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- 저자 : 김영곤(Young-Kun Kim) (검색결과 4 건)
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IIoT 기반한 핵심유틸리티의 유지보수 최적화를 위한 공동 활용 시스템
이병옥,이건우,김영곤,Lee, Byung-Ok,Lee, Kun-Woo,Kim, Young-Gon 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5
최근 제조업에서 경쟁력 향상을 위해 IIoT/ICT를 적용한 지능형 생산 공정을 많이 도입하고 있으며, 공기압출기에서 수집한 데이터를 이용한 예방 조치로 가용성 유지, 생산성 향상 및 관리비용을 최적화하는 시스템이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 전용 컨트롤 보드를 개발하고, 이를 원격으로 모니터링하기 위한 LoRa 통신 모듈을 적용하여 클라우드 서버에서 공기압축기에 대한 정보를 통합 수집 및 관리하였으며, 통합된 정보를 모든 운용자 및 관리자가 실시간으로 공통된 자료를 활용하도록 하였다. 이를 통해, M/S의 단계를 획기적으로 줄이고, 시스템 운용 가용성을 증대하였으며, 로컬 서버 운용 부담을 줄였다. 시스템 장애 상태를 공유함으로 유지보수 지연시간을 획기적으로 줄였으며, 유지보수 직원의 유선 및 모바일 활용으로 실시간 상태 감지를 제공, 비용과 공간적 문제를 획기적으로 개선하였다. Recently, manufacturing companies are introducing many intelligent production processes that apply IIoT/ICT to improve competitiveness, and a system that maintains availability, improves productivity, and optimizes management costs is needed as a preventive measure using environmental data generated from air ejectors. Therefore, in this study, a dedicated control board was developed and LoRa communication module was applied to remotely control it to collect and manage information about compressors from cloud servers and to ensure that all operators and administrators utilize common data in real time. This dramatically reduced M/S steps, increased system operational availability, and reduced local server operational burden. It dramatically reduced maintenance latency by sharing system failure conditions and dramatically improved cost and space problems by providing real-time status detection through wired and mobile utilization by maintenance personnel.
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국소온열치료용 듀플렉스 스테인리스 스틸 발열체에 의한 혈관세포와 골세포의 온도에 따른 성장률 변화 관찰
최성민(Sung-Min Choi),김영곤(Young-Kun Kim) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.11
본 연구는 국소온열요법(Local Hyperthermia)에 사용되는 발열체(Thermo-rod)의 온도에 따른 세포성장률의 변화를 관찰하고자 한다. 연구에 사용된 발열체는 듀플렉스 스테인리스 강(Duplex Stainless Steel)을 이용하여 개발되었다. 세포성장률을 관찰하기 위하여 CPAE세포와 Osteoblast세포를 이용하였다. 각각의 세포를 well에 분주 후 3일, 6일, 9일, 12일, 15일 동안 배양만 한 군을 대조군으로 하고 well에 발열체를 식립 후 세포를 분주하여 3일 간격(3일, 6일, 9일, 12일, 15일)으로 하루 30분 유도가열을 실시하여 15일 간 배양한 군을 시험군으로 하였다. CPAE세포와 Osteoblast세포의 성장률을 관찰한 결과 두세포 모두 3일의 대조군과 시험군 모두 세포 성장률이 급격이 상승하다 6일의 대조군과 시험군 모두 급격히 감소하고 9일과 12일 그리고 15일의 대조군과 시험군의 성장률은 불규칙하게 감소하였다. 이러한 성장률 관찰 결과 두종의 세포 모두 약 41℃의 온도를 가한 시험군과 온도를 가하지 않은 대조군의 차이가 없다. 따라서 CPAE세포와 Osteoblast세포는 발열체에 의한 온도(약 41℃)에 영향이 없는 것으로 판단된다. We investigated the cell growth rate according to the change of temperature of the Thermo-rod used for the local hyperthermia therapy. For this study, we fabricated the Thermo-rods (TR) using Duplex Stainless Steels having magnetic properties as well as non magnetic properties. To evaluate cell growth rates up to 15 days, we conducted cell proliferation test using cell counting methods. For the tests. the CAPEs and Osteoblats were seeded on the 6-well plates with the induction heated thermo-rods 30 mins a day for 15 days with 2 days interval and without induction heated thermo-rods as control group respectively. We calculated cell growth rates, 6 hours after heating. From the results, in case of CAPEs and Osteobalsts seeded groups, the cell growth rates in all groups increased drastically for 6 days after seeding, but decreased irregularly after 6 days. In conclusion, the cell growth rates showed no significant difference among all groups ,and it indicated that there were no effects of temperate (41℃) on cell growth rates.
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이미지 인식 기반의 지도학습을 활용한 생산관리 효율화 방법에 관한 연구
장우식,이건우,이상덕,김영곤,Jang, Woo Sig,Lee, Kun Woo,Lee, Sang Deok,Kim, Young Gon 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5
최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다. Recently, demand for artificial intelligence solutions for production process management has been increasing in the manufacturing industry. However, through the application of AI solutions in the manufacturing industry, there are limitations to legacy smart factory solutions such as POP and MES.Therefore, in order to overcome this, this paper aims to improve production management efficiency by applying guidance, an artificial intelligence concept, to image recognition systems. In the system flow, As_is To be separated and actual work flow was applied, and the process was improved for overall productivity efficiency. The pre-processing plan for AI guidance learning was established and the relevant AI model was designed, developed, and simulated, resulting in a 97% recognition rate.
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김영아,이건우,김의룡,김영곤,Kim, Young A,Lee, Kun Woo,Kim, Eui Ryong,Kim, Young Gon 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5
사교육의 발달과 교육환경의 변화로 인하여 학원홍보와 학생과의 커뮤니티 및 모바일 환경에서 학원관리의 다양한 업무 사항에 대하여 학원관리시스템의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 학생들의 등하교에 따른 출석관리와 후원자에게 공지사항 전달 및 강사 관리 등, 기존의 학원 업무를 위해 개발된 솔루션들은 대형학원 위주로 특화되고 전문화되어 있어 중소규모의 학원에는 사용이 어렵고, 비용이 고가이기 때문에 대부분의 학원에는 적합하지 못하고 학원들의 다양한 요구사항을 반영할 수 없는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 학원의 일반적인 업무에 대한 요구사항을 추출하고, 추출된 요구사항을 분석 및 정의하여 학사행정 및 매니저관리, 출결관리, 학생관리 등 학원업무 최적화된 기능을 기반으로 신속 정확한 정보처리와 신뢰도 향상 및 업무 처리 비용을 절감할 수 있는 B2M 기반의 학원관리시스템을 설계하였다. Due to the development of private education and changes in the educational environment, the need for an academy management system is emerging for various tasks of academy management in the community and mobile environment with students. However, solutions developed for existing academy tasks, such as attendance management for students, announcement, and instructor management to sponsors, are specialized and specialized in large academy, making it difficult to use in small and medium-sized academy. Also, there are problems that are not suitable for most academy and cannot reflect various requirements of institutes because of the high cost. In order to solve these problems, this paper designed a B2M-based academy management system that can quickly improve information processing, improve credibility, and reduce the cost of processing tasks based on optimized functions such as academic administration and manager management, attendance management, and student management.
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