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이성웅(Sung-Woong Lee),김정환(Jeong Hwan Kim),유영은(Yeong-Eun Yoo),윤재성(Jae-Sung Yoon),최두선(Doo-Sun Choi),전은채(Eun-Chae Jeon),제태진(Tae-Jin Je) 대한기계학회 2013 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2013 No.12
Transparent electrodes has been investigated for next generation display application. Especially, Indium tin oxide (ITO) is one of the most widely used transparent conducting oxides due to its high electrical conductivity and optical transparency. For ITO film formation, Sputtering process is commonly used because of its high productivity. However, the E-beam evaporated ITO film has rarely reported compared to Sputtered ITO film. Therefore, here, the physical properties of ITO thin films deposited by using E-beam evaporation were studied. Resistivity and surface topology of ITO films formed with various growth rates were analyzed systematically. In addition, the chemical compositions (Sn/In ratio) were also confirmed.
계단형 / 일정 가속수명시험을 이용한 지수수명분포를 갖는 제품의 신뢰성 샘플링 검사
정상욱(Sang Wook Chung),이성웅(Sung Woong Lee) 대한설비관리학회 1996 대한설비관리학회지 Vol.1 No.1
N/A This paper considers designing the life-test acceptance sampling plans based on the step- and constant stress accelerated life tests with Type II censoring for products with exponential lives, The lifetime of the product is assigned a one-sided lower spec
김재성 ( Jae-sung Kim ),양여진 ( Yeo-jin Yang ),오민지 ( Min-ji Oh ),이성웅 ( Sung-woong Lee ),권순동 ( Sun-dong Kwon ),조완섭 ( Wan-sup Cho ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2
최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공지능기반 시계열 분석 방법으로, LSTM 모형, 1D-CNN 모형을 비교 분석하였다. Despite the recent economic contraction caused by the Corona 19 incident, interest in the residential environment is growing as more people live at home due to the increase in telecommuting, thereby increasing demand for remodeling. In addition, the government’s real estate policy is also expected to have a visible impact on the sales of the interior and furniture industries as it shifts from regulatory policy to the expansion of housing supply. Accurate demand forecasting is a problem directly related to inventory management, and a good demand forecast can reduce logistics and inventory costs due to overproduction by eliminating the need to have unnecessary inventory. However, it is a difficult problem to predict accurate demand because external factors such as constantly changing economic trends, market trends, and social issues must be taken into account. In this study, LSTM model and 1D-CNN model were compared and analyzed by artificial intelligence-based time series analysis method to produce reliable results for manufacturers producing furniture components.