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HW-SW 통합 프레임워크를 활용한 제조공정 개선을 위한 실시간 모니터링 시스템과 데이터 분석검증 TA설계
A Design for Realtime Monitoring System and Data Analysis Verification TA to Improve the Manufacturing Process Using HW-SW Integrated Framework 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.4 no.9, 2015년, pp.357 - 370  

김재천 ((주)나라시스템) ,  진선아 ((주)나라시스템 기업부설연구소) ,  박영희 (한국폴리텍대학 정보통신시스템과) ,  노성여 (동명대학교 항만물류시스템학과) ,  이현동 ((주)나라시스템 기업부설연구소)

초록
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제조현장에서 발생하는 대량의 데이터는 제조공정의 개선 등을 위해서 매우 중요한 역할을 수행한다. 국내 제조업은 제조환경의 변화에 대응하기 위하여 다각적인 노력을 하고 있으나 구조적, 기술적 취약성으로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 코팅제는 도료의 일종으로 제품에 피막층을 형성하여 제품을 보호하고 다양한 특성을 부여하는 고분자 산업에서 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다. 코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경험에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 HW-SW 통합 프레임워크를 활용한 제조공정 개선을 위한 실시간 모니터링 시스템과 데이터 분석검증 TA설계를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Massive data occurred in a manufacturing place is able to fulfill very important roll to improve the manufacturing process. Domestic manufacturing business has been making an multilateral effort to react the change of manufacturing circumstance, but it undergoes many difficulties due to technical we...

주제어

#데이터 분석   #프레임워크   #코팅제 배합공정   #기술구조  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
코팅제는 무엇인가? 코팅제는 도료의 일종으로 피막층을 형성하여 제품을 보호하고 다양한 특성을 부여하는 고분자 물질이다. 코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다[1].
코팅제는 어느 분야에서 중요성을 인정받는가? 코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다[1]. 코팅제는 자동차 및 다양한 전자부품의 첨단화에 따라 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 그 중요성을 인정받고 있으며, 코팅제에 대한 성능과 정밀도 향상이 요구되는 등 기술적인 요구사항이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 산업 분야에서 코팅제의 중요성은 더욱 커지고 있으나 국내 제조업의 상당수를 차지하고 있는 영세한 중소 제조업체에서는 여전히 작업자의 경험과 수작업에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다.
군집분석는 어떤 방법인가? 군집분석이란 데이터의 군집을 찾는 방법이다. 데이터 간의 유사도를 정의하고 그 유사도에 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 방법으로, 유사도의 정의에는 거리나 상관계수 등 여러 가지가 있다. 군집분석에는 차례대로 합쳐가는 계층적 방법 이외에, 요인 분석 등으로 미리 군집을 예상하여 합쳐 가는 비계층적 방법도 있다[5].
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참고문헌 (15)

  1. Young-Sook Kim, "Generation of Corporate Risk Contents of Small Firms and Large Firms Using Financial Data for Enhancing International Competitiveness," The Journal of the Korea Contents Association, Vol.7, No.12, pp.123-130, 2007. 

  2. Eizo Kinoshita and Takao Ohya, "Strategic decision-making technique AHP," Cheongram, 2012. 

  3. Jaechun Kim and Mokdong Chung, "Cloud-based Integrated Support System for the Bond Management," in Proceedings of the Spring Conf. of the Korea Multimedia Society, Vol.15, No.1, pp.54-57, Apr., 2012. 

  4. Kae Gil Lee, "Statistical analysis using the MATLAB," Ajin, Seoul, 2013. 

  5. Hyeyoung Park and Kwanyong Lee, "Pattern Recognition and Machine Learning: From the ground up to take advantage of," Ehan Media, Goyang, 2011. 

  6. Michael J. Crawley, "The R Book," 2nd ed., Acorn Publishing, 2014. 

  7. Jung, D. B. and Won, T. Y, "Time series data and analysis of simplification I," Hannarae Publishing Group, Seoul, 2001. 

  8. Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei, "Data Mining: Concepts Techniques," Acorn Publishingm 2015. 

  9. Brett Lantz, "Machine Learning with R," Acorn Publishing, 2014. 

  10. Richard O. Duba, Peter E. Hart, and David G. Stork, "Pattern Classification," 2nd Ed., ITC, 2006. 

  11. Chunghyun Yu and Seonghak Hong, "R Visualization," Insight, 2015. 

  12. Functional Inorganic Coatings [Internet], http://mirian.kisti.re.kr/publication/view.jsp?record_no155&cont_cdKI, 2007. 

  13. Heewon Jeon, "Big Data Analysis with R: R Distributed Programming," Microsoftware, pp.186-193, Sep., 2011. 

  14. Min-Hoi Koo, Jin-Woo Lee, and Hoe-Cheol Cha, "CCM System Practical Technology Research for Laboratory Dyeing Machine," Korean Institute of Industrial Technology, 1993. 

  15. Sung-Hyun Park and Jong Wook Kim, "Modern Design of Experiments using MINITAB," Minyoungsa, Seoul, 2011. 

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