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수종의 붕해제가 살리실아미드정제의 제제특성에 미치는 영향
황성주,이계주,지웅길,곽효성,김종국 충남대학교 약학대학 의약품개발연구소 1992 藥學論文集 Vol.8 No.-
Six common tablet disintegrants (corn starch, Avicel PH102, calcium carboxymethylcellulose, Primojel, Kollidon CL and Ac-Di-Sol) were used at the concentration of 0, 2, 4 and 6% (w/w) in salicylamide tablets made with wet granulation method. Certain physical parameters of the disintegrants (moisture sorption, hydration capacity and bulk density) were determined to evaluate their relative efficiency. The disintegration time and dissolution rate of the tablets were correlated well with the ranks of initial rate of moisture sorption for each disintegrant as follows; Ac-Di-Sol, Kollidon CL, primojel, calcium CMC, corn starch and Avicel PH102. The initial rate of moisture sorption was important for the disintegration capacity as well as hydration capacity. The effect of storage at different temperatures and relative humidity upon the tablets containing various disintegrants was evaluated in terms of tablet hardness and disintegration time. Storage at high temperature reduced the hardness substantially and retarded the disintegration of the all tablets studied. Especially, the hardness of tablets containing Kollidon CL was significantly reduced. Although the tablet hardness was decreased and the disintegration time was increased under a moderate humid condition, both of them were decreased under the severely high humid condition of 80 or 90% RH, which was due to the breakrupture of tablet matrix bonds by the excessive uptake of moisture. Therefore, the stability caused by moisture sorption should be considered, when disintegrants having high moisture sorption such as Kollidon CL, Ac-Di-Sol and Primojel were employed in the tablets containing water-labile or hygroscopic drugs.
황주효(Ju-hyo Hwang),진교홍(Kyo-hong Jin) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1
오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 겨로가 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다. autoencoder deep learning model has excellent ability to restore abnormal data to normal data, so it is not appropriate for anomaly detection. In addition, the Inpainting method, which is a method of restoring hidden data after masking (masking) a part of the data, has a problem in that the restoring ability is poor for noisy images. In this paper, we use a method of modifying the MLP-Mixer model to mask the image at a certain ratio and to reconstruct the image by delivering compressed information of the masked image to the model. After constructing a model learned with normal data from the MVTec AD dataset, a reconstruction error was obtained by inputting normal and abnormal images, respectively, and anomaly detection was performed through this, As a result of the performance evaluation, it was found that the proposed method has superior anomaly detection performance compared to the existing method.
황주효(Ju-hyo Hwang),진교홍(Kyo-hong Jin) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비 이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다. Through the smart factory construction project, sensors can be installed in manufacturing production facilities and various process data can be collected in real time. Through this, research on real-time facility anomaly detection is being actively conducted to reduce production interruption due to facility abnormality in the manufacturing process. In this paper, to detect abnormalities in production facilities, the manufacturing data was applied to deep learning models Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), and AAE(Adversarial Autoencoder) to derive the results. Manufacturing data was used as input data through a simple moving average technique and preprocessing process, and performance analysis was conducted according to the window size of the simple movement average technique and the feature vector size of the AE model.
공구 교체 시점 기반 라벨링을 활용한 공구 수명 예측 모델
황주효(Ju-Hyo Hwang),진교홍(Kyo-Hong Jin) 한국정보통신학회 2024 한국정보통신학회논문지 Vol.28 No.5
제조업 분야에서 공구 마모는 생산성과 제품 품질 저하에 영향을 미치는 주요 요소로 인식되고 있다. 이를 해결하기 위해 공구 사용 횟수와 마모 기록을 라벨 데이터로 활용하여 공구 수명 예측 모델을 개발하고 있지만, 산업 현장에서는 다양한 가공 조건과 제품 생산 중단 등으로 공구 마모 데이터를 수집하기 어렵다. 또한 공구 사용 횟수는 공구품질 변동, 작업 환경 온습도 등의 요인으로 인해 사용 횟수가 동일하더라도 공구 마모도가 다르게 나타날 수 있다. 본 논문에서는 공구의 실제 교체 시기를 그 수명 종료로 간주하고 이를 기반으로 공구 교체 시점 기반 라벨링 방식을 제안하였다. 그리고 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용한 공구수명 예측 모델을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. In the manufacturing industry, tool wear is recognized as a major factor affecting productivity and product quality degradation. To solve this problem, tool life prediction models are being developed using the number of tool uses and wear records as labeling data, but it is difficult to collect tool wear data in industrial sites due to various machining conditions and product production interruptions. In addition, the number of tool uses can cause different tool wear degrees even if the number of uses is the same due to factors such as tool quality fluctuations and working environment temperature and humidity. In this paper, the actual replacement time of a tool is considered as the end of its life, and based on this, a tool replacement time-based labeling method is proposed, and a tool life prediction model using a transformer-based deep learning model is developed and performance analysis is performed.