Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.248-251
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2020
전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.
탄산가스 아아크 용접법은 다른 용접법에 비해 전자세 용접의 기능, 용접능률의 우수성, 생산적인 측면에서의 뛰어난 경제성으로 인해 중공업 분야에서 그 적용 추세가 증가일로에 있다. 당사( 현대중공업)에서는 1981년에 탄산가스 아아크 용접법이 현장 구조물 시공에 최초로 적용된 이래 꾸준히 증가하여 보편적으로 시용되는 용접법 중위 하나가 되었다. 탄산가스 아아크 용접법의 여러 가지 장점을 적극적으로 이용하기 위해서는 탄산가스 아아크 용접시 발생하는 결함의 원 인을 분석하여 결함을 최소화하는 대책이 강구되어야 한다. 탄산가스 아아크 용접시 발생하는 결함의 빈도를 조사하여, 빈도수가 많은 결함의 원인을 분석하고 그 방지대책을 세우는데 본고의 목적이 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.878-880
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2003
대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
등급판정결과에 따라 소도체에 찍히는 도장은 `등급판정인`과 `결함인` 두가지가 있다. 등급판정인은 소도체의 육량등급과 육질등급을 구분하여 판정한 결과를 A1$^+$부터 D등급까지 날인하고 있으며, 결함인은 도체에 결함이 발견 되었을 경우 그 종류에 따라 도체에 표시를 다르게 하며 ㅎ, ㅈ, ㅇ, ㅁ, ㄴ, ㅅ, ㄱ, ㅌ 등 6종류가 있다. 소도체의 경락가격은 1차적으로 육량등급과 육질등급에 의해 달라지지만 결함의 표시유무에 의해서도 크게 달라진다. 이에 결함의 종류에 따라 발생되는 손실과 출현율 등을 2000년 1월부터 10월까지 농협서울공판장에서 등급판정된 한우 51,444두를 대상으로 살펴보기로 하겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.545-547
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1999
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.2
no.1
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pp.71-77
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2003
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
양전자 소멸 분광법을 이용하여 X선으로 디지털 의료 영상을 회득하는 형광체를 X선 조사에 의한 형광체의 원자 크기 정도 결함의 특성을 조사하였다. 양전자와 전자의 쌍소멸에서 발생하는 511 KeV 감마선 스펙트럼의 수리적 해석 방법인 S-변수를 사용하여 결함의 정도를 측정하였다. 임상에서 X-선을 이용한 디지털 의료영상을 획득할 때 형광체로 사용하고 있는 시료를 사용기간별로 0, 2, 4, 6 구분하여 시료를 실험하였다. 각 시료들에서 측정된 S-변수는 0.4932부터 0.4956 정도의 변화를 보였다. 이에 상응하는 실험 방법으로 같은 시료에 X-선의 에너지와 조사시간 즉 6 MV 및 15 MV의 X-선을 사용하여 3, 6, 9, 그리고 12 Gy의 조사량을 변화시키면서 결함의 정도를 측정 비교하였다. 이 결과 형광체가 시용기간이 길어서 X선에 노출된 횟수가 많을수록 결함의 정도는 증가하는 경향을 보였고 X선의 에너지 강도가 강할수록 결함의 정도가 증가하는 경향을 보였다. 이것은 방사선에 노출된 빈도가 많을수록 영상을 획득하는데 보다 많은 선량이 요구되는 점과 영상의 화질이 저하는 현상을 결함특성 측정을 통하여 규명 하였다.
최근 풍력에너지 발전기술이 해상 풍력 및 대형 풍력으로 천이되어 감에 따라 더 향상된 신뢰성 기술을 요구하고 있고, 풍력 블레이드는 풍력발전시스템에서 고장 빈도가 비교적 낮지 않고, 고장 발생 시 심각도가 상대적으로 높아 신뢰성을 고려해야 하는 부품이다. 블레이드 제작 생산 과정과 사용 중에 발생하는 손상 및 결함은 신뢰성의 심각성에 큰 영향을 미치고 있어 본 기술에서는 블레이드에서 발생할 수 있는 결함 유형, 결함을 탐지하는 기술 그리고 신뢰성을 평가하는 시험/평가 기술에 대하여 소개하고자 한다.
Sewer condition assessment involves the determination of defective points and status of aged sewers by a CCTV inspection according to the standard manual. Therefore, it is important to establish a reliable and effective standard manual for identifying the sewer defect. In this study, analytic reviews of the CCTV inspection manuals of the UK, New Zealand, Canada and South Korea were performed in order to compare the defect codes and the protocols of condition assessment. Through this, we also established the standardized method for defect code and revised the calculation method of assigning the condition grade. Analyses of the types and frequencies of sewer defects that obtained by CCTV inspection of 7000 case results, showed that the joint defect and lateral defect were the most frequent defects that occurred in Korea. Some defect codes are found to be modified because those did not occur at all. This study includes a proposed new sewer defect codes based on sewer characteristics.
In order to improve software quality, it is necessary to efficiently and effectively remove software defects in source codes. In the development field, defects are removed according to removal ratio or severity of defects. There are several studies on the removal of defects based on software quality attributes, and several other studies have been done to improve the software quality using classification of the severity of defects, when working on projects. These studies have thus far been insufficient in terms of identifying if there exists relationships between defects or whether any type of defect is more important than others. Therefore, in this study, we collected various types of software defects, standards organization, companies, and researchers. We modeled the defects types using an ANP model, and developed the weighted severities of the defects types, with respect to the general application software, using the ANP model. When general application software is developed, we will be able to use the weight for each severity of defect type, and we expect to be able to remove defects efficiently and effectively.
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