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- 저자 : 李華燮 (검색결과 104 건)
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이화섭,박세정,류형호,서만수,이동걸,정호윤,박재우,조병채 대한성형외과학회 2005 Archives of Plastic Surgery Vol.32 No.4
Extensive and complicated defects on the body call for an omnipotent tool for a perfect reconstruction. Flaps derived from the omentum has many advantages over the conventional flaps. From 1999 to 2004, Omental flaps were applied for various soft tissue reconstructions. Among total 20 total 7 cases were for immediate reconstruction, 2 cases for chronic infection, 3 cases for simultaneous reconstruction of two defects, 4 cases for functional joint reconstruction and 4 cases were for flow- through revascularization. Among these cases, 3 cases were operated with minimal incision harvest technique. There were no complete flap failures, partial necrosis of the distal parts were noted on three cases. The omental flap is indicated on a large contaminated defect reconstruction due to its large size, well-vascularized, and malleable properties. The omental flap provides several additional advantages over other flaps, which are; the availability of the one staged simultaneous reconstruction of two defects with one flap, providing gliding function for the joint motion, and a flow-through characteristics with long vascular pedicle. But there are some serious shortcomings, including a long abdominal scar and intraabdominal problems. However, these are rare and can be minimized with our minimal incision technique. Due to its unique characteristics. the omentum is one of the ideal tissues for the reconstruction of the complicated soft tissue defects due to its unique characteristics.
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센서 기반 실시간 사출성형 공정변수 제어 프레임워크 설계
이화섭,류광열,조용주 한국시뮬레이션학회 2017 한국시뮬레이션학회 학술대회집 Vol.2017 No.-
사출성형 공정은 사이클타임이 짧고;생산성이 높아 대량 생산에 적합하다. 또한 사출성형 공정은 높은 정밀도를 요구하는 부품의 생산이 가능하기 때문에 자동차;광학및 의료 기기 등 다양한 분야의 부품을 생산하는데 활용되고 있다. 사출성형 공정의 특성 상 사출성형기의 공정변수의 설정은 제품의 형태;설비 안정성 및 최종 품질에 밀접한 영향을 미치기 때문에;초기 공정변수 최적화나 실시간 공정 모니터링에 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 더 나아가 4차 산업혁명 시대에 대비해 사출성형 공정의 스마트공장화에 대한 연구도 동시에 이루어지고 있다. 본 연구에서는 제품 설계 이후에 초기 공정변수를 설정하고 제조 시에 센서를 기반으로 실시간으로 취득되는 설비변수(Process Variables)를 분석하여 공정변수(Process Parameters)를 제어할 수있는 시스템 프레임워크를 제안한다. 본연구에서 제안되는 시스템 프레임워크는 인공지능(AI; Artificial Intelligent)에 기반한 데이터 학습을 통해 실시간으로 사출성형 공정변수를 최적화할 수 있도록 설계되며;향후 사출성형 공정의 제품 및 공정 품질 최적화를 위해 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
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센서 기반 실시간 사출성형 공정변수 제어 프레임워크 설계
이화섭,류광열,조용주 한국경영과학회 2017 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.4
사출성형 공정은 사이클타임이 짧고, 생산성이 높아 대량 생산에 적합하다. 또한 사출성형 공정은 높은 정밀도를 요구하는 부품의 생산이 가능하기 때문에 자동차, 광학 및 의료 기기 등 다양한 분야의 부품을 생산하는데 활용되고 있다. 사출성형 공정의 특성 상 사출성형기의 공정변수의 설정은 제품의 형태, 설비 안정성 및 최종 품질에 밀접한 영향을 미치기 때문에, 초기 공정변수 최적화나 실시간 공정 모니터링에 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 더 나아가 4차 산업혁명 시대에 대비해 사출성형 공정의 스마트공장화에 대한 연구도 동시에 이루어지고 있다. 본 연구에서는 제품 설계 이후에 초기 공정변수를 설정하고 제조 시에 센서를 기반으로 실시간으로 취득되는 설비변수(Process Variables)를 분석하여 공정변수(Process Parameters)를 제어할 수 있는 시스템 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서 제안되는 시스템 프레임워크는 인공지능(AI; Artificial Intelligent)에 기반한 데이터 학습을 통해 실시간으로 사출성형 공정변수를 최적화할 수 있도록 설계되며, 향후 사출성형 공정의 제품 및 공정 품질 최적화를 위해 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
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센서 기반 실시간 사출성형 공정변수 제어 프레임워크 설계
이화섭,류광열,조용주 대한산업공학회 2017 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2017 No.4
사출성형 공정은 사이클타임이 짧고, 생산성이 높아 대량 생산에 적합하다. 또한 사출성형 공정은 높은 정밀도를 요구하는 부품의 생산이 가능하기 때문에 자동차, 광학 및 의료 기기 등 다양한 분야의 부품을 생산하는데 활용되고 있다. 사출성형 공정의 특성 상 사출성형기의 공정변수의 설정은 제품의 형태, 설비 안정성 및 최종 품질에 밀접한 영향을 미치기 때문에, 초기 공정변수 최적화나 실시간 공정 모니터링에 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 더 나아가 4차 산업혁명 시대에 대비해 사출성형 공정의 스마트공장화에 대한 연구도 동시에 이루어지고 있다. 본 연구에서는 제품 설계 이후에 초기 공정변수를 설정하고 제조 시에 센서를 기반으로 실시간으로 취득되는 설비변수(Process Variables)를 분석하여 공정변수(Process Parameters)를 제어할 수 있는 시스템 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서 제안되는 시스템 프레임워크는 인공지능(AI; Artificial Intelligent)에 기반한 데이터 학습을 통해 실시간으로 사출성형 공정변수를 최적화할 수 있도록 설계되며, 향후 사출성형 공정의 제품 및 공정 품질 최적화를 위해 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
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사출품 외관 불량 검출을 위한 앙상블 모델 기반 이미지 분류
이화섭,류광열 대한산업공학회 2019 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2019 No.11
사출품은 생산환경, 사출기 설정 온도 및 압력, 금형 내부의 온도 및 압력, 그리고 실린더 이물과 같은 요인으로 다양한 불량이 발생하고 있다. 불량의 유형은 미성형, 흑점, 플로마크, 플래시 등 육안으로 검출 가능한 불량과 제품 내부 버블 및 미성형 등과 같이 육안으로 검출할 수 없는 불량으로 분류할 수 있다. 사출품은 자동차 부품, 의료기기 및 생활용품 등 다양한 분야에서 사용되고 있고 사용되는 목적에 따라 높은 수준의 외관 및 기능 품질이 요구된다. 따라서 대부분의 사출공정에서는 불량 검출을 위해 전수검사를 실시하고 있으며 이에 따라 투입되는 자원의 양이 많아 손실이 큰 공정 중 하나이다. 본 연구에서는 비전 센서를 활용하여 제품의 외관이미지를 취득하고 무게 센서를 통해 제품의 무게 데이터를 취득한다. 이미지 데이터는 고도화된 CNN(Convolutional neural network) 중 하나인 ResNeXt(Aggregated Residual network)를 활용하여 외관 불량을 검출한다. 또한 CNN의 단점 중 하나인 고정된 커널 사이즈 및 형태를 보완하기 위해 Deformable ResNeXt 모델을 적용한다. 더 나아가 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 무게 데이터를 기반으로 결과를 도출한다. 마지막으로 불량검출 성능을 증진시키기 위해 적용된 모델의 결과를 조합하는 앙상블 모델을 제안하며 사례 연구를 통해 모델의 우수성을 검증한다.
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