제조업 공장에 있는 연구소의 특징과 연구원의 역할

서론 제조업 공장 내 연구소는 제품의 품질 개선, 공정 최적화, 신제품 개발 등 다양한 목적으로 운영됩니다. 이러한 연구소는 공장의 생산 활동과 밀접하게 연계되어 있으며, 연구소의 성과는 곧 공장의 경쟁력 향상으로 직결됩니다. 제조업 연구소는 연구개발(R&D) 역량을 강화하여 제품의 혁신을 이끌어내고, 동시에 제조 공정을 효율화하는 데 중요한 역할을 합니다. 1. 제조업 연구소의 주요 특징 1.1 생산 연계성: 연구소는 공장과 직접 연결되어 있어 현장에서 발생하는 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 이러한 점은 이론 중심의 학문적 연구소와 달리, 실무적이고 즉각적인 성과를 요구받는다는 차별성을 갖습니다. 1.2 공정 최적화 연구: 제조업 연구소는 기존 제품의 생산 공정을 개선하는 연구를 수행합니다. 공정의..

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• · 2024. 9. 28.
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리서치를 위한 AEIOU 기법에 대하여

서론AEIOU 기법은 디자인 리서치 및 관찰 방법론에서 사용되는 접근법으로, 관찰을 통해 얻은 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 데 유용합니다. 이 기법은 활동(Activities), 환경(Environments), 상호작용(Interactions), 객체(Objects), 사용자(Users)라는 다섯 가지 요소를 중심으로 합니다. 각 요소를 세부적으로 살펴보고, 이를 활용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. AEIOU 기법의 다섯 가지 요소 1.1 Activities (활동) 1.1.1 정의: 사람들이 특정 환경에서 수행하는 행동과 작업. 1.1.2 예시: 쇼핑몰에서 쇼핑하는 사람들, 카페에서 커피를 마시며 일하는 사람들. 1.1.3 관찰 포인트: 활동의 빈도, 소요 시간, 활동 간의 관계, 활동이 이..

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• · 2024. 7. 22.
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머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 1편

서론 머신러닝(Machine Learning)은 전산을 이용한 빅데이터가 발전하면서 함께 부상하였습니다. 축적되는 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있는 모델을 이용하여 다양한 산업에 사용되고 있으며, 이로 인해 우리의 생활 양식에 큰 영향을 주고 있습니다. 오늘은 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해를 위해 1,2편에 걸쳐 글을 작성하겠습니다. 머신러닝(Machine Learning)의 절차 머신러닝은 다음과 같은 통상적인 절차로 진행됩니다.1. 분석 문제 정의 → 2. 데이터 수집 → 3. 탐색적 데이터 분석(EDA) → 4. 피처 엔지니어링 → 5. 예측 모델 개발 → 6. 서비스 적용 염두해야할 점은 해당 절차에서는 데이터 축적과 같은 데이터 엔지니어링은 별도로 수행되어야합니다..

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• · 2023. 11. 13.
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