• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2001년도 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.75-78
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• 2001

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.252-259
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• 1999

본 논문은 클러스터 환경에서 자동적인 작업인계, 빠른 에러 복구, 관리의 편의성을 제공하는 클러스터 인식 응용 프로그램의 구현기법에 관하여 논한다. 이를 위하여 클러스터의 전체적인 시스템 구조 및 알고리즘을 제시한다. 본 논문의 타당성 검토를 위하여 소켓 응용 프로그램과 이 응용 프로그램에 대한 클러스터 리소스 DLL, 관리 DLL을 설계 구현하고, 마이크로소프트 클러스터 서버를 이용하여 응용 프로그램을 한 서버에서 나머지 서버로 재배치함으로써 서버내의 응용프로그램이 결함이 생긴 서비스에 영향을 받지 않고 계속적으로 동작한다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2815-2817
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• 1999

본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 조각으로 나누어진 강판의 표면정보를 계산하여 표면정보를 검사하는 새로운 검사 기법을 제안한다. 이는 냉연 표면의 입력영상으로부터 wavelets 변환기법을 이유하여 영상을 정량화하고, 이 영상으로 co-occurrence 행렬을 이용하여 데이터들 간의 주된 특징들을 추출하여, 표면 정보를 인식 후 흠을 분류하기 위한 분류기로서 신경망을 이용하여분류하는 과정을 거치게 된다. 제시하는 알고리즘은 기존의 벡터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 입증하였으며, 실시간 구현에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.110-120
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• 2009

최근 소프트웨어 품질평가 및 인종에 대한 인식의 제고와 더붙어 소프트웨어 개발 기업에서 품질투자를 통한 고품질 확보의 중요성에 대한 인식이 증대되고 있다. 그러나 실질적으로 어느 정도 수준에서 품질투자가 이루어져야 하는지, 품질투자를 통해 실질적으로 소프트웨어 품질 개선의 검증이 이루어지지 않음으로 해서 품질투자를 통한 품질개선을 원하는 기업들이 정확한 방향을 설정하지 못하고 있는 문제가 발생 하고 있다. 본 연구에서는 국제표준인 ISO/IEC 9126과 소프트웨어 시험에 관한 지침인 ISO/IEC 12119를 기반으로 메트릭을 구축하였으며 소프트웨어 시험사례를 통해 축적된 결함 데이터를 분석, 결과를 도출하고 미들웨어 소프트웨어의 품질 평가 사례를 조사/분석하여 품질수준과 결함 수준을 분석하고 개발 과정 에서 취약한 부분을 도출하여 대처 방안을 검토하였다. 본 연구를 통해 미들웨어 소프트웨어의 품질향상을 유도하고 양적/질적인 수요를 충족할 수 있다고 본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.463-465
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• 2021

현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제7권2호
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• pp.41-49
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• 2004

Condition monitoring is very important in turbo machinery because single failure could cause critical damages to its plant. So, automatic fault recognition has been one of the main research topics in condition monitoring area. We have used a relatively new fault recognition method, Hidden Markov Model(HMM), for mechanical system. It has been widely used in speech recognition, however, its application to fault recognition of mechanical signal has been very limited despite its good potential. In this paper, discrete HMM(DHMM) was used to recognize the faults of rotor system to study its fault recognition ability. We set up a rotor kit under unbalance and oil whirl conditions and sampled vibration signals of two failure conditions. DHMMS of each failure condition were trained using sampled signals. Next, we changed the setup and the rotating speed of the rotor kit. We sampled vibration signals and each DHMM was applied to these sampled data. It was found that DHMMs trained by data of one rotating speed have shown good fault recognition ability in spite of lack of training data, but DHMMs trained by data of four different rotating speeds have shown better robustness.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.71-79
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• 2017

조종사가 탑승하지 않고도 지정된 임무를 수행할 수 있도록 제작된 무인항공기(드론)가 다양한 장비(광학, 적외선, 레이더 센서 등)를 탑재하여 활용되고 있다. 지금까지는 국가안보 유지 수단으로서 감시 정찰 정밀공격무기의 유도 등의 임무를 수행하여 왔다. 최근에는 민간부문에서도 다양한 용도로 활용되고 있어서 정부(국토교통부 산업통상자원부)는 무인항공기의 국내경제발전의 파급효과를 인지하고, 세계 무인항공기시장에서 우선순위를 선점하기 위해 투자확대를 기해 왔다. 무인항공기시장이 산업발전과 고용촉진에 도움이 되어 국내경제에 긍정적인 효과가 많다고 하더라도 무인항공기의 안전운행을 담보할 다양한 법적 제도적인 장치의 마련이 필요하다. 따라서 무인항공기로 야기되는 다양한 유형의 사고를 검토하여 이에 대한 법적 책임에 대한 분석이 필요하다. 무인항공기의 사고는 운영자의 운영상의 과실로 인한 사고도 있고 무인항공기 자체의 결함으로 인한 사고도 발생할 수 있다. 또한 운행자의 고의과실로 인한 타인의 권리(프라이버시권 등)를 침해하는 경우나 무인항공기끼리의 충돌사고도 발생할 수 있다. 이러한 사고로 인한 책임은 민사책임으로서 대부분 지상 제3자에 대한 생명 신체 또는 재산상의 손해배상책임이다. 이러한 책임을 규율하는 국제협약으로 로마협약이 있지만 체약국이 없기 때문에 국제협약으로서의 역할을 못하고 있다. 따라서 현재로서는 각국의 국내법에 의하여 해결될 가능성이 많을 것으로 생각된다. 무인항공기 운영자의 과실로 인한 사고는 민법이나 상법이 적용될 수 있고, 무인항공기의 제작결함으로 인해 사고가 발생하였을 경우와 시스템의 오작동으로 인해 사고가 발생하였다면 제조물 책임을 물어야 할 경우도 있을 수 있다. 이러한 법적 쟁점에 대한 검토를 통하여 무인항공기 공급과 활용의 확대로 인한 다양한 사고발생과 책임범위를 명확히 하여 사고당사자들의 책임관계를 인식시키는 것이 필요하다.

• 대한조선학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.275-284
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• 1991

최근 압력용기, 고압배관, LNG Tank 및 선체등의 구조물 파괴에 대한 안전성을 보증하기 위하여, 구조부재의 표면결함에 대한 균열성장 거동을 파악하는 것이 중요한 과제중에 하나라고 인식되어지고 있다. 본 연구에서는 단일 및 복수표면 결함의 피로균열 성장을 바탕으로 표면에서 관통되기까지의 균열성장 수명의 추정등 실질적이고 일반적인 문제들을 해석할려고 시도하였다. 또한, 복수균열 문제에 적용하기 위하여 복수 언더컷의 합체진전현상을 검토하였으며 단일 언더컷과 복수 언더컷의 전파특성이 유사함을 밝혔다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.23-29
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• 2008

철도시스템은 전세계적으로 가장 안전한 교통수단으로 인식되고 있지만, 사고는 계속 발생되고 있다. 많은 하위부분으로 구성되어 있는 철도시스템의 특성상 사고위험을 완전히 방지하기는 어렵다. 철도사고는 다양한 원인이 복합적으로 작용하여 하나의 사건으로 표출되기 때문에 사고의 근원적 예방을 위해 사고사례의 사고모드를 분석하고, 사고모드에 영향을 미치는 인자들의 상관관계를 역 추적하는 시스템적인 접근은 매우 중요하다. 본 연구에서는 미국, 영국, 캐나다, 오스트레일리아의 국외사고사례분석을 수행하며 주요 위험인자를 도출하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제16권3호
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• pp.64-73
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• 1998

This paper is concerned with defects detection and evaluation of heat affected zone (HAZ) in austenitic stainless steel type 304 by ultrasonic wave and neural network. In experiment, the reflected ultrasonic defect signals from artificial defects (side hole, vertical hole, notch) of HAZ appears as beam distance of prove-defect, distance of probe-surface, depth of defect-surface on CRT. For defect classification simulation, neural network system was organized using total results of ultrasonic experiment. The organized neural network system was learned with the accuracy of 99%. Also it could be classified with the accuracy of 80% in side hole, and 100% in vertical hole, 90% in notch about ultrasonic pattern recognition. Simulation results of neural network agree fairly well with results of ultrasonic experiment. Thus were think that the constructed system (ultrasonic wave - neural network) in this work is useful for defects dection and classification such as holes and notches in HAZ of austenitic stainless steel 304.