• 한국주조공학회지
• /
• 제41권6호
• /
• pp.521-527
• /
• 2021

본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 98 .9%의 정확도와 96.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.175-189
• /
• 2023

자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리(FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.2145-2152
• /
• 2013

제지 제조 산업은 대규모 설비가 요구되는 장치산업으로서 생산 설비의 자동화가 꼭 요구된다. 특히 제조공정의 효율성을 얻기 위해서는 제지 제조 공정 중에서 발생하는 지절의 결함을 효과적으로 검출하고 이를 분류하는 효율적인 요소 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 제지 제조 공정 방식의 문제점을 제시하고, 이를 효과적으로 개선하기 위하여 국부 이진 패턴 분석에 의한 지절 결함 검출 시스템을 제안하고 구현된 결과를 제시한다. 제안한 시스템은 제지 지절 결함에 대해 국부 이진 패턴 분석법을 이용하여 분류하고 이를 인식하는 방식으로 구성된다. 제안된 시스템은 에지형과 영역형 결함으로 지절 결함으로 분류하고, 현장 시스템에 설치되어 안정적인 결과를 보임이 검증되었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.378-391
• /
• 1999

• 비파괴검사학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.46-53
• /
• 2001

음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.34-45
• /
• 1996

음향 방출 신호의 수집 및 처리, 특징값 추출 및 선택, 분류기 설계 및 검증 과정 등을 수행할 수 있는 신호 형상 인식 프로그램을 개발하고, 이를 오스테나이트계 STS304 용접부의 인공 결함 분류 연구에 적용하였다. 특히 분류기로는 선형 함수 분류기, 경험적 Bayesian 분류기, 신경 회로망 분류기를 사용하였고, 센서는 광대역 센서와 공진형 센서를 사용하여 분류기간의 비교와 센서간의 차이점을 검토하였다. 그 결과 신경 회로망 분류기가 다른 분류기에 비해 높은 인식률을 주었고, 공진형 센서보다는 광대역 센서를 통해 받은 신호가 더 높은 인식률을 주었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.17-26
• /
• 1998

음향방출법을 이용하여 룸 에어컨에 사용되고 있는 로터리 압축기의 로울러와 베인의 마모결함과 정상인 압축기, 축과 베어링의 scoring 결함과 정상인 압축기를 분류하기 위한 연구를 실사용 상태에서 수행하였다. 이를 위해 AE 신호 형상 인식법과 신경회로망 분류기를 사용하여 모두 완벽하게 분류하였다. 내부압력과 오일과 냉매는 로울러와 베인의 마모에 영향을 미친다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.393-396
• /
• 1995

In this syudy, the researches classifying the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the smart pattern recognition technology. For this purpose the smart signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing,feature extraction , feature selection and classifier selection is treated by bulk. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear disciminant function classifier, the empirical Bayesian classifier. Also, the smart pattern recognition technology is applied to classification problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack,lack of penetration,lack of fusion,porosity,and slag inclusion, the planar and volumetric flaw classification problem). According to this results, if appropriately learned the neural network classifier is better than ststistical classifier in the classification problem of natural flaw. And it is possible to acquire the recognition rate of 80% above through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.577-586
• /
• 2022

철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.287-292
• /
• 2004

In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself, Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of few algorithms.