연성 이종 재료 시료의 상온 절편 제작법

채희수,권희석,제아름,이석훈,김진규,Chae, Hee-Su,Kweon, Hee-Seok,Je, A-Reum,Lee, Seok-Hoon,Kim, Jin-Gyu 한국현미경학회 2012 Applied microscopy Vol.42 No.1

For TEM study of biological samples or polymers that are contained in organic structure, it is often required that the sample is prepared by using ultramicrotome and stained with proper agents to increase the contrast of organic structure. In this study, we investigated an efficient TEM sample preparation method for ductile heterogeneity material by using ultramicrotomy. Cryo-ultramicrotomy is a suitable method that is capable of rendering sample hardness for various ductile materials. However, it has several factors to consider, such as experimental cost, working time and finding the optimal staining conditions. To satisfy these considerations, we prepared TEM sample by using ultramicrotome without cryofunction, and secured the sample hardness by applying the staining process prior to ultrathin sectioning. The cross-linked polyethylene structure in the sample was stained with the 2% $RuO_4$ solution in a sealed test tube for 24 hours at $4^{\circ}C$. After the sample staining, ultrathin sections of sample were prepared using ultramicrotome. As a result, it was revealed that the difficulties associated with staining of ultrathin sections prepared by low-temperature conditions were improved. In addition, appropriate staining depth of sample could be selected for sectioning process. The quality of TEM sample obtained by using this method was better than that of cryo-ultramicroscopy. Finally, it is expected that our method could be effectively applied in TEM sample preparation for a variety of nano-bio convergence materials.

韓國行政文化의 特徵과 바람직한 變化方向에 관한 硏究

蔡熙秀 청주대학교 행정대학원 1994 수료논문집 Vol.1 No.1

화학물 제조업에서 이진 분류 머신러닝 알고리즘의 활용가능성 평가

김일중,채희수,김진영,김미경,박준용,김흥남 대한산업공학회 2023 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2023 No.5

최근 제조Al 기술은 제조기업 경쟁력 향상의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 고러나 국내 중소 제조기업은 제조Al 전문인력 부재, 제조Al 기술 정보 부족, 유의미한 제조데이터 미확보 등으로 인해 제조Al 도입이 어려운 실정이다. 제조업에서 Al는 주로 설비 정상/이상 탐지, 제품 양품/불량 판정과 같이 이진분류 문제 해결에 활용된다. 제조Al를 중소 제조기업에 확산하기 위해서 적용이 용이하고 최적화된 이진분류 모델 도출이 필요하다. 본 연구는 화학업종의 현장 공장에서 수집된 공정 데이터를 기반으로 이진분류 Al 알고리즘을 비교·분석하여 죄적의 Al 모델을 도출하고 중소 제조현장에 적용 가능성을 제시하고자 한다. 국내 중소 제조기업과 제조Al 기술 도입 현황과 문제점 ► 제조기업 경쟁력 향상의 증요한 요소인 제조Al 기술 ► 특히 제조업에서 주로 이진분류(설비 정상/이상 탐지, 제품 양품/불량 판정) 문제 해결에 활용 ► 국내 증소 제조기업은 제조Al 기술 도입 애로사항*으로 인한 어려움 존재 * 제조Al 전문인력 부재, 제조Al 기술 정보 부족, 유의미한 제조데이터 미확보 등 개선방향 ► 현장 공장에 죄적화되고 적용이 용이한 이진분류 제조Al 기술 도출 필요 화학물 제조업 현장공장에서 수집된 제조데이터 기반으로 최적의 이진분류 Al 알고리즘 구축 및 증소 제조현장에 적용 가능성 제시

화학물 제조업에서 이진 분류 머신러닝 알고리즘의 활용가능성 평가

김일중,채희수,김진영,김미경,박준용,김흥남 한국경영과학회 2023 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.5

제조데이터 거래 플랫폼 구축을 위한 핵심 거래체계 도출에 관한 연구

김일중,채희수,김진영,최호선,박성필,임성훈,신민수,김흥남 한국기술혁신학회 2022 기술혁신학회지 Vol.25 No.6

최근 제조업에 스마트장치, 센서 등의 사물인터넷 접목과 함께 제조데이터의 생성 및 축적량이 급증하고 있다. 제조선진국에서는 양질의 제조데이터를 기반으로 빅데이터 및 인공지능 기술을 적용해 생산성 및 품질 향상, R&D 시간단축 등 기업의 경제적 효과를 달성하고 있다. 이렇듯 제조데이터는 제조업의 디지털 전환을 통한 혁신 창출의 추진체역할을 수행하며 양질의 제조데이터 유통 및 거래에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 현재 국내 데이터 유통 및 거래 생태계에서는 금융, 마케팅, 통신 등의 데이터 거래가 주를 이루고 있다. 그러나 국내 전체 GDP에서 27.5%를 차지하고있는 제조업에 특화된 제조데이터 거래 시스템은 존재하지 않는다. 이에 국내 제조데이터 생태계 활성화를 위한 실효성 있는 제조데이터 거래 플랫폼이 필요한 실정이다. 원활한 제조데이터 거래 프로세스 및 관행을 반영한 성공적인 거래 플랫폼을 구축하기 위해서는 제조데이터 생태계 이해관계자들의 주요 거래체계 도출이 선결되어야 한다. 따라서본 연구에서는 델파이 방법론을 활용하여 국내 제조데이터 거래 생태계의 이해관계자를 규명하고 제조데이터 거래에활용할 수 있는 제조데이터 거래체계를 도출하고자 한다.

SNA를 활용한 제조데이터 플랫폼 구축효과 분석 - 제조데이터 플랫폼 구축 후, 산업 네트워크 변화를 중심으로

김일중,채희수,한결,김흥남 대한전자공학회 2020 전자공학회지 Vol.47 No.6

중소 제조기업의 경쟁력 강화를 위한 제조AI 핵심 정책과제 도출에 관한 연구

김일중,김우순,김준영,채희수,우지영,도경민,임성훈,신민수,이지은,김흥남 한국품질경영학회 2022 품질경영학회지 Vol.50 No.4

Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, ‘Best Practice’, ‘manufacturing data quality management regime, ‘manufacturing data collection infrastructure’, and ‘manufacturing AI manpower level of solution providers’ were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.

SNA 기반 제품 트래킹 제조데이터를 활용한 공급사슬 최적화 방안 연구 - 도금 표면처리 제조업을 중심으로 -

김일중,김흥남,신민수,한아람,채희수,김진영,박준용 글로벌경영학회 2023 글로벌경영학회지 Vol.20 No.5

본 연구에서는 국내 울산 지역 내 금속표면처리 분야에서 중요한 위치의 K사 공급사슬을 소셜 네트워크 분석을 통해 지역 공급망을 시각화하고 기업 간의 구조, 관계 및 상호의존성을 평가하여 공급망 내 복잡한 동태를 포괄적으로 이해하는 것을 목표로 한다. 결과에서 소셜 네트워크 분석의 연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성, 고유벡터 중심성 지표를 사용하여 공급망 내에서 핵심 허브의 지배적인 영향력(S3HY, S3SY)과 숨겨진 중추적 노드(S1SY)를 식별하였다. 이러한 분석은 전략적 의사결정과 최적의 공급망 전략 수립을 위한 이론적, 실증적 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. This study aims to comprehensively understand the complex dynamics within the supply chain by visualizing the local supply chain of Company K, an essential company in the metal surface treatment field in the region, through social network analysis and evaluating the structure, relationships, and interdependence between companies. Do this. Connectivity, betweenness, proximity, and eigenvector centrality indicators were used to identify the dominant influence of key hubs (S3HY, S3SY) and hidden pivotal nodes (S1SY) within the supply chain. This analysis is expected to be a theoretical and empirical basis for strategic decision-making and optimal supply chain strategy establishment.

고압동결고정을 이용한 애기장대 줄기의 cryo-SEM 분석법

최윤정,이경환,제아름,채희수,장지훈,이은지,권희석,Choi, Yun-Joung,Lee, Kyung-Hwan,Je, A-Reum,Chae, Hee-Su,Jang, Ji-Hoon,Lee, Eun-Ji,Kweon, Hee-Seok 한국현미경학회 2012 Applied microscopy Vol.42 No.2

The scanning electron microscopy is an ideal technique for examining plant surface at high resolution. Most hydrate samples, however, must be fix and dehydrate for observation in the scanning electron microscope. Because the microscopes operate under high vacuum, most specimens, especially biological samples, cannot withstand water removal by the vacuum system without morphological distortion. Cryo-techniques can observe in their original morphology and structure without various artifacts from conventional sample preparation. Rapid cooling is the method of choice for preparing plant samples for scanning electron microscopy in a defined physiological state. As one of cryo-technique, high-pressure freezing allows for fixation of native non-pretreated samples up to $200{\mu}M$ thick and 2 mm wide with minimal or no ice crystal damage for the freezing procedure. In this study, we could design to optimize structural preservation and imaging by comparing cryo-SEM and convention SEM preparation, and observe a fine, well preserved Arabidopsis stem's inner ultrastructure using HPF and cryo-SEM. These results would suggest a useful method of cryo-preparation and cryo-SEM for plant tissues, especially intratubule and vacuole rich structure.

AHP를 활용한 제조데이터, AI기반 중소 제조기업 혁신을 위한 핵심 정책의 전략적 우선순위 도출에 관한 연구

김일중,이지은,김우순,김준영,채희수,도경민,우지영,임성훈,신민수,김흥남 한국품질경영학회 2022 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2022 No.1

국내 제조업은 제조 선진국의 독주와 중국을 필두로 한 개도국 사이에서 ‘넛크랫커’에 직면해 있다. 이러한 시대적 흐름 속에 첨단제조, 고도화 기반 제조경쟁력의 핵심으로 제조데이터와 인공지능(AI) 기술이 부각되고 있다. 최근 세계적으로 제조데이터·AI를 활용한 제조역량 강화에 대한 관심이 증대되고 있으나, 국내 중소 제조기업은 경제적, 인력제약으로 인해 제조AI 도입에 한계를 체감하고 있다. 이에 제조데이터·AI도입을 통한 중소제조 경쟁력 향상과 국가경제발전을 도모하기 위해 정부의 정책지원 및 로드맵 구축이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 국내 중소 제조기업이 제조데이터, AI를 활용하여 생산성 및 품질향상을 극대화하기 위해 고려해야 할 정책목표의 우선순위를 전략적으로 도출하는 것이다. 본연구는 국내 제조데이터·AI기반의 제조혁신을 위해 핵심 이슈를 발굴하고, 각각의 이슈별 세부 고려사항들을 도출하고자 한다. 그리고 제조데이터·AI 전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 적용하여 정량적 우선순위와 그 함의를 도출하기 위한 지표 설정까지 진행할 예정이다. 본 논문은 향후 국내 스마트제조의 데이터, AI를 통한 질적 고도화를 위한 정책 수립 시 실효성 있는 가이드라인으로 작용될 것으로 기대한다.