• 한국경제지리학회지
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• 제23권4호
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• pp.373-394
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• 2020

본고는 북한이 임가공사업과 인력송출을 통해 중국 주도의 지역·글로벌 의류 생산네트워크에 편입되는 과정과 구조적 특성을 밝히면서, 강화된 국제사회의 대북 제재조치가 미친 영향을 파악하고자 한다. 2017년 하반기 채택된 UN안보리 결의안에 북한산 섬유제품의 수입금지와 해외 파견 북한 노동자의 송환이 포함되면서 2010년대 들어 급증했던 중국기업의 대북 위탁가공거래와 노동력 활용은 크게 위축되었다. 그러나 북·중 접경지역 경제교류에는 오랜 기간 불법적인 요소들을 포함한 다양한 비공식적 거래방식이 공존하고 있다. 대북 경제제재 강화에 따라 합법적 교류창구가 닫히게 되면서, 규모는 감소하였지만 북한의 의류 위탁가공생산과 노동부문의 북·중 협력은 음성적 영역으로 전환·진행되고 있다. 북한의 지역 및 글로벌 생산네트워크 편입의 실태를 분석한 본 연구는 대북 경제제재의 실효성과 북한경제 변화에 대한 시사점을 제시할 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.658-663
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• 1994

The classification and coding of part for group technology applications continus to be labour intensive and time-consuming process, and therefore much effort is dedicated to the structure and creation of automatic coding systems. IN this paper, Neural networks is used to generate processes-related digit as well as part geometry-related digit of the TS code where part name is provided as input.since part name, which is appropriately designated, provides much information about part geometry and manufacturing processes. THe developed GT recommendation system is integrated with interactive TS coding system and database in order to handle the changes of production environment, such as the change of production part of plant. It is found to recommend codes accurately and promises to be a useful tool for consistent, reliable and convenient coding processes.

• 전기학회논문지P
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• 제53권3호
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• pp.134-141
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• 2004

Recently, neural network techniques are widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, in general it takes up a lot of time to learn in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult for the PID gains suitably, lots of researches have been reported with respect of turning schemes of PID gains. A neural network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed neural network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accidents.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.717-719
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• 2003

Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.78-101
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• 2017

High-quality industrial control is critical to ensuring production quality, reducing production costs, improving management levels and stabilizing equipment and long-term operations. WiFi-based Long Distance (WiLD) networks have been used as remote industrial control networks. Real-time performance is essential to industrial control. However, the original mechanism of WiLD networks does not minimize end-to-end delay and restricts improvement of real-time performance. In this paper, we propose two algorithms to obtain the transmitting/receiving phase cycle length for each node such that real time constraints can be satisfied and phase switching overhead can be minimized. The first algorithm is based on the branch and bound method, which identifies an optimal solution. The second is a fast heuristic algorithm. The experimental results show that the execution time of the algorithm based on branch and bound is less than that of the heuristic algorithm when the network is complex and that the performance of the heuristic algorithm is close to the optimal solution.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권2호
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• pp.132-139
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• 2009

Yield is a very important measure that can expresses simply for productivity and performance of company. So, yield is used widely in many industries nowadays. With the development of the information technology and online based real-time process monitoring technology, many industries operate the production lines that are developed into automation system. In these production lines, the product structures are very complexity and variety. So, there are many multi-variate processes that need to be monitored with many quality characteristics and associated process variables at the same time. These situations have made it possible to obtain super-large manufacturing process data sets. However, there are many difficulties with finding the cause of process variation or useful information in the high capacity database. In order to solve this problem, neural networks technique is a favorite technique that predicts the yield of process for process control. This paper uses a neural networks technique for improvement and maintenance of yield in manufacturing process. The purpose of this paper is to model the prediction of a sub process that has much effect to improve yields in total manufacturing process and the prediction of adjustment values of this sub process. These informations feedback into the process and the process is adjusted. Also, we show that the proposed model is useful to the manufacturing process through the case study.

• 대한지리학회지
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• 제51권5호
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• pp.667-690
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• 2016

본 논문은 경제지리학의 글로벌 생산네트워크 담론을 태동기부터 현재의 GPN 2.0 이론화 단계까지 통시적으로 검토한다. 이 과정에서 2000년대 초반 글로벌 생산네트워크 논의의 형성 과정을 글로벌 상품/가치 사슬망의 개념적, 분석적 문제와 결부시켜 설명하고, 이후 논의의 확장과 경험적 연구의 축적을 통해 글로벌 생산네트워크가 세계화 경제, 초국적 기업, 지역발전 간의 밀접한 관계에 주목하는 담론과 실천의 틀로 자리잡게 된 점을 강조한다. 반면, 이론적 결여의 문제에 대한 비판이 꾸준히 제기되었고, 이에 대한 응답으로 최근 Yeung and Coe는 인과적 매커니즘의 추상화와 이와 관련된 글로벌 생산네트워크 조직 전략의 유형을 중심으로 GPN 2.0 이론을 제안했다. 이 결과, 글로벌 생산네트워크 담론은 이론화 결핍의 문제를 해결할 수 있게 되었고, 연구자는 내부 조직화, 통제적 관계, 동반자적 관계, 외부교섭 등 다양한 생산네트워크 조직 전략을 기업경쟁력 강화 요인 및 위험환경과 결부시켜 탐구할 수 있게 되었다. 그리고 글로벌 생산네트워크와 글로벌 상품/가치 사슬 논의 간의 차이는 더욱 분명해졌는데, 여기에는 외부교섭 개념의 역할이 무엇보다 중요하다. 외부교섭은 GPN 1.0에서 가치, 착근성, 권력의 분석 개념을 포괄하고 있는 네트워크 형태로 판단되며, 이것은 기업이나 산업별 거버넌스 차이에 초점이 맞춰진 사슬 담론의 한계를 초월하게 해 줄 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제41권1호
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• pp.1-21
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• 2006

농촌장수지역인 강원 제주를 대상으로 제조업체의 생산 및 혁신네트워크를 분석하여 지식정보화 시대의 이상적인 고령사회에 대비한 새로운 농촌지역 발전모델을 모색하고자 하였다. 이를 위해 강원 제주 장수지역은 호남농촌의 장수지역 및 호남도시중 광주 전주 지역과 비교하였다. 연구 결과, 제조업은 생산연계에 있어 원료구입의 지역내 공간적 산업적 연계 성향이 강할수록, 노동력이용의 지역내 연계 성향이 강할수록 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 혁신네트워크는 공간적 측면에서 제조업체 입지 지역 및 지방과 국가간 네트워크가 원활하고 지속적으로 이루어질 때, 협력주체의 측면에서 기업 및 연구기관뿐만 아니라 지자체와 국가지원등의 다양한 네트워크가 지속적으로 이루어질 때 보다 강화되는 것으로 나타났다. 따라서 미래 농촌의 새로운 지역발전모델은 지역 자체의 자원을 이용하여 지역 내부의 혁신 역량을 키우는 측면에서 접근해야 하고, 이를 위해 지역내부연계와 더불어 가상혁신클러스터라 할 수 있는 지역외부연계가 종합적으로 구축되어야 함을 알 수 있다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제22권7호
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• pp.939-946
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• 2012

Antibiotic production with Streptomyces sindenensis MTCC 8122 was optimized under submerged fermentation conditions by artificial neural network (ANN) coupled with genetic algorithm (GA) and Nelder-Mead downhill simplex (NMDS). Feed forward back-propagation ANN was trained to establish the mathematical relationship among the medium components and length of incubation period for achieving maximum antibiotic yield. The optimization strategy involved growing the culture with varying concentrations of various medium components for different incubation periods. Under non-optimized condition, antibiotic production was found to be $95{\mu}g/ml$, which nearly doubled ($176{\mu}g/ml$) with the ANN-GA optimization. ANN-NMDS optimization was found to be more efficacious, and maximum antibiotic production ($197{\mu}g/ml$) was obtained by cultivating the cells with (g/l) fructose 2.7602, $MgSO_4$ 1.2369, $(NH_4)_2PO_4$ 0.2742, DL-threonine 3.069%, and soyabean meal 1.952%, for 9.8531 days of incubation, which was roughly 12% higher than the yield obtained by ANN coupled with GA under the same conditions.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권4호
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• pp.876-891
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• 2014

기존의 에스닉 인클레이브 연구는 지리학자들의 참여가 상대적으로 부진한 상황에서 에스닉 네트워크를 강조함에 따라 지리적 맥락과 산업 생산체계의 공간적 함의에 대한 설명이 별로 이루어지지 않아 이에 대한 이해가 매우 제한적이었다. 본 연구는 브라질 봉헤찌로 한인 의류산업지구를 사례로 봉헤찌로의 발전 경로와 의류산업의 생산체계 그리고 에스닉 네트워크를 함께 고찰함으로써 한인 인클레이브의 형성 메커니즘을 규명하고자 했다. 연구지역의 형성에는 에스닉 네트워크의 역할도 중요하지만, 이주자 의류 산업지역이라는 지역의 발전 경로와 의류산업의 생산체계와 관련하여 나타나는 공간적 수렴현상에도 그 원인이 있으며, 이 과정에는 비동족 이주자 집단 및 브라질 현지인들의 참여도 활발하게 이루어졌음을 알 수 있었다.