The CDI (Capacitive deionization) is one of the desalination technologies that use a carbon material electrode with large surface area and excellent electrical conductivity. Recently, research on a MCDI (Membrane Capacitive deionization) process, which is a combination of an ion-exchange membrane, has been actively conducted. In this study, we tried to find out the water quality of treated water and the concentration characteristics of concentrated water through TDS analysis by MCDI conventional and circulation process. In producing treated water, there was no significant difference in adsorption efficiency between MCDI conventional and circulation process. It was confirmed that both processes adsobed more than 96 %. However, the MCDI conventional process showed a low yield of 50 %, whereas the MCDI circulation process showed a high yield of 97.6 %. It's because, the wasted water was reused at desorption. In the case of the TDS concentration using MCDI circulation process, as the cycle progressed, the TDS concentration was concentrated up to 1,300 mg/L, but the rate gradually decreased. It is believed that this is because the volume of the concentrated water tank is limited, and the amount of soluble ions gradually decreases. As a result of analyzing the wasted water at MCDI circulation process through Ion Chromatography, it was confirmed that the concentration of all ions were concentrated. However, there was no significant difference in the types and proportions of analyzed ions. It is judged that the types and concentration of ions do not have a significant effect on adsorption and desorption in the MCDI circulation process.

Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).

Among efforts to improve techniques for the chemical vapor deposition of large-area and high-quality graphene films on transition metal substrates, being able to reliably transfer these atomistic membranes onto the desired substrate is a critical step for various practical uses, such as graphene-based electronic and photonic devices. However, the most used approach, the wet etching transfer process based on the complete etching of metal substrates, remains a great challenge. This is mainly due to the inevitable damage to the graphene, unintentional contamination of the graphene layer, and increased production cost and time. Here, we report the systematic study of an H2 bubbling-assisted transfer technique for graphene films grown on Cu foils, which is nondestructive not only to the graphene film but also to the Cu substrate. Also, we demonstrate the origin of the graphene film tearing phenomenon induced by this H2 bubbling-assisted transfer process. This study reveals that inherent features are produced by rolling Cu foil, which cause a saw-like corrugation in the poly(methyl methacrylate) (PMMA)/graphene stack when it is transferred onto the target substrate after the Cu foil is dissolved. During the PMMA removal stage, the graphene tearing mainly appears at the apexes of the corrugated PMMA/graphene stack, due to weak adhesion to the target substrate. To address this, we have developed a modified heat-press-assisted transfer technique that has much better control of both tearing and the formation of residues in the transferred graphene films.

The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.

Companies are making design changes by improving product quality and function to succeed while meeting customer requirements continuously. Design changes are changing the product BOM's amount, item, specification, and shape while causing a change in the product's structure. At this time, the problem of inventory exhaustion of parts before design change is a big topic. If the inventory exhaustion fails, the pieces before the design change become unused and are discarded, resulting in a decrease in asset value, and the quality cost of the design change affects the company's profits. Therefore, it is necessary to decide to minimize quality costs while minimizing waste inventory costs at the time of application of design changes. According to the analysis, priorities should be prioritized according to urgency because the quantity of items before the design change affects the applied lead time.

In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.

Recently, many studies have been conducted to improve quality by applying machine learning models to semiconductor manufacturing process data. However, in the semiconductor manufacturing process, the ratio of good products is much higher than that of defective products, so the problem of data imbalance is serious in terms of machine learning. In addition, since the number of features of data used in machine learning is very large, it is very important to perform machine learning by extracting only important features from among them to increase accuracy and utilization. This study proposes an anomaly detection methodology that can learn excellently despite data imbalance and high-dimensional characteristics of semiconductor process data. The anomaly detection methodology applies the LIME algorithm after applying the SMOTE method and the RFECV method. The proposed methodology analyzes the classification result of the anomaly classification model, detects the cause of the anomaly, and derives a semiconductor process requiring action. The proposed methodology confirmed applicability and feasibility through application of cases.

본 연구는 소설 󰡔완득이󰡕를 통해 장애인, 결혼이주여성, 다문화가족 등 한국사회에서 소외될 수밖에 없 는 사회적 조건들을 가진 완득이네 가족이 정체성을 회복하면서 사회로 나오는 과정을 살펴보고 있다. 장애 인 아버지, 결혼이주여성인 베트남 어머니, 혼혈아(본인) 등의 이유로 완득이는 친한 친구도 없이 심리적으 로 혼자 숨어 지내고 있다. 이러한 완득이를 담임인 이동주 선생이 수시로 이름을 불러 밖으로 나오게 만든 다. 완득이의 가정이 완전체를 향해 가는 과정은 완득이가 먹는 음식을 통해 나타난다. 완득이가 평소 주식 처럼 먹었던 라면과 즉석밥은 공장에서 만들어진 간편식으로, 불완전한 식사인 동시에 완득이의 불완전한 가족 상태를 의미한다. 담임의 주선으로 어머니를 만나게 되고, 그 후 어머니가 해준 반찬도시락은 절반의 완전함이었다. 어머니와 아버지가 해후한 후 이웃과 함께 폐닭 백숙을 먹으면서 완전한 가족의 모습을 구현 한다. 폐닭 백숙은 아버지의 인생을 상징하는 한편, 온 가족이 함께 먹는 첫 번째 식사였다는 점에서 의미를 지닌다. 이 자리에서 완득이가 ‘어머니’라고 공개적으로 말함으로써 완득이의 가족은 완전체가 된다. 또한 완득이는 적성에 맞는 킥복싱을 배우며 타인과 소통하고 세상에 나갈 준비를 한다. 이같은 논의들을 통해 본 연구는 소설 󰡔완득이󰡕가 우리사회의 주변부 인물들이 자신들의 정체성을 확인하고 탐색하는 작품임을 보여주었다.

본 연구는 전기투석과 용매추출을 융합한 희유금속 회수 공정에서 분리막과 음이온교환막의 개질을 통해 유기상 과 수상에 대한 분리막의 낮은 젖음성 및 AEM을 통한 수소이온 투과로 인한 금속이온의 회수 효율 감소를 개선하였다. 구체 적으로, 분리막 표면 중 한면은 polydopamine (PDA) 통한 친수성 개질, 다른 면은 SiO2 또는 graphene oxide를 통한 친유성 개질을 함으로써 분리막의 젖음성을 개선하였다. 또한, 음이온교환막의 표면을 polyethyleneimine, PDA, poly(vinylidene fluoride) 등을 이용, 개질해 수분 흡수(Water uptake) 감소 및 기공구조 변화를 통해 수소이온 수송을 억제해 수소이온 투과를 억 제할 수 있다. 개질된 막 표면 형상과 화학적 특성 및 조성은 주사전자현미경과 푸리에변환 적외선 분광법을 통해 확인되었 고, 이를 구리 이온 회수 시스템에 적용해 향상된 추출 및 탈거 효율과 수소이온 수송 억제능을 확인하였다.

수산화리튬(LiOH)에 대한 수요는 현재의 대안들에 비해 환경에 대한 효율성과 안전성 때문에 매년 증가하고 있 다. 리튬은 다른 염분과 염수 호수에서 발견될 수 있으며, 나중에 합성되어 다양한 용도로 LiOH를 생성한다. 리튬 이온을 분 리 및 회수하기 위해 다양한 방법이 사용되며, 그 중 가장 일반적인 방법은 전기투석법(ED)이다. ED는 이온을 한쪽에서 다 른 쪽으로 밀어내는 구동력으로서 그 층의 전위차에 작용하는 멤브레인 기반 분리 기술이다. ED의 이온교환막(IEM)은 유체 역학적 부피에 따라 상이한 이온의 선택성이 달라지기 때문에 공정을 효율적으로 만든다. 본 총설에서는 리튬이온의 회수를 향상시키기 위한 ED와 IEM의 서로 다른 변화 전략이 논의된다.

본 연구에서는 비가열 떡 제조업체 3곳을 대상으로 원 재료, 제조설비 및 계절별 제조공정에 대한 미생물 오염 도를 분석하였고, 여름철 불림 시간에 따른 미생물 오염 도 및 불림 수 온도 조절을 통한 미생물 저감 효과를 확 인하고자 하였다. 3업체의 원재료 일반세균수는 2.69-5.08 log CFU/g 범위로 검출되었으나 제조공정 중 불림공정에 서 미생물 오염도가 급격히 증가함을 확인하였다. 계절에 따른 제조공정별 미생물 오염도 분석결과, 여름철 불림공 정에서 일반세균 및 대장균군이 7.01 및 3.96 log CFU/g 로 다른 계절에 비해 유의적으로 높게 나타났고, 이후 공 정에서도 높은 오염도를 유지하여 냉동공정에서 일반세균 이 6.24 log CFU/g로 법적인 기준을 초과하여 검출되었다. 여름철 불림 초기 수온은 19.1oC에서 불림 12시간 후 26.8oC까지 상승하였고, 불림시간에(3, 6, 9, 12 h) 따른 제조공정별 미생물 오염도 분석결과, 불림시간이 길어질수 록 미생물 오염도가 유의적으로 높게 나타났고, 불림 9시 간 이후부터 냉동공정의 일반세균 수치가 냉동식품의 법 적인 기준을 초과하여 검출되었다. 여름철 불림 수의 온 도 상승을 억제하기 위하여 얼음팩을 이용하여 불림 수온 을 조절한 결과, 불림 12시간까지 20.1oC로 유지되어 조 절 전보다 약 7oC가량 낮게 나타났다. 이에 따른 제조공 정별 미생물 오염도 분석결과, 3업체의 불림 12시간 이후 냉동공정 일반세균 평균값이 4.42 log CFU/g로 조절 전보 다 1.77 log CFU/g 감소한 것으로 확인되었다. 이상의 결 과로 볼 때, 안전한 비가열 냉동떡 생산을 위해서는 업체 에 맞는 불림시간 및 불림 수 온도조절 등의 선행요건 관 리기준 설정이 필요하며, 이러한 선행요건 관리기준의 적 용으로 비가열 냉동떡 제조 HACCP system의 안전성이 확립될 수 있을 것으로 판단되었다.

Purpose: This study aimed to understand the core concept of Rational Emotive Behavior Therapy (REBT) psychotherapy through the experience of psychotherapists by presenting an in-depth analysis of the formation and change process of their irrational beliefs. Methods: Data were collected through in-depth interviews with four REBT counselors selected through an intentional sampling process, and then analyzed and interpreted through Interpretative Phenomenological Analysis (IPA). Results: After an in-depth analysis of the meaningful statements of the study participants, six themes and fifteen sub-themes were extracted. The six themes were ‘self-hindering thoughts’, ‘environments that amplify irrational beliefs’, ‘war and struggle for the self’, ‘realization of life strategies’, ‘my big self (I) that consists of countless smaller selves (i)’, and ‘life is a continuous self-therapy’. Conclusion: The results showed that REBT psychotherapists form their irrational beliefs through the overall evaluations of justification, exaggeration, and people that arise from important interactions with others, including their parents, and further reinforce these beliefs through internal and external compensation. These irrational beliefs led to evaluative judgment and self-discrepancy and negatively influenced the cognitive, emotional, and behavioral aspects as well as their presence. These irrational beliefs internalized and transformed the rational beliefs that were confirmed through a debate on the separation between problems and people and, distancing, repeated self-talks, expanded from self-acceptance to others, and persisted through self-treatment methods

이 연구의 목적은 5･18 당시의 상황을 복기하면서 광주민주화운동의 요인, 기독교와 민주화운동의 관계, 5･18 광주민주화운동 전후 대학생의 역할 등에 대하여 새로운 관점에서 고찰하는 데 있다. 5･18 광주민주화 운동에 관한 기존연구들은 사회학적 측면, 정치학적 관점, 역사학적 관 점, 혹은 구술채록이나 증언 등 스토리텔링에 의존하는 경향이 강하다. 본 연구는 당시 생산된 사료를 통해 광주민주화운동 과정에서 대학생의 역할에 관해 주목하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 운동의 요인적 측면에서 1979년 10월 26일 이후 군부 내 ‘12·12 군사쿠데타’가 전국대 학생들의 시위를 촉발시킨 것으로 보인다. 둘째, ‘5·17 비상조치’를 통한 비상계엄령 확대, 정치활동 금지, 민주인사의 체포 및 투옥, 대학 휴교령 이 5·18의 발단을 제공한 것으로 생각된다. 셋째, 5·18 광주민주화운동 과 대학생들의 역할은 시민수습대책위원회, 시민항쟁의 직접 지원 활동 과 적극적인 참여, 광주민주항쟁의 진상 전달 및 국제적 확산 노력 등이 었다. 넷째, 대학생들은 민주화운동 과정에서 결의문 낭독, 반정부집회와 시위, 삐라살포와 전 세계인을 향해 광주의 진상을 확산하기 위해 노력 했다. 향후 연구에서는 대학교수들의 5·18 광주민주화운동 과정에서 사 회적 참여를 살펴볼 필요가 있다.

한국의 대표적인 민주화운동은 4.19혁명과 부마항쟁, 5.18광주민주화 운동과 6월 항쟁이라고 할 수 있다. 그 가운데 1960년 4.19혁명은 이승 만 장기집권과 제1공화국을 붕괴시켜 한국민주주의를 정착시키는데 선구 자적 역할을 하였다. 4.19혁명은 이승만 제1공화국을 무너뜨린 후 민주 당 장면 정권을 등장시켜 제2공화국을 출범하게 하였다. 하지만 제2공화 국은 민주당의 무능과 리더십 부재로 1961년 5.16 박정희 군사쿠데타세 력에 의해 권력을 찬탈당하면서 무너졌다. 2.28민주운동은 4.19혁명의 도화선이 되었고, 3.15부정선거는 4.19혁명의 기폭제로 작용하여 전국 고등학생들의 규탄과 반대시위가 확산되면서 대학생들이 1960년 4월 17 일~26일까지 제1공화국 붕괴와 민주화운동과정에서 주도적인 역할을 하 였다. 4.19정신은 부마항쟁과 5.18광주민주화운동, 1987년 6월 항쟁으로 계승되어져 왔다.