Determining the number of operators who set up the machines in a human-machine system is crucial for maximizing the benefits of automated production machines. A man-machine chart is an effective tool for identifying bottlenecks, improving process efficiency, and determining the optimal number of machines per operator. However, traditional man-machine charts are lacking in accounting for idle times, such as interruptions caused by other material handling equipment. We present an adjusted man-machine chart that determines the number of machines per operator, incorporating idleness as a penalty term. The adjusted man-machine chart efficiently deploys and schedules operators for the hole machining process to enhance productivity, where operators have various idle times, such as break times and waiting times by forklifts or trailers. Further, we conduct a simulation validation of traditional and proposed charts under various operational environments of operators’ fixed and flexible break times. The simulation results indicate that the adjusted man-machine chart is better suited for real-world work environments and significantly improves productivity.

The RPV internal structure is a high radio activated part and has very complex geometry. Therefore, it needs to be cut remotely with an automated cutting system to minimize the worker exposures. To do so, we made up the remote laser cutting system with a laser cutter, robot manipulator and control software system and the laser cutter is moved by the robot manipulator based on the command from the control software system. A laser cutter is required to keep the desired standoff position between the nozzle of the laser cutter and surface of the cut target model to cut properly. Moreover, in the remote cutting process, an exact time and sequence control of the air supply and the laser emission is required for the cutting quality and the process safety. In this study, we proposed the PERT chart-based process execution and control methodology. The PERT chart is a graph which is represented by nodes and edges. The node of the PERT chart has the information about the activity details such as activity type, execution time and related device. Using the edge we make the sequence of the desired activity execution. A PERT chart of the cutting scenario is compiled in the control software system to creates data and thread structure to operate the physical device. We built software architecture to interpret and execute the PERT chart efficiently in the digital simulation platform which enables us to use existing pre-built simulation scenario for the laser cutting process. In addition, we have tested various laser cutting test cases in our test bed to verify the performance of our system. The test bed environment has the shape of the RPV internal structure and is placed under water.

목적: 본 연구는 대비시표를 이용하여 대비감도 저하에 따른 시력의 변화를 확인하고 시력 교정방법과 주시거리와 의 연관성을 확인을 하고자 하였다. 방법 : 연구 대상은 안과 질환과 시각기능 장애가 없는 24명(남성 13명, 여성 11명, 평균 나이24.08±1.55세) 이었다. Binoptometer® 4P(OCULUS, Wetzlar, Germany)를 사용하여 100, 40, 20, 10, 5%의 5가지 대조 상 태에서 원거리 시력과 근거리 시력을 측정하였으며, 시력검사 시표는 logMAR 차트를 사용하여 양안시력으로 측 정하였다. 참가자는 안경이나 콘택트렌즈로 시력교정을 하고 측정하였다. 결과 : 원거리와 근거리 시력 측정결과 측정 시력시표의 대비감도가 감소할수록 시력이 감소했으며 통계적 유 의성이 있었다(p<0.010). 대비감도에 따른 시력 변화의 차이를 원거리와 근거리로 비교한 결과, 근거리 시력 측정 결과에서 더 큰 시력의 감소를 보였고 40% 대비시표를 제외한 모든 대비감도에서 통계적으로 유의성을 확인하였 다.(100%: p<0.050, 20%: p<0.010, 10%: p<0.010, 5%: p<0.010). 굴절교정 방법에 따른 원거리 시력 비교에 서는 안경으로 교정한 대상자의 결과값 보다 콘택트렌즈 교정 시 시력 감소가 컸으며 10% 대비감도 시표에서 통 계적 유의성이 있었다(p<0.010). 굴절교정 방법에 따른 근거리 시력 비교 역시 안경 교정보다 콘택트렌즈 교정 시 시력 감소가 더 컸으며 5% 대비감도 시표에서 통계적 유의성이 있었다(p<0.050). 결론 : 본 연구에서는 시표의 대비감도 감소에 따른 시력 감소가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 근거리 보다 원거리에서, 안경 교정보다 콘택트렌즈 교정에서의 시력이 더 낮게 측정 되었다. 실제 생활에서는 100%의 대비감도 환경이 없으며, 안경원에서 사용하는 100% 대비감도의 시력 측정은 실생활에서의 시력 만족도와 차이가 있을 수 있고, 교정 방법에 따라서 차이가 날 수도 있다.

본 연구는 2018년에서부터 2020년 사이의 K-POP 음악 속에 디지털 사운드 샘플 라이브러리를 활용하여 제작된 음악에 관한 연구를 진행하였다. 분석 방법은 사용된 사운드 샘플과 원곡의 파형을 비교·분석하여 사운드 샘플의 사용 여부를 확인한 후 애널라이저(Analyzer)를 통한 스펙 트럼(Spectrum)의 주파수 분포도를 통해 다시 비교·분석하여, 보다 정확한 사운드 샘플의 사용 여부를 판가름하였다. 이를 통해 디지털 사운드 샘플 라이브러리의 활용방법에 대한 연구를 제시하였고, 이에 대한 시사점을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 공정 사용의 여지가 부족할 수 있는 상당 범위의 샘플링 일지라도 로열티 프리(Royalty Free)의 디지털 사운드 샘플은 사용범 위에 관계없이 상업적인 용도로 사용할 수 있다. 둘째, K-POP 가온차트 Top100 안의 음악 속에도 상당 범위에 해당되는 샘플링이 활용되고 있다. 셋째, 오디오 편집 기법을 통해 디지털 사운드 샘플을 제작자의 음악에 맞게 편집하여 사용할 수 있다. 넷째, 이미 상업적인 용도를 마친 디지털 사운드 샘플도 다른 사용자가 같은 사운드 샘플을 활용하여 상업적인 용도로 재사용이 가능하다. 마지막으로 디지털 사운드 샘플 라이브러리를 활용한 음악 제작에 관한 연구가 부족한 현시 점에, 본 연구가 추후 디지털 사운드 샘플 라이브러리 활용한 K-POP 음악 제작 방식에 많은 보탬이 될 수 있는 기초 연구 자료가 될 수 있다는 제언을 하였다.

After decades of vigorous development, data mining technology has achieved fruitful theoretical and application results. As a highly applicable subject, data mining technology has penetrated into various fields of the national economy, and has aroused great attention from academia and industry. A large amount of chart data is stored in the electronic chart database, and its application is very extensive, providing a valuable decision basis for managers in all walks of life. It is of great significance to establish a complete data management mechanism based on data mining technology. The traditional data analogy extraction technology, because of the data association index and the poor ability of data association, leads to the difference between the extraction data and the target data. Therefore, the application of data mining technology on electronic chart data management is studied. Data mining technology uses rough set to obtain the basic information of electronic chart data management according to similarity function, mining electronic chart data management association rules; through the comprehensive evaluanon data system of electronic chart data management, building rule base, setting up the evaluation index of electronic chart data management, achieving the similarity evaluation of the mining results. Experimental test results: compared with the traditional data analogy extraction technology, the results obtained by data mining technology have higher similarity with the target data and meet the requirements of electronic chart data management acquisition. It can be seen that this technology is more suitable for the application of electronic chart data management

목적 : 서로 다른 디자인의 시표를 사용하여 자각적 원거리 수평 주시시차 교정 값을 비교 및 분석해 보고자 하였다. 방법 : 35명의 시각적 불편함(설문지 기준)을 느끼는 대상자를 선정하였다. MKH 차트, 말렛 유닛, 중심융합자 극점이 있는 차트프로젝터 십자시표를 사용하여 원거리 주시시차 교정 값을 측정하고, 주시시차 교정 전후의 최소 입체각을 측정하였다. 결과 : MKH 차트, 말렛 유닛, 중심융합자극점이 있는 차트프로젝터 십자시표에서 자각적으로 측정된 원거리 수평 주시시차 교정 값은 각각 0.99±0.50 △, 0.31±0.30 △, 0.52±0.46 △으로 측정되었고 유의한 차이가 있었다(F=23.002, p=0.000). 주시시차 교정 전 최소입체각은 85.43±54.68″이었다. MKH 차트, 말렛 유닛, 중심 융합자극점이 있는 차트프로젝터 십자시표를 사용한 주시시차 교정 후에 증가된 최소입체각은 각각 58.00±40.2 1″(t=4.280, p=0.000), 75.14±54.09″(t=3.111, p=0.000), 69.14±50.66″(t=2.503, p=0.000)로 측정되었고 유의한 차이가 있었다. 결론 : 시표의 디자인에 따른 주시시차 교정 값에는 유의한 차이가 있었고, 주시시차 교정 후의 최소입체각은 모든 시표에서 유의하게 향상되었다. 본 연구에서는 서로 다른 디자인의 3가지 시표 중 MKH 차트를 통해 주시시차를 교정한 후 최소입체각이 가장 많이 향상되었다.

In this research, we evaluate on the disassemblability of recycling process for vehicle front door using the symbolic chart method and machine-learning algorithm. It is applied to the front door of 1600cc class vehicle, and then the conventional steel door and CFRP door were compared. Based on the principle symbolic chart method, the number of processes can be different according to decomposer proficiency of suitability of recycling process, so the evaluation method is required to supply this issue. The machine learning algorithm, and artificial intelligence method were applied and the applicable tools for each experiment were used to compensate the variations in the number of processes according to different proficiencies. Because CFRP front door has integrated components compare to steel door, so its disassemblability processes were decreased to 80 from 103 of the conventional steel door’s. It can be confirmed that the disassemblability was increased from the suitability of recycling equation. In case of the steel, disassemblability was approximately 60.6, in case of the CFRP is approximately 72 for car front door. Therefore, it can be concluded that the disassemblability of CFRP was better in the evaluation of suitability of recycling.

Quality requirements of manufactured products or parts are given in the form of specification limits on the quality characteristics of individual units. If a product is to meet the customer’s fitness for use criteria, it should be produced by a process which is stable or repeatable. In other words, it must be capable of operating with little variability around the target value or nominal value of the product’s quality characteristic. In order to maintain and improve product quality, we need to apply statistical process control techniques such as histogram, check sheet, Pareto chart, cause and effect diagram, or control charts. Among those techniques, the most important one is control charting. The cumulative sum (CUSUM) control charts have been used in statistical process control (SPC) in industries for monitoring process shifts and supporting online measurement. The objective of this research is to apply Taguchi's quality loss function concept to cost based CUSUM control chart design. In this study, a modified quality loss function was developed to reflect quality loss situation where general quadratic loss curve is not appropriate. This research also provided a methodology for the design of CUSUM charts using Taguchi quality loss function concept based on the minimum cost per hour criterion. The new model differs from previous models in that the model assumes that quality loss is incurred even in the incontrol period. This model was compared with other cost based CUSUM models by Wu and Goel, According to numerical sensitivity analysis, the proposed model results in longer average run length in in-control period compared to the other two models.

목적 : 본 연구는 국내 재활의 결과 측정 및 지역사회 참여와 통합의 정도를 확인하기 위해 미국에서 개발된 Craig Handicap Assessment and Reporting Technique(CHART)를 번역과정을 거쳐 한국 번역판 CHART를 완성하였으며, 신뢰도 및 타당도를 검증하였다. 연구방법 : 연구 대상자로는 지역사회에 거주하는 척수손상 환자 100명과 장애가 없는 일반인 100명으로 총 200명이었다. 번역 및 역번역 검증을 통해 CHART-K를 완성하였고, 국내에 적용하기 위해 예비연구를 진행하였다. 이 후 신뢰도와 타당도를 확인하였다. 결과 : 내용타당도는 0.97로 높은 수준을 수립하였으며, 삭제된 문항은 없었다. 판별타당도 검증에서는 척수손상 환자의 총점수의 평균은 일반인 대상자보다 낮은 점수를 확인하였고 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p<.01). 수렴타당도 검증에서 Korean-Community Integration Questionnaire(K-CIQ)와 상관관계 분석을 실시한 결과 .524로 통계적으로도 유의미하였다(p<.01). 내적일치도는 Cronbach’s α .628로 양호한 수준이었으며, 검사-재검사 .730~ .992로 유의미한 상관관계를 보였다(p<.01). 결론 : 본 연구를 통해 CHART를 번역하고 국내의 실정에 맞게 CHART-K를 완성하고, 신뢰도 및 타당도를 확인하였다. 따라서 척수손상 환자의 국내 재활의 결과 측정 및 지역사회 참여와 통합의 정도를 측정하고 기존 평가도구의 한계점을 보완한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목적: 본 연구는 운무법을 활용한 방사선 시표를 사용하여 측정한 토릭 소프트 렌즈 회전량과 세극등 현 미경을 사용하여 측정한 회전량을 비교 및 분석하여 방사선 시표를 사용한 렌즈 회전 평가가 유용한지 알아 보고자 하였다. 방법: 난시가 존재하는 58안을 대상으로 토릭 소프트 렌즈를 피팅하였다. 방사선 시표를 사용하여 렌즈 회전량을 측정하고 동일한 피검자 대상으로 세극등 현미경으로 측정한 렌즈 회전량과 비교하였다. 결과: 방사선 시표, 세극등 현미경을 사용한 방법으로 측정한 토릭 소프트 렌즈의 회전량은 각각 12.93 ±4.59ﾟ, 9.68±4.39ﾟ로 나타났고, 서로 다른 두 방법을 통한 측정값들 사이에서 통계적으로 유의한 차이를 보여주었다(p<0.05). 방사선 시표를 사용하여 측정한 렌즈 회전량이 10ﾟ이하인 경우 동일한 피검자 대상으 로 세극등 현미경으로 측정한 렌즈 회전량과 비교하면 7.26±1.31ﾟ로 회전량 10ﾟ이하 범위에 모두 포함되었 다. 마찬가지로 방사선 시표를 사용하여 측정한 렌즈 회전량이 11ﾟ∼20ﾟ범위인 경우 동일한 피검자 대상으 로 세극등 현미경으로 측정한 렌즈 회전량과 비교하면 15.53 ±3.60ﾟ로 회전량 11ﾟ∼20ﾟ 범위에 모두 포함 되었다. 결론: 운무법을 활용한 방사선 시표를 사용한 렌즈의 회전량 측정은 10ﾟ이하와 11ﾟ∼20ﾟ사이의 회전량을 구분하는 방법으로서 유용성이 있는 것으로 사료된다.

Control Chart is a graph which dots the characteristic values of a process. It is the tool of statistical technique to keep a process in controlled condition. It is also used for investigating the state of a process. Therefore many companies have used Control Chart as the tool of statistical process control (SPC). Products from a production process represent accidental dispersion values around a certain reference value. Fluctuations cause of quality dispersion is classified as a chance cause and a assignable cause. Chance cause refers unmanageable practical cause such as operator proficiency differences, differences in work environment, etc. Assignable cause refers manageable cause which is possible to take actions to remove such as operator inattention, error of production equipment, etc. Traditionally x-R control chart or x-s control chart is used to find and remove the error cause. Traditional control chart is to determine whether the measured data are in control or not, and lets us to take action. On the other hand, RNELCC (Reflected Normal Expected Loss Control Chart) is a control chart which, even in controlled state, indicates the information of economic loss if a product is in inconsistent state with process target value. However, contaminated process can cause control line sensitive and cause problems with the detection capabilities of chart. Many studies on robust estimation using trimmed parameters have been conducted. We suggest robust RNELCC which used the idea of trimmed parameters with RNEL control chart. And we demonstrate effectiveness of new control chart by comparing with ARL value among traditional control chart, RNELCC and robust RNELCC.

초고온가스로는 고온의 원자로 열을 이용하여 대량의 청정 수소와 고효율의 전기를 생산할 수 있는 제 4세대 원자로이다. 초고온가스로는 0.5mm 직경의 우라늄을 세라믹으로 3중 코딩해 직경 약 0.9mm의 TRISO라고 불리 는 피복입자를 사용한다. TRISO는 크기가 작을 뿐 아니라 특수 코팅 처리가 되어 있어 우라늄이 직접 공기 중 에 노출될 일이 없다. 핵연료 품질 유지 측면에서 TRISO 제작시 핵연료의 동일한 구형성, 밀도 및 피복층 두께 를 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 X-선 래디오그래피 기술을 이용한 비파괴 방법을 적용하여 측정한 TRISO 피복입자의 피복층 두께 자료를 바탕으로 피복입자핵연료의 대량 제조 관리를 가정하였고, 이 경우 X-R 관리도를 이용하여 생산 공정의 공정 이상 여부를 시뮬레이션하였다.(한글초록 300자 내외)

식물의 생육과 생산성을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구는 common ice plant (Mesembryanthemum crystallinum L.)의 작물생장률, 상대생장률, 지상부 생체 중과 건물중, 수확시기, 상품률과 상품수량과 같은 생육과 수확 요인들을 쉽게 읽을 수 있는 재식밀도-생육-수확 (PGH) 도표를 만들기 위함이다. 광도 140μmol·m-2·s-1과 일 장 12시간 주기로, 3파장 형광등을 이용한 완전제어형 식물공장 시스템에서 박막수경 재배하였다. 4가지 재식밀도 (15×10cm, 15×15cm, 15×20cm와 15×25cm) 하에서 생육과 수량을 분석하였다. 재식밀도가 증가할수록 어느 한계까지는 식물체당 생체중과 건물중은 증가하는 경향이었으며, 단위면적당 생체중인 수량 또한 같은 경향을 보였다. 작물 생장률, 상대생장률과 lost time은 2차 등식 형태를 보였으며, 지상부 생체중과 건물중은 직선적인 관계를 보였다. 이러한 등식을 이용하여 재식밀도-생육-수확(PGH) 도표를 만들었다. 예를 들면, 15×20cm 재식밀도와 식물체당 생체 중 100g에서 수확할 경우, 재식주수, 작물생장률, 상대생장률, lost time, 식물체당 건물중, 수확시기와 수량은 각각 33plants/m2, 20g·m-2·d-1, 0.27g·g-1·d-1, 22days, 2.5g/plant, 정 식 후 26일과 3.2kg·m-2이었다. 이 도표를 가지고 적어도 2 가지 요인 예를 들면, 재식밀도와 수확요인 중 하나만 알면, 작물생장률, 상대생장률, lost time과 같은 생육 요인과 지상부 생체중, 지상부 건물중, 수확시기와 수량과 같은 수확 요인들을 쉽게 구할 수 있다. 이러한 도표는 다양한 작물의 생육과 수량 요인을 예측할 수 있어 완전제어형 식물 생산 시스템 설계를 위해 유용한 도구가 될 것이다.

Control chart is representative tools of statistical process control (SPC). It is a graph that plotting the characteristic values from the process . It has two steps (or Phase). First step is a procedure for finding a process parameters. It is called PhaseⅠ. This step is to find the process parameters by using data obtained from in-controlled process. It is a step that the standard value was not determined. Another step is monitoring process by already known process parameters from PhaseⅠ. It is called Phase Ⅱ. These control chart is the process quality characteristic value for management, which is plotted dot whether the existence within the control limit or not. But, this is not given information about the economic loss that occurs when a product characteristic value does not match the target value. In order to meet the customer needs, company not only consider stability of the process variation but also produce the product that is meet the target value. Taguchi’s quadratic loss function is include information about economic loss that occurred by the mismatch the target value. However, Taguchi’s quadratic loss function is very simple quadratic curve. It is difficult to realistically reflect the increased amount of loss that due to a deviation from the target value. Also, it can be well explained by only on condition that the normal process. Spiring proposed an alternative loss function that called reflected normal loss function (RNLF). In this paper, we design a new control chart for overcome these disadvantage by using the Spiring’s RNLF. And we demonstrate effectiveness of new control chart by comparing its average run length (ARL) with x-R control chart and expected loss control chart (ELCC).

Recently, the production cycle in manufacturing process has been getting shorter and different types of product have been produced in the same process line. In this case, the control chart using coefficient of variation would be applicable to the process. The theory that random variables are located in the three times distance of the deviation from mean value is applicable to the control chart that monitor the process in the manufacturing line, when the data of process are changed by the type of normal distribution. It is possible to apply to the control chart of coefficient of variation too.  ,  estimates that taken in the coefficient of variation have just used all of the data, but the upper control limit, center line and lower control limit have been settled by the effect of abnormal values, so this control chart could be in trouble of detection ability of the assignable value. The purpose of this study was to present the robust control chart than coefficient of variation control chart in the normal process. To perform this research, the location parameter, xα, sα were used. The robust control chart was named Tim-CV control chart. The result of simulation were summarized as follows; First, P values, the probability to get away from control limit, in Trim-CV control chart were larger than CV control chart in the normal process. Second, ARL values, average run length, in Trim-CV control chart were smaller than CV control chart in the normal process. Particularly, the difference of performance of two control charts was so sure when the change of the process was getting to bigger. Therefore, the Trim-CV control chart proposed in this paper would be more efficient tool than CV control chart in small quantity batch production.

Control chart is a graph of plotting dot in the process characteristic values. It is a statistical technique that can be known whether or not the in-control state in this step. In many companies have use as a statistical process control(SPC) tool. Control chart is the management process quality characteristic value, which is plotted dot is whether the existence within the control limits. But, this is not given information about the economic loss that occurs when a product is produced characteristic value does not match the target value of the process. In that sence, expected loss control chart(EL control chart) is very effective process control tool. Because it is a process control chart in consideration to economic loss. The EL control chart is using the quadratic loss function of Taguchi. However, Taguchi’s quadratic loss function is simple quadratic curve. It is difficult to realistically reflect the increased amount of loss that due to a deviation from the target value. In this paper, we design a new control chart using the reflected normal loss function(RNLF). And we demonstrate its effectiveness by using the control chart performance comparison of EL control chart.

Control charts are generally used for process control, but the role of traditional control charts have been limited in case of a non-contaminated process. Traditional x-s control chart has not been activated well for such a problem because of trying to control processes as center line and control limits changed by the contaminated value. This paper suggests modified x-s control chart based on robust estimation. In this paper, we consider the trimmed mean of the sample means and the trimmed mean of the sample standard deviations. By comparing with ARL value, the responding results are decided. The comparison resultant results of traditional control chart and modified control chart are contrasted.

Control charts are generally used for process control, but the role of traditional control charts have been limited in case of a contaminated process. Traditional x control charts have not been activated well for such a problem because of trying to control processes as center line and control limits changed by the contaminated value. This paper is to propose robust x control charts which is considering a location parameter in order to respond to contaminated process. In this paper, we consider x, that is trimmed rate; typically ten percent rate is used. By comparing with p, ARL value, the responding results are decided. The comparison resultant results of proposed two control charts are shown and are well contrasted.