• 정보보호학회지
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• 제20권1호
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• pp.31-38
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• 2010

인터넷이 급속하게 확산되면서 그 동안 오프라인 환경에서만 가능하던 많은 일들을 사이버 상에서도 가능하게 해준 반면에 해킹이나 바이러스 등 새로운 보안위협도 증가하게 되었다. 최근 기업이나 조직에서는 산발적인 보안 관리에서 종합적이고 체계적인 정보보호관리체계가 요구되고 있으며 국내에서도 2001년 7월부터 정보보호관리체계(ISMS) 인증제도가 시행되어, 2009년 12월 현재 77개 업체(기관)가 인증을 받았으며, ISO27001 인증 건수도 100여건에 이르고 있다. 이와 같이 ISMS 인증제도가 국내에 도입된 이래 인증수요는 꾸준히 증가하여 기업경쟁력의 중요한 수단으로 인식되어 가고 있는 추세인 반면 ISMS 인증의 실수요자가 인식하는 인증의 효과성 등의 질적인 측면이 미흡하다는 문제는 끊임없이 제기되어 오고 있다. 본 고에서는 그동안 인증취득기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 심사과정에서 지적된 결함사례를 분석하고, 국내 중소, 대기업들이 정보보호관리체계를 수립하여 운영하는 과정에서 공통적으로 나타나는 결함사항을 도출함으로써, 향후 기업들이 정보보호관리체계를 수립하는 과정에서 중점적으로 고려해야 할 사항들이 무엇인지 고찰하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.15-22
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• 2007

결함을 초기 단계에 발견하여 제거함으로써 품질이 좋은 소프트웨어를 만들 수 있다 이를 위해 결함을 효과적으로 추적하고 관리하는 결함 추적 시스템(Defect Trucking System)의 도입이 필요하다. 기존의 결함 추적 시스템은 한꺼번에 많은 종류의 데이터를 모음으로써 이를 도입한 조직에서 수많은 데이터를 왜 모아야 하는지에 대해 인식이 부족하고 결함 관리프로세스 없이 도구만 적용함으로써 결함 추적 시스템 도입에 어려움을 겪고 있다. 또한 CMMI 성숙도 수준 2, 3에서는 결함 관리 활동을 수행하는 프로세스 영역이 없기 때문에 CMMI 성숙도 수준 2, 3에 해당하는 조직이 결함 추적 시스템을 도입하는데 문제가 되고 있다. 이에 본 논문에서는 CMMI 기반의 조직이 기존의 결함 추적 시스템을 도입하였을 때 생기는 문제점을 해결하고 CMMI 각 성숙도마다 어떤 결함 데이터를 모아야 하는지, 어떻게 결함 관리를 해야 하는지에 대한 가이드라인을 제공하고자 한다. 그리고 검토 및 테스팅을 통해 도출된 결함 데이터에 대하여 각 담당자 별로 업무를 할당, 추적할 수 있게 하며, 결함에 관한 각종 상태정보와 통계 정보 등을 제공하는 결함 분석 및 통제 시스템을 개발하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권5호
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• pp.510-517
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• 2001

본 연구는 와전류 형상인식 기법을 증기발생기 세관의 보다 실제적인 결함 평가 문제에 적용하기 위한 목적으로 시도되었다. 이를 위해 증기발생기 세관에 발생하는 실제적인 결함을 보다 사실적으로 모사하는 다섯 가지 형태의 외벽 결함을 선택하고, 이들 결함의 크기 인자와 시험주파수를 변화시켜 가면서, 유한요소 수치해석 프로그램을 이용하여 이론적인 결함신호를 생성하였다. 그리고, 이들 결함신호의 분석을 효율적으로 수행하기 위한 도구로서, '와전류 특징추출 프로그램', '와전류 특징분석 프로그램', 그리고 'PNN 결함분류 프로그램'을 자체적으로 개발하였다. 비대칭 단면을 갖는 결함의 신호는 교점이 원점으로부터 이격되는 현상이 관찰되었는데, 이러한 특성을 반영하는 특징을 추가하여 총 18개의 특징을 시험주파수 별로 정의하였다. 이 특징들을 이용하여 결함을 분류하는 확률신경회로망을 구성하고 결함 분류를 수행한 결과, 결함단면의 대칭성 여부를 결정하는 문제에서는 비교적 높은 정확도를 얻었으나, 결함선단의 첨도를 판단하는 문제에서는 낮은 정확도를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.474-477
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• 2010

본 논문에서는 패턴인식을 이용한 의류의 결함을 자동으로 탐색하는 시스템을 설계하였다. 이는 히스토그램을 기반으로 하여 영상의 특징을 추출하고 템플릿 매칭을 이용해서 패턴을 추적하도록 하였스며, 또한, SSIM(Structural Similarity) Index를 통해 추적된 패턴과 원 패턴의 유사도를 HVS(Human Vision System)을 기준으로 하여 결함을 판별할수 있도록 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.9-11
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• 2005

본 연구는 GIS 진단신뢰성 향상기술 개발을 목적으로, 16개의 인위적 결함을 이용하여 부분방전 신호를 발생시키고 검출하여 그 패턴인식 확률을 높이기 위하여 신경망에 Genetic Algorithm (GA) 을 적용하였다. 이를 위하여 다음과 같은 5가지 서로 다른 신경망 모델을 선택하였다: Back Propagation (BP), Jordan-Elman Network (JEN), Principal Component Analysis (PCA), Self-Organizing Feature Map (SOFM) 및 Support Vector Machine (SVM). 이와 같이 선택된 모델에 동일한 데이터를 학습 시키고 패턴인식 확률을 비교 및 분석하였다. 실험 결과에 의하면, BP의 인식률이 가장 높고 다음으로 JEN의 인식률이 높이 나타났으며, 후자의 경우 모든 결함에 대하여 정확한 패턴분류를 한 반면에 전자의 경우 1.8% 의 분류 오차가 발생하였다. 따라서 인식률이 높은 신경망이 더 정확한 패턴분류를 보장하지 못한다는 실험적 결과를 고려 할 때, 인식률이 높은 두 개의 모델을 선정하여 각각의 출력에 일정한 가중치를 주고 합산하여 새로운 출력을 얻는 방법을 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권12호
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• pp.2062-2069
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• 2001

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집C
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• pp.182-188
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• 2001

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권9호
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• pp.1806-1813
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• 2002

It is well known that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a classical optimization technique was adopted by previous researchers. That technique overcame the difficulty of finding the intersection point of the superposed contours that correspond to the eigenfrequency caused by the crack presence. However, it is hard to select a trial solution initially for optimization because the defined objective function is heavily multimodal. A method is presented in this paper, which uses continuous evolutionary algorithms(CEAs). CEAs are effective for solving inverse problems and implemented on PC clusters to shorten calculation time. With finite element model of the structure to calculate eigenfrequencies, it is possible to formulate the inverse problem in optimization format. CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising with high parallel efficiency over about 94%.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.94-101
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• 2007

하드 디스크(Hard Disk) 결함의 표준 패턴 클래스는 6가지로 분류되며, 이는 하드 디스크 생산 공정의 불량 처리 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식 기법을 제시한다. 결함 분포로부터 5가지의 특징들을 추출하고, 이를 이용하여 퍼셉트론의 입력을 구성하였으며, 미리 분류된 표준 패턴 클래스를 이용하여 퍼셉트론의 출력을 구성하였다. 구성된 입출력 데이터들은 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리듬을 통하여 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되었다. 테스트 결과 제시된 신경망은 하드 디스크의 패턴 분류에 만족할 만한 성능을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.3376-3382
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• 2014

전자내시경을 이용하여 양극처리된 알루미늄 실린더튜브 내면의 결함을 자동으로 검사하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 크게 자동 결함검사 소프트웨어, 전자내시경 및 이송장치 등으로 구성되어 있다. 실험을 통하여 자동 결함검사의 최적검출 조건을 도출하여 실린더튜브 내면의 결함 검사에 적용한 결과 주요 결함 요소인 스크래치, 산화물, 라인, 웰드라인의 인식률을 99%로서 만족하였다. 자동 결함검사 시스템을 생산현장에 적용하면 기존의 육안 검사 시 작업자가 가지는 육체적인 피로도 줄여 작업효율을 증가시키며, 결함검출 자료를 바탕으로 제품의 품질을 향상시킬 수 있다.