Research in the Servitization of Manufacturing has become focused more on cases than concepts over the past decade. This is because governments have emphasized some practical research with policies to support their industries. Manufacturers need differentiated strategies to gain competitiveness by servitization in the global market. They should examine how common servitization has become in the same industries and markets. They should also make sure how it works and for what purpose it is done since it is necessary to make the best decision to be able to distribute the limited resources most effectively to defeat the global competitors. South Korea has the sixth largest trade volume in the world, but Korean SMEs’ marketing capabilities fall short compared to that of major global companies. This paper seeks to develop the proper model and its application for the servitization with global cases which are recommended for Korean SMEs. They need to check the urgency in servitization according to their products, industries and target markets. In addition, factors such as purposes, time and types of the servitization are examined to see how they are related each other. The most significant implication of this study is that the processes for early-stage companies in servitazation are modeled to help them make the best choices.

Since aged water treatment facilities could threaten the sustainable water supply, asset management system has been adopted for their systematic management. Level of Service(LoS) is one of critical components of asset management and could be quantified through benchmark index(BMI). Water supplier could estimate consumer’s satisfaction and their performance through BMI to improve the LoS. We developed BMI for water treatment facilities from customer’s satisfaction survey. BMI, represented with the Total Service Score(TSS), was assessed with water quality, water pressure, taste and odor, water rate, and service quality with weighing factors. BMI could, further, be used to assist the analysis of the life cycle cost to increase the unit of LoS.

본 논문에서는 스마트 면진장치를 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지관리제어기를 개발하였고 그 효율성을 검토하였다. 이를 위하여 1세대 스마트 면진 벤치마크 건물을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 대상 벤치마크 구조물은 부정형의 평면을 가지고 있는 8층 건물이고 탄성베어링과 MR 감쇠기로 이루어진 스마트 면진장치가 설치되어 있다. 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 원거리 지진과 근거리 지진에 대하여 각각 면진구조물을 효과적으로 제어할 수 있는 하위 퍼지제어기를 개발한다. 최적화과정에서는 구조물의 최대 및 RMS 가속도와 면진층 변위의 저감이 목적으로 사용된다. 벤지마크 건물에 지진하중이 가해지면 두 개의 하위 퍼지제어기에서는 각각 다른 명령전압이 제공되는데 이 명령전압들은 퍼지관리제어기의 추론과정에 기반하여 실시간으로 참여율이 조절되어 하나의 명령전압으로 조합된다. 수치해석을 통하여 제안된 퍼지관리제어기법을 사용함으로써 상부구조물의 응답과 면진층의 변위를 효과적으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있다

본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교의 진동제어 기법 개발을 위해 제공된 벤치마크 사장교에 복합제어 기법을 적용하였다. 이 벤치마크 문제는 2003년 완공 예정으로 미국 Missouri 주에 건설중인 Cape Girardeau 교를 대상 구조물로 고려하였다. Cape Girardeau 교는 New Madrid 지진구역에 위치하고 Mississippi 강을 횡단하는 주요 교량이라는 점 때문에 설계 단계에서부터 내진 문제를 중요하게 고려하였다. 벤치마크 문제에는 사장교의 상세한 설계도면에 기초해 교량의 복잡한 거동을 나타낼 수 있는 3자원 선형모델과 각 제어기법의 성능을 평가하기 위한 18개의 평가기준이 제시되어 있다. 본 연구에서 적용한 복합제어 기법은 지진하중으로 인해 구조물에 발생되는 하중을 줄이기 위한 수동제어 기법과 상판변위와 같은 구조물의 응답을 추가적으로 제어하기 위한 능동제어 기법이 결합된 제어 방법이다. 수동제어 장지로는 납고무받침을 사용하였고 Bouc-Wen 모델을 사용하여 비선형 거동을 고려 할 수 있도륵 모델링 하였다. 능동제어 장치로는 이상적인 hydraulic actuators 가 사용되었으며 제어 알고리듬은 H_2/LQG 를 적용하였다. 수치해석 결과 제안방법의 성능은 수동제어 방법에 비해 매우 효과적이며, 능동제어 방법에 비해서는 약간 좋은 제어성능을 나타내었다. 복합제어 방법은 수동제어 부분 때문에 능동제어 방법에 비해 보다 신뢰할 수 있는 제어 방법이다. 따라서 제안된 제어방법은 지진하중을 받는 사장교의 제어를 위해 효과적으로 사용될 수 있다.

This paper presents a new benchmark system for visual odometry (VO) and monocular depth estimation (MDE). As deep learning has become a key technology in computer vision, many researchers are trying to apply deep learning to VO and MDE. Just a couple of years ago, they were independently studied in a supervised way, but now they are coupled and trained together in an unsupervised way. However, before designing fancy models and losses, we have to customize datasets to use them for training and testing. After training, the model has to be compared with the existing models, which is also a huge burden. The benchmark provides input dataset ready-to-use for VO and MDE research in ‘tfrecords’ format and output dataset that includes model checkpoints and inference results of the existing models. It also provides various tools for data formatting, training, and evaluation. In the experiments, the exsiting models were evaluated to verify their performances presented in the corresponding papers and we found that the evaluation result is inferior to the presented performances.