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QbD기법을 연계한 자동차 부품개발 프로세스 표준화를 위한 프로세스 맵핑 및 KANO 분석에 관한 연구
박상무(Sang-Moo Park),신상문(Sangmun Shin) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 본 연구에서는 자동차 산업분야의 부품연구개발 표준으로 사용되고 있는 APQP(Advanced Product Quality Planning)의 구성요소 (제품계획, 제품설계 및 개발, 공정설계 및 개발, 공정 유효성 확인, 양산단계)와 의약품 개발의 표준인 QbD(Quality by Design)방법(품질목표(Quality Target Product Profile, QTPP), 주요품질특성(Critical Quality Attribute, CQA), 위해평가(Risk Assessment, RA), 디자인스페이스(Design Space, DS), 관리전략(Control Strategy, CS), 제품 전주기 관리(Lifecycle Management, LM))의 장점을 결합하여 APQP 표준화 방법을 제안하고 사례 연구를 통하여 적용 방안을 제시하고자 한다. Background: 대부분의 자동차 부품 생산업체들이 APQP시스템을 구축하여 설계 및 개발활동을 하고 있으나, 1단계 제품기획에서부터 5단계 피드백, 평가 및 시정조치까지 구성되어 있는 총 48 STEP을 자동차 부품 생산 업체에서 실질적으로 개발 기간 내에 모든 STEP을 다 실행하기는 어려운 실정이다. 기업환경 변화와 다양한 시장 요구를 충족하기 위한 제품개발 표준으로써 APQP는 자동차 회사 들 뿐만 아니라 다른 제조 영역에서도 널리 쓰이고 있지만, 기업에서 APQP를 활용하기 위해서는 기업의 실정에 맞게 APQP의 Customization이 반드시 필요하다. Method: APQP(48STEPs)와 QbD(24STEPs)의 개발단계 별 모든 구성요소를 파악하여, SIPOC(Supplier, Input, Process, Output, Customer) 및 핵심프로세스와 그 하위 프로세스를 Process map으로 제시하고자 한다. 상/하위 Process map을 기반으로 각 항목의 중요성과 적용성을 평가하고, 평가결과를 바탕으로 KANO 분석 방법을 활용하여 중요 항목(Process map의 구성요소)을 추출하였다. Results: 자동차 부품 연구개발 측면의 중요성, 측정 용이성, 실현 가능성 등이 체계적으로 평가하여 선정된 구성요소 (APQP 24STEPs, QbD 9STEPs)가 도출되었다. Conclusion: 본 연구에서 적용한 Process map 기법과 KANO 분석 방법은 QbD기법을 연계한 자동차부품 연구개발 프로세스 표준화 연구에 체계적이고 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 사례연구를 통하여 제시하였다. Application: 본 연구에서 활용한 Process map 기법과 KANO 분석 방법은 향후 타 연구개발시스템 표준화에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 향후 연구로 중요 구성요소 도출 이후 품질기능전개(Quality function deployment, QFD) 방법과를 연계를 통하여 다변량의 정량화 분석 등이 필요하다고 판단된다.
박상무(Sang-Moo Park),김성진(Seong-Jin Kim),이동형(Dong-Hyung Lee),이수동(Soo-Dong Lee),옥철영(Cheol-Young Ock) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.1
RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다. A RAM-based Neural Net is a weightless neural network based on binary neural network. 3-D neural network using this paper is binary neural network with multiful information bits and store counts of training. Recognition method by MRD technique is based on the supervised learning. Therefore neural network by itself can not distinguish between the categories and well-separated categories of training data can achieve only through the performance. In this paper, unsupervised learning algorithm is proposed which is trained existing 3-D neural network without distinction of data, to distinguish between categories depending on the only input training patterns. The training data for proposed unsupervised learning provided by the NIST handwritten digits of MNIST which is consist of 0 to 9 multi-pattern, a randomly materials are used as training patterns. Through experiments, neural network is to determine the number of discriminator which each have an idea of the handwritten digits that can be interpreted.
이성분 혼합용매의 구조에 대한 열역학적 연구(제1보). 알코올-Cosolvent 혼합물의 분몰랄엔탈피
나상무,박영동,Nah, Sang Moo,Park, Young Dong 대한화학회 1997 대한화학회지 Vol.41 No.2
Calorimetric measurements have been carried out for the binary mixture between protic, ROH (R=Me, Et) and dipolar aprotic solvents, MeCN,$Me_2CO,\;MeNO_2(or EtNO_2)$in order to investigate the molecular interaction and liquid structure of isodielectric solvents. From the measured partial molar enthalpies of the solutions, excess enthalpies for the mixing process were determined. The hydrogen bond strength between two components decreases in the order of$ROH-ROH>ROH-Me_2CO>ROH-MeCN>ROH-MeNO_2(or EtNO_2)$and the hydrogen bond donor acidity decreases in the order of MeOH>EtOH. From this result, we can conclude that the most important interaction for the formation of binary liquid mixture comes from the specific hydrogen bond. 등유전성 용매내에서 분자간 상호작용과 액체구조에 대한 정보를 얻기 위하여 양성자성 용매(protic solvent)인 ROH(R=Me, Et)와 양극성 비양성자성 용매(dipolar aprotic solvent)인 MeCN,$Me_2CO,\;MeNO_2(or EtNO_2)$간의 이성분 혼합물에서 각 성분의 분몰 용해엔탈피를 열량계법으로 측정하고 이를 이용하여 mixing과정에 대한 잉여엔탈피를 결정하였다. 이로부터 두 성분간의 수소결합 세기는$ROH-ROH>ROH-Me_2CO>ROH-MeCN>ROH-MeNO_2(or EtNO_2)$순으로 감소하며, ROH의 수소결합주게 산도(hydrogen bond donor acidity)는 MeOH>EtOH의 순으로 감소하며 이로부터 이성분 액체혼합물이 형성될 때의 에너지론(energetics)에 미치는 가장 강한 상호작용이 특별한 수소결합에 기인됨을 알 수 있었다.
분리형 펄스 레이져 증착법을 이용한 ZnO 박막의 특성에 관한 연구
박상무,이붕주,Park, Sang-Moo,Lee, Boong-Joo 한국전기전자재료학회 2008 전기전자재료학회논문지 Vol.21 No.9
The Separated Pulsed Laser Deposition (SPLD) technique uses two chambers that are separated by a conic metallic wall with a central orifice. The pressures of ablation chamber and deposition chamber were controlled by the differential vacuum system. We deposited zinc oxide (ZnO) thin films by SPLD method to obtain high quality thin films. When the bias voltage of +500 V was applied between a substrate and an orifice, the ZnO thin film was deposited efficiently. The deposited ZnO thin film at ablation chamber gas pressure of Ar 5 mTorr showed the sharpest ultraviolet absorption edge indicatory the band gap of about 3.1 eV. ZnO thin films were deposited using effect of electric and magnetic fields in the SPLD method. E${\times}$B drift happened by an electric fields and a magnetic fields, activated plasma plume, as a result the film surface became very smooth. When the bias voltage of +500 V and magnet of 0,1 T were applied the ZnO thin films surface state showed high quality. Grain size was 41.99 nm and RMS was 0.84 nm.
박상무,이붕주,Park, Sang-Moo,Lee, Boong-Joo 한국진공학회 2008 Applied Science and Convergence Technology Vol.17 No.5
In recent years, there has been highly interestedin pulsed laser deposition (PLD) method for fabrication of the organic thin films, as an alternative to conventional fabrication method such as vacuum evaporation and spin coating techniques. In this study, organic thin films of $Alq_3$ (aluminato-tris-8-hydroxyquinolate) and TPD for organic light emitting diodes (OLED) were deposited by PLD using KrF excimer ($\lambda$=278 nm) laser in nitrogen atmosphere. Deposited films were evaluated by photoluminescence(PL), Fourier-transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) to study the effect of the laser and $N_2$ atmosphere parameters on the structural and optical properties. 최근까지 유기박막의 제조에 있어서 진공 증착 혹은 스핀코팅법의 대체방법으로 펄스 레이져 증착법 (PLD: Pulsed laser deposition)에 많은 관심이 되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 유기발광소자(OLED)의 제작을 위해 $Alq_3$(aluminato-tris-8-hydroxyquinolate)와 TPD의 유기물을 질소($N_2$)분위기 상태에서 KrF($\lambda$=278 nm) 엑시머 레이저를 이용한 PLD법으로 증착하였고, 증착공정변화에 따른 증착된 박막의 분자 및 광학적 특성의 효과를 PL과 FT-IR등을 이용하여 평가하였다.
박상무(Sang Moo Park),이수동(Soo Dong Lee) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 개념 그래프와 프레임으로 표현되는 개념구조를 학습하고 인식할 수 있는 신경회로망 모델인 개념 신경 회로망(CPNN : Conceptual Processing Neural Network) 모델을 제안하였다. 제안된 신경망은 개념 그래프로 표현된 단일 개념구조에 대한 처리시 발생하는 참조기능 및 변수의 바인딩 등의 문제를 프레임 구조 처리부를 도입하여 해결하고 있다. 망의 학장을 통해 프레임 구조와 같은 상이한 개념구조를 처리하는 과정을 도입함으로써 여러가지 방식으로 표현된 복합적인 개념구조의 처리에 있어서 개념 신경망이 다양한 지식을 습득하고 처리하는 융통성있는 인공지능 모델임을 보였다.