Abstract
반도체 제조 공정에서 생산된 칩은 웨이퍼 테스트 과정에서 정상적으로 기능할 경우 양품으로 분류된다. 그러나 일부 칩은 웨이퍼 테스트에서는 정상적으로 기능하지만, 후속 공정에서 결함으로 발현되는 경우가 있다. 이러한 잠재 결함 칩은 후속 공정의 효율성을 저해하거나, 고객에게 낮은 품질의 제품을 제공하게 되는 문제를 야기할 수 있다. 최근 웨이퍼 테스트에서 수집된 전기적 특성을 활용한 데이터 기반의 잠재 결함 칩 검출 방법이 적용되어 검출 성능을 향상시키는 데 기여하고 있다. 그러나 이러한 접근법은 웨이퍼 수율, 웨이퍼 가장자리 근접성, 인접 칩의 수율 등 결함 형성에 영향을 미치는 주요 공간적 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 잠재 결함 칩 검출을 위한 기존 데이터 기반 접근법을 확장하여, 웨이퍼의 공간적 특성을 결합한 딥러닝 기반의 잠재 결함 칩 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이퍼 상의 각 좌표에서 잠재 결함 칩 발생 확률을 정의하고 학습하며, 이를 전기적 특성을 학습한 딥러닝 모델과 결합함으로써 잠재 결함 칩 검출 성능을 향상시킨다. 실제 웨이퍼 테스트 데이터를 활용한 평가 결과, 제안된 딥러닝 방법이 기존 전기적 특성만을 활용한 데이터 기반 접근법에 비해 잠재 결함 칩 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다. 본 연구는 웨이퍼의 공간적 특성을 딥러닝 모델과 효과적으로 결합함으로써, 기존 전기적 특성에만 의존하던 잠재 결함 검출 접근법의 한계를 보완하고, 결함 발생 가능성이 높은 영역을 사전에 식별하여 잠재 결함을 검출하는 데 기여한다. 이를 통해 잠재 결함 칩을 사전에 제어함으로써 반도체 제조 공정의 품질 관리 고도화 및 생산 효율성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
스마트 홈 자동화는 가정 내 스마트 기기와 네트워크를 결합해 일상적인 작업을 자동화하고, 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 서비스이다. 사용자는 에너지 효율성 향상, 보안 강화, 생활 편의성 증대 등 다양한 편익을 누릴 수 있다. 하지만 이러한 편익이 존재함에도 불구하고, 스마트 홈 자동화 수용은 기대에 미치지 못하고 있다. 본 연구는 스마트 홈 자동화 서비스의 수용에 영향을 미치는 주요 요인으로서 사용자 생활 특성과 인식된 서비스 사용 난이도의 역할을 심층적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 기술 수용 모델을 바탕으로 구조방정식 모델링을 적용하여 실증 분석을 실시하였다. 본 연구 결과는 스마트 홈 자동화 수용에 영향을 미치는 주요 요인을 이해하고, 스마트 홈 서비스 제공자 및 기술 개발자가 관련 서비스 보급을 위한 전략을 수립하는 데 유용한 통찰을 제공할 것이다.
Abstract
반도체 공정에서 생산된 칩은 성능 평가를 위해 웨이퍼 테스트를 거치며, 모든 테스트를 통과한 칩은 정상으로, 그렇지 않은 칩은 불량으로 분류된다. 정상으로 분류되었으나, 패키징 공정이나 출하 이후에 발생하는 불량을 잠재 불량이라고 한다. 제품 품질을 보장하기 위해 잠재 불량 칩을 사전에 탐지하는 것이 중요하며, 잠재 불량 탐지 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 잠재 불량 탐지 방법으로는 추가 테스트 수행이나 웨이퍼 테스트 데이터를 활용한 알고리즘 접근이 있다. 그러나 추가 테스트는 모든 정상 칩에 대해 수행해야 하므로 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 연구는 데이터 기반으로 잠재 불량 의심군을 선정하여 추가 테스트를 수행하는 칩의 수를 줄이고자 한다. 발생 빈도가 낮아 잠재 불량 데이터가 부족한 상황에서 웨이퍼 테스트 데이터 특징을 고려해 잠재 불량 의심군을 선정할 수 있다. 기존 연구에서는 칩 간 공간적 상관관계를 고려하였으나, 정상 칩만을 활용하여 불량 주변 칩의 잠재 불량 가능성을 반영하지 못했다. 본 연구는 정상 칩과 불량 칩 모두 활용하여 웨이퍼 테스트 데이터에서 칩 간 공간적 상관관계를 반영한 잠재 불량 의심군 선정 방법을 개발하였다. 이를 위해 Graph Attention Networks 모델을 활용하였으며 모델의 self-attention 메커니즘을 통해 칩 간 상관관계를 학습하고, 불량 칩과 정상 칩 간에 추가적인 가중치를 부여하여 불량 칩 주변의 정보를 반영하였다. 제안한 방법의 성능은 실제 데이터를 통해 검증되었으며, 웨이퍼 품질 관리 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 공정에서 Cycle time (CT)은 특정 공정의 완료 시점부터 다음 공정의 완료 시점까지의 시간 간격을 의미한다. CT이 시간 제약을 초과하면 반도체 품질에 영향을 주므로, CT은 웨이퍼 수율 결정 인자 중 하나이지만, 수율 예측을 위해 활용된 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 CT을 활용한 웨이퍼 수율 예측 방법을 제안한다. 제안 방법은 현장에서 CT을 관리하는 방식과 유사한 방식으로 CT을 활용하며, 현장에서는 CT을 다음과 같이 관리한다. 첫째, 인접한 특정 공정 간의 CTs를 누적하여 관리한다. 둘째, 수율에 영향을 끼치지 않는 공정의 데이터는 수율 예측에 활용하지 않는다. 이 두 가지 속성을 만족하기 위해 본 연구에서는 기계학습의 의사결정나무 연산 과정에서 산출되는 특성중요도(FI; Feature importance)를 활용한다. 우선 모든 공정 CT 별 FI를 산출한다. 그 후, FI가 작은 하위 25%의 CTs를 선별하고, 선별된 CTs 중에서 인접한 것이 있다면, 누적을 수행하며 예측 성능 개선 여부를 확인한다. 해당 과정을 수 차례 반복한 후에도 여전히 하위 25%에 속하는 CT이 있다면, 그 CT은 수율 예측에 영향을 주지 않는 인자로 판단하고 예측에 활용될 데이터셋에서 제거한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 복잡한 반도체 공정에서 엔지니어들의 CT 누적 의사결정을 지원하고, 나아가 수율 예측 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
고도화되는 반도체 기술과 더불어, 공정의 복잡성과 비용이 증가함에 따라, 수율 예측의 정확성은 생산성과 수익성에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구는 기존의 장비 활용 데이터에 의존하여 수율을 예측하는 방식에서 벗어나, 챔버 레벨의 장비 활용 데이터와 시간 제약 터널(Time Constraint Tunnel; TCT) 데이터를 통합적으로 활용하여 수율 예측의 정확도를 개선하는 다각적 분석 모델을 제안한다. 이 다각적 분석 모델은 공정 중에 수집되는 생산 로그 데이터 내 장비 활용 데이터 및 시간 제약 터널 데이터 포괄적으로 고려함으로써, 기존의 장비 활용 데이터만을 사용한 수율 예측보다 정밀한 수율 예측을 가능하게 한다. 또한, 수율 예측 이후 SHAP을 통한 사후 분석을 활용하여 수율에 영향을 미치는 주요 요인들을 체계적으로 식별하고 분석하도록 지원한다. 이러한 사후 분석 방식은 수율의 악영향을 준 공정을 탐지하게 지원하며, 공정 엔지니어들이 최종 제품의 품질 및 수율을 향상시킬 수 있는 방안을 일차적으로 제안한다. 본 연구의 결과는 반도체 제조 과정에서 공정 엔지니어에게 다각적 분석 모델을 활용한 데이터 기반 수율 개선 의사결정을 지원할 것으로 기대한다.
Abstract
스마트 홈이란 IoT(Internet of Things) 기술을 통해 다양한 센서와 가전 제품이 네트워크에 연결된 주거 환경을 말한다. 스마트 홈 거주자는 모바일 앱을 활용하여 조명, 온도, 보안 등의 기능을 자동화하며, 에너지 절약 및 생활의 편리함 증진 등 다양한 편익을 경험할 수 있다. 하지만 이러한 편익에도 불구하고, 스마트 홈에서의 자동화 수용에 대한 거주자의 우려와 반응을 이해하지 못함으로써 수용이 지체되고 있다. 첫 번째 수용 지체 요인은 프라이버시 우려이다. 자동화에 쓰이는 다양한 기기에서 거주자와 관련된 정보를 수집하기 때문에 거주자는 프라이버시 우려를 느낄 수 있다. 또한 수집된 정보의 사용 및 공유에 대한 거주자의 이해가 충분하지 않는 경우, 개인 정보의 통제에 대한 우려 등을 겪을 수 있다. 두 번째 요인은 사용 용이성의 부족이다. 스마트 홈 자동화를 지원하기 위한 기술 표준 도입과 같은 조치에도 불구하고, 거주자는 여전히 자동화에 적합한 기기 선택에 어려움을 겪거나 자동화 구현을 실패하는 등의 문제를 경험하고 있다. 본 연구에서는 문헌 조사와 거주자 인터뷰를 통해 프라이버시 우려, 사용의 용이성과 관련된 스마트 홈에서의 자동화 수용 요인을 파악한다. 스마트 홈 자동화 수용과 관련하여 다양한 요인이 조사되고 있지만, 프라이버시 우려와 사용의 용이성을 집중적으로 다룬 연구는 부재하다. 본 연구는 스마트 홈 자동화의 수용을 저해하는 주요 요인인 프라이버시 우려와 사용 용이성 문제에 대한 깊이 있는 이해를 제공함으로써, 향후 스마트 홈 자동화 관련 서비스의 설계 및 개선에 기여하는 새로운 인사이트를 제시한다.
Abstract
반도체 공정에서 생산된 칩은 생산 이후 품질 평가를 위해 웨이퍼 테스트가 수행된다. 웨이퍼 테스트는 일련의 전기적인 테스트로 구성되며, 테스트가 끝난 후 테스트의 측정 결과와 칩의 합불 여부가 기록된다. 각 테스트 기준은 다르며, 일련의 테스트에서의 기준을 모두 통과한 칩은 정상으로 분류되고, 그렇지 않은 칩은 불합격으로 분류된다. 칩이 모든 테스트에서 통과했더라도 칩의 품질은 다르다. 정상 칩으로 분류되지만 테스트의 최소 기준만 충족하는 칩은 정상 칩 중에서 품질이 비교적 낮으며, 이러한 칩은 제품의 높은 신뢰성, 성능 및 고객 만족을 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 웨이퍼 테스트 데이터를 활용하여 정상으로 분류된 칩 중 상대적으로 품질이 낮은 칩을 찾는 방법을 제안한다. 실제 반도체 공정에서 수집한 웨이퍼 테스트 데이터를 통해 제안 방법의 효용성을 검증하였다. 제안 방법은 세부적인 품질 분류를 가능하게 하여 칩 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
기계 학습에서 변수 선택(Feature Selection)은 영향력이 적거나 학습에 방해가 되는 변수를 걸러내는 Noise 제거 효과와 함께 예측에 도움이 되는 변수만 선별하여 학습시키므로 성능 향상과 연산량 감소에 도움이 된다. 하지만, 데이터가 타임스탬프에 따른 누적 형태를 띠고 있다면 기존의 변수 선택 방법을 사용하는 것은 특정 기간의 패턴을 고려하지 않으므로 부적절하다. 즉, 각 누적 데이터의 타임스탬프를 단순 선택하기보다는 데이터를 차분하고 Tunnel을 적절하게 정의한 후 활용하는 것이 효과적일 수 있다. 산업을 불문하고 데이터 마이닝 관점에서 누적 데이터에 대한 Tunnel을 정의하는 것이 필요함에도 불구하고, 관련 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 누적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 Tunnel Selection 방법론을 제안한다. 본 연구는 실제 반도체 기업의 웨이퍼 공정 단계에서 수집한 누적 시간 데이터를 활용하여 최적의 Tunnel Set을 찾아 반도체 수율 예측을 수행한다. 또한, Explainable AI를 활용하여 반도체 칩 수율 예측 결과에 영향력을 끼치는 Tunnel을 식별한다. 제안된 방법론은 제조 산업뿐만 아니라, 교통 및 소셜 미디어 등 다양한 산업에서 수집되는 누적 데이터로 확장되어 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
현재 수출의 대부분은 선박을 통한 해상 운송으로 진행된다. 선박은 다른 운송 수단과 달리 출항 이후 오랜 기간 운항이 지속되기에, 지속적인 상태 모니터링 및 유지보수를 통한 선박 엔진의 안정성을 확보하는 것이 중요하다. 이에, 최근 연구는 선박 엔진의 문제가 발생했을 경우, SHAP과 같은 알고리즘을 기반으로 원인을 도출하고 이를 개선하고자 하는 방향으로 발전하고 있다. 하지만, SHAP의 해석은 변수 간 다중공선성이 존재하는 경우 정확하지 않다는 한계점을 갖고 있다. 해당 과정에서 SHAP의 한계점을 개선한 Multi-Collinearity Corrected SHAP(MCC SHAP)을 활용하여 탐지된 선박 엔진 이상의 독립적인 인자를 찾고자 하였다. 본 사례 연구는 실제 선박에서 수집된 데이터를 활용하여 선박 엔진의 이상을 정의하고, 이를 탐지하는 과정을 수행한다. 본 사례 연구는 세 단계로 구성된다. 첫 번째, Isolation Forest를 활용하여 엔진의 이상 상태를 사전에 정의한다. 두 번째, 분류 모델을 활용하여 엔진의 이상과 정상 상태를 분류한다. 세 번째, MCC SHAP을 활용하여 분류 모델의 결과에 영향을 미친 주요 인자를 규명한다. 사례 연구 결과 MCC SAHP을 통해 엔진의 이상 상태를 야기하는 독립적인 원인을 도출할 수 있다는 점을 확인하였다. 본 사례 연구를 바탕으로 향후 바람, 조류와 같은 외부 요인을 고려한 이상 상태 탐지 및 원인 분석으로 확장 연구가 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
웨이퍼 맵은 반도체 칩의 전기적 특성과 칩의 위치 정보를 나타낸다. 웨이퍼 맵 결함 패턴이란 웨이퍼 상 결함 칩들의 공간적 상관관계를 나타내며, 이는 결함 칩 생산의 원인이 되는 세부 공정에 대한 정보를 제공한다. 효율적인 결함 원인 식별을 위해 분류 모델을 통해 웨이퍼 맵 결함 패턴이 분류되며, 분류 모델 학습에는 대량의 라벨된 웨이퍼 맵이 필요하다. 웨이퍼 맵 라벨링은 많은 비용이 들기 때문에 이를 줄이기 위해 액티브 러닝이 사용되어 왔다. 구체적으로, 라벨되지 않은 웨이퍼 중 분류 모델 성능을 큰 폭으로 향상시킬 것으로 기대되는 웨이퍼를 선택하여 라벨하고, 라벨된 웨이퍼를 분류 모델 학습에 추가하는 절차를 반복하여 적은 노력의 라벨링으로 분류 성능 향상을 가속한다. 이 중, 라벨될 웨이퍼를 선택하는 기준을 쿼리 전략이라고 하며, 기존의 쿼리 전략은 분류 모델의 예측 불확실성이 높은 웨이퍼를 선택한다. 그러나 기존의 쿼리 전략은 클래스 불균형이 심한 웨이퍼 맵 데이터셋에서 다수 클래스만을 쿼리하는 경향이 있어 액티브 러닝 초기에 소수 클래스에 대한 분류 성능 향상이 더디다는 한계점이 있다. 본 연구는 소수 클래스의 웨이퍼를 우선적으로 선택하는 쿼리 전략을 통해 이러한 한계점을 개선한다. 대조 학습을 통해 소수 클래스의 웨이퍼를 쿼리하는 방법을 제안하였고, WM-811K 공개 데이터셋을 통해 제안 쿼리 전략의 소수 클래스 쿼리 성능과 초기 분류 성능을 검증하였다. 제안 쿼리 전략은 기존 쿼리 전략보다 소수 클래스에 대한 초기 분류 성능을 빠르게 향상시켰고, 전체 클래스에 대한 초기 분류 성능도 우수하였다. 제안 쿼리 방법은 웨이퍼 맵 분류 모형의 효율적인 학습에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
IoT 환경에서 특정 조건이 충족되었을 때 다양한 서비스와 제품이 자동으로 연결되어 함께 작동하도록 하는 자동화 규칙의 수립은 매우 중요하다. 예를 들어, 비가 올 때 우산을 가져갈 필요가 있는지 알림을 받고, 제습기가 자동으로 작동하도록 설정된 규칙은 비가 오는 날의 생활 편의성을 향상할 수 있다. 최근 사용할 수 있는 서비스 및 제품의 범위와 수가 확대되면서 사용자가 직접 자동화 규칙을 만드는 것이 어려워지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자가 정의한 규칙 데이터 분석을 기반으로 특정 조건에서 자주 작동하는 단일 서비스 또는 제품을 추천하는 방법론이 주목받고 있다. 그러나 실제 IoT 환경에서는 복수의 서비스 및 제품이 함께 작동하는 경우가 빈번하다. 본 연구는 이전에 시도되지 않은 다중 서비스 및 제품 추천을 제안하며, 이를 위해 하이퍼 그래프의 링크 예측을 활용한다. 제안 방법은 IFTTT(IF-This-Then-That) 데이터에 적용되어 다중 서비스 및 제품 추천에 대한 주요 인사이트를 얻었다. 이를 통해 향후 데이터 기반의 사용자 친화적인 IoT 규칙 및 관련 서비스 설계에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 다수의 공정 단계로 구성되며, 각 공정 단계에는 다수의 대체 설비가 배치된다. 최종 제품은 연속된 공정 단계를 거쳐 생산되며, 마지막 공정 단계 이후에는 End-of-Line (EOL) 테스트가 수행된다. EOL 테스트를 통과하지 못한 불량 제품의 생산은 제조 공정의 품질 비용을 증가시킨다. 따라서 불량 제품을 사전에 예측하여 EOL 테스트 비용을 줄이거나, 불량 제품의 원인을 탐지하여 제거하는 방법이 필요하다. 공정 이력 데이터는 제품 생산을 위해 할당된 공정 단계와 설비의 순서를 기록한다. 공정 이력 데이터 기반의 기존 연구는 설명력이 높은 복잡한 모델을 통해 최종 제품의 품질을 예측하거나, 설명력이 낮지만 단순한 모델을 통해 불량 제품 생산의 원인이 되는 설비를 추론해왔다. 본 연구는 model-agnostic한 예측 모델 해석을 통해 설명력이 높은 모델을 통한 정확한 최종 품질 예측과 불량 제품의 원인 설비 탐지를 통합하는 프레임워크를 제안한다. 공정 단계와 설비 간의 상관 관계를 반영하기 위해 트랜스포머 기반의 예측 모델을 활용하였고, SHAP 기반의 모델 해석을 통해 원인 설비를 탐지한다. 제안 프레임워크는 다단계-다중설비 제조 공정에 대한 이해를 향상시키고, 불량 제품 생산 원인 설비의 신속한 진단에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 산업에서 대부분의 칩은 웨이퍼 테스트 후에도 작동 기능을 유지하며, 이를 양품으로 분류한다. 그러나 초기에는 양품이었으나, 후속 과정에서 불량으로 발현되는 잠재적 결함이 존재한다. 최근 연구에서는 기계 학습 기법을 활용하여 잠재적 결함과 양품을 구별하기 위한 노력이 시도되었다. 하지만, 양품과 잠재적 결함 간의 데이터 불균형은 클래스 겹침 현상을 발생시키며, 기계 학습 시에 성능 저하, 추가 시간 소모 등과 같은 문제를 야기한다. 최근 산업에서는 데이터 불균형의 해결책으로 하이브리드 샘플링이 주목받고 있으나, 하이브리드 샘플링의 전통적인 지표는 칩 내의 누설 전류와 같은 중요한 특성을 활용하지 못한다는 한계점이 존재한다. 이에, 본 연구는 하이브리드 샘플링을 위한 새로운 지표인 Edge Characteristics Metric (ECM)을 제안한다. ECM은 웨이퍼 가장자리에 가까운 칩이 잠재적 결함일 가능성이 높다는 경험적 사실을 활용한다. ECM은 겹침 현상을 수학적 공식으로 중점을 둔 전통적인 지표와는 달리, 겹침 현상을 일으키는 고유한 특성을 가진 칩이 웨이퍼 가장자리에 있다는 사실을 활용한 지표이다. 실제 웨이퍼 테스트 데이터에 적용한 평가에서 ECM 기반의 하이브리드 샘플링이 잠재적 결함의 검출력 향상을 지원할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 다수의 공정 단계의 수행을 통해 최종 제품을 생산하며, 각 공정 단계마다 다수의 설비들이 배치되어 있다. 각 공정 단계의 설비들은 같은 기능을 수행하더라도 성능에 차이가 있기 때문에, 제품의 최종 품질은 사용된 설비에 영향을 받게 된다. 따라서 제품의 최종 품질을 예측하기 위해서는 모든 공정 단계의 설비들이 최종 품질에 미치는 영향을 고려해야 한다. 기존의 품질 예측 방법은 최종 품질에 영향을 미치는 설비나 설비의 조합을 사전에 선별한 후, 해당 설비(조합)이 사용되었는지를 바탕으로 최종 품질을 예측하였다. 이 방식은 선별된 설비(조합)만으로 품질을 예측하기 때문에 선별되지 않은 설비(조합)이 최종 품질에 주는 영향이 누락되어, 특히 공정 단계와 설비가 많은 복잡한 제조 공정에서는 적용하기 어렵다는 한계점이 있다. 본 연구는 공정 이력 데이터에 어텐션 메커니즘을 적용하여 설비들이 최종 품질에 미치는 영향을 차등적으로 반영하여 최종 품질을 예측하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 공정 이력 데이터에서 추출한 설비의 순열에 어텐션 메커니즘을 적용하여 최종 품질을 분류하는 딥러닝 모델을 학습시킨다. 제안된 방법은 시뮬레이션 실험과 실제 데이터를 통해 성능을 검증하였으며, 다단계-다중설비 제조 공정에서의 제품의 최종 품질의 조기 예측 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 제품 설계의 복잡성 증가와 다양한 결함 발생 메커니즘으로 인해 웨이퍼 테스트 공정 후의 잠재 불량 감지가 점차 어려워지고 있다. 이에, 최근 연구들은 웨이퍼 테스트 공정 데이터를 활용한 기계학습 기반의 잠재 불량 분류 모델 개발에 초점을 맞추고 있지만, 높은 정확도와 신속한 분류가 동시에 요구되는 현업에서는 복잡한 기계학습 모델 적용이 제약을 받을 수 있다. 본 연구에서는 반도체 제품의 공간적 특성을 고려한 새로운 언더샘플링 기법을 제안하였으며, 1차원 합성곱 신경망 오토인코더 아키텍처를 통해 이를 구현하였다. 실제 반도체 데이터를 이용한 실험 결과, 제안된 언더샘플링 기법이 기존 기계학습 방법과 함께 사용될 때 잠재 불량 검출률을 개선하며 동시에 모델의 학습 시간이 단축되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 데이터 기반의 잠재 결함 분류 솔루션 개발에 기여하고, 반도체 실시간 테스트 공정에 드는 비용을 최소화하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 연속된 공정 단계를 통해 제품을 생산하며, 각 공정 단계에는 성능은 상이한 다수의 설비가 배치되어 있다. 불량 원인 설비 조합은 불량 제품 생산의 원인으로 제품 품질 향상을 위해 신속히 진단되어야 한다. 공정 이력 데이터는 제품의 생산을 위한 설비 사용 이력을 의미하며, 불량의 원인으로 의심되는 설비 조합을 선별하기 위해 활용되어 왔다. 기존의 방법은 설비 조합과 제품 품질 간의 빈도 분석을 통해 불량의 원인으로 의심되는 수준인 의심도를 계산하고, 의심도가 높은 설비 조합을 선별하였다. 그러나 다수의 불량 제품들이 복수의 설비 조합에 포함되는 공정 이력 중복 현상이 발생하면 정상 설비 조합일지라도 의심도가 과대하게 평가되는 한계점이 있었다. 본 연구는 설비 조합 간 공정 이력 중복 현상을 최소화하여, 제한된 수의 의심 설비 조합에 다수의 불량 원인 설비 조합이 포함되도록 의심 설비 조합을 선별하는 방법을 개발하였다. 시뮬레이션 환경을 통해 제안 방법의 성능을 검증하였으며, 다수의 불량 원인 설비가 존재하는 다단계-다중설비 제조 공정의 불량 원인 진단 과정의 효율성을 증대할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 생산 후(後)공정에서 이루어지는 웨이퍼 테스트는 전기적 검사를 통해 생산된 칩(Chip)의 기능 및 신뢰성을 평가하고 불량 여부를 확인하는 과정이다. 최근 들어 칩의 집적도 증가로 인하여 테스트 난이도가 증가하였고, 이에 따라 테스트 장비의 안정적인 운영 및 장비 이상 탐지의 중요성이 함께 증대되었다. 기존의 테스트 장비 이상 탐지는 수율 등과 같은 간접 데이터를 활용하여 분석하는 방법을 사용해왔다. 본 연구는 테스트 장비에서 직접 수집된 이벤트 로그 데이터를 활용하여 장비의 이상 동작 패턴을 탐지하고 장비의 이상을 선별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 오토인코더와 손실 함수 변형을 통해 재구성 오류를 최소화하는 이상 동작 패턴 탐지 모델을 개발하고 장비별 이상 동작 패턴 발생 비중을 분석한다. 이를 통하여 이상 동작 패턴이 자주 발생하는 이상 장비를 선별한다. 본 방법은 반도체 테스트 장비에서 이상 패턴이 발생할 때 엔지니어가 장비를 정상 관리할 수 있도록 지원할 것으로 예상된다. 또한, 추후 이벤트 로그가 수집되는 여러 분야의 장비 이상 탐지로 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
데이터 기반 헬스케어 서비스란 의료 데이터와 유전체 데이터 등을 분석한 결과를 기반으로 건강관리를 제공하는 서비스를 의미한다. 데이터 수집 기술의 발전으로 인해 헬스케어 관련 데이터가 증가하면서, 이를 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발하려는 시도가 증가하고 있다. 그러나 데이터 기반 헬스케어라는 새로운 시장에 진입하려는 시도는 대부분 실패에 그치고 있다. 데이터 기반 헬스케어의 비즈니스 모델에 대한 이해와 활용성 제고 방안은 아직 도입기로서 개념 정리 등의 이론적 연구가 필요하다. 기존의 관련 분류는 산발적이어서 비즈니스 모델을 설계하는데 필요한 요소를 한눈에 알기 어렵다. 또한, 의료 서비스를 제외한 질병 예방, 사후 관리 관련 헬스케어 서비스에 관한 이론 연구는 미진한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 질병 예방, 진단, 치료, 사후 관리를 비롯한 넓은 의미의 헬스케어 서비스를 대상으로 새로운 분류체계를 제안하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 모델 설계 시 고려해야 하는 네가지 측면(Value proposition, value architecture, value network, value finance)을 한눈에 확인할 수 있도록 분류체계를 수립한다. 본 연구에서 제시하는 분류체계는 관련 연구를 수행하는 연구자와 실무자가 데이터 기반 헬스케어 서비스의 비즈니스 모델을 분석, 디자인, 평가하기 위한 개념을 정리하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 공정에서 생산된 웨이퍼는 다수의 칩으로 구성되며 최종 제품 출하 전 웨이퍼 테스트를 통해 품질을 측정한다. 웨이퍼 테스트는 웨이퍼의 각 칩에 대해 다수의 검사항목을 측정하나, 다양한 공정환경의 영향으로 결측치가이 빈번하게 발생한다. 추정 편향은 결측치 대체 방법 성능 하락의 주요 원인이며, 데이터의 특성을 고려한 결측치 대체를 통해 이를 해결할 수 있다. 본 연구는 웨이퍼 테스트 데이터에 존재하는 다수의 칩 간 공간적 상호작용 특성과 검사 항목 간의 상관관계 특성을 고려한 결측치 대체 방법을 통해 추정 편향을 최소화하였다. 입력 데이터에 칩의 상대적 위치 정보를 추가하여 위치 별 칩 간의 증감 경향성을 반영하였으며, GAIN (Generative Adversarial Imputation Nets)을 원 데이터의 상관관계를 보존할 수 있도록 손실함수를 수정하여 검사항목 간 상관관계 특성을 고려하였다. 개발 방법의 성능을 실제 데이터를 통해 검증하였으며, 웨이퍼 생산 공정의 데이터 기반 의사 결정의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 생산 후공정에서 이루어지는 테스트는 전기적 검사를 통해 생산된 칩(Chip)의 기능 및 신뢰성을 평가하고 불량 여부를 확인하는 과정이다. 최근 반도체 산업의 발전에 따라 불량 여부의 판정뿐 아니라 실제 품질 특성치 수집에도 고성능의 테스트 장비가 활용된다. 이러한 산업 트렌드로 인하여 테스트 장비의 안정적인 운영을 위한 데이터 기반의 장비 이상 탐지의 중요성이 증대되고 있다. 기존 연구에서는 장비의 이상을 발견하기 위하여 장비의 온도 혹은 진동 데이터의 변화를 이용한 분석이 진행되었다. 하지만, 온도와 진동을 철저히 관리하는 테스트 장비의 경우 해당 데이터로 장비의 이상을 탐지하는 것에 어려움이 존재한다. 본 연구는 테스트 장비에서 수집된 이벤트 로그를 분석하여 테스트 장비의 이상을 탐지하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 각 장비 간 이벤트 로그의 유사도를 분석하여, 유사도의 차이에 따른 테스트 장비의 이상 여부를 정의하고 이상 장비를 탐지하고자 한다. 본 연구는 반도체 테스트 장비의 이상이 발생할 경우 실제 고장 이전에 사전 정비를 할 수 있도록 지원할 것으로 예상되며, 이벤트 로그가 수집되는 다른 분야의 장비 이상 탐지로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 복수의 설비가 배치된 다수의 공정 단계로 구성된다. 공정 단계 내의 설비들의 성능은 상이할 수 있으며, 특히 결함이 있는 설비는 불량 제품 생산의 원인이 된다. 따라서 결함 설비의 신속 한 식별은 다단계-다중설비 제조 공정의 제품 품질 향상을 위해 중요하다. 결함 설비를 식별하기 위해서 설비 의 진단이 필요하며, 이는 비용 집약적인 과정이다. 따라서 정상 설비의 불필요한 진단을 줄이기 위해 결함이 의심되는 설비를 선별하는 과정이 선행된다. 공정 이력 데이터는 제품의 생산 작업을 수행한 설비를 기록한 데 이터로, 결함 의심 설비 선별 방법 개발에 활용되어 왔다. 기존의 결함 의심 설비 선별 방법은 실제로 결함이 있는 설비가 높은 값을 가지도록 설계된 결함 의심도 지표를 제안해왔다. 이러한 결함 의심도 지표는 불량률이 낮지만 실제로 결함이 있는 설비의 결함 의심도가 낮게 계산되어 해당 설비의 진단 우선순위가 과소평가되는 한계점을 가진다. 본 연구는 공정 이력 데이터를 분할하고, 분할된 데이터마다 결함 의심 설비를 선별하는 병 렬적인 결함 의심 설비 선별 방법을 제안한다. 불량 제품의 공정 이력 분석을 통해 불량의 원인이 되는 설비가 동일할 것으로 추정하는 제품을 군집화하고, 군집마다 병렬적으로 결함 의심 설비를 선별한다. 제안 방법은 시 뮬레이션 환경에서 성능을 검증하였으며, 다수의 결함 설비가 존재하는 다단계-다중설비 제조 공정의 결함 설 비 진단 과정의 효율성을 증대할 것으로 기대된다.
Abstract
스마트 조명은 날씨, 사용자의 활동, 기분 등에 따라 다양한 밝기와 색온도를 제공하는 상황맞춤형 조명을 의미한다. 본 연구에서는 스마트 조명인 HDC조명의 사용자경험(User experience, UX) 평가를 수행한다. 특정 밝기, 색온도의 조명이 사용자의 실내 생활 만족도와 업무 효율에 영향을 미친다는 연구가 다수 이루어지고 있지만, UX에 초점을 맞춰 이를 개선하기 위한 연구는 부족한 실정이다. UX는 제품의 기능, 성능뿐만 아니라 사용자가 제품과 상호작용하는 상황과 환경에 따라 달라지며, 사용자 친화도와 시장 경쟁력에 영향을 미친다. 따라서 스마트 조명의 실제 사용 과정에서 발생하는 UX를 평가하는 것이 필요하며, 이를 위한 방안으로 리빙랩(Living lab)이 주목받고 있다. 리빙랩이란 실사용 환경에서 다양한 이해관계자가 참여하여 제품 및 서비스를 개발, 검증, 평가하는 가상의 또는 물리적 공간을 의미한다. 본 연구에서는 스마트안전 리빙랩에 HDC조명의 실사용 환경을 구축하고, 피실험자가 HDC조명과 자유롭게 상호작용하도록 하였다. 실험 결과, HDC조명의 UX는 전반적으로 우수하며, 피실험자는 HDC조명이 제공하는 다양한 조명 환경을 가치 있게 생각함을 확인할 수 있었다. 또한, 스마트 조명으로서 삶의 질을 향상할 수 있는 추가 기능이 필요하다는 점과 일반 조명보다 조작 버튼이 많아 조작이 어렵다는 등의 개선점도 함께 도출되었다. 더불어 리빙랩에서의 UX 평가를 통해 풍부한 개선 아이디어를 도출할 수 있다는 가능성을 보여주었다. 본 연구는 실사용 환경에서 스마트 조명의 UX를 이해하고, 향후 HDC조명이 사용자들의 니즈와 사용성을 반영한 완성도 높은 스마트 조명으로서 발전하는데 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
테스트 공정은 제품의 불량유무 판별을 위해 다수의 검사항목을 측정하는 공정으로, 해당 공정과정에서 발생하는 데이터를 측정데이터 (test measurement data)라 한다. 측정데이터는 데이터 전송과정 및 통합과정에서의 누락, 장비의 불량 등 다양한 공정환경으로 인해 결측값이 빈번히 발생한다. 측정데이터는 제조 품질향상을 위한 데이터 분석에 빈번히 활용되므로 결측값 대체가 필수적이다. 결측값 대체는 데이터의 특성을 반영함으로써 이루어지나, 이는 많은 시간과 노력이 소요되기에 결측값은 빈번히 삭제되거나 간단히 대체되는 방식으로 다루어지고 있다. 이는 측정데이터의 신뢰성과 분석 성능을 훼손시키므로 측정데이터의 특성을 고려한 면밀한 결측값 대체가 필요하다. 구체적으로, PCB 기반 공정의 측정데이터는 두 가지 특성을 가진다: (1) 기판 내 공간적 상관성, (2) 검사항목 간 높은 상관관계. (1)만을 반영하면 공간 내 부분공간이 보존되지 못하며, (2)만을 반영하면 이상치로 인한 과대추정 경향이 존재하므로, 두 가지 특성을 종합하여 결측값 대체에 활용하는 것이 이상적일 것이다. 본 연구는 PCB 기반 공정 측정데이터의 결측값 대체방법의 발전방향을 메모리 반도체의 probe test 공정에서 수집된 측정데이터 (이하 probe test 데이터)의 사례연구를 통해 도출한다. Probe test 데이터에 기존 결측값 대체방법들을 적용하여 그 성능과 한계점을 도출하고 기존 방법의 보안점을 모색한다. 이를 바탕으로 향후 PCB 기반 공정 측정데이터의 결측값 대체방법의 발전방향에 대한 가이드라인을 제시한다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 공정 단계마다 다수의 설비가 병렬적으로 배치된 다단계 제조 공정이다. 각 공정 단계에 배치된 다수의 설비의 성능은 상이하며, 특히 요구된 기능을 수행하지 못하는 결함 설비는 불량 제품 생산의 원인이 된다. 따라서 결함 설비를 신속하게 탐지하여 문제의 원인을 제거하는 것은 제품 품질 향상을 위해 중요한 과업이다. 결함 설비는 설비의 진단을 통해 확인할 수 있으나 공정 단계와 설비의 수가 증가하면서 진단이 필요한 설비를 선별하는 과정이 복잡해졌다. 제조 과정에서 수집되는 공정 데이터를 분석하여 결함이 의심되는 진단 대상 설비를 선별하는 방법이 개발되어왔다. 그러나 선별된 결함 의심 설비 중 실제로는 결함이 없는 오탐 설비가 존재할 수 있으며, 우선순위규칙, 배치 공정 등으로 제품들의 공정 경로가 중복되는 환경에서 오탐 설비의 수는 증가한다. 오탐 설비의 진단은 불필요한 진단 비용을 발생시키고 결함 설비의 진단을 지연시키는 비효율을 야기한다. 본 연구는 선별된 결함 의심 설비의 의심도와 작업을 수행한 제품 집합의 유사도를 분석하여 오탐 설비로 추정되는 설비의 진단 우선순위를 하락시키는 방법을 개발한다. 중복 규칙 제거 방법을 통해 오탐 설비로 추정되는 설비를 탐색하고, 오탐 설비로 추정되는 수준에 따라 진단 우선순위를 재정렬한다. 가상의 다단계-다중설비 제조 공정과 실제 반도체 제조 공정 과정으로의 사례연구를 통해 제안 방법의 성능을 검증하였다. 본 방법은 오탐 설비의 진단 횟수를 감소하여 결함 설비 진단 과정의 효율성을 증대할 것으로 기대된다.
Abstract
본 연구에서는 포스텍 캠퍼스 건물의 전력 소비에 영향을 주는 주요 변수와 건물별 전력 소비 패턴 차이를 파악하기 위해 7개 건물에서 수집된 전력 소비 데이터를 분석한다. 환경적, 공간적, 시간적, 인원, 설비 특성에 따라 건물별 전력 소비 패턴 차이가 발견될 경우, 해당 변수들을 새로운 건물의 전력 소비를 예상하는 데 활용할 수 있다. 대상 건물들은 용도에 따라 교육 지역, 연구 지역, 생산 지역, 거주 지역으로 분류되며, 2020년 4월 1개월 동안 수집된 데이터를 이용하여 분석을 수행했다. 본 연구에 사용된 변수들만으로는 건물별 전력 소비 패턴의 차이를 설명하기에 한계가 있었으나, 대학의 전력 운용 계획 수립에 참고가 될 건물들의 전반적인 전력 소비 패턴과 주요 변수들을 파악했다는 점에 의의가 있다.
Abstract
Probe test는 Fabrication 공정에서 생산된 웨이퍼의 각 칩 (Chip)에 대한 전기적 특성값을 검사하는 공정으로, 다수의 검사 항목을 측정한다. Probe test에서는 결측값이 빈번히 발생하기 때문에 이를 분석하기 위해서 적절한 결측값 대체가 필요하다. 본 연구는 선행 연구에서 고려되지 않은 검사 항목 간 관계와 웨이퍼 빈 맵 불량 유형을 고려한 probe test 데이터 결측값 대체 방법을 제안한다. 실제 반도체 공정에서 측정된 probe test 데이터에 적용해보았으며, 제안 방법을 통해 개선된 결측값 대체 성능은 반도체 불량 공정 원인 탐색의 효율 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
다단계 제조 공정에서는 각 공정 단계가 같은 기능을 수행하는 복수의 설비로 구성되며, 각 제품은 공정 단계를 거치며 서로 다른 설비에 의해 작업 될 수 있다. 결함이 있는 설비는 저품질 제품 생산을 야기하기 때문에 결함으로 의심되는 설비를 탐색하는 것은 중요하다. 대표적인 결함 의심 설비 탐색 방법은 공정 이력 데이터를 기반으로 제품이 지나온 설비 목록과 제품 품질 간의 관계를 분석하는 것이다. 기존 연구는 그 관계에 영향을 주는 공정 변동이 없다는 것을 가정한다. 그러나 실제로는 시간에 따른 공정 변동이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 이를 고려하여 지수 가중 이동평균을 사용하여 시간에 따라 공정 이력 데이터에 상이한 중요도를 부여하여 결함 의심 설비를 탐색할 것을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 타당성을 검토한다.
Abstract
대부분의 전기 사용 관리 서비스는 실제 전력 사용량 데이터를 기반으로 개발된다. 그러나, 거주자가 해당 서비스를 구매 또는 사용하게 되는 주된 동기는 그들이 인지하고 있는 전력 사용량이다. 따라서, 성공적인 서비스 개발을 위해 실제 전력 사용량과 인지된 전력 사용량 간 차이 정도와 차이의 원인을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 한 달 동안의 실제 전력 사용량, 인지된 전력 사용량 데이터를 분석하여 실제와 인지 간 차이를 확인한다. 또한, 차이에 대한 결과를 전력 사용에 영향을 미치는 거주자의 특성 데이터와 함께 분석하여 차이의 원인을 이해한다. 본 연구의 결과는 거주자 관점에서 더 매력적이고 유용한 전기 사용 관리 서비스를 개발하는 데 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
리빙랩이란 다양한 이해관계자가 모여 여러 사회 문제를 해결하는 물리적 또는 가상의 공간을 의미한다. 스마트안전 리빙랩은 한국생산기술연구원이 구축한 리빙랩 시설로, 스마트안전 제품 및 서비스의 실사용 환경 조건을 구현할 수 있는 기반시설이 마련되어 있다. 본 연구에서는 스마트안전 리빙랩에서 ‘스마트 무전 귀마개’의 사용자경험(User eXperience; UX)을 평가한다. 스마트 무전 귀마개는 귀마개와 무전기를 결합한 제품으로, 소음 작업장에서의 원활한 의사소통을 지원하고 귀마개와 무전기를 별도로 휴대해야 하는 불편함을 제거하기 위해 개발되었다. 사용자 관점에서 이러한 장점의 효과성을 검증하기 위해 스마트안전 리빙랩에 그라인더 소음이 발생하는 건설업 작업 현장을 구현하여 UX 평가를 수행하였다. 본 평가에서는 설문조사와 인터뷰를 통해 수집된 UX 평가 결과를 분석하여 스마트 무전 귀마개의 강점과 개선점을 도출하였다. 본 연구는 스마트 무전 귀마개의 타깃 사용 현장을 구현하여 사용자의 UX를 실증하였다는 것에 의의가 있다. 본 평가 결과는 스마트 무전 귀마개의 사용자 친화도 증대 및 시장 경쟁력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 다수의 연속된 공정 단계로 구성되어 있으며, 각 공정 단계에는 동일한 작업을 수행하는 다수의 설비가 배치되어 있다. 결함 설비는 요구되는 기능을 수행하지 못하는 설비를 의미하며, 저품질 제품의 생산을 야기하는 것으로 알려져 있다. 제품 품질 향상을 위해 결함 설비를 탐색하는 것은 대량 생산에 주로 활용되는 다단계-다중설비 제조 공정에서 중요한 과업이다. 결함 설비의 탐색은 설비 진단을 통해 이루어지는데, 이는 비용 집약적인 과업이다. 따라서 진단 비용을 줄이기 위해 공정 데이터를 분석하여 결함 의심 설비를 선별하는 방법이 개발되어 왔다. 기존의 결함 의심 설비 선별 방법은 전후 공정 단계의 설비 간의 무작위 작업 할당 (random dispatching)을 가정하고 있다. 그러나 실제 공정 환경에서는 특정 설비 간의 제품 이동이 집중되어 일어나는 우선순위규칙이 존재한다. 이때, 실제로 결함이 있는 설비로부터 정상 설비로 불량 제품이 다수 이동되는 경우, 정상 설비가 결함 의심 설비로 선별될 수 있다. 본 연구는 이러한 한계점을 보완하고자 선별된 결함 의심 설비 간의 결함 의심 인과 관계를 추정하고자 한다. 결함 의심 인과 관계란 실제로 불량 제품을 야기하는 결함 설비와 이로부터 불량 제품이 다수 이동하여 결함 의심 설비로 선별된 오탐 (false-alarm) 설비 간의 관계를 의미한다. 결함 의심 인과 관계는 결함 의심 설비의 의심도와 설비 간 생산 제품의 유사도를 바탕으로 추정한다. 우선순위규칙이 존재하는 가상의 다단계-다중설비 공정 환경을 구현하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였으며, 본 방법을 오탐 설비의 진단 횟수를 줄여 다단계-다중설비 제조 공정의 진단 비용 감소에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
다단계-다중설비 제조 공정은 다수의 공정 단계로 구성되며, 각 공정 단계는 복수의 설비로 구성된다. 공정 단계 내 설비들의 실제 성능이 동일하지 않기 때문에 작업을 수행한 설비에 따라 최종 제품의 품질은 상이하다. 특히 결함이 있는 설비는 불량 제품의 생산을 야기하기 때문에 결함 설비를 탐색하여 대처하는 것은 중요하다. 다단계-다중설비 제조 공정에서 발생하는 설비 결함에는 개별 설비의 기능 불량으로 발생하는 개별 결함과 설비간 상호작용으로 발생하는 결합 결함이 있으며, 최종 제품의 품질에는 개별 결함과 결합 결함의 효과가 혼재되어 나타난다. 결함 설비를 탐색하기 위해서 불량 제품 생산에 관여한 모든 설비들에 대한 진단이 필요하지만 이는 많은 비용과 인력을 필요로 한다. 본 연구는 공정 이력 데이터를 분석하여 결함이 의심되는 설비를 선택하는 방법을 제안한다. 공정 이력 데이터란 제품에 따른 작업 설비의 이력을 의미하며, 제안 방법은 공정 이력 데이터로부터 개별 결함과 결합 결함이 불량률에 미치는 영향을 추정한다. 이후 분석 대상 공정의 특성을 반영한 추정된 효과들의 선형 결합을 통해 결함 의심 설비를 선택한다. 대표적인 다단계-다중설비 제조 공정인 반도체 제조 공정에서의 사례 연구를 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였으며, 제안된 방법은 일반적인 다단계-다중설비 공정에서 결함 설비 탐색의 효율을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
최근 금융, 헬스케어 등 다양한 분야에서 모바일 앱 서비스가 사용되고 있다. 해당 서비스는 고객의 개인정보부터 서비스 사용 기록까지 많은 양의 정보를 수집하고 있다. 정보 프라이버시 우려는 서비스 기업이 수집한 자신의 정보를 자신이 통제하지 못하는 것에 대한 고객의 걱정을 의미한다. 모바일 앱 서비스가 증가하면서 정보 프라이버시 우려도 증가하고 있으며, 앱 서비스를 제공하는 회사 역시 정보 프라이버시 우려의 관리를 강화하고 있다. 본 연구에서는 정보 프라이버시 우려가 발생하는 경로를 분석하는 도구로서 정보 프라이버시 모델을 개발한다. 정보 프라이버시 모델은 정보 프라이버시 우려, 정보 프라이버시 우려에 영향을 미치는 앱 서비스 기능, 그리고 서비스 기능을 구현하는 데 필요한 정보의 핵심 요소와 요소 간 관계를 포함한다. 다양한 문헌과 앱 서비스를 조사하여 정보 프라이버시 우려, 앱 서비스 기능, 서비스에서 수집되는 정보와 관련된 핵심 요소를 도출하였으며, 2단계 품질기능전개(QFD)를 통해 핵심 요소 간 관계를 분석하였다. 개발된 모델은 앱 서비스에서 수집되는 정보와 고객이 사용하는 서비스 기능으로부터 정보 프라이버시 우려가 발생하게 되는 과정을 객관적이고 효율적으로 분석하는 데 활용될 수 있다. 또한, 해당 모델을 서비스 기획 단계에서부터 고려한다면 정보 프라이버시 우려를 예방하는 앱 서비스 개발(privacy by design)도 가능할 것이다.
Abstract
반도체 웨이퍼를 생산하는 팹 공정은 (wafer fabrication; FAB) 수백 개의 공정 단계로 구성되며 각 공정 단계는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비로 구성되어 있다. 생산된 웨이퍼에서 불량이 발생한 집적 회로 칩들의 위치 정보는 wafer bin map (WBM)의 형태로 기록된다. WBM에는 불량 칩들의 공간적 분포에 따라 다양한 군집성 불량 패턴을 발생할 수 있는데, 반도체 제조 공정의 수율을 향상하기 위해서 군집성 불량 패턴을 야기하는 팹 공정의 결함 설비를 탐색하는 것이 중요하다. 군집성 불량 패턴과 관련한 공정 단위 (공정 단계의 묶음)는 경험적으로 알려져 있으나, 결함 설비를 특정하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 공정 단계별로 웨이퍼를 작업한 설비를 기록한 공정 이력 데이터와 WBM 데이터를 분석하여 군집성 불량 패턴의 원인 설비를 탐색하는 체계를 제안한다. 제안된 체계는 현업 엔지니어의 경험적 지식을 반영하여 설계된 네 가지 단계로 구성되어 있다: (1) 공간 차원 기반의 군집성 불량 패턴 분류체계 정의, (2) 합성곱 신경망 기반의 군집성 불량 패턴 자동화 분류, (3) 군집성 불량 패턴 발생의 이항 분포 신뢰구간 추정을 통한 핵심 설비 도출, (4) 설비의 개별 효과와 설비 간 결합 효과를 고려한 결함 의심 설비 선택. 메모리 반도체 제품군 생산 공정의 CMP 공정의 결함 설비를 탐색하는 사례 연구를 통해 제안된 체계의 효용성을 검증하였다. 제안된 체계는 반도체 제조 공정에서 군집성 불량 패턴의 원인 설비를 탐색하는 데 소모되는 비용과 시간을 줄이는데 기여할 것으로 기대되며, 일반적인 다단계-다중설비 제조 공정의 범주형 불량에 대한 원인 설비를 탐색하는 체계 개발의 기반이 될 것으로 기대된다.
Abstract
지능형 전력 계량인프라(advanced metering infrastructure; AMI)란 센서와 정보통신 기술을 활용하여 건물의 전력 소비 정보를 실시간으로 수집 및 전달하는 인프라를 말한다. AMI는 실시간 전력 사용 모니터링, 전기 절약 등 거주자에게 다양한 편익을 제공한다. 하지만 이러한 편익이 존재함에도 불구하고, AMI 수용에 대한 거주자의 우려와 반응을 이해하지 못함으로써 수용이 지체되고 있다. 첫 번째 수용 지체 요인은 정보 프라이버시 우려이다. AMI가 전력 사용 정보를 실시간으로 수집하기 때문에 거주자는 정보 프라이버시 우려를 느낄 수 있다. 예를 들어, 일상생활 패턴이 감시당하는 것에 대한 우려, 정보를 허락 없이 남용하는 것에 대한 우려 등이 있을 수 있다. 두 번째 요인은 AMI 수용에 따른 편익을 느낄 타겟 거주자의 불이해이다. 전력 회사들은 AMI가 거주자에게 많은 편익을 가져다줄 것이라 주장한다. 하지만, 이러한 편익은 거주자의 전력 사용 행태에 따라 다르게 받아들여질 수 있다. 예를 들어, 전력을 적게, 규칙적으로 사용하는 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 AMI에 대한 편익을 적게 느낄 수 있다. 이처럼 AMI의 원활한 수용을 위해서는 거주자 관점에서 정보 프라이버시 우려와 전력 사용 행태에 따른 편익을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 문헌 조사와 전문가 인터뷰를 통해 거주자의 정보 프라이버시 우려, 전력 사용 행태와 관련된 AMI의 수용 요인을 파악한다. AMI 수용과 관련하여 다양한 요인이 조사되고 있지만, 정보 프라이버시 우려와 전력 사용 행태를 집중적으로 다룬 연구는 부재하다. 본 연구는 AMI 수용 모델 개발을 위한 기초연구이며, 향후 구조방정식 모델링을 통해 본 연구에서 제시된 요인을 검증할 계획이다.
Abstract
스마트안전 리빙랩은 스마트안전 제품 및 서비스의 기획, 평가, 인증을 지원하기 위해 한국생산기술연구원이 구축한 리빙랩 시설이다. 리빙랩이란 사용자를 포함한 다양한 이해관계자가 협력하여 실생활 환경에서 제품 및 서비스를 평가하는 물리적 또는 가상의 공간을 의미한다. 따라서, 스마트안전 리빙랩에도 평가 대상 제품 및 서비스의 실제 사용환경을 그대로 구현할 수 있는 다양한 기반시설이 마련되어 있다. 본 연구팀은 해당 리빙랩에서 초음파 푸드 프로세서의 사용자경험(User eXperience; UX) 평가를 수행하였다. 초음파 푸드 프로세서란 초음파를 사용하여 식자재 세척, 어패류 해감, 고기 수비드가 가능한 스마트 제품이다. 실제 사용 과정에서 발생하는 UX를 평가하기 위해 요리가 가능한 환경을 구축하였으며 피실험자가 직접 초음파 푸드 프로세서를 사용하여 요리하도록 하였다. 요리 과정 중 Think Aloud 방법을 활용하여 피실험자가 초음파 푸드 프로세서를 사용하면서 느끼는 생각들을 수집하였으며, 요리 후에는 설문조사와 인터뷰를 통해 UX 평가가 이루어졌다. 본 평가를 통해 초음파 푸드 프로세서의 UX는 전반적으로 우수하며, 특히 조작의 편의와 참신성이 강점임을 확인할 수 있었다. 또한, 제품의 사용 방법 설명, 휴대성, 소음과 관련된 개선점들도 함께 도출되었다. 본 평가는 리빙랩 환경에서 실제 사용 과정을 통해 깊고 풍부한 UX를 도출 및 평가했다는 것에 의의가 있다. 본 평가 결과는 초음파 푸드 프로세서의 사용자 친화도 증대, 시장 경쟁력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
스마트안전 리빙랩은 스마트안전 제품 및 서비스의 평가, 기획, 인증을 지원하기 위해 한국생산기술연구원이 구축한 리빙랩 시설이다. 본 리빙랩에서는 제품 및 서비스의 시장 경쟁력을 높이고 사용자 친화도를 증대시키기 위해 사용자경험(User experience; UX)을 평가한다. 본 연구팀은 해당 리빙랩에서의 UX 평가를 체계적이고 효율적으로 진행하기 위해 평가 환경인 리빙랩과 평가 대상인 스마트안전 제품 및 서비스의 특성을 고려한 UX 평가 가이드라인을 개발하였다. 개발된 가이드라인은 UX 평가 프로세스, UX 평가 수행 방법 및 체크리스트, UX 평가 수행 기록 양식으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 UX 평가 가이드라인을 소개하고, 이를 사례연구에 적용한 결과에 대해 논의한다. 본 가이드라인은 리빙랩 환경에서 스마트안전 제품 및 서비스의 UX 평가 시 평가과정의 체계성과 효율성 제고에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
일반적인 다단계 제조 공정(Multi-stage manufacturing process)에서는 각 공정 단계마다 동일한 기능을 수행하는 여러 대의 설비가 배치되어 있다. 따라서, 생산된 각 제품은 공정 단계를 거치며 서로 다른 설비들에 의해 생산될 수 있다. 이때, 각각의 제품 별 각 공정 단계에서의 작업 설비에 대한 순차적 기록을 공정 경로라고 칭한다. 다단계 제조 공정 내 가능한 수많은 공정 경로 중, 사용자가 정의한 품질 이상의 제품을 생산하는 공정 경로를 핵심 공정 경로라 칭한다. 그런데, 각 공정 단계의 설비들은 시간이 지남에 따라 노화가 발생하고, 그에 따라 성능이 감소하며, 생산된 제품의 품질 감소의 주요 원인으로 작용한다. 따라서, 핵심 공정 경로 역시 일정 시간이 지나면 해당 경로로부터 생산된 제품의 품질이 사용자 정의 품질 수준을 충족시키지 못하게 된다. 본 연구에서는 위와 같은 현상을 고려하여, 현재 시점으로부터 특정 미래 시점까지 핵심 공정 경로로 판별할 수 있는 공정 경로 집합을 도출하는 방법을 제안한다. 시간에 따른 설비 성능 감소를 반영하기 위해 설비 건강 지표(Health Indicator) 개념을 도입한다. 설비 건강 지표는 1(정상)에서 0(고장)사이의 범위를 갖는 실수값으로, 해당 시점의 설비 성능을 대변한다. 본 연구에서는 과거부터 현재까지의 각 설비의 건강 지표 정보를 고려하여 품질을 예측하는 모형을 도출하고, 이로부터 특정 미래 시점의 설비 건강 지표 정보 및 도출된 품질 예측 모형을 기반으로 핵심 공정 경로를 도출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션 데이터를 통해 타당성을 검토한다.
Abstract
Wafer는 수 백 개의 칩으로 구성되어 있으며, wafer bin map (WBM)은 wafer 상의 불량 칩들의 위치 정보를 기록한 데이터를 의미한다. 불량 칩들이 이루고 있는 군집의 형태에 따라 다양한 WBM 불량 패턴이 발생하며, WBM 불량 패턴은 반도체 제조 공정에서의 불량 원인 탐색에 주요한 단서를 제공한다. 효율적으로 불량의 원인을 탐색하기 위해 기계학습을 통한 WBM 불량 패턴 분류에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 이와 함께 일관된 기준으로 분류된 학습 데이터의 중요성이 강조되고 있다. 그러나 WBM 불량 패턴을 일관되게 분류하기 위한 WBM 불량 패턴 분류체계에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 모양, 크기, 위치의 공간 차원을 기반으로 WBM 불량 패턴 분류체계를 개발한다. 기존 연구에서 활용된 분류체계들과 현업 엔지니어의 공정 지식을 바탕으로 분류체계를 개발하고, 실제 반도체 공정에서 취득한 WBM 데이터를 통해 개발된 분류체계의 일관된 분류와 현업에서의 적용 가능성을 검증한다. 개발된 분류체계는 다양한 반도체 제조 공정에서 범용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 반도체 공정상의 불량 원인 탐색의 효율성을 증대 시킬 것으로 기대된다.
Abstract
리빙랩이란 실생활 환경에서 다양한 이해관계자가 참여하여 제품, 서비스, 기술 등을 개발, 검증, 평가하는 개방형 혁신 생태계이다. 리빙랩의 이해관계자들이 혁신 활동을 수행하기 위해 활용하는 프로세스와 수단을 리빙랩 방법론이라고 하며, 각 리빙랩의 운영 목적이 서로 상이하기 때문에 다양한 리빙랩 방법론이 존재한다. 본 연구에서는 94개 문헌과 169개 리빙랩 웹사이트를 검토하여 22개 리빙랩을 선별하였다. 선별된 리빙랩의 개요와 프로세스를 정리하여 소개한다. 또한 리빙랩 방법론을 프로세스 관점에서 분석하여 각 프로세스의 공통점, 특이점에 대해 논의한다. 본 연구 결과는 리빙랩 프로세스 개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
일반적인 다단계 제조 공정(Multi-stage manufacturing process)에서는 각 공정 단계마다 동일한 기능을 수행하는 여러 대의 설비가 배치되어 있다. 따라서, 생산된 각 제품은 공정 단계를 거치며 서로 다른 설비들에 의해 생산될 수 있다. 이때, 각각의 제품 별 각 공정 단계에서의 작업 설비에 대한 순차적 기록을 공정 경로라고 칭한다. 다단계 제조 공정 내 가능한 수많은 공정 경로 중, 사용자가 정의한 품질 이상의 제품을 생산하는 공정 경로를 핵심 공정 경로라 칭한다. 그런데, 각 공정 단계의 설비들은 시간이 지남에 따라 노화가 발생하고, 그에 따라 성능이 감소하며, 생산된 제품의 품질 감소의 주요 원인으로 작용한다. 따라서, 핵심 공정 경로 역시 일정 시간이 지나면 해당 경로로부터 생산된 제품의 품질이 사용자 정의 품질 수준을 충족시키지 못하게 된다. 본 연구에서는 위와 같은 현상을 고려하여, 현재 시점으로부터 특정 미래 시점까지 핵심 공정 경로로 판별할 수 있는 공정 경로 집합을 도출하는 방법을 제안한다. 시간에 따른 설비 성능 감소를 반영하기 위해 설비 건강 지표(Health Indicator) 개념을 도입한다. 설비 건강 지표는 1(정상)에서 0(고장)사이의 범위를 갖는 실수값으로, 해당 시점의 설비 성능을 대변한다. 본 연구에서는 과거부터 현재까지의 각 설비의 건강 지표 정보를 고려하여 품질을 예측하는 모형을 도출하고, 이로부터 특정 미래 시점의 설비 건강 지표 정보 및 도출된 품질 예측 모형을 기반으로 핵심 공정 경로를 도출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션 데이터를 통해 타당성을 검토한다.
Abstract
Wafer bin map (WBM) 은 probe test를 통해 선별된 불량 칩들의 wafer 상의 위치 정보를 기록한 데이터를 의미한다. 불량 칩의 공간적 분포에 따라서 다양한 형태의 WBM 불량 패턴이 발생하며, WBM 불량 패턴은 반도체 제조 공정에서의 불량 원인 탐색에 주요한 단서를 제공한다. 효율적인 불량 원인 탐색을 위해 기계 학습 기반의 WBM 불량 패턴 분류 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 일관되게 분류된 학습 데이터의 중요성이 대두되고 있다. WBM 불량 패턴을 일관되게 분류하기 위해 적절한 불량 패턴 분류체계가 필요하지만 이에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 모양, 크기, 위치의 공간 차원으로 구성된 WBM 불량 패턴 분류체계를 제안한다. 기존의 분류체계들과 현업 엔지니어의 공정 지식을 바탕으로 분류체계를 개발하고, 실제 반도체 공정의 WBM 데이터를 통해 제안된 분류체계의 일관된 분류와 현업에서의 적용 가능성을 검증한다. 제안된 분류체계는 다양한 반도체 제조 환경에서 적용 가능할 것으로 기대되며, 반도체 공정의 불량 원인 탐색의 효율성을 증대시킬 것으로 기대된다.
Abstract
리빙랩이란 실생활 환경에서 다양한 이해관계자가 참여하여 제품, 서비스, 기술 등을 개발, 검증, 평가하는 개방형 혁신 생태계이다. 리빙랩의 이해관계자들이 혁신 활동을 수행하기 위해 활용하는 프로세스와 수단을 리빙랩 방법론이라고 한다. 각 리빙랩의 운영 목적이 서로 상이하기 때문에 다양한 리빙랩 방법론이 존재한다. 본 연구의 목적은 기존의 리빙랩 방법론들을 소개하고 각 방법론을 프로세스 관점에서 분석하는 것이다. 본 연구에서는 94개 문헌과 169개 리빙랩 웹사이트를 검토하여 22개 리빙랩 방법론을 선별하였다. 선별된 리빙랩 방법론을 분석하여 각 방법론들의 공통점과 특이점에 대해 논의한다. 또한 여러 리빙랩에서 일반적으로 사용하는 프로세스(계획, 탐색, 프로토타이핑, 구현, 실험, 평가, 확산, 행동/의사결정)를 제시한다. 본 연구 결과는 리빙랩 방법론 개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
일반적인 다단계 제조 공정(Multi-stage manufacturing process)에서는 각 공정 단계마다 동일한 기능을 수행하는 여러 대의 설비가 배치되어 있다. 이러한 설비들은 공정이 운영됨에 따라 노후화가 발생하게 되고, 그로 인해 점차 성능에 변화가 발생한다. 다단계 제조 공정에서 제품을 생산할 때, 이러한 현상으로 인해 제품들은 각 공정 단계에서 작업에 사용된 설비에 따라 품질에 차이가 발생할 수 있다. 각 제품들이 개별 공정 단계를 거치며 작업을 수행한 설비들의 조합을 공정 경로라고 칭한다. 각 공정에 여러 대의 설비가 배치되어 있어, 다양한 공정 경로가 생성 가능하다. 수많은 공정 경로 중에서 사용자가 정의한 품질 수준 이상의 제품을 생산하는 공정 경로를 핵심 공정 경로(Golden paths)라 칭한다.
본 연구에서는 시간에 따라 설비의 성능이 변화하는 상황에서 핵심 공정 경로들을 도출하는 방법을 제안하고자 한다. 시간에 따른 설비의 성능 변화를 반영하기 위해 설비 건강도 지표(Machine Health Indicator)의 개념을 활용한다. 설비 건강도 지표는 0(고장)에서 1(정상)사이의 범위를 갖는 실수값으로, 해당 시점의 설비 성능을 대변하게 된다. 본 연구는 현재 시점까지의 설비의 성능 변화 정도를 분석하여 미래의 설비 사용에 따른 성능 변화를 고려한 핵심 공정 경로를 도출하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션 데이터를 통해 제안된 방법의 타당성을 검토한다.
Abstract
최근 IoT 센서, 데이터 수집 인프라 등이 상용화되면서 건물 내 거주자의 전력 사용 데이터가 실시간으로 수집되고 있다. 이렇게 수집된 막대한 양의 전력 사용 데이터는 거주자의 생활 패턴을 이해하고 개선하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 거주자의 전력 사용 데이터를 활용하여 이웃 간 전기기기 소음에 따른 불편함을 평가하는 접근법을 제안한다. 아파트와 같이 여러 가구가 밀집해 있는 건물에서 헤어드라이어, 믹서기 등 전기기기 사용으로 인해 발생하는 소음은 이웃 간 불편함을 유발할 수 있다. 이때, 이웃 간 전기기기 사용 패턴의 차이가 심할수록 소음에 따른 불편함은 더욱 커진다. 모든 거주자의 전기기기 사용 패턴은 전력 사용 데이터를 통해 파악할 수 있으며, 파악된 패턴을 기반으로 전기기기 소음으로 인한 이웃 간 불편함을 평가할 수 있다. 제안된 접근법은 전력 사용 데이터 수집 및 전처리 단계, 가구 군집화 단계, 소음 불편함 평가 모델링 단계, 소음 불편함 평가 단계로 구성된다. 본 연구에서는 포스텍 캠퍼스 아파트에서 수집된 전력 사용 데이터를 활용하여 각 단계를 상세히 설명한다. 포스텍은 2017년에 자체 전력 데이터 수집 인프라를 구축하여 캠퍼스 내 7개 건물의 실시간 전력 사용 데이터를 수집하고 있다. 사례연구에서는 다양한 소음 발생 상황을 고려한 소음 불편함 평가 모델과 소음 불편함을 완화시키기 위한 호실 재배치 방법도 함께 논의한다.
Abstract
반도체 생산 공정은 다단계 제조 공정으로, 다수의 공정 단계로 구성되어 있다. 각 공정 단계는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비로 구성되어 있으며, 설비 사이에 존재하는 성능 차이는 완제품의 품질에 영향을 준다. 완제품의 품질은 웨이퍼를 구성하는 칩들의 결함 여부를 기록한 데이터인 웨이퍼 맵 (wafer map) 을 통해 측정되며, 결함 칩의 군집 형태에 따라 다양한 웨이퍼 결함 패턴이 발생한다. 웨이퍼 결함 패턴을 기반으로 공정 이상을 유발하는 공정 단계를 유추하는 연구들은 있으나, 공정 이상의 원인이 되는 설비를 탐색하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 웨이퍼의 공정 이력 데이터와 웨이퍼 맵 데이터를 분석하여 웨이퍼 결함 패턴 발생에 영향을 주는 설비와 설비 조합을 탐색한다. 제안하는 방법은 설비별 웨이퍼 결함 패턴 발생 이항신뢰구간(Binomial Confidence Interval) 분석을 통해 핵심 설비를 도출한다. 분석의 효율성을 위해 유의성이 높은 설비들을 기반으로 예비 핵심 공정 단계를 선정한다. 이 후, 예비 핵심 공정 단계 내에서 발생 가능한 설비 조합의 이항신뢰구간 분석과 교호작용 효과 분석을 통해 핵심 설비 조합을 도출한다. 도출된 핵심 설비, 설비 조합은 중요도에 따라 심층 분석 우선순위를 부여한다. 제안된 방법론은 실제 반도체 공정 이력 데이터에 적용되어 현업 엔지니어와의 협업을 통해 성능이 평가된다. 제안된 방법론은 웨이퍼 결함 패턴 발생 원인 설비 및 설비 조합의 조기 탐색을 통해 공정 관리 능력 향상 및 신공정 램프업 시간 단축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
스마트안전 리빙랩(Smart Safety Living Lab)은 스마트안전 제품 및 서비스의 개발, 평가, 인증을 지원하기 위해 한국생산기술연구원이 구축하고 운영하는 리빙랩 시설이다. 해당 리빙랩에서는 제품 및 서비스의 시장 경쟁력을 높이고 사용자 친화도를 증대시키기 위해 사용자경험(User experience; UX)을 평가한다. 체계적인 UX 평가를 위해서는 평가 환경과 대상의 특징을 고려한 방법론의 개발이 중요하다. UX를 평가하는 방법에 대한 기존 연구들이 존재하나, 리빙랩과 스마트안전 제품 및 서비스의 특징을 종합적으로 고려한 방법론은 부재하다. 본 연구에서는 리빙랩과 스마트안전 제품 및 서비스에 관련된 문헌, 보고서, 사례연구를 리뷰하여 스마트안전 리빙랩 환경에 특화된 UX 평가 방법론을 개발한다. 개발된 방법론은 UX 평가 프로세스와 프로세스의 수행을 체계적으로 지원하는 가이드라인으로 구성되어 있다. 본 방법론은 리빙랩 환경에서 스마트안전 제품 및 서비스의 체계적인 UX 평가를 지원해줄 것으로 기대된다.
Abstract
다단계 제조 공정은 복수 개의 공정 단계들로 구성되며, 각 공정 단계에는 복수 개의 설비가 배치된다. 공정 경로란 제품 생산 시 공정 단계 별로 작업이 수행된 순차적 설비 이력을 의미한다. 실제 환경에서, 동일 공정 단계 내 설비들은 노후화, 가동율 등의 요소로 인해 서로 다른 성능을 갖는 경우가 빈번하며, 이러한 성능 차이는 공정 진행 과정에서 누적된다. 따라서, 제품의 품질은 결과적으로 공정 경로 마다 다르게 나타날 수 있다. 다단계 제조 공정은 수많은 공정 경로가 가능하기 때문에, 모든 경로에 따른 제품 품질을 예측하는 것은 어렵다. 이에, 본 연구에서는 고품질 및 저품질의 제품을 생산하는(Best-of-Best, BoB/Worst-of-Worst, WoW) 공정 경로들을 도출하는 휴리스틱 방법을 제안하고, 실제 공정 경로 데이터에 적용함으로써 그 성능을 검증하고자 한다. 도출된 ‘BoB’/’WoW’ 공정 경로는 실제 제조 현장에 배치된 설비들의 성능 보완을 위한 지침이 될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
최근 실시간 에너지 사용 데이터가 수집 가능해지면서 이를 활용한 다양한 에너지 신서비스가 개발되고 있다. 하지만 에너지 서비스 목적에 따라 필요한 정보와 데이터가 무엇인지, 어떤 절차를 따라 에너지 서비스를 개발해야 하는지에 대해 체계적으로 정립된 연구가 미미하다. 본 연구에서는 문헌과 실제 서비스 사례들을 조사하여 에너지 서비스 개발 시 활용된 정보 및 데이터 항목과 절차를 정리한다. 또한, 정리 결과를 바탕으로 에너지 서비스 개발 관련 향후 연구 방향을 제안한다. 본 연구는 에너지 서비스 개발 및 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
웨이퍼 맵(wafer map)이란 웨이퍼를 구성하는 다수의 칩에 대한 정상 및 불량 정보와 위치 정보를 기록한 데이터를 의미한다. 불량 칩의 군집 형태에 따라 다양한 웨이퍼 맵 패턴이 발생하며, 웨이퍼 맵 패턴을 분석하여 반도체 공정 중의 불량 원인을 탐색할 수 있다. 웨이퍼 맵 패턴을 기준으로 웨이퍼 맵을 분류하는 연구가 활발하게 이루어지고 있지만, 웨이퍼 맵의 분류체계는 엔지니어의 경험에 의해 정성적으로 정의된다. 이러한 분류 체계는 웨이퍼 맵 분류의 정확성 및 재현성 부족을 야기한다. 본 연구는 웨이퍼 맵의 정량적인 분류 체계를 제안한다. 30개 이상의 문헌 리뷰를 통해 웨이퍼 맵 패턴의 형태, 크기, 위치에 따른 분류 체계를 제안하고, 합성곱 신경망 기반의 웨이퍼 맵 분류기를 통해 분류 체계의 적합성을 검증한다. 제안된 분류 체계는 반도체의 불량 원인 탐색의 효율성을 높여 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
낙상 예방 어플리케이션(이하 낙상 예방 App)은 노인의 낙상을 예방하는 기능을 갖춘 어플리케이션이다. 노인은 낙상 예방 활동의 참여자로서, 노인돌보미는 낙상 예방 활동의 제공자로서 낙상 예방 App을 사용한다. 본 연구의 목적은 노인과 노인돌보미를 대상으로 8주 동안 낙상 예방 App을 사용하면서 발생하는 사용자경험(UX)을 종단적으로 평가하여 낙상 예방 App의 사용자경험 측면의 강약점을 도출하는 것이다. 이를 위해, 3회에 걸친 설문 및 인터뷰를 통해 UX, 만족도, 성과지표 평가 데이터와 사용자 의견을 수집하였다. 이후 수집된 UX, 만족도, 성과지표 점수의 종단적 변화 추이를 분석하고, 유의한 변화에 대해 사용자 의견을 기반으로 원인을 파악하였다. 본 연구의 결과는 노인 및 노인돌보미 관점에서 낙상 예방 App의 UX를 개선하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
대학 캠퍼스 건물은 용도에 따라 사무실, 강의실, 기숙사 등으로 구성되며, 학생, 교직원, 연구원 등의 구성원들이 많은 전기를 사용한다. 포스텍은 Open Innovation Bigdata Center (OIBC)를 설립하고 2017년부터 교내의 7개 건물을 대상으로 실시간 전력 사용 데이터를 수집하고 있다. 본 연구에서는 캠퍼스 빌딩의 전력 사용과 관련된 서비스 컨셉을 개발한다. 이를 위해, 문헌조사와 교내 구성원 인터뷰를 통해 서비스 아이디어를 도출하고, 수집된 전력 사용 데이터를 기반으로 아이디어를 고도화하여 서비스 컨셉을 개발하였다. 이후 교내 구성원들의 평가를 통해 그 효용성을 검증한다. 본 연구의 결과물은 캠퍼스 내 전력 사용량 절감 효과와 더불어 구성원들의 캠퍼스 내 생활 만족도를 향상시킬 것으로 기대된다.
Abstract
스마트안전 제품이란 IoT, AI와 같은 스마트 기술을 활용하여 산업 및 생활에서 사용자의 안전과 건강을 지원하는 제품을 의미한다. 최근 스마트안전 제품의 지속적인 사용과 제품의 경쟁력 향상을 위해 사용자경험(User Experience, 이하 UX) 평가가 중요해지고 있다. 문헌조사를 통해 스마트 제품과 안전 제품의 특징을 분석하였으며, 이를 바탕으로 스마트안전 제품의 UX 평가를 위한 요소 모형을 개발했다. 본 연구의 목적인 문헌조사를 통해 요소 모형의 범용성을 평가하는 것이다. 요소 모형을 5가지 스마트안전 제품 UX 평가 사례연구에 활용하고, 문헌으로부터 발굴한 2가지 새로운 스마트안전 제품의 UX 요소와 비교한다. 5가지 사례연구 수행 시 도출된 41개의 요소 중 정보포괄성(Comprehensiveness)과 고객맞춤화(Customizability), 2개를 제외한 나머지 39개 요소는 모형에 존재하는 것으로 확인되었다. 다음으로, 2개 요소를 추가한 모형과 문헌조사를 통해 발굴한 2가지 제품의 UX 요소를 비교 시 도출된 13개 요소 중 효율성(Efficiency), 흥미/자극(Stimulation), 2개를 제외한 나머지 11개 요소는 모형에 존재하는 것으로 확인되었다. 이를 통해 요소 모형이 광범위한 스마트안전 제품의 UX를 평가하기 위한 요소를 갖추고 있음이 확인됐다.
Abstract
최근 사용자 관점의 개발이 강조되면서 제품 및 서비스 개발 과정에서 사용자경험(UX)의 평가가 중요해지고 있다. 이에 따라 UX 평가와 관련된 다양한 실험들이 시도되고 있다. 이러한 실험들의 설계를 지원하기 위해 설계 시 결정되어야 하는 차원과 차원 별로 선택할 수 있는 대안으로 구성된 UX 실험설계 지원 도구가 최근에 개발되었다. 기존 도구는 차원 간 또는 대안 간 수준이 맞지 않고 이들의 명칭이 의도한 의미와는 다르게 해석될 수 있다는 한계점이 있다. 본 연구는 기존 도구의 차원 및 대안을 통합, 기존 문헌에서 제시되지 않았지만 UX 실험설계 과정에서 착안된 새로운 항목의 추가 등을 통해 기존 도구를 개선한다. 이렇게 개선된 도구를 실제 UX 실험설계에 적용하고 실험 설계에 참여한 관계자들과의 인터뷰를 수행하여 UX 실험설계 과정에서의 본 도구의 설계 지원 효과를 탐색한다.
Abstract
다단계 공정은 일반적으로 복수 개의 공정 단계들이 정해진 순서에 의해 작업을 수행하며, 각 공정 단계에는 일반적으로 복수 개의 설비가 배치된다. 다단계 공정에서는 원자재가 완제품이 되기까지 거치는 공정 단계 별 설비의 조합인 공정 경로가 다양하게 존재한다. 현장에 배치된 동일 공정 단계 내 설비들은 설비 연식 및 상태, 외부 환경 등의 공정 내 여러 요소에 의해 설비 간 성능 차이가 발생할 수 있다. 이로 인해, 제품의 품질은 각 제품의 공정 경로에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구는 다단계 공정이 갖는 여러 공정 경로 중, 고품질 제품 생산이 기대되는 공정 경로들(Golden paths)을 도출한다. 이를 위해, 공정 경로 이력 데이터에 기반을 둔 휴리스틱 방법이 활용되며, 공정 시뮬레이션 데이터를 통해 그 성능을 평가한다. 본 방법에서 도출되는 ‘Golden paths’ 는 실제 제조 현장에서 고품질 제품을 안정적으로 생산하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
다단계 제조 공정에서 하나의 완제품을 생산하기 위해서는 다수의 공정 단계를 순차적으로 거쳐야하며, 각 공정 단계는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비로 구성되어 있다. 각 공정 단계에 배치된 설비 사이에는 성능 차이가 존재하며, 이는 완제품의 품질에 영향을 주게 된다. 본 연구는 완제품의 품질에 영향을 주는 설비 조합인 설비 시퀀스 패턴들을 탐색하고자 한다. 해당 설비 시퀀스 패턴들은 각 패턴의 출현 빈도 및 제품 품질의 영향이 사용자가 사전에 정의한 기준을 통과해야 하며, 이 과정에서 비모수적 통계 추론 방법이 적용된다. 제안된 방법은 반도체 공정 이력 데이터에 적용되어 성능이 평가된다. 탐색된 설비 시퀀스 패턴들은 추후 패턴 간 관계 분석, 패턴 내 설비 궁합 분석 등을 통해 공정 능력 및 제품 품질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
사용자경험(User experience; UX)은 사용자가 제품 및 서비스를 이용하면서 겪게 되는 총체적 경험을 의미한다. 최근 많은 제품 및 서비스가 상향 평준화되어 사용자 중심의 차별성이 필요해지면서, UX가 기업의 경쟁력 확보에 있어 중요한 개념으로 대두되고 있다. 이에 따라 제품 및 서비스의 UX를 평가하기 위한 다양한 실험들이 시도되고 있다. 하지만, 기존 UX 실험설계 관련 연구들은 특정 제품 및 서비스, 특정 목적에 국한되어 있어 적용 범위가 제한된다는 한계점이 있다. 본 발표는 UX 실험의 체계적 설계를 지원하며, 적용 범위가 제한되지 않는 도구를 제안한다. UX 실험설계 지원 도구는 UX 실험설계에 있어 핵심적으로 결정되어야 하는 차원들과 각 차원 별로 선택할 수 있는 대안들의 집합으로 구성된다. 개발된 지원 도구를 UX 실험설계 사례에 적용하여 실제 실험설계에 적합한 지 확인한 결과를 제시한다. 또한, 기존 문헌의 UX 실험설계 지원 방법과의 비교를 통하여 기존 방법의 실험설계 지원 범위를 충분히 포함하는 지 검증한 내용도 다루어진다. 본 연구에서 제안하는 지원 도구는 UX 실험 설계 시 고려해야 할 사항들을 누락하지 않고 종합적으로 고려하도록 하며, 포괄적인 범위의 UX 실험에 적용이 가능하다.
Abstract
다단계 공정은 일반적으로 복수 개의 공정 단계들로 구성되며, 각 공정 단계에는 복수 개의 설비가 배치되어 병렬적으로 공정이 진행된다. 이 때, 투입된 원자재는 각 공정을 거치면서 서로 다른 설비에서 작업이 진행될 수 있으며, 그에 따라 최종 품질에 변화가 발생한다. 본 연구에서는 원자재가 각 공정에서 작업된 설비의 이력을 공정 경로라 칭하며, 공정 경로에 따른 품질의 변화를 분석하고자 한다. 실제 현장에서는 공정 단계 및 설비 개수가 많으므로 매우 다양한 공정 경로가 발생하게 되며, 모든 공정 경로의 조합을 분석하는 것은 비효율적이다. 본 연구에서는 수많은 공정 경로 중 일정 품질 수준을 만족하는 공정 경로의 집합을 ‘Golden path’ 집합으로 정의하며, 해당 공정 경로 집합을 탐색하는 휴리스틱 방법을 제안한다. 탐색된 ‘Golden path’ 집합은 실제 현장에서의 디스패칭 룰(dispatching rule) 설계 시, 일정 생산성 수준을 유지하면서 제품의 품질을 증대하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 제조 공정은 다수의 공정 단계로 구성되어 있으며, 각 공정 단계에는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비들로 구성되어 있다. 공정 경로란 하나의 완제품을 제조할 때 각 공정 단계에서 수행된 설비들의 순열을 의미한다. 동일한 기능을 수행하는 설비일지라도 이들 간에 성능차이가 존재할 수 있기 때문에 완제품의 품질은 공정 경로에 영향을 받는다. 본 연구에서는 반도체 공정 경로 및 수율 데이터에 Bootstrap 기반의 실험계획법을 적용하여 설비의 효과(주효과)와 설비 간의 상호작용 효과를 산출한다. 이 후, 산출된 효과를 네트워크로 치환하여 우수한 품질이 예상되는 공정 경로를 도출한다. 제안된 방법론을 실제 생산 현장에 적용 시 일정 품질 이상의 결과를 기대하는 반도체를 생산함으로서 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.
Abstract
최근 스마트 기기를 통해 개인의 수면, 식사, 활동 등에 대한 lifelog를 수집할 수 있게 되었다. 이러한 lifelog를 기반으로 대학생 개개인의 건강 관련 행동내역을 제공해 대학생의 건강관리를 지원하는 대학생 건강관리 서비스가 최근에 개발되었다. 해당 서비스는 lifelog로부터 하루 동안의 수면, 식사, 활동을 종합적으로 평가하는 daily wellness index (DWI)를 행동내역의 핵심정보로 제공한다. 기존의 유사 서비스들은 lifelog로부터 개별 행동에 대한 내역을 주로 제공하는 반면, 여러 행동들을 종합적으로 평가/요약하는 정보의 제공은 희소하기 때문이다. 본 발표에서는 DWI가 적용된 대학생 건강관리 서비스를 이용자들이 실제로 사용한 후에 DWI의 유용성을 평가한 내용을 소개한다. 또한, DWI가 대학생 건강관리 서비스에 활용될 수 있는 다양한 방안들을 제시한다. 마지막으로, DWI와 유사한 lifelog-based index가 건강관리 서비스에 효과적으로 활용되기 위해 갖추어야 할 특성들을 논한다. 본 발표는 건강관리 서비스에 lifelog를 효과적으로 활용하는데 index가 좋은 수단임을 제시하는데 의의가 있다.
Abstract
센서 기술의 발전으로 사람의 행동에 대한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 이러한 센서 데이터를 분석해 사람의 특이행동 발생을 탐지하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 사람의 특이행동 발생에 대응해야 하는 건강관리, 스마트홈, 보안 등의 다양한 분야에 활용될 수 있기 때문이다. 본 연구는 센서 데이터에 기반해 사람의 특이행동 발생을 탐지하는 기존 방법론들에 대한 문헌리뷰이다. 문헌리뷰를 통해 기존 방법론들의 특성 (대상 행동, 목적, 활용 데이터, 알고리즘, 기여사항, 가정사항, 한계점) 을 파악한다. 파악한 특성들에 근거하여, 관련 방법론 개발의 도전과제를 제시한다. 본 연구내용은 관련 방법론 개선 또는 개발 관련 향후연구의 방향성을 정하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
최근, IoT 및 빅 데이터(Big data)로 대변되는 IT의 발달에 따라, 제조 공정에서는 막대한 양의 공정 운영 데이터가 수집되고 있으며, 이를 효과적으로 분석하기 위한 방법론이 활발하게 연구되고있다. 본 연구에서는 대량의 공정 운영 데이터를 지능적으로 분석하는 방법론을 ‘지능형 데이터 분석 방법론(Intelligent Data Analytics)’로 통칭하고, 이를 반도체 제조 공정 품질 개선에 활용한 연구 동향을 파악함과 동시에, 이를 기반으로 해당 연구 분야에 대한 향후 연구 이슈를 제시하고자 한다.
Abstract
태양광 도로표지병이란 어두운 운전 환경에서 도로의 선형 확보를 위해 차선에 설치된 LED 조명 표지병을 말한다. 본 연구의 목적은 다양한 도로 환경에서 운전자가 태양광 도로표지병이 설치된 도로를 운전함에 따라 발생하는 사용자 경험(User Experience, 이하 UX)을 평가하는 것이다. 태양광 도로표지병의 UX를 평가하기 위해 운전자는 가상 현실(Virtual Reality, 이하 VR)에 구현된 12가지 다른 환경에서 드라이빙 시뮬레이터를 사용하여 운전하였다. 드라이빙 시뮬레이터를 통해 객관적 데이터인 운전 행위 데이터를 수집하였으며, 실험 후 설문을 통해 주관적 데이터인 UX, 전반적 만족도, 재이용 의향 평가 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석하여 운행 환경에 따른 운전 행위 및 UX 평가 차이를 도출하였다. 태양광 도로표지병이 있을 때 운전자는 더 안전한 운전 행위를 보였으며 UX 평가 역시 좋았다. 또한, 객관적 데이터와 주관적 데이터 간의 관계를 파악하여 추후 객관적 데이터 기반 주관적 UX, 전반적 만족도, 재이용 의향 정도를 예측할 수 있는 모델을 도출했다. 본 실험 결과는 태양광 도로표지병 개선 및 추후 UX 평가 시 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
리빙랩은 생활공간에서 사용자 참여 하에 제품/서비스를 개선하는 개방형 혁신모델이다. 리빙랩 생활공간 중 하나인 유사공간은 제품/서비스를 사용하는 실제 공간과 유사한 공간이다. 본 연구는 섬유공장을 재구현한 유사공간에서 스마트 가스검지기 (스마트폰을 연동하여 가스를 검침하는 기계) 와 산업환경 모니터링 시스템 (온도 등의 센서 데이터에 근거하여 산업환경을 진단하는 시스템) 에 대한 사용자경험(UX)을 평가한 사례연구이다. 피실험자가 유사공간에서 평가대상을 경험한 후, 수행한 UX 평가설문을 바탕으로 UX 개선방안을 제시하고자 한다.
Abstract
다수의 공정 단계로 구성되어 있는 반도체 제조 공정은 공정 단계 별 설비 간의 상호작용으로 인해 공정 경로에 따른 제품의 품질 차이가 발생 가능하다. 본 연구에서는 제품의 공정 경로에 따른 설비 이력과 수율 정보를 기반으로 제품 품질 향상에 기여할 수 있는 최적의 부분적인 공정 경로를 탐색하는 방법론을 제안하고자 한다. 부분적인 공정 경로의 도출을 위해, 두 가지 접근법을 제시하고 (‘1) Association rule approach’, ‘2) Decision tree approach’), 이를 비교하고자 한다.
Abstract
최근 스마트 기기를 통해 사람들의 수면, 식사, 운동 등에 대한 일일 행위 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 축적된 일일 행위 데이터는 사람들의 생활습관 파악에 유용한 자료이다. 본 연구는 대학생들의 일일 행위 데이터를 분석해 생활습관을 파악하고자 한다. 분석된 데이터는 대학생들 개개인으로부터 스마트 밴드와 스마트폰을 통해 수집된 일일 수면, 식사, 운동 내역을 포함한다. 도출된 생활습관은 대학생들의 생활습관에 맞춤화된 건강관리 서비스의 개발 및 제공을 위한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 제조 공정의 수율은 공정의 품질을 나타내는 핵심 지표로, 이를 개선하기 위한 많은 노력이 현장에서 이루어지고 있다. 수백 여 개의 반도체 공정은 각각 크고 작게 최종 수율에 영향을 미치며, 각 공정의 설비 조합에 따라 최종 수율이 다르게 얻어진다. 기존의 공정 경로에 대한 연구는 주로 공정의 생산성 관점에서 연구되어 왔으며, 공정 품질 관점에서의 접근은 부족하다. 따라서, 본 연구는 공정의 품질 개선 관점에서 공정 경로를 분석하고자 한다. 본 연구의 접근법은 공정 설비 조합에 따른 경로를 그래프 문제로 치환하여 수율을 최대로 하는 경로를 탐색한다. 제안된 접근법은 최상의 품질을 기대할 수 있는 공정 경로(BoB 공정 경로, Best-of-Best Process Path)의 후보군(공정 경로들의 집합)을 도출하는 것을 목표로 한다.
Abstract
스마트안전이란 산업 및 생활에서의 안전과 건강을 의미한다. 최근 안전사회 확보 및 안전산업 성장이 대두되면서 스마트안전의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 유사 사례 및 문헌 조사를 통해 스마트안전 제품 및 서비스에 대한 UX 요소 모형을 개발한다. 개발된 UX 요소 모형은 Usability, Appearance, User Value, Context 차원과 각 차원 별 하위 항목들로 구성된다. 이는 스마트안전 제품 및 서비스의 UX 평가 시 고려해야 할 핵심 요소로써 사용자 친화적 제품 및 서비스 개발에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
IT기술의 발달로 차량 운행 관련 데이터 (속도, 주행거리 등)를 수집할 수 있게 되면서, 국내외 차량 제조회사들은 이를 활용해 여러 서비스를 제공하고 있다. 특히, 데이터를 활용한 서비스 컨텐츠 (운행 리뷰 레포트, 과속 알람 등)를 운전자에게 제공함으로써, 이들의 차량 운행을 지원하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 차량 운행 관련 데이터를 활용해, 다양한 차량 운행 지원 서비스 컨텐츠를 도출할 수 있도록 지원하는 도구를 제안한다. 도구는 기존의 컨텐츠 관련 연구를 토대로, 다수의 차량 운행 지원 컨텐츠의 특성 분석 (텍스트마이닝 활용)을 통해 개발되었다. 도구는 경제 운전 지원 서비스에 사용될 수 있는 컨텐츠를 도출하는데 활용되었으며, 앞으로 차량 운행 지원 서비스 혁신에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Mobile health (mHealth) behavior tracking service는 무선 통신 기기를 이용해 개인/집단의 건강행위 관련 모니터링, 피드백, 개선 등을 지원하면서 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 품질을 구성하는 세부 차원들이 mHealth behavior tracking service 사용자의 지속 사용 의도에 미치는 영향을 파악하고자 했다. 이를 위해 mHealth behavior tracking service를 사용한 대학생 191명으로부터 설문응답을 수집하고, partial least squares structural equation modeling을 적용해 분석했다. 그 결과, content quality, engagement, usability, reliability, privacy 순으로 지속 사용 의도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 지속 사용 의도를 극대화할 수 있는 mHealth behavior tracking service의 품질 개선을 계획하는데 유용한 기초자료가 될 것으로 기대된다.
Abstract
반도체 생산 공정은 다른 제조 공정에 비해 공정 혁신 주기가 상대적으로 짧고 복잡도가 매우 높아 전체적 관점에서 공정의 흐름 파악 및 최적화에 어려움이 존재한다. 최근 들어, 반도체 생산 공정에서 발생하는 막대한 양의 데이터의 활용성이 증가함에 따라, 기존 공정의 개선 및 최적화할 수 있는 새로운 기회가 등장하고 있다. 프로세스 마이닝은 일련의 프로세스 이벤트 데이터를 기반으로 복잡한 전체 프로세스를 빠르게 시각화하고 분석하는 데 도움을 주는 방법론으로, 조금씩 제조업 분야로 활용 범위가 확장되고 있다. 본 연구는 제조업 분야의 프로세스 마이닝 적용 현황 및 이슈를 파악하여 반도체 생산 공정으로의 프로세스 마이닝 적용을 위한 연구 이슈 및 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
Abstract
최근 에너지 고갈에 대한 우려와 IT 기술의 발전이 맞물려 다양한 에너지 절약 및 관리 시스템이 등장하고 있다. 또한, 마이크로그리드와 같이 소규모 독립형 전력망 구축이 가능해지고 센서를 통한 실시간 에너지 사용 데이터 수집이 가능해지면서 이를 활용한 에너지 절약 및 관리 서비스의 관심과 경쟁이 급증하고 있다. 본 연구에서는 에너지 사용 데이터를 활용한 시스템 구축 및 서비스 개발 사례 연구 리뷰를 통해 트렌드를 정리하고 추후 연구 이슈를 제안한다. 본 연구는 에너지 사용 데이터 활용을 통한 시스템 구축 및 서비스 개발 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이며, 나아가 스마트 시티, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 에너지 사용 데이터를 통한 잠재적 서비스 발굴의 기회를 제공할 수 있을 것이다.
Abstract
선박의 메인 엔진은 가장 중요한 역할을 수행하는 설비로, 고장 발생 시 큰 손해를 입게 되므로 지속적인 모니터링 대상으로 인식되고 있다. 이전부터 모니터링의 중요성이 제기되어 왔지만, 최근 정보통신기술의 발달로 설비의 상태 관측 데이터가 수집 가능해짐으로써 데이터를 활용한 상태 모니터링이 주목받고 있다. 본 연구는 실제 선박의 메인 엔진 데이터를 활용하여 부트스트랩 기반의 다변량 관리도를 작성하고, 해당 결과를 분석하여 메인 엔진 상태의 이상 여부를 모니터링하고자 한다. 본 연구는 이상이 발생할 시 이를 정상 관리될 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 예상되며, 추후 다른 분야로 연구 범위를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Smart wellness services collect various types of daily health behavior data such as walking steps and sleep duration via smart devices. A useful tool to utilize the data synthetically is a daily health behavior index (DHBI) that evaluates overall daily health behaviors from the data. This study developed a DHBI as part of developing a smart wellness service for college students (SWSCS) with an IT company. Daily data of 47 college students were collected through a four-week pilot run of the SWSCS. The data were fitted to a random effects model where a perceived score variable was regressed on eight behavior variables. Based on the model estimates, the DHBI was determined by linearly aggregating the behavior variables. This study contributes to advancing smart wellness services with data.
Abstract
정보통신기술의 발달로 인해 차량 운행 데이터의 수집 및 분석이 용이해지면서, 교통사고 발생 당시의 차량 운행에 대한 분석이 가능해지고 있다. 본 연구는 실제 버스의 운행 데이터를 통해 위험 운전자를 판별하는 모형을 구축한다. 하지만, 교통사고는 발생 빈도가 낮아, 전체 중 사고 운행 데이터의 비율이 낮은 데이터 불균형 문제가 발생한다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제를 해소하기 위한 기법을 적용하고, 이를 활용한 분류 모형을 구축하였다. 본 연구 결과는 향후 안전운전 관련 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Online-To-Offline(O2O) 서비스란 다양한 채널을 통해 접근하는 고객들에게 통합된 온/오프라인 플랫폼을 활용하여 서비스 경험을 제공하는 서비스다. Uber, 배달의 민족과 같은 서비스들이 이에 해당한다. O2O 서비스가 성장하면서 학술적, 산업적 측면에서 화두가 되고 있으나, 체계적인 O2O 서비스 설계를 위한 방법론 연구는 미흡하다. 본 연구는 O2O 서비스의 구성요소와 프로세스를 표현하는 도구인 O2O 서비스 블루프린트를 개발한다. O2O 서비스 블루프린트는 서비스 제공자가 다양한 O2O 서비스를 포괄적이고 체계적으로 표현, 분석, 설계하는데 유용할 것으로 기대된다.
Abstract
상태기반 보전활동은 설비의 상태 관측 데이터를 기반으로 설비의 진단을 실시하고, 해당 결과에 근거하여 설비 보전활동의 필요 및 시기를 결정하는 방법이다. 최근, 정보통신기술의 발달로 설비의 다양한 상태 관 측 데이터가 수집 가능해짐으로써 해당 데이터를 활용한 상태기반 보전활동이 주목받고 있다. 본 연구는 선박 산업에서의 상태기반 보전활동 절차, 방법론 등의 기존 연구를 분석 및 분류하고 사례를 소개한다. 본 연구는 선박 산업에서의 데이터 기반 보전활동의 이해 및 효과성을 제고할 것으로 기대된다.
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– 버스 운전자들의 운행 패턴과 에코지수 사이의 관계를 파악하고, 이에 기반한 운전자 대상의 서비스 컨셉을 도출
– 에코지수란 평균 차속의 실제연비와 동일 차속에 대한 기준연비의 백분율을 의미 (Choi et al., 2011)
– 상용차량 운행 데이터 분석을 통해 위험운전 요인 별 위반횟수를 도출하고, 에코지수와 위험운전 요인 간 관계 분석 수행
– 에코지수에 기반하여 운전자 집단을 분류하고, 주요 관리 대상 운전자 집단을 도출
– 기존 모바일 서비스 품질과 m-LBS 품질 간 차이점 및 m-LBS 품질 차원
– 주요 관리 대상 운전자 집단에 대한 서비스 기회 도출
– 버스 운전자들의 위험운전에 대한 관리는 연비 향상 및 사고 발생률 감소를 유도할 수 있으며, 크게 두 가지 효과를 얻을 수 있음
– 1. 직접적으로 기업의 운영 비용 절감 효과를 얻을 수 있음
– 2. 간접적으로 환경적 측면, 사회적 측면에서의 비용 절감 효과를 얻을 수 있음
– 운행 패턴과 연비를 연계하여 운전자들의 안전운전 및 경제운전 정도를 평가하는 기초자료로 활용
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– Online-To-Offline(O2O) 서비스란 온라인에 있는 고객을 오프라인으로 유치함으로써 온라인뿐만 아니라 오프라인의 상거래 유발을 지원하는 서비스를 의미
– 기존의 서비스 블루프린트 관련 연구를 O2O 서비스 관점에서 고찰함으로써 기존의 서비스 블루프린트가 표현하기에 부족한 부분을 파악하여 특화된 서비스 블루프린트 제시
– O2O 서비스 연구 리뷰 후 특징 파악
– 기존 서비스 블루프린트 연구 리뷰
– 기존 서비스 블루프린트가 O2O 서비스를 표현하는데 발생하는 한계점 파악
– O2O 서비스 블루프린트 설계
– O2O 서비스 사례를 통한 새로운 블루프린트 검증
– O2O 서비스 특징을 고려하여 특화된 서비스 블루프린트 제시
– O2O 서비스 제공자가 고객의 관점에서 서비스 전달 과정을 시각화하고, O2O 서비스의 특징을 고려하여 서비스를 이해 및 분석할 수 있는 틀 제안
– 다양한 O2O 서비스를 포괄적이고 체계적으로 표현할 수 있는 새로운 블루프린트 제시
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– 웰니스 지원 서비스는 서비스 이용자가 사용하는 여러 wearable device에서 수집된 생활 건강 관련 데이터들을 Open platform에서 하나의 DB로 통합하고, DB로부터 생활 건강을 평가하는 지수를 도출해서비스 이용 자에게 제공하는 서비스
– 현재 대학생 대상 웰니스 지원 서비스가 개발 중: 본 서비스는 대학생으로부터 하루 식사/활동/수면 데이터를 수집하고, 데이터로부터 하루 식사/활동/수면을 종합적으로 평가하는 ‘대학생 생활 웰니스 지수’를 해당 학생에게 제공할 예정
– 본 연구는 ‘대학생 생활 웰니스 지수’를 설계
– 대학생 인터뷰로 그들의 활동/수면/식사 습관, 대학생 생활 웰니스 지수 관련 요구사항 파악
– 대학생 대상 웰니스 서비스에서 수집 가능한 데이터 항목 파악
– 관련 문헌 조사를 통해 웰니스 개념 및 벤치마킹 대상 (기존 지수, 지수의 주요 요인) 파악
– 의사 및 관련 기업 전문가 자문을 통해 대학생 생활 웰니스 지수의 설계 방향 파악
– 위에서 파악한 정보들을 기반으로 대학생 생활 웰니스 지수 설계
– 대학생의 하루 활동/수면/식사를 종합적으로 평가하는 대학생 생활 웰니스 지수를 도출
– 본 연구처럼 서비스에서 수집된 데이터로부터 산출할 지수를 설계하는 경우, 서비스 사용자와 관련 전문가의 의견 수집, 서비스에서 수집 가능한 데이터 항목 파악, 관련 문헌 조사가 필요함을 시사
– 데이터 수집 기술이 발전하면서, 지속적인 관리가 필요한 시스템으로부터 데이터를 수집/분석해 시스템 관리에 유용한 정보를 제공하는 데이터 기반의 시스템 관리 지원 서비스들이 점차 생겨남 (Lim et al., 2015)
– 이러한 서비스의 경우, 수집되는 데이터가 방대하므로 데이터를 간략히 요약하면서 동시에 시스템 관리에 유용한 정보를 줄 수 있는 지수가 서비스 이용자에겐 중요한 정보임
– 그럼에도 불구하고, 데이터 기반의 시스템 관리 서비스를 위한 지수 설계 사례를 다룬 연구는 희소함
– 본 연구는 데이터 기반의 시스템 관리 서비스를 위한 지수 설계 시 좋은 참고가 될 것임
Abstract
서비스 테스팅은 서비스 개발과정과 개선과정에서 제안된 서비스를 실제 현장에 운영하기 이전에 이를 시각화하고 평가하는 일련의 과정을 의미한다. 서비스 테스팅은 서비스의 성공적인 출시 및 운영을 지원하는 역할을 하며, 이와 관련된 사례 연구가 서비스 현장에서 활발하게 진행되고 있다. 서비스 테스팅을 효과적이고 효율적으로 수행하기 위해서는 서비스 테스팅 대상과 서비스 시각화 방법 간의 호환성에 대한 연구가 필요하다. 본 발표에서는 기존의 서비스 테스팅 사례를 수집하여, 서비스 테스팅 대상 별 서비스 시각화 방법의 호완성을 분석하고자 한다.
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– ICT 발달로 모바일 서비스와 위치기반서비스가 결합하여 온오프라인 공간을 효과적으로 연동하는 모바일 위치기반 서비스 (m-LBS)가 시장에 활발히 제공
– 본 연구는 기존 모바일 서비스 대비 m-LBS 특징을 파악하고 이를 반영한 품질 차원을 도출
– 모바일 서비스 품질 및 m-LBS 문헌연구, 전문가 및 고객 대상 인터뷰 기반 m-LBS 품질 탐색
– 기존 모바일 서비스 품질과 m-LBS 품질 간 차이점 및 m-LBS 품질 차원
– 기존 모바일 서비스 품질과 m-LBS 품질의 차이점을 파악하여 m-LBS 품질 평가를 효과적으로 수행 할 수 있도록 지원
– 기존 모바일 서비스 대비 m-LBS에서 차별화되는 품질 특성을 새롭게 연구
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– 시스템 인포매틱스 기반 서비스(System Informatics-based Service, 이하 SIS)는 특정 시스템에 대한 데이터 분석을 기반으로 개발 및 운영되는 서비스를 의미
– 본 연구는 학술적 접근이 미진한 SIS 연구영역의 탐색을 위해 SIS 사례를 리뷰하고, 이들의 특징을 효과적으로 설명하는 SIS 분류체계를 제안
– SIS 사례들에 대한 수집 및 분석을 통해 SIS 사례 분류 기준 설정 및 관련 사례 맵핑을 통한 SIS분류체계의 수립
– SIS 분류 기준 및 관련 SIS 사례로 구성된 SIS 분류체계
– 여러 산업 현장에서의 SIS 사례 공유
– SIS 사례 수집 및 분류를 통해 SIS 지식 공유 및 활용을 위한 학술적 기반을 마련
Abstract
The informatics-based service is a type of service in which customer value is primarily created via informatics, the science of data transformation to information. This talk discusses various aspects of the design of informatics-based service in manufacturing industries, based on case studies with the industry and government. This research is expected to contribute to the service innovation in manufacturing industries in this information economy.
Abstract
The National Health Insurance Service (NHIS) of Korea has collected insurance and medical record data of nearly all the citizens since 2001. Development of a big-picture of healthcare service opportunities utilizing the NHIS database is of national interest. Such picture would serve as a map for the healthcare policy and service development. In this talk, we discuss how we identified 138 data-driven healthcare service opportunities and present the big-picture which encompasses the opportunities.
Abstract
The service concept development is a key step in the new service development process. However, little is known about how to perform this step systematically. In this talk, we introduce the Visualization-Enabled Development (VED) of service concepts and present how we have used the Service VED approach in four service development projects with the industry and government.
Abstract
In Korea, the National Health Insurance Service (NHIS) has collected insurance and medical record data of nearly all the citizens since 2001. 138 ideas of new healthcare service which utilize the NHIS database were derived from various sources. We developed eight new healthcare service concepts from the ideas. In this talk, we present how the new service concepts were developed from the ideas. We also discuss some challenges of developing healthcare service concepts.
Abstract
시스템 인포매틱스는 시스템으로부터 생성된 데이터를 분석하여 유용한 정보를 만들어내는 분야이다. 최근에는 시스템 인포매틱스 기술이 다양한 서비스 개발 및 제공에 활용되면서 기존 서비스를 혁신하고 새로운 서비스 영역을 창출하고 있다. 시스템 인포매틱 스를 통해 서비스 개발 및 제공에 있어 다양한 변화들이 나타나고 있지만, 이와 관련된 학술적인 연구는 아직까지 미진한 실정이다. 본 연구에서는 시 스템 인포매틱스를 통해 개발 및 제공 되는 서비스를 시스템 인포매틱스 기반의 서비스 (SIS)로 정의하고, 다양한 SIS 사례의 수집 및 분석을 통해 SIS 특징, 이점 등 SIS의 기초적인 개념을 탐색하였다. 본 연구는 시스템 인포매틱스를 활용한 서비스의 효과적인 개발 및 제공을 위한 기초 연구로서 의 역할을 할 것으로 기대된다.
Abstract
서비스 채널은 서비스 전달 과정에서 서비스 제공자와 고객과의 의사소통 수단이다. 서비스 채널에 대한 고객들 의 선호도는 고객들의 특성과 서비스 이용 정황에 따라 달라진다. 고객들의 선호도를 반영한 서비스 채널 선정은 서비스 이용에 대한 고객들의 만족도 에 중요한 영향을 미친다. 본 연구는 고객 특성과 서비스 이용 정황을 고려하여 서비스 채널을 선정하는 방법을 제안한다. 본 방법은 고객 특성과 서 비스 이용 정황에 따라 요구되는 서비스 채널의 특성 수준을 각 서비스 채널의 특성 수준과 매칭하는 방식으로 서비스 전달 과정에 적용 가능한 서비스 채널들을 선정한다. 제안된 서비스 채널 선정 방법은 고혈압 관리 방안을 환자에게 전달하는 과정에서 활용될 서비스 채널들을 체계적으로 선정하 는 과정에 활용되었다.
2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 3. 연구결과 4. 실무적 시사점 5. 독창성/ 가치
Abstract
1. 목적
– 서비스 품질 평가의 출발은 평가될 서비스에 대한 명확한 이해, 중요 평가 영역의 파악
– 본 연구는 서비스 품질 평가의 견고한 출발점을 제공하는 서비스 블루프린팅 프레임워크를 제안
– 문헌 리뷰, 사례 연구를 통해 서비스 품질 평가 시 중요한 개념을 파악
– 파악된 개념 (고객 행동, 고객 요구 해결 요소, 서비스 전달 프로세스 단계) 을 기반으로 서비스 블루프린팅 프레임워크를 개발
– 개발된 프레임워크를 세가지 유형의 서비스 (제품-서비스 통합시스템, 정보 집약 서비스, 체험 중심 서비스) 블루프린팅에 활용
– 제안된 프레임워크를 활용한 블루프린팅 결과는 서비스의 고객 요구 해결 요소들이 고객을 어떻게 지원하는지, 그 지원이 어떠한 단계를 거쳐 이루어지는 지를 표현
– 본 연구는 실무자가 서비스 품질 평가에 앞서 평가 대상 서비스의 핵심을 체계적으로 시각화, 이해, 공유할 수 있도록 하는 기반을 제시
– 본 연구는 어느 서비스가 평가 대상이든, 그 서비스의 핵심을 블루프린팅 할 수 있도록 돕는 일반적인 (generic) 프레임워크를 제안 (기존의 연구는 특정 서비스 유형에 특화된 템플릿을 제시해 옴)
Abstract
제품-서비스 통합시스템 (PSS)은 고객 효용 증진과 가치 창출을 목적으로 제품과 서비스를 통합적으로 제공하는 비즈니스 모델이다. 최근, PSS 경쟁력 확보 측면에서 고객에게 제공되는 PSS의 효용 및 가치 창출 구조 파악에 대한 중요성이 점차 증가하고 있으며, 이를 지원하는 고객 관점의 PSS 라이프사이클 연구에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그러나, 기존 연구들은 PSS가 개발 및 운영되는 영역을 다루는 제공자 관점의 PSS 라이프사이클을 중심으로 연구가 되어, 고객 관점의 PSS 라이프사이클에 대한 연구는 아직까지 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 문헌연구와 사례연구를 통해 고객 관점의 PSS 라이프사이클 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 PSS에서의 고객 경험의 특징을 반영하여 제품 중심, 사용 중심, 결과 중심의 세 가지 세부 모델로 구분되어 개발되었다. 본 모델은 PSS에서의 고객 경험을 잘 파악할 수 있도록 지원하는 구체적인 학술적 기반 수립에 기여한다.
Abstract
스마트 헬스케어 서비스는 지속적인 모니터링에 근거한 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공하는 것을 지향한다. 스마트 헬스케어 서비스 개발에 대한 관심과 시도는 증가하고 있으나, 스마트 헬스케어 서비스의 개발 사례는 많지 않다. 본 연구는 스마트 헬스케어 서비스를 개발하는 하나의 사례 연구로, 고혈압 환자 관리 서비스 개발을 수행한다. 본 논문은 사례 연구의 절차 별로 해당 절차의 주요 고려사항을 제시하고, 제시한 주요 고려사항을 반영하여 사례 연구를 수행하는 방법을 기술한다. 이는 향후 다른 스마트 헬스케어 서비스 개발의 참고 지침이 될 것으로 기대한다.
Abstract
현재 디지털운행기록계를 통한 국내 사업용 차량의 운행 데이터 수집이 가능해지면서, 이를 활용한 안전운전 지원 서비스 개발의 시도가 증가하고 있다. 본 연구는 국내 사업용 차량의 운행 데이터와 사업용 차량 운전자들의 사고 경력 데이터 분석을 기반으로 운전자의 안전운전을 지원하는 서비스 컨셉을 개발한다. 연구를 통해 약 100GB의 버스, 화물차, 택시 데이터가 분석되었으며, 분석 결과를 기반으로 안전운전 지원 서비스 컨셉이 개발되었다. 본 연구에서 파악된 국내 사업용 차량의 운행 패턴, 사고 경향, 개발된 서비스 컨셉은 국내 사업용 차량의 안전운전 지원에 기반이 될 것으로 기대된다.
Abstract
서비스 시스템은 서비스 제공자 및 사용자를 포함한 여러 이해관계자들에게 가치를 생산하고 전달하는 체계로서, 사람, 기술, 조직, 정보로 구성된다. 서비스 테스팅은 개발 단계에 있는 서비스 시스템을 특정 상황 하에서 시범 운영 및 평가하는 일련의 프로세스를 의미한다. 서비스 테스팅은 서비스 출시 이전에 서비스 시스템의 여러 측면을 평가 및 검증하여, 서비스의 성공적인 출시 및 운영을 지원한다. 성공적인 서비스 테스팅을 위해서는 테스팅 실험 계획 및 분석이 체계적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시스템 관점에서 서비스 테스팅 프레임워크를 제시하였다. 우선, 서비스 시스템 및 서비스 전달 시스템의 개념을 기반으로 실험 조건 세팅, 시스템 프로토타이핑, 시스템 효과 평가 총 세 단계로 이루어지는 서비스 테스팅 개념도를 제안하였다. 그리고 각 단계별로 테스팅 실험 계획 및 분석을 수행하기 위한 고려사항을 정리하였다. 본 연구는 서비스 테스팅에 대한 체계적인 연구의 시작점 역할을 할 것으로 예상된다.
Abstract
최근, 국내 사업용 차량의 디지털운행기록계(DTG) 의무 장착으로 사업용 차량의 운행 데이터(속도, 주행거리, 시각, 조향각 데이터 등; 이하 DTG 데이터라 칭함) 를 수집할 수 있게 되었다. 수집된 DTG 데이터를 분석하여 사업용 차량의 운행 패턴을 파악할 수 있게 되면서, 사업용 차량 운전자 대상의 DTG 데이터 기반 안전운전 서비스의 개발의 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구는 DTG 데이터 분석을 기반으로 전 사업용 차량에 보급 가능한 안전운전 지원 서비스를 개발한다. 본 논문에서는 해당 연구의 계획, DTG DB 구축 관련 이슈 사항 및 전체 차량 운행 패턴 분석 결과에 대해 논의한다. 해당 연구는 ‘사업용 차량의 운행 패턴 분석(1차년도)’, ‘사고 차량 운행 패턴 유형 분석(2차년도)’, ‘안전운전 서비스 컨셉 개발(3차년도)’ 의 절차로 진행된다. 1차년도의 주요 연구 내용은 DTG DB 구축, 전체 차량 운행 패턴 분석, 사고 경력/무경력 운전자의 운행 패턴 비교 분석, 기존에 정의된 위험운전요인 및 요인 별 기준 재정의이며, 현재까지 DTG DB 구축 및 전체 차량 운행 패턴 분석이 진행되었다. DTG DB 구축 과정에서 DB 내용, DB 구축 시 문제점, 서비스 개발을 위한 DB 구축 방안 등에 대해 파악하였고, 구축된 DTG DB를 기반으로 분석을 수행하여 전체 사업용 차량의 운행 패턴을 파악하였다. 본 연구의 결과물은 향후 사고 차량의 운행 패턴 유형 분석 및 안전운전 지원 서비스 컨셉 개발 시 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
An experience-centric service is a type of service through which customers experience emotionally appealing events and activities that result in distinctive memory. Examples include amusement park, entertainment, counseling, party, and leisure services. This talk proposes a service blueprinting framework for visualizing experience-centric service processes, called Customer Experience Board. The proposed framework is expected to effectively assist companies in evaluating and designing their experience-centric services.
Abstract
Product-Service System (PSS) is a type of business offering for fulfilling customers’ needs through the integration of products and services. In developing PSS, it is important to evaluate PSS quality. The evaluation of PSS quality refers to an evaluation of attributes or properties of PSS which customers expected or experienced. Although there are many studies about PSS evaluation and product/service quality, formal evaluation of PSS quality has not been addressed. In this talk, we present a scale for measuring the quality of PSS.
Abstract
서비스 환경(Servicescape)은 서비스 접점에서 고객과 직원들의 서비스 활동에 영향을 주는 물리적인 환경을 의미한다. VR 모델은 서비스 환경 디자인을 실제 환경에 적용하기 이전에 평가하는 것을 가능하게 하며, 이는 고객 및 직원들의 의견을 반영하여 디자인을 수정하고 보완할 수 있는 기회를 제공한다. 또한, 실험실 환경에서 계획된 실험에 따라 평가를 진행함으로써 서비스 환경 디자인에 대한 체계적인 평가가 가능하다. 본 발표에서는 면세점의 서비스 환경 개선을 위해 실험실 환경에서 VR 모델을 활용하여 여러 디자인 대안들을 체계적으로 평가하고 최적안을 도출한 사례를 공유하고자 한다.
Abstract
최근 디지털운행기록계를 통해 국내 사업용 차량의 운행데이터(속도, 주행거리 등) 를 수집할 수 있게 되면서, 정부는 운행데이터를 활용한 안전운전 지원 서비스를 개발하려 노력하고 있다. 데이터를 활용한 서비스 개발은 ‘DB구축-DB분석-서비스 개발’ 의 과정으로 이루어지는데, 효과적인 서비스 개발을 위해서는 개발 대상 서비스의 특징이 반영된 DB구축이 선행되어야 한다. 본 연구는 안전운전 지원 서비스 개발을 위한 서비스 시나리오 도출 및 운행 DB활용 계획을 수립한다. 이는 ‘안전운전 지원 서비스 시나리오 도출-서비스 제공을 위한 DB분석 결과 구상-분석에 필요한 DB도출’ 의 과정으로 이루어진다. 본 연구는 향후 안전운전 지원 서비스 개발 시, 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
Information-intensive services (IISs) are a type of service in which information interchanges greatly affect service value creation. We propose a tool to visualize IISs. By visualizing an IIS using this tool, users can clearly describe the service, and efficiently obtain a systematic understanding of its value creation mechanism. The proposed tool would serve as a basis for designing and evaluating IISs.
Abstract
Product-Service System (PSS) is a type of business offering for fulfilling customers’ requirements through the integration of products and services. To fulfill the requirements, it is necessary to evaluate PSS quality considered with customers’ perspectives when PSSs are developed or improved. In this study, PSS quality dimensions are developed based on a literature review and PSS case studies with a focus on customers’ perspectives. These dimensions are to measure customers’ perceptions about PSSs. These dimensions can support to develop or improve successful PSSs by understanding the customers in PSSs.
Abstract
Service prototyping is a way to show a lightweight version of the actual service before launching. Service prototyping provides an opportunity to experience a service for customers and service provider so that they test a service; they evaluate the prototyped service and discuss its improvement ways. Therefore, researches on service testing are necessary to enhance the utility of service prototyping. This paper presents a framework for service prototyping and testing in order to identify major research issues that should be investigated in the near future.
Abstract
Service testing laboratory tests a service by making a virtual reality (VR) model of a service as a prototype and evaluating the service with the VR model. In this paper, the SERVICE TESTING GAP MODEL is developed based on the conceptual model of service quality (Parasuraman et al, 1985). The MODEL identify the GAPs to influence the service testing quality. the GAPs are the objects to improve service testing quality. Also, the procedures to make ways of managing the GAPs which improve service testing quality are suggested. The procedures will provide each service testing laboratory to customized ways to manage GAPs, and hence improve its service testing quality.
Abstract
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Abstract
서비스 테스팅은 서비스 출시 이전에 서비스의 컨셉 및 프로세스를 검증하여 서비스의 완성도를 높이는 역할을 한다. 서비스의 완성도는 서비스 전달 과정에서의 서비스 Failure 발생 가능성에 따라 달라진다. 서비스 테스팅은 서비스 전달 과정에서 발생할 수 있는 서비스 Failure를 찾고 개선 방안을 수립하는 과정에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 Failure Prevention에 초점을 둔 서비스 테스팅 방식인 “Service Testing for Failure Prevention (Service TFFP)” 개념과 이를 위한 Research Framework를 제안하고자 한다. 더 나아가, 서비스 혁신을 돕는 “Service Testing for X”라는 개념도 함께 논의하고자 한다.
Abstract
최근 들어 스마트 환경의 보편화로 인해 쉽게 개인의 건강 데이터를 수집, 분석할 수 있게 되었다. 이에 다양한 형태의 스마트 헬스케어 서비스 사례가 등장하고 있다. 동시에, Telematics 기술을 기반으로 차량의 상태 데이터를 수집, 분석해 차량의 건강을 최적으로 관리해주는 서비스 사례가 등장해왔다 (여기서 차량이란 자동차, 비행기, 중장비 등의 모든 탈것을 말함). 스마트 헬스케어 서비스 연구는 그 수준이 매우 초보적인데 반해, 차량 건강 관리 서비스 (Vehicle Health Management Service; 이하 VHM 서비스) 연구는 지난 10여년간 Diagnostics 및 Prognostics 분야를 중심으로 활발히 수행되어 왔다. 본 연구는 스마트 헬스케어 서비스와 VHM 서비스 간 시스템 공통성에서 출발, 스마트 헬스케어 서비스에서의 데이터 수집-분석-활용 메커니즘 이해를 돕는 서비스 표현 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 기존의 VHM 서비스 메커니즘 연구를 토대로, 다수의 헬스케어 서비스 사례 분석을 통해 개발되었다. 제안된 프레임워크는 기존의 산후조리 서비스 분석, 스마트 산후조리 서비스 표현에 활용되었으며, 앞으로 데이터 수집, 분석을 통한 스마트 헬스케어 서비스 혁신에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2.연구 배경 및 목적: 3.연구 방법:
Abstract
1.PSS의 소개:
제품-서비스 통합시스템 (Product-Service System; PSS)은 제품과 서비스가 유기적으로 결합하여 고객 요구를 해결하는 비즈니스 모델이다. PSS의 대표적인 예로는 애플의 아이폰 사례를 들 수 있다. 애플은 앱스토어 서비스의 도입을 통해 다양한 애플리케이션들을 아이폰에서 사용할 수 있도록 지원하였고, 이를 통해 고객은 아이폰을 통해 다양한 종류의 고객 요구를 효과적으로 해결할 수 있게 되었다. 이처럼, 제조 기업을 중심으로 다양한 고객 요구 해결과 기업 수익 증대를 위해 PSS도입 사례가 증가하고 있다.
PSS 라이프사이클은 기업의 효과적인 PSS 개발과 운영을 위한 중요 이슈로 떠오르고 있다. 순수 제품, 서비스와 다르게 PSS에서는 다양한 고객 요구를 해결하기 위해서 다수의 제품과 서비스를 통합하기 때문에, 이들의 효과적인 제공을 위해서는 제품과 서비스 모두를 포괄하는 라이프사이클을 PSS 개발과 운영에 활용하는 것이 중요하다. 그러나, 기존에 연구가 많이 진행된 제품 라이프사이클의 경우, 서비스가 추가적으로 고려되는 PSS 라이프사이클에서 활용하기에는 부족함이 있는 상황이다.PSS에서는 고객과 제공 기업 간의 접점이 증가하기 때문에, 고객 요구를 만족시킬 수 있는 PSS의 제공을 위해서는 고객이 경험하는 고객 관점의 PSS 라이프사이클을 파악하는 것이 중요하다. 하지만, 기존 문헌의 PSS 라이프사이클에 대한 연구들은 제공자가 PSS를 개발하고 운영하는 측면에 중점을 두고 있으며 고객 관점의 PSS 라이프사이클 연구는 아직 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 고객 관점의 PSS 라이프사이클에 대한 기존 연구를 조사하고, 조사 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 도출하였다.
기존 연구에 대한 조사는 기존 문헌을 수집 및 선별, 분류, 한계점 분석을 통해 수행되었다. 총 40편의 문헌을 수집하였으며, 고객 관점의 PSS 라이프사이클과의 연관도를 기준으로 선별하였다. 선별된 문헌을 통해 기존 연구를 분류한 결과 총 5개의 분류를 도출할 수 있었다. 도출된 분류는 simple customer lifecycle, universal job map, customer’s activity lifecycle, customer service lifecycle, experience lifecycle이다. 기존 문헌의 분석한 결과, 기존의 고객 관점 라이프사이클들은 연구자들의 경험에 기반하여 개념적인 수준에서 도출된 경우가 많아 활용 측면에서의 유효성이 보장되기 어렵고, 또한 이를 실제 고객 데이터를 기반으로 검증하는 체계 또한 부족하다. 또한, 고객 관점의 라이프사이클을 응용하는 연구가 부족하다는 한계점을 도출할 수 있었다.
4.향후 연구 방향:
고객 관점의 PSS 라이프사이클에 대한 향후 연구 방향은 기초 연구와 응용 연구 측면으로 구분하여 도출하였다. 기초 연구 측면에서는 고객 행동 기반의 데이터를 기반으로 PSS 라이프사이클 도출 연구가 있다. 세부적으로, 고객 행동을 분석하여 라이프사이클 도출을 지원하는 체계나 방법 그리고 고객 행동 분석을 통해 기존의 PSS 라이프사이클을 검증 및 개선하는 방법에 대한 연구가 가능할 것이다. 또한, 위의 연구들을 기반으로 고객이 가치를 창출하고 얻는 과정인 고객 가치 매커니즘에 대한 라이프사이클 연구도 가능할 것이다. 응용 연구 측면에서는 산업별로 특화된 PSS 라이프사이클의 개발과 개발된 PSS 라이프사이클을 다양한 연구 영역에서 활용하는 연구가 있다. 산업별 특화 연구로서는 산업 별로 차이가 있는 고객 군에 기반한 PSS 라이프사이클 연구가 가능할 것이고, 활용 연구로는 고객 관점의 PSS 라이프사이클을 PSS 시각화, 디자인, 평가 등에 활용되는 연구가 가능할 것이다.
Abstract
본 논문에서는 서비스 실험실에서의 서비스 평가를 지원하는 서비스 평가 체계를 간략히 소개 한다. 그리고 서비스 평가 체계를 중고차 판매를 위한 무인 매장 서비스의 환경성 테스트 사례에 적용하여 검증한다. 서비스 평가 체계는 서비스 평가를 위한 기준들(평가 기준)을 도출하며, 서비스 실험을 통해 평가 기준에 대한 데이터를 수집 및 분석하는 방법에 대한 종합적인 가이드라인을 제시한다. 그러므로 서비스 테스트를 수행하는 과정에서 서비스 평가를 위해 참조할 수 있는 모델로 서비스 평가 체계가 활용될 것이다. 이는 서비스 평가 과정의 효율성과 평가 결과의 효과를 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
최근, IT 기술의 발달로 차량의 운행 데이터 (속도 분포, 주행거리 등) 및 상태 데이터 (엔진 오일 온도, 냉각수 온도 등) 를 쉽게 수집할 수 있게 되었다. 이에 국내외 자동차 제조회사들은 수집된 데이터를 활용하여 경쟁 우위에 서기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 차량 데이터 분석을 통해 고객의 운행 및 차량 관리를 지원하는 텔레매틱스 서비스 컨셉을 개발하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 고객 니즈 분석 2) 차량 데이터 분석 3) 두 분석 결과에 기반한 서비스 기회 파악 4) 서비스 컨셉 개발과 같은 4개의 절차로 구성된다. 제안된 방법론은 실제 자동차 제조회사의 서비스 개발 프로젝트에 성공적으로 활용되었으며 서비스 개발 시 서비스 개발자의 직관을 보조하고, 시행착오를 감소시킬 것으로 기대된다.
Abstract
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Abstract
정보 집약 서비스 (Information Intensive Service; IIS)는 기업-고객 간 정보를 주고받는 활동이 부가가치 창출에 가장 큰 역할을 담당하는 유형의 서비스를 말한다. IT 기반의 서비스 전달 기술의 발달, 스마트기기의 증가, 빅데이터 분석 시장의 등장 등으로 인해 근래 들어 IIS가 사회에서 차지하는 비중이 점점 커지고 있다. 본 연구는 IIS의 프로세스를 시각화하는 도구인 Information Intensive Service Blueprint (IIS Blueprint) 및 이의 활용 가능성을 소개한다. IIS Blueprint는 일련의 행으로 이루어져 있으며, 이들 행은 고객 활동, Human-Computer Interaction을 통한 정보, Within Humans Interaction을 통한 정보, 정보 전달 시스템, 정보 생산 시스템, 파트너를 표현한다. IIS Blueprint를 활용한 IIS 프로세스 시각화는 IIS 내 정보의 위치, 흐름, 역할을 효과적으로 이해할 수 있도록 한다. IIS Blueprint는 기업이 고객의 요구 해결 관점에서 IIS 제공 프로세스를 디자인, 평가, 개선하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
최근 제품들이 콘텐츠 및 서비스와 결합되어 다양한 형태로 사용자에게 제공됨에 따라 제품의 개발 및 평가의 관점에서도 제품 자체의 기능이나 사용성에 초점을 맞추기보다 사용자가 제품과 관련하여 겪게 되는 총체적인 경험(User eXperience; 이하 UX)의 측면이 강조되고 있다. 본 연구는 제품의 UX를 체계적으로 평가할 수 있도록 지원하는 UX 평가 체계의 개발에 관한 연구이다. UX 평가 체계는 제품과 관련된 평가 요소 뿐만 아니라 사용자가 제품을 사용하는 정황이나 사용하면서 느끼는 감정들이 고려된 것이 그 특징이다. 개발한 UX 평가 체계를 스마트폰 사례에 적용함으로써 유효성을 검증하였다.
Abstract
제품 -서비스 통합 시스템 시스템 (Product -Service System; PSS)은 제품과 서비스가 서비스가 공동으로 고객 요구를 요구를 해결하는 비즈니스 시스템을 말한다 . 본 연구는 PSS의 프로세스를 시각화하는 도구인 PSS Board 및 이의 활용 가능성을 가능성을 소개한다. PSS Board는 행과 열이 교차하는 교차하는 행렬 형태를 띄며 , 행에는 고객 활동 , 제품 상태 , 서비스, 인프라 , 파트너가, 열에는 일반적 PSS 프로세스 스텝이 위치한다. PSS Board를 활용한 PSS 프로세스 시각화는 기업이 고객을 어떻게 지원하는 지를 효과적으로 이해할 수 있도록 한다. PSS Board는 기업이 고객의 요구 해결 관점에서 관점에서 자사의 제품, 서비스 제공 프로세스를 평가, 개선하는데 기여 할 것으로 기대된다.
Abstract
‘s-Scape’는 3D 모델링 기술을 통해 서비스 환경을 가상적으로 구축하고 이를 활용하여 서비스를 평가하는 시스템으로, 현재 개발 중에 있다. ‘sScape’에서는 여러 형태의 서비스 설계 대안을 테스트하고 평가하여 가장 적합한 서비스 설계안을 도출할 수 있다. 최적의 서비스 설계안을 효과적으로 도출하기 위해서는 적절한 평가 기준을 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 테스트하고자 하는 서비스 산업의 특성, 대안 간 차이, 및 3D 모델링 용이성 등을 고려하여 서비스 설계 대안을 효과적으로 평가할 수 있는 평가 기준 도출 방법론을 개발하였다. 개발된 방법론의 검증은 현재 사례 연구를 통해 진행 중에 있다.
Abstract
1. 목적: 사용자 경험 측면에서 중요한 제품 평가 요소를 도출하는 방법을 제안하고 스마트 폰에 대한 사례연구를 통해 방법론의 유효성 검증 2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법: 기존 문헌 연구를 통해 제품의 사용자 경험에 대한 평가 요소들을 수집 및 정의하고 전체적인 도출 방법론을 구성 및 개발, 스마트폰 사용자 대상 사용자 관찰 및 FGI를 통해 평가 요소를 도출하는 사례연구 수행 3. 연구결과: 사용자 경험을 고려한 제품 평가 요소 도출 방법론과 스마트폰 대상 사례연구 결과 4. 실무적 시사점: 제안된 방법론을 통해 실무적으로 사용자 경험을 고려한 제품 평가가 가능 5. 독창성/ 가치: 최근 이슈가 되고 있는 제품에 대한 사용자 경험 평가를 지원하는 방법론 개발과 사례연구를 통해 다양한 제품에서 사용자 경험을 체계적으로 평가 할 수 있는 방안 제시
Abstract
‘s-Scape’ (service-Scape)는 3D 모델링 및 가상 현실 기술을 통해 서비스 환경을 가상적으로 구축하고 이를 활용하여 서비스를 평가하는 시스템으로, 현재 개발이 진행 중이다. s-Scape의 개발은 시설의 구축뿐만 아니라 이를 활용할 수 있는 운영 기술까지 개발하는 것이 중요하다. s-Scape 운영 기술이란, 테스트하고자 하는 서비스를 효율적으로 구현하고 실험을 설계하여 이를 효과적으로 평가할 수 있는 방법론을 의미한다. 본 연구에서는 s-Scape 운영 기술 중 서비스의 효과적인 평가를 지원하기 위한 서비스 평가 체계를 개발하고자 한다. 서비스 평가 체계는 다양한 산업의 서비스 평가 기존 사례를 분석하여 도출한 서비스 평가 기준들과 s-Scape에 적용할 수 있는 평가 데이터 수집 및 분석 방법들로 구성된다. 또한 평가 기준 및 데이터 수집, 분석 방법을 특정 사례에 맞게 잘 활용할 수 있도록 지원하는 방법론을 개발하여 그 활용성을 제고하였다. 개발된 서비스 평가 체계의 검증은 현재 사례 연구를 통해 진행 중에 있다.
Abstract
제품-서비스 통합 시스템 (Product-Service System; PSS)은 제품과 서비스가 공동으로 고객 요구를 해결하는 비즈니스 시스템을 말한다. 본 연구는 PSS의 프로세스를 시각화하는 도구인 PSS Board를 제안한다. PSS Board는 행과 열이 교차하는 행렬 형태를 띄며, 행에는 고객 활동, 제품 상태, 서비스, 인프라, 파트너가, 열에는 일반적 PSS 프로세스 스텝이 위치한다. PSS Board를 활용한 PSS 프로세스 시각화는 기업이 고객을 어떻게 지원하는 지를 효과적으로 이해할 수 있도록 한다. 다양한 PSS 사례들의 시각화 및 분석을 통해 PSS Board의 유용성이 확인되었다. 본 연구는 기업이 고객의 요구 해결 관점에서 자사의 제품, 서비스 제공 프로세스를 분석, 이의 문제와 개선 방향을 파악하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
Although the fact that the size of service sector keeps increasing makes many companies try to develop new services for sustainable profit, most of them fail to develop successful services. To develop a successful service requires the effective test of the service concept in the development process. The service laboratory, for example, SERVLAB, is a virtual-reality-based system designed to prototype and test service concepts. In this talk, we present the main issues in developing the methodology suitable to evaluate the service concept in the laboratory environment.
Abstract
제품-서비스 통합 시스템 (Product-Service System; PSS) 은 제품과 서비스가 공동으로 고객 요구를 해결하는 비즈니스 모델을 말한다. PSS는 이의 도입을 통해 관련 이해관계자들이 경제, 환경,사회적 부가가치를 창출할 수 있다는 측면에서 장점을 가진다. 본 연구는 PSS 이해관계자 간의 가치 창출 메커니즘을 파악할 수 있도록 하는 PSS 표현 체계 (PSS Blueprint) 를 제안한다.제안된 체계를 기반으로 기존 PSS 사례를 표현,분석하고 시사점을 도출하였다. 본 연구는 가치 창출의 효율성 관점에서 PSS를 분석할 수 있도록 해, 기업이 PSS의 문제와 개선 방향을 파악하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
제품-서비스 통합시스템 (Product-Service System; PSS)은 고객의 요구를 만족시키기 위해 제품과 서비스를 통합한 비즈니스 모델을 말한다. PSS 도입을 통해 기업은 경제, 환경, 사회적인 측면에서 조화롭게 지속가능성을 추구할 수 있다. 본 연구는 이해관계자 네트워크 및 가치창출 활동 관점의 PSS 유형 분류체계를 제안한다. 제안된 체계로 기존의 PSS 사례를 분류, 분석하였다. 본 연구의 결과물은 PSS의 이해를 지원하며, PSS 개발 과정의 효과성 및 효율성을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
제품-서비스 통합시스템 (Product-Service System; PSS)은 고객의 요구를 만족시키기 위해 제품과 서비스를 통합한 비즈니스 모델이다. PSS 도입을 통해 기업은 경제, 환경, 사회적인 측면에서 조화롭게 지속가능성을 추구할 수 있다. 본 연구는 기존 PSS 평가 연구를 평가관점, 평가대상, 연구유형을 기준으로 분류하고 시사점을 도출하였다. 각 분류 기준은 제공자관점과 고객관점, PSS 개념과 모델, 제품수명주기, 방법론연구와 사례연구로 세부 구분된다. 본 연구의 결과물은 PSS 평가 연구의 현황에 대한 이해를 돕고 향후 PSS 평가 시 이를 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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Abstract
In multiresponse surface optimization (MRSO), responses are often in conflict. To obtain a satisfactory compromise, a Decision Maker (DM)’s preference information on the tradeoffs among the responses should be incorporated into the problem. In most existing works, the DM expresses the subjective judgment on the responses through a preference parameter before the problem-solving process, after which a single solution is obtained. In this study, we propose a poterior preference articulation approach to MRSO. The posterior preference articulation approach initially finds a sets of nondominated solutions without the DM’s preference information, and then allows the DM to selects the best solution among the nondominated solutions. An interactive selection method based on pairwise comparison of the DM is adopted in our method to facilitate the DM’s selection process. The proposed method does not require that the preference information be specified in advance. It is easy and effective in that a satisfactory compromise can be obtained, regardless of the DM’s utility function, through a series of pairwise comparisons.
Abstract
Product Service Systems(PSS)는 다양한 이해 관계자에게 경제, 사회환경적 가치를 조화롭게 제공하는 지속 가능한 비즈니스 모델이다. PSS 개발 방법론은 크게 PSS의 목표 설정, 요구 도출, 아이디어 도출, 구현 체계 개발, 도입 5단계로 나눌 수 있다. 본 연구는 PSS 아이디어 도출 단계를 위한 가이드 시스템을 제안한다. 이는 70여 개의 PSS 사례 분석을 통해 창안되었으며, 일반 요구로의 치환, 요구 해결 대안 및 참조 사례 제공, PSS 아이디어 도출 3단계로 구성된다. 세탁기, TV 제조업체를 대상으로 한 사례 연구를 통해 제안된 시스템의 효용성을 살펴보았다. 본 연구는 PSS 개발자에게 성공적인 PSS 개발을 위한 지침을 제공할 것으로 기대된다.
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Abstract
Determining a priority among a collection of alternatives through pairwise comparisons is a problem encountered in many situations ranging from managerial decision-makings to sporting events. Although there have been many reports on this issue, they have not yet considered type I error (or type II error) that assigns different rankings to alternatives even if their ‘true’ rankings cannot be clearly differentiated. This paper proposes a prioritization method called ‘compromising prioritization’ for compromising priority between type I error and type II error. The compromising prioritization develops two indices called the ‘homogeneity’ within groups of alternatives and the ‘separation’ between groups of alternatives. The priority is determined by a heuristic method based on the indices.
Abstract
In order to optimize a multistage manufacturing process, it is very important to determine the optimal conditions that would result in the maximum performance of the process. Traditionally in the field of process optimization, model-based approach is popularly used. Although the most important task in the model-based approach for optimization of a manufacturing process is to build good model, a good model is not easy to obtain from the multistage manufacturing process data. This paper proposes an alternative procedure using the existing ‘Patient Rule Induction Method’ to optimizing a multistage manufacturing process directly without building a model. A case study in a multistage steel manufacturing process is introduced to illustrate the proposed procedure.
Abstract
As the market size of IPTV service is growing around the world, but there is lack of systematic analysis about the IPTV service quality. In this paper, the IPTV service quality model was developed which consists of QoE, QoS and NP. With the model, key features and their relationships were identified by applying two-phase quality function deployment (QFD) and analyzing the result. Moreover, scenarios for applying the analysis in improving the IPTV service quality are developed. As the analysis provided is general and applicable to other services, this paper will provide some insights in improving service quality not only to the ITPV service providers, but also to service providers in various industries.
Abstract
In dual response surface optimization, the mean and the standard deviation responses are often in conflict. To obtain a satisfactory compromise, a Decision Maker (DM)’s preference information on the tradeoffs between the responses should be incorporated into the problem. In most the existing works, the DM expresses the subjective judgment on the responses through a preference parameter before the problem solving process, and thenn a single solution is obtained. In this work, we propose a posterior preference articulation approach to dual response surface optimization. The posterior preference articulation approach first finds a sets of nondominated solutions without the DM’s preference information, and thenn allows the DM to selects the best one among the nondominated solutions.
Abstract
Most of the works in multiresponse surface methodology have been focusing mainly on the optimization issue, assuming that the data have been collected and suitable models have been built. Though crucial for optimization, a good empirical model is not easy to obtain from the operational data observed in the manufacturing field. This paper proposes a new approach to solving the multi-response problem directly without building a model. Major characteristic features of the proposed approach are discussed via the steel manufacturing case.
Abstract
We often have multiple quality characteristics to develop, improve and optimize industrial processes and products. When analyzing multiple quality characteristics data, it is not satisfactory to analyze each quality characteristic separately, especially when the multiple quality characteristics are correlated. In this work, we presents approach to optimize the correlated multiple quality characteristics using principal component analysis and process capability indices. We demonstrate our approach in some examples and show the advantages of our method by comparing it with existing methods.
Abstract
An extended QFD planning model is presented for selecting design requirements (DRs) that consider longitudinal effect. In the proposed model, the longitudinal effect is incorporated by introducing a time dimension into the existing house of quality structure. As a consequence of explicitly considering the longitudinal effect, the proposed model yields not only an optimal set of DRs but also the timing of their selection. There are two types of the proposed model: non-sequential target and sequential target model. Each proposed model is demonstrated through a case study for improving customer loyalty in the high-speed internet service. Then, the simulation experiments are attempted to validate the proposed model.
Abstract
QFD has been widely used across various areas on decision-makings. However, the prioritization, an important basis for decision-makings, in conventional QFD may be misleading, since it does not consider the uncertainty of the input information. In order to avoid the misled prioritizations, in-depth study on robustness to the uncertainty is needed. For this motivation, this paper proposes two robustness indices to evaluate the robustness of prioritization decisions and proposes a method for robust prioritization. Two robustness indices are developed to evaluate the robustness of prioritization with two perspectives, absolute ranking of ECs and priority relationship among ECs, respectively. Based on the indices, robust prioritization can be conducted. The robust prioritization would identify ECs or priority relationship among ECs that have high robustness on the perspective of absolute ranking or priority relationship, respectively.
Abstract
Despite its brilliant success, six sigma has suffered from two shortcomings, namely, the lack of a systematic method to identify right projects in the “Define” stage and to sustain the improvement in the “Control” stage. The integration of six sigma and BPM seems to be a promising way to overcome the shortcomings of six sigma. This paper first reviews the existing efforts on this issue, and then proposes a framework for developing process-oriented metrics (POM) for an effective integration of six sigma and BPM. This framwork consists of three phases – identification of the activities (phase I), evaluation of the attributes of the activities (phase II), and extraction of the metric candidates (phase III). The framework is demonstrated through a case study on a disposal process of idle facilities.
Abstract
In dual response surface optimization, the mean and the standard deviation responses are often in conflict. To obtain a satisfactory compromise in such a case, a decision maker (DM)’s preference information on the tradeoffs among the responses should be incorporated into the problem. Recently, a few posterior preference articulation methods have been proposed to facilitate the DM’s preference information articulation in dual response surface optimization. The posterior preference articulation method first finds all (or most) of the Pareto optimal solutions without any substantial articulation of the DM’s preference. The DM then chooses the best one from the Pareto solutions a posteriori. However, the existing posterior methods do not consider a comprehensive generation of the Pareto solutions. If the generated solutions are not comprehensive to reflect a trajectory of all the Pareto solutions, the DM is likely to fail to find his/her most satisfactory solution. In this work, we propose a systematic method to generate a comprehensive set of Pareto solutions based on the norm-based approximation algorithm. The proposed method is illustrated through several dual response surface optimization problems.
Abstract
This paper proposes a systematic framework for developing new service concepts, with an emphasis on the customer’s perspective. The framework consists of three phases; identification of customer needs, extraction of new service opportunities, and generation of new service concepts. The proposed framework is demonstrated through a case study in the telecommunications industry.
Abstract
Since the focus of QFD is placed on the early stage of product development, the uncertainty in the input information of QFD is inevitable. If the uncertainty is neglected, the QFD analysis results can be sleading. This paper proposes an extended version of the QFD methodology, called Robust QFD, which is capable of considering the uncertainty of the input information and the resulting variability of the output. The roposed framework aims to model, analyze, and dampen the effects of the uncertainty and variability in a systematic manner. The proposed framework is demonstrated through a case study on the DSLbased high-speed internet service.
Abstract
Quality function deployment (QFD) is a useful tool for ensuring quality throughout each stage of the product development and production process. Since the focus of QFD is placed on the early stage, the uncertainty in the input information of QFD is inevitable. If the uncertainty is neglected, the QFD analysis results are likely to be misleading. This paper classifies the sources of uncertainty in QFD, and proposes a new approach to model and analyze the effects of uncertainty in QFD.
Abstract
The project objectives, called critical-to-quality (CTQs) in six sigma, should be defined to faithfully reflect the customer requirements. The identification of such a set of CTQs, which is currently done using brainstorming in practice, is a challenging task. Notwithstanding the rapid growth of the six sigma literature, development of a systematic procedure for identifying CTQs has scarcely been addressed. This paper proposes a systematic method for generating CTQ candidates based on the given voice of the customer in the DFSS/C (Design for Six Sigma / Commercial) context. By providing a step-by-step procedure, the proposed method ensures that all the important CTQ candidates are identified and subjective judgments are minimally required. Hence, the shortcomings associated with the existing practice based on brainstorming can be effectively overcome. The unique characteristics of the proposed method are also demonstrated via a case study.
Abstract
A metric is a measure of one factor of a company’s performance. The metrics are used to monitor the overall performance of the company for achieving business objectives. Insufficient metrics cannot reflect company’s conditions. Therefore, it is important to be equipped with ‘good’ metrics. This study introduces the concept of metric quality and proposes its dimensions. The study also presents application scenarios that show the role and usefulness of the metric quality.
Abstract
A common problem encountered in product or process design is the selection of optimal parameter levels which involve simultaneous consideration of multiresponse variables. A multiresponse problem is solved through three major stages: data collection, model building, and optimization. To date, various methods have been proposed for the optimization stage, including the desirability function approach and loss function approach. In this paper, we first propose a framework classifying the existing studies and then propose some promising directions for future research.
Abstract
The high-speed internet service, based on the ADSL (asymmetric digital subscriber lines) or VDSL (very high-speed digital subscriber lines) technology, has achieved a remarkable increase in penetration in recent years. Until recently (say, until 2002), the companies in this market believed their competitiveness comes from a fast acquisition of new customers, a typical characteristic of new telecommunication services. However, as this market gets saturated, customer retention has become more critical than new customer acquisition. In the high-speed internet service industry, as in any other service industry, the high level of service performance is a differentiator in competition, and in fact, an effective way to improve customer satisfaction and loyalty. The service performance in high-speed internet service consists of two dimensions – network performance and customer-service performance. According to a recent study, network performance is considered about four times more important than customer-service performance. The objective of this paper is to identify the causal relationship among network performance, customer satisfaction, and customer loyalty in the high-speed internet service context. The major finding from the relationship model is that the speed-related network performance measures have highly significant and large effects on customer satisfaction. In particular, the upload speed has the largest effect among the network performance measures.
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Abstract
With the common objective to improve process productivity and product quality, statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) have been widely used in the parts industry and the process industry, respectively. The major focus of SPC is on process monitoring, while that of EPC is on process adjustment. The emergence of the hybrid industry necessitates a synergistic combination of the two methods for an effective process control. This paper investigates the existing studies on SPC, EPC, and the integration of the two methods. This paper also presents future research issues in this field.
Abstract
There are many researches investigating a causal relationship among service performance level, customer satisfaction, and customer loyalty. It is believed that a high service performance level increases customer satisfaction, which again has a significant effect on customer loyalty and profitability. The premise in this work is that the effect of customer satisfaction on customer loyalty may be time-lagged. This paper aims to model a causal relationship among service performance level, customer satisfaction, and customer loyalty with such a time-lag consideration. This study is conducted on the very high-speed digital subscriber lines service, which is a highly advanced high-speed internet service, and the results also be discussed.
Abstract
This paper proposes a new framework for variability analysis in QFD. The proposed framework considers the uncertainty of the information contained in the house of quality chart and analyzes the variability resulting in the outcome. A new scenario for prioritizing engineering characteristics is presented and illustrated using a case example.
Abstract
Mean squared error (MSE) is an effective criterion to combine the mean and the standard deviation re-sponses in dual response surface optimization. The bias and variance components of MSE need to be weighted properly in the given problem situation. This paper proposes a systematic method to deter-mine the relative weights of bias and variance in ac-cordance with a decision maker’s prior and posterior preference structure.
Abstract
Although it is not easy to generate engineering characteristics (EC’s), there have been few studies so far. In this paper, a systematic method for generating EC candidates is proposed. This method use the concept of ‘attribute listing’. In the proposed method, customer attributes are divided into their objects and issues. And attributes from their objects and issues are generated by help of guidelines proposed, respectively. Then, measurable metrics are attained from those attributes. Finally, the metrics result in EC candidates by consistency and redundancy check. This paper gives an illustrative example for easy comprehension of the proposed method.
Abstract
A new desirability function for considering dispersion effects of response variables in multiresponse problems is proposed. The new desirability function is based on a probability distribution. The proposed approach aims to identify the setting of independent variables to maximize the geometric mean of the expected desirability that are calculated through the distribution of each response variable with its mean and variance estimated. The proposed approach overcomes the common limitation that the specification limit for the dispersion effect of each response variable should be determined, if not available. This approach can be a more practical tool to solve MRS problems in real field.
Abstract
The quality function deployment (QFD) is a methodology to help cross-functional teams discuss issues in product/process design. The house of quality (HOQ), which is used as a tool for communication and decision making, is filled with information from various sources such as surveys from the customer, investigations of the market, and opinions of experts. Such information may have variability, which comes from two kinds of uncertainty. One is fuzziness due to imprecise opinions, and the other is randomness due to different opinions from participants. This study suggests a framework of variability analysis in QFD. The proposed framework defines causes of variability and their effects in QFD analysis, and presents further study issues in this field.
Abstract
Mean squared error (MSE) is an effective criterion to combine the mean and the standard deviation responses in the dual response surface approach. MSE is the sum of bias and variance, which need to be weighted under certain circumstances. This paper proposes a novel method to assess the relative weights of bias and variance in MSE. The proposed method utilizes the concept of an efficient frontier in the bias-variance space for the weight assessment. The proposed method will be illustrated through an example problem, and its characteristics will also be discussed.
Abstract
There are many researches investigating the relationship between customer satisfaction, perceived service quality, and customer loyalty. It is believed that customer satisfaction has a significant effect on perceived service quality, which again has a significant effect on customer loyalty. The premise in this work is that each relationship may have a time-lag effect. This paper proposes a modeling and analysis framework to identify time-lag effects between customer satisfaction, perceived service quality, and customer loyalty. A case study results for telecommunication services will also be discussed.
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STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형 간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다. STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결정자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.
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반응표면 문제에서 최적화는 수집된 데이터를 바탕으로 추정된 모델에 대하여 반응치를 최적화하는 입력변수의 최적해를 찾는 방법이다. 감성공학 분야에서 최적화는 제품의 설계특성에 의해 감성만족도 수준이 결정된다는 가정에 따라 개발된 감성만족도 모델에 기초한다. 감성만족도 모델은 사용자의 복잡한 감성체계를 정량화하기 위해 일정 범위 내에서 평가된 감성만족도 수준으로부터 추정된다. 그러나, 최적화를 통해 도출된 최대 감성만족도 수준은 감성만족도 모델 개발 단계에서 설정된 감성만족도 수준 범위의 최대값보다 큰 값을 갖을 가능성이 높다. 이는 최적화 문제를 해결하기 위해 설정된 가능해 영역(feasible region)의 부적절함에 기인한다. 즉, 신뢰할 수 있는 최적화 결과를 도출하기 위해서는 감성만족도 모델 개발에 사용된 제품 설계 특성치의 분포에 대한 고려가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 가능해 영역을 감성만족도 모델의 설계 특성치가 형성하는 Convex Hull로 재구성하여 신뢰할 수 있는 최적의 설계사양을 도출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법론의 활용성을 검증하기 위하여 휴대폰의 설계특성 최적화에 적용하였다.
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