• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.280-285
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• 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 comfirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of four algorithms.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.604-608
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• 2008

TFT-LCD영상은 불균일한 휘도 변화를 어느 정도 허용하고 있으며, 영상 전반에 걸쳐 나타나는 큰 휘도 변화는 국부적으로 주변 영역과 차이가 나는 결함 영역을 찾는데 방해가 된다. SQI(Self Quotient Image)는 얼굴 인식 분야에서 저주파에 해당하는 조명성분을 제거 하는데 사용되어 왔으며, 일종의 High Pass Filter(고주파 통과 필터) 형태이다. 본 논문에서는 SQI가 신호의 저주파 성분을 평활화 하는 효과를 가지면서 국부적인 변화를 유지하는 특성을 가지는데 착안하여, TFT-LCD영상에 존재하는 결함을 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 TFT-LCD영상 전처리 방법들과 비교하였을 때, 평활화 효과 및 결함 영역 강조 효과가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.730-734
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• 2007

본 논문은 철도신호 내장형제어기의 정지결함검출을 위해 적용되는 워치독타이머 설계와 관련하여 FMEA와 FTA를 통해 타이머 결함발생을 시스템이 인식하지 못하는 은폐고장(Hidden Failure)의 심각성을 제시한다. 은폐고장은 결함허용을 목적으로 추가된 소자의 결함발생으로 인한 시스템의 신뢰성 및 안전성의 저하이다. 이러한 은폐고장으로 인해 안전무결성레벨이 저하된 상태로 시스템이 운용되는 젓을 방지하기 위해 본 논문에서는 바이탈워치독타이머를 설계하고, 결함발생에 대한 회로의 안전성을 평가하여 기존 설계로 인한 안전성저하 문제가 보완되었음을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1894-1896
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• 2004

전력을 공급하는 변전소 등의 주요 위치에 시설되는 GIS는 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 가지 진단방법을 이용하여 이상여부를 판별한다. 이러한 진단 방법 중 현재 국내외적으로 각광을 받고 있는 방법이 UHF센서를 이용한 부분방전 검출방법이다. 따라서, 본 논문에서는 부분방전을 발생시키기 위한 인공결함을 제작하여 GIS 내부에 삽입하고 부분 방전을 발생시켰으며, 이때 발생된 부분방전 신호를 UHF센서를 이용하여 검출하였다. 검출된 부분방전 신호는 phi-f-q 방법으로 분석 하였으며, 그 결과 발생된 파라메터를 인공신경망에 적용하여 각각의 결함에 따른 인식률에 대하여 알아보았다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권11호
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• pp.103-111
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• 2002

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.304-309
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• 2003

In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.39-44
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• 2006

In this study, we nodestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of welding flasw. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from welding flaws in time domain. Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1812-1814
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• 2003

$SF_6$ 가스로 절연된 GIS(Gas Insulation Switchgears)는 매우 신뢰성이 높은 것으로 평가되어왔다. 그러나 GIS 내부에서 발생하는 결함에 대하여 완전하게 배제시키지 못하고 있으며, 이러한 부분방전 활동에 의한 대부분의 결함들이 GIS의 사고를 이끈다고 알려져 있다[1]. 따라서, GIS 내부에서 발생하는 부분방전 현상의 위치와 측정은 1940년대 초반부터 관심을 가져왔으며, 현재에는 부분방전 형태의 패턴이 사용된 부분방전 검출회로 및 신호의 전파와는 무관하다는 것을 알아낸 시점에 이르렀다. 이에 따라, 본 논문에서는 $SF_6$ 가스가 봉입된 GIS 내부에서 발생하는 부분방전 형태의 패턴인식을 위한 방법으로 NN(Neural Network)의 알고리즘 중 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 이용하였다.

• 복합신소재구조학회지
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• 제6권3호
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• pp.17-23
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• 2015

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.247-252
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• 2013

본 논문에서는 결함 접지 구조를 갖는 다중 공진기를 이용하여 인식 코드를 생성한 주파수 스캔 방식의 마이크로파 태그 시스템을 제안하였다. 기존의 칩 기반 RFID가 시간 순차 비트에 의한 코드를 저장하였던 반면, 제안된 방식은 주파수에 따른 순차적 비트 인식을 공진기를 이용하여 구현함으로써 완벽한 수동 태그를 설계하였다. 또한, 공진기로 사용한 맴돌이형 결함 접지 구조는 전송선로의 후방 배치가 가능하여 리더 신호의 공진기 재방사에 의한 비트 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 우수한 대역 저지 특성을 가지고 있다. 제안된 마이크로파 태그는 UWB 안테나와 함께 3~7 GHz 대역에서 설계되었으며, 무반향실 환경에서 다양한 5비트 코드의 인식 실험 결과 우수한 특성을 확인하였다.