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발행기관 : 한국품질경영학회 AND 간행물명 : 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 총 1173 개 논문이 검색 되었습니다.

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직렬부하분담시스템의 신뢰성 최적설계: 김경미 , 홍유진 , 박성준 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 29(총1페이지); 직렬부하분담시스템이란 부품들이 시스템의 전체 부하를 분담하여 작동하며 부품 중 하나라도 고장이 발생하면 전체 시스템이 고장나는 시스템을 말한다. 직렬부하분담시스템에서는 부품을 추가하면 부품의 설계하중이 감소하여 부품 신뢰도가 증가하지만 부품이 모두 작동하여야 시스템이 작동하므로 시스템 전체의 고장률이 반드시 감소하지는 않는다. 본 연구에서는 직렬부하분담시스템의 신뢰도를 최대로 부품의 수를 결정하는 문제를 고려하였다. 시스템 신뢰도를 부품 수와 부하의 함수로 표현하기 위해 설계하중이 감소할 때 부품수명이 비례하여 증가하는 경우와 고장률이 비례하여 증가하는 경우를 각각 고려하여 개발 능력이 우수한 개발자의 경우 비례함수의 탄력성이 작고 따라서 큰 크기의 부품을 적은 수로 사용하여 시스템을 구축하는 것이 효과적이라는 것을 보인다.; TAG 부하분담시스템, 와이블분포, 단일고장형태, 이중고장형태

ASME B31g 코드 기반의 가스배관 신뢰도 평가: 김성준 , 이지원 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 30(총1페이지); 배관은 에너지 수송을 위한 효율적인 수단이다. 우리도 1980년대 이후 도시가스가 본격적으로 보급되면서 국내 전역에서 가스배관이 설치, 운용되고 있다. 사용연수가 서서히 늘어남에 따라 지하에 매설된 배관 외벽에는 부식이 발생하게 된다. 부식은 배관의 중량손실을 초래하고 잔류강도를 악화시키게 되므로 배관 고장의 주요 원인이 된다. 따라서 사용 중인 배관의 신뢰성을 평가하는 문제는 효과적인 자산관리와 시민안전 담보에 매우 중요하다. 본 논문의 목적은 부식결함이 존재하는 가스배관에 대해 잔류강도 및 신뢰도 평가기법을 제시하는 데 있다. 본 연구는 국내에서 널리 사용 중인 API 5L X65 17.5mm 배관을 대상으로 한다. 우선 ASME B31g 코드를 이용하여 잔류강도 데이터를 생성한다. 이 때 직경, 두께, 항복강도, 운영압력 등 변수에 대한 확률분포는...; TAG 가스배관, 부식결함, 잔류강도, 신뢰도, ASME B31g

적은 수량, 불균형 문제를 가진 학습데이터를 위한 합성곱 신경망 기반의 웨이퍼 맵 불량패턴 분류: 김은수 , 최승현 , 이동희 , 배영목 , 황찬호 , 오영찬 , 김광재 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 15(총1페이지); 반도체 웨이퍼 맵은 반도체 제조 공정 중, wafer chip의 Probe test로 얻은 결과를 나타낸 것이다. 웨이퍼 맵 상에서 불량 칩의 군집 형태는 원, 스크래치, 링 등 다양한 패턴을 보이는데, 특정 불량 패턴에 따라 불량 원인을 파악하여 반도체 공정 개선이 가능하기 때문에 불량 패턴을 정확히 분류하는 것이 중요하다. 분류 대상이 되는 실험 데이터는 국내 반도체 제조회사의 웨이퍼 맵이며, 분류된 웨이퍼 맵의 수가 많지 않고 불량패턴의 유무에 따른 불균형과, 불량 패턴 내 불균형 문제가 존재한다. 본 연구에서 사용하는 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 각 클래스 별 데이터 분포가 비슷하다는 가정 하에 뛰어난 성능을 보이지만 현실은 일부 데이터에 편향되어 있고 오히려 소수에 해당되는 클래스가 데이터 마이닝 관점에서 더 중요한 경...; TAG 웨이퍼 맵 분류, 불균형 데이터, 이미지 증식, 합성곱 신경망

다단계 제조 공정에서의 시간에 따른 설비 성능 변화를 고려한 핵심 공정 경로 도출 방법: 이창호 , 최승현 , 이동희 , 김광재 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 16(총1페이지); 일반적인 다단계 제조 공정(Multi-stage manufacturing process)에서는 각 공정 단계마다 동일한 기능을 수행하는 여러 대의 설비가 배치되어 있다. 이러한 설비들은 공정이 운영됨에 따라 노후화가 발생하게 되고, 그로 인해 점차 성능에 변화가 발생한다. 다단계 제조 공정에서 제품을 생산할 때, 이러한 현상으로 인해 제품들은 각 공정 단계에서 작업에 사용된 설비에 따라 품질에 차이가 발생할 수 있다. 각 제품들이 개별 공정 단계를 거치며 작업을 수행한 설비들의 조합을 공정 경로라고 칭한다. 각 공정에 여러 대의 설비가 배치되어 있어, 다양한 공정 경로가 생성 가능하다. 수많은 공정 경로 중에서 사용자가 정의한 품질 수준 이상의 제품을 생산하는 공정 경로를 핵심 공정 경로(Goldenpaths)라 칭한다. 본...; TAG 다단계 제조 공정, 설비 건강 지표, 핵심 공정 경로, 품질 관리

PRIM과 EWMA를 이용한 설비 열화가 반영된 대량 공정 데이터에서의 공정 최적화: 김소희 , 이동희 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 17(총1페이지); 최근 네트워크 센서와 IoT(Internet of Things)와 같은 정보 기술의 발전으로 인해 많은 제조 회사가 제조 라인에서 대량의 공정 운영 데이터를 얻고 있다. 이러한 공정 운영 데이터는 실시간 또는 주기적으로 수집되는 한편, 제조라인의 설비는 여러 가지 요인으로 인해 시간의 흐름에 따라 성능이 지속적으로 붕괴될 수 있다. 따라서 대량의 공정운영 데이터는 시계열 데이터로 간주할 수 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 데이터를 다루는 공정 최적화를 위한 새로운 데이터 마이닝 접근법을 제안한다. 제안된 방법은 공정 최적화를 위한 대표적인 데이터 마이닝 접근법인 인내심 규칙 추론(Patient Rule Induction Method)을 사용한다. PRIM은 전체 입력 공간에서 반응 변수의 평균이 최대화되는 작은 부분 영역을 찾는 ...; TAG 데이터마이닝, 인내심 규칙 추론 방법, PRIM, 지수가중이동평균, EWMA, 공정 최적화

반도체 제조 공정 내 웨이퍼 결함 패턴 관련 핵심 설비 탐색: 최승현 , 김은수 , 배영목 , 황찬호 , 오영찬 , 이동희 , 김광재 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 18(총1페이지); 반도체 생산 공정은 다단계 제조 공정으로, 다수의 공정 단계로 구성되어 있다. 각 공정 단계는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비로 구성되어 있으며, 설비 사이에 존재하는 성능 차이는 완제품의 품질에 영향을 준다. 완제품의 품질은 웨이퍼를 구성하는 칩들의 결함 여부를 기록한 데이터인 웨이퍼 맵 (wafer map) 을 통해 측정되며, 결함 칩의군집 형태에 따라 다양한 웨이퍼 결함 패턴이 발생한다. 웨이퍼 결함 패턴을 기반으로 공정 이상을 유발하는 공정단계를 유추하는 연구들은 있으나, 공정 이상의 원인이 되는 설비를 탐색하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 웨이퍼의 공정 이력 데이터와 웨이퍼 맵 데이터를 분석하여 웨이퍼 결함 패턴 발생에 영향을 주는 설비와 설비 조합을 탐색한다. 제안하는 방법은 설비별 웨이퍼 결함 패턴 발생 이항신뢰구간(Bi...; TAG 반도체 생산 공정, 웨이퍼 결함 패턴, 공정 이력, 핵심 설비, 설비 조합

딥러닝 기반의 커뮤니티 검출 알고리즘 개발: 이철희 , 김도현 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 21(총1페이지); 현실 세계의 다양하고 복잡한 문제들은 객체와 객체 간의 관계가 포함된 네트워크 형태의 데이터로 모델링될 수 있다. 네트워크 형태의 데이터에는 다양한 요소들이 존재하는 데 그 중 하나인 커뮤니티는 네트워크 분석에 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 커뮤니티는 메타 노드로써의 역할을 할 수가 있으며, 이런 커뮤니티를 식별함으로써 네트워크의 다양한 속성들을 파악할 수 있기 때문이다. 최근 네트워크 데이터 표현 방식을 사용하는 다양한 딥러닝 알고리즘들이 연구되었다. 그러나 네트워크 데이터에 대해 딥러닝을 적용한 커뮤니티 검출 기법들은 대부분 노드의 특징 벡터를 추출하는 데에만 딥러닝을 활용하고 군집화 과정에서는 정형 데이터에 사용하는 기존의 군집화 기법들을 적용하고 있다. 본 논문에서는 정형데이터 군집화에 사용되는 DEC(Deep Embedded Cluste...; TAG 딥러닝, 그래프 데이터, 커뮤니티 검출

작품 추정가의 예측 정확도 평가 연구: 빅데이터 분석 기법을 이용하여: 장동률 , 박민재 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 22(총1페이지); 미술 시장의 규모가 증대됨에 따라 작품의 가격에 관한 여러 연구가 수행되었다. 연구의 주된 목적은 작품의 가격결정 요인을 규명하고 감정 추정가의 편향성을 검토하는 것이었다. 이러한 연구에도 불구하고 무형적 가치를 가지는 작품의 가격은 여전히 예측 불가능한 것으로 받아들여져 왔다. 작품이 경제적 가치를 가지는 자산으로서 인정되는 만큼, 작품의 가격을 객관적으로 추정하는 일은 중요하다. 또한 작품의 감정 추정가가 편향되었다면 구매자의 합리적인 의사결정을 제한될 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 정량화된 작품 특성을 변수로 하는 기계 학습 모형의 예측가격과 작품 별로 산정된 경매사 추정가의 예측력을 비교 분석한다. 고려된 기계 학습 모형은 랜덤 포레스트, 서포트벡터 회귀, k-최근접 이웃이다. 그 외에 선형 회귀의 정규화 모형인 라쏘와 릿지 회귀 모형을 추...; TAG 가격 모형, 감정 평가, 빅데이터, 작품 추정가

네트워크 분석을 활용한 만성 동반질환의 유형화와 영향요인 분석: 연혜민 , 배석주 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 23(총1페이지); 노인인구 증가로 인해 만성 동반질환의 부담이 지속적으로 증가하고 있어 만성 동반질환을 예측하고, 이에 대한 위험 요인을 제공할 수 있는 연구가 지속적으로 제안되었다. 하지만 국가 별 만성 동반질환 환자 양상이 다름에도 불구하고, 데이터 기반의 국내 만성 동반질환 연구 사례는 미비하다. 본 논문에서는 한국인의 신체적 특징을 고려하여 당뇨, 췌장 질환과 관련된 만성 동반질환 연구를 진행하였다. 먼저 동반질환 네트워크를 구축한 후 질환 간 연관성을 반영한 신규 특징을 추출하였으며, 동반질환 네트워크를 군집화하고, 네트워크 지표 별 시각화를 하였다. 최종적으로 다양한 머신러닝 기법을 통하여 만성 동반질환 예측하였으며, 네트워크 변수만 포함한 데이터셋 분석 결과와 연관 질환을 합친 데이터셋 분석 결과를 비교하였다. 연관 질환 특징을 합친 데이터셋 분석 결과가 더 ...; TAG 만성 동반질환, 네트워크 분석, 특징 추출, 베이지안 로지스틱 회귀

정형 및 비정형데이터를 통합한 미세먼지 관련 질병 진료 건수 예측에 관한 연구: 신나리 , 배석주 한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2020] 제2020권 24(총1페이지); 국내의 미세먼지가 점점 심해짐에 따라 많은 국민들의 건강에 대한 불안이 높아지고 있다. 장기간 미세먼지에 노출되면 면역력이 저하되어 천식, 폐렴, 비염 등의 각종 질병을 유발한다. 이에 따라 국민들의 건강증진 및 의료비 절감등의 효과를 위해 미세먼지 관련 질병 진료 건수를 예측하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스기사인 비정형데이터와 정형데이터를 통합하여 딥러닝 모델과 통계적 방법론을 적용한 폐렴 및 천식 진료 건수 예측 방법론을 제안한다. 먼저 뉴스기사인 비정형데이터와 공공데이터인 정형데이터를 통합하여 데이터셋을 구축하였고, 예측 정확도를 향상시키고자 하였다. 딥러닝 및 통계적 방법론을 통해 폐렴과 천식 진료 건수를 예측하였으며, 정형데이터만 포함한 데이터셋의 분석 결과와 정형 및 비정형데이터를 통합한 테이터셋의 분석 결과를 비교하였다. 정형 및 ...; TAG 뉴스기사, 미세먼지, 폐렴, 천식, 딥러닝, 진료 건수 예측

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