이다.

• 한국식품과학회지
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• 제36권5호
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• pp.701-710
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• 2004

건식분해에 의한 AAS법과 습식분해에 의한 ICP법을 이용하여 조제분유 중 칼슘 함량을 측정하는 과정중의 측정불확도를 비교산정하기 위하여 분석결과에 영향을 주는 불확도 인자를 파악하고 각각의 불확도를 계산하였다. 계산은 GUM(Guide to the expression of Uncertainty in Measurement)과 Draft EURACHEMCITAC Guide에 근거한 수학적 계산 및 통계처리 방법에 의해 처리하였다. AAS에 의한 칼슘 측정시 uncertainty source로서 시료의 무게, 시료의 최종전량, 시료의 희석 그리고 기기에 의한 측정결과값 등이 작용하였다. Uncertainty source의 개별구성요소인 uncertainty component는 저울의 안정성, 분해능, 재현성, 표준액의 순도, 분자량, 농도, 표준액 희석 및 시료의 희석, 검정선, 회수율 그리고 분석기기의 정밀성, 재현성 및 안정성 등이 작용하였으며 A type 또는 B type으로 불확도를 산정하였다. ICP에 의한 칼슘 측정시 uncertainty souce와 component는 시료의 희석부분을 제외하고 AAS와 동일하게 작용하였다. 칼슘함량과 측정불확도가 보장된 인증표준물질인 Infant Formula SRM 1846을 사용하여 칼슘함량을 측정한 결과 AAS법에 의한 결과값과 ICP법에 의한 결과값은 각각 $359.52{\pm}23.61\;mg/100g$, $354.75{\pm}16.16mg/100g$으로 측정되었다. 2가지 방법 모두 인증 값인 칼슘함량 $367{\pm}20mg/100g$의 범위내로 측정되었으며, CRM에서 보장된 균일성과 실험오차를 고려하면 유사한 결과가 산출되었음을 알 수 있다(p<0.05). 측정불확도를 시험담당자가 시험수행시마다 파악하고 계산하기란 시간적, 인력적 제약과 업무효율적 측면에서 현실적으로 어려운 점이 많다. 그러나, 본 연구에서와 같이 시험과정 중의 분석오차 발생인자를 파악하고 최종 시험결과에 미치는 영향정도를 산출하여 그 인자들을 최소화하여야 할 것으로 사료된다. 즉, 측정불확도는 불확도인자 설정과 계산에 있어서 다양한 방법이 제시될 수 있으므로 수치화된 결과값 그 자체보다는 표준시약의 소급성 유지, 시험기구의 교정 관리, 시험실 환경 관리, 분석기기의 최적상태 유지 및 개인숙련도 향상 등과 같은 노력을 통해 시험결과의 품질을 최상으로 유지하는 척도로 활용되어야 할 것으로 사료된다.