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- 저자 : 방선호(Sun-Ho Bang) (검색결과 6 건)
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Hole-drilling 방법을 사용한 Polycarbonate 소재의 잔류응력측정
방선호(Sun-Ho Bang),김선우(Sun-Woo Kim),이언석(Eon-Seok Lee) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.11
Hole-drilling method for residual stress is a flexible technique as the measurements can be made over a small area. However, it is very difficult to use hole-drilling method in polymers not only because there has been no detailed study of its application to polymer but also because there is not a standard for hole-drilling method in polymer. The key of this method is the hole-drilling, which must be carried out to a high degree of precision in polymer. In order to minimize induced pressure and heat during drilling on polymer, this paper selected three parameters; drill speed, drilling depth, and relaxation time at each step. In this paper, the effects of these parameters on hole-drilling are investigated and the optimized condition of these parameters for measurement of residual stress in polycarbonate is provided.
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AHP를 통한 온라인 유통과 물류시스템 연계를 위한 디지털 플랫폼 내 정보 제공 및 공유우선순위 평가
방선호(Sun-Ho Bang),이강현(Kang-Hyun Lee),장지영(Ji-Young Jang),선하늘(Ha-Neul Seon),신광섭(Kwang-Sup Shin) 한국물류학회 2023 물류학회지 Vol.33 No.1
최근 유통물류 산업에서는 디지털 전환과 COVID-19 확산에 따라 디지털 플랫폼 기반 전자상거래의 발전은 물류 산업의 수요가 폭증하는 주요한 원인이 되었다. 국내 온라인 쇼핑몰이나 디지털 플랫폼에 참여하는 대부분의 판매사들은 중소 혹은 영세한규모를 가지고 있어 자체적으로 시스템을 도입하여 운영하기 어려워 다수의 플랫폼이나 쇼핑몰에서 제공하는 시스템을 활용하는것이 일반적이다. 특히, 유통물류 디지털 플랫폼에는 판매사, 공급사 및 물류서비스기업과 같이 다양한 이해관계자가 참여하고 있으나, 개별 이해관계자의 요구사항이나 업무 활용 가능성을 고려하지 않은 상황에서 플랫폼 내 데이터 항목 및 양식의 단일 표준을 설계하여 운영 중에 있다. 이는 각 이해관계자에게는 불필요한 데이터의 전송을 위한 비용을 발생시킬 뿐만 아니라 지속적으로불필요한 데이트의 공유와 축적이 발생하고, 실제로 필요한 데이터는 누락되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유통물류 디지털 플랫폼에 참여하는 이해관계자를 판매사, 공급사 및 물류서비스기업으로 구분하고 각 이해관계자가제공가능하고, 운영에 필요한 데이터 항목을 선별하였다. 또한, 선별된 데이터 항목들 간 상대적 중요도를 AHP 기법을 활용하여평가하였다. 우선순위 평가 결과 각 이해관계자 별 업무의 특성과 관리의 목적에 따라 상대적으로 우선순위가 높은 항목이 다르게나타났다. 이를 기반으로 디지털 플랫폼 내 데이터 생성과 공유 방식에 대한 차별화된 방식을 설계할 수 있으며, 각 이해관계자의업무 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대한다. As the digital transformation and COVID-19 pandemic in retail and logistics industry, the development of digital platform based e-Commerce makes the demand of logistics dramatically increased. Most of sellers take part in the online shopping mall or digital platform has very small volume and they do not have enough budget to invest on building their own information systems. Thus, it is general to use the standard systems which are presented by the platform. Especially, there are various stakeholders such as sellers, suppliers and logistics service providers in the online retail and logistics platform. But, The standard data fields and forms are designed without considering the different requirements, characteristics, and practical applicability in business of different stakeholders. It may cause the unnecessary cost to transmit the non-value added data, make useless data accummulated, and the required data missed. In this research, the stakeholders who take part in the digital platform are categorized as sellers, suppliers and logistics service providers. The data fields which stakeholders can provide and need to share for enhancing the operations are defined. Also, using AHP, the relative importance of each data fields in the different point of view considering each stakeholders’ requirements. According to the result of evaluation, it was concluded that different stakeholder has different priority to create and share data through the digital platform. With the result of this research, it may be possible to design the differentiated data architecture and enhance the efficiency of operations.
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이강현(Kang-Hyun Lee),방선호(Sun-Ho Bang),장지영(Ji-Young Jang),신광섭(Kwang-Sup Shin) 한국물류학회 2022 물류학회지 Vol.32 No.6
최근 모바일과 온라인 커머스 시장의 성장으로 인해 유통 및 물류 시장의 수요는 급격하게 증가하였다. 또한, 온라인과 오프라인 채널의 통합으로 인해 고객 입장에서는 여러 채널을 통해 다양한 상품을 구입할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 시장의 성장과 유통 채널의 통합은 다양한 제품을 판매하는 입장에서는 수많은 상품의 획득과 재고 관리의 어려움이 가중되었다. 특히, 시장의 변화에 빠르게 대응하기 위해서는 단기간의 미래 수요에 대한 정확한 예측이 더욱 중요하다. 그러나, 빠르게 변화하는 소비자의 요구사항으로 인해 상품의 판매 기간이 더욱 단축되었기 때문에 과거 데이터에 기반한 수요 예측은 불가능한 실정이다. 기존의전통적인 수요 예측 기법의 한계를 극복하기 위해 상품의 분류 체계 혹은 상품이 가진 속성에 기반하여 유사한 상품을 그룹핑하고 각 그룹별 수요 예측 모형을 개발하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 같은 상품군에 속하더라도 시장의 판매 수요에는 큰 변동성이 존재하기 때문에 근본적인 한계점을 극복하는 데는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기존 군집기반의 수요예측 모형 개발 방법을 개선하여 상품별 판매 패턴과 관련된 새로운 입력 변수를 생성하고, 판매 패턴 기반의 군집화를 수행하였다. 군집별 판매 데이터를 통합하고, 과거 데이터로부터 미래 수요를 예측하기 위한 딥러닝 기반 시계열 수요 예측 모델을 설계하였다. Because of the rapid development and expansion of mobile and e-commerce, the demand of retail and logistics industry has been greatly increased. In addition, customers gets the opportunity to purchase a lot of stuffs through the integrated channels both online and offline. However, this trend makes retail companies have difficulties to prepare more products and control the inventory. Especially, it gets more important to predict future demand. But, the life cycle of product gets shorten, thus it is impossible to predict demand based on the long-term historical data. In order to overcome the limitations of the traditional demand forecasting method, the cluster based demand forecasting methods have been proposed. Still, the previous research could not solve the limitations because they utilized the input variables from the categories or specifications of product. In this research, we have proposed the different approach to utilize the meta-data which can describe the sales patterns. Based on these pattern, we developed the cluster of products which are categorized into different groups. After integrating the sales data, we have developed demand forecasting models using deel learning technology, LSTM.
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박정민(Jungmin Park),김선우(Sun-Woo Kim),방선호(Sun-Ho Bang),이언석(Eon-Seok Lee) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.11
For the reliable FEM analysis result, accurate material properties are required, before everything else, the true stress-strain relationship is the basic property for the structural analysis with FEM. In this paper, the easy, rapid and effective image processing method is presented to observe the large deformation behavior and to measure the true stress-strain relationship of PC and PC/ABS. This image processing system is composed with CCD camera, digital image acquisition and processing system. It measures the axial and lateral displacement of rectangular tensile test specimens and calculates simultaneously the true stress and true strain during the uni-axial tensile test. The Poisson’s ratio and area reduction ratio can be experimentally calculated at post-yield stage, at which traditional extensometers and strain gages cannot be used and the digital image correlation (DIC) method, which is currently used, might be somewhat tedious.
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