This paper proposes the heuristic algorithm for the generalized GT problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This algorithm is classified into two stages. First stage is the course to form machine cells. we use the similarity coefficient which proposed and calculate the similarity values about each pair of all machines and align these values descending order. If any machine which is composed of selected similarity coefficient is possible to link the other machine on the edge of machine cell and have regard to restrictions and different kind relation among machines in the machine cell, then we assign the machine to the machine cell. Next stage is the course to form part families using proposed grouping efficacy. This stage is also completed when every part is assigned to the machine cell. The results of using the proposed algorithm are compared to the Modified p-median model. The computational results show that the proposed algorithm provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem.

The condition of the manufacturing process in a factory should be diagnosed and maintained efficiently because any unexpected disorder in the process will be reason to decrease the efficiency of the overall system. However, if an expert experienced in this system leaves, there will be a problem for the efficient process diagnosis and maintenance, because disorder diagnosis within the process is normally dependent on the expert's experience. This paper suggests a process diagnosis using data mining based on the collected data from the coil-spring manufacturing process. The rules are generated for the relations between the attributes of the process and the output class of the product using a decision tree after selecting the effective attributes. Using the generated rules from decision tree, the condition of the current process is diagnosed and the possible maintenance actions are identified to correct any abnormal condition. Then, the appropriate maintenance action is recommended using the decision network.

Data mining technique is the exploration and analysis, by automatic or semiautomatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules. This paper uses a data mining technique for the prediction of defect types in manuf

제조 기업들은 공정 내에 불량을 파악하고 품질 특성치를 찾아내기 위해서 대용량의 샘플 데이터를 수집하며 분석하고 있다. 이렇게 수집되어진 데이터를 분석하기 위하여 데이터마이닝 기법이 많이 이용되어지고 있다. 본 연구에서는 제조 공정내의 불량 요인의 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 데이터마이닝 기법 중 연관규칙을 이용하여 공정 내 불량간의 연관관계를 파악하고 공정 불량요인을 효과적으로 분석함으로서 제조 공정 내에 불량항목과 공정 간의 변화패턴 관계를 알아보기 위함이다.

반응성 페놀수지 폐액을 처리하기 위해 중공사막 모듈을 이용한 투과증발 막 탈수공정을 연구하였다. 이 공정의 거동을 예측하기 위한 모사모델을 확립하였고 여기에 사용되는 중요 기본 파라메타들을 평판형 막을 사용하여 직접 구하여 사용함으로써 공정모사의 정확성을 얻을 수가 있었다. 이들을 모사치와 중공사 투과증발 막으로 부터 직접 측정한 각 투과특성들을 비교한 결과 서로 잘 일치함을 보여 본 모사모델의 타당성을 입증하였다. 사용된 중공사막은 중공사 안쪽에 활성층이 도포되어 있으며 공급액은 중공사 내부로 공급하였다. 공급액의 막내에서의 흐름속도에 따라 온도분포가 결정되며 이에 따라 막 투과특성이 달라짐을 모사결과로부터 얻을 수가 있었다. 공급액 온도증가는 막을 통한 탈수 투과 속도를 증가시킬 뿐 아니라 반응속도 증가로 인하여 물 생성속도도 증가시킴으로써 공급액 저장조 내의 수분 함량은 이들 상반된 공정들에 의해 결정이 됨을 보였다. 투과압력이 공급액 증기압보다 훨씬 작은 범위에서 증가할 경우 투과추진력인 공급액과 투과부의 투과물 활성도비 감소가 크지 않아 투과특성을 약간 저하시킨다. 그러나 투과압력이 공급액의 증기압에 접근할 경우 활성도비 감소가 현저하게 일어나 투과특성저하가 급격히 일어난다.

Data mining technique is the exploration and analysis, by automatic or semiautomatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules. This paper uses a data mining technique for the prediction of defect types in manufacturing process. The purpose of this paper is to model the recognition of defect type patterns and prediction of each defect type before it occurs in manufacturing process. The proposed model consists of data handling, defect type analysis, and defect type prediction stages. The performance measurement shows that it is higher in prediction accuracy than logistic regression model.

The process variables for the manufacture of translucent microemulsion prepared with 2-octyl dodecanol, 12-hydroxy stearic acid cholesteryl , POE(40)HCO and 1,3-butandiol were examined initially (primary emulsion) and following aging for three months. The techniques empolyed in this study were particle size, turbidity, interfacial tension and microfluidizer. Particle size analysis and turbidity measurement to evaluate the emulsion stability were used. It was concluded that the process of the emulsification was an important indicator of the stability of the translucent microemulsion. From the particle size and and turbidity measurement of translucent microemulsion, adding the surfactant to the oil phase before the emulsification was found to be the most important factor for the stability of emulsions. We found that interfacial tension of the adding the surfactant to the oil phase is lower than that of the adding the surfactant to aqueous phase. In spite of hydrophilic surfactant, adding the surfactant to aqueous phase produced inferior emulsion to that to oil phase.

금속기지 복합물은 구조용 재료로서 매우 우수한 성질을 지니고 있어 광범위하게 연구되어져 왔다. Al2O3와 SiC는 그들의 우수한 기계적 특성 때문에 일반적인 보강재로서 사용되어져 왔다. 그러나 이들 세라믹 보강재는 비싼 재조 비용 때문에 특별한 목적을 위해서만 한정되어 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 우리는 Al 합금기지 복합물에서 SHS법에 의해 합성된 Al2O3-SiC 분말의 보강재로서의 응용 가능성을 살펴보았다. 또한 Al2O3단섬유를 Al기지 하이브리드 복합물에 적용하기 위하여 합성된 분말과 함께 첨가하였다. 25vol% 강화재의 복합물을 제조하기 위하여 용탕단조법을 사용하였다. 미세구조와 결정구조는 SEM, OM 그리고 XRD로 관찰하였고 압축시험과 마모시험으로 기계적인 성질들을 조사하였다.

개조한 가스 금속 아아크 용접공정을 이용하여 SiC/AI 금속기 복합재료를 제조하고 그 특성을 조사하였다. AI 모재위에 강화입자의 크기와 부피분율을 변화하여 다양한 SiC/AI 복합재료층을 제조하였고, 만들어진 복합재료층의 특성은 미세조직관찰과 미소경도시험을 통하여 이루어졌다. 복합재료층의 두께는 약 7-8mm로 측정되었고 균일한 강화입자의 분포도를 얻을 수 있었다. 분산입자의 부피분률은 Ar가스의 유량에 의하여 조절하였고 분산입자의 부피분률이 증가하고 크기가 작아짐에 따라 기지의 수지상 응고조직은 더욱 미세화되었다. 복합재료의 부피경도는 분산입자의 부피분률이 감소함에 따라 낮아졌으나 입자 크기에는 크게 변화가 없는 것으로 나타났다.

Organic wastewater generated from polyester manufacturing processes was selected from H company to investigate the feasibility of anaerobic digestion that produces gases including methane. Bio Methane Potential (BMP) tests were conducted to measure the gas production and methane concentration for 7 process wastewater and 2 kinds of sludges from the H company. Also, along with monitoring pH and alkalinity during the anaerobic digestion process, the concentrations of COD and 1,4-dioxane were measured with 4 different operating conditions for N Emulsion (NE) and Ethylene Glycol (EG) wastewater. The BMP tests showed that 65% of methane was produced from NE and EG wastewater. This suggests that the organic wastewater from H company can be effectively treated by an anaerobic digester by which more than 90% of COD was removed.

산업혁명 이후 제조업 중심의 산업구조는 인터넷과 정보통신기술(ICT)의 발달과 함께 서비스업 중심의 구조로 급격하게 진화되었다. 이성적, 합리적, 물리적 제품이나 서비스의 창출을 넘어서 감성적, 창조적, 경험적 가치 창출의 시대로 접어든 것이다. 이에 기업의 디자인 영역에 있어서도 제품이나 서비스의 기능적 혁신을 넘어서 수요자들의 감성을 충족시켜 줄 수 있는 경험디자인에 관한 관심이 증가하고 있다. 하지만 디자인경영전략에 관한 연구에서 경험디자인 분야 또한 디자인경영의 확장의 측면에서 논의되어야 함에도 불구하고 경험디자인이라는 영역은 디자인경영을 벗어난 개별적 영역으로 인식되어지는 경향이 있다. 이에 본 연구는 의사결정이론을 기반으로 제조업 중심의 디자인경영 전략과 서비스업 중심의 디자인경영 전략을 비교, 분석해 봄으로써 현 시대에 맞는 융합적 디자인경영 전략 과 의사결정 프로세스를 고찰해 보는데 그 목적이 있다. 제조업 중심의 디자인경영 전략은 기업 전략을 통한 ‘전략형성’, 사업 전략을 통한 ‘전략선택’, 기능전략을 통한 ‘전략실행’의 3단계의 ‘분석적 사고’를 중심으로 한 정형적 의사결정 단계를 통하여 디자인을 창출함으로써 기업 전략이 소비자들에게 제품이나 서비스를 통하여 전달되는 수직적, 계층적 경향을 보인다. 반면에 서비스업 중심의 디자인경영 전략은 사용자 경험에 대한 관찰을 통하여 새로운 요구를 발견하는 ‘창조적 사고’를 중심으로 한 ‘전략탐색’의 과정이 중요하며 모든 이해관계자들이 참여하는 비정형적, 수평적, 정성적 의사결정 형태를 가지고 있다. 이러한 ‘분석적 사고’와 ‘창조적 사고’, 정형적, 비정형적 의사결정 단계가 융합되어질 때 ‘디자인사고(Design Thinking)’를 통한 융합적 디자인경영 전략과 의사결정 프로세스가 구축될 수 있다. 디자인의 중요성이 점점 더 강조되고 새로운 비즈니스의 창출이 중요해진 현 시점에서 제조업과 서비스업의 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 연구는 매우 중요하며 학계나 산업에 있어서 지속적으로 관심을 가지고 연구해 나아가야할 주제임이 틀림없다. 본 연구는 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 초기 연구로써 이론적인 고찰로써의 한계를 가지며 이를 기반으로 향후 실제 기업 조사를 통한 더욱더 세밀하고 실제 적용 가능한 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 연구가 지속되어져야 할 것이다.