본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
P2P 그리드 컴퓨팅 환경에서 자원제공자가 수행한 연산 결과의 정확성을 보장하는 것은 중요한 고려사항이다. 기존의 연산 결과 검사에 대한 연구들은 중앙 서버가 연산 결과를 관리하는 중앙집중형 환경에서 이루어졌다. 그러나 중앙집중형 환경에서 중앙 서버의 부하로 인한 확장성 문제로 최근에는 분산형 환경에서 많은 연구가 진행 중이나 연산 결과 검사에 대한 연구는 없는 실정이다. 게다가 분산형 환경은 연산 결과를 관리하는 중앙 서버의 부재로 연산 결과를 신뢰하기 어렵고, 또한 검사하기도 어렵다. 이에 본 논문에서는 분산형 P2P 그리드 컴퓨팅 환경에서 자원제공자의 평판도 기반연산 결과 검사 기법을 제안한다. 제안 기법은 자원제공자의 가용성과 평판도를 기반으로 작업 트리를 구성한 후, 트리의 단계별 특징에 따라 차별화 된 연산 결과 검사와 스케줄링을 수행하여, 기존 연산 결과 검사 기법을 분산형 환경에 그대로 적용할 때보다 연산 결과의 정확성은 보장하면서 연산 결과 검사로 인한 부하는 감소시킨다.
소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 결함을 찾고 시정하는 것을 통제하는데 가장 중요한 요소가 바로 오류/장애/실패(통칭하여 결함(defects)를 효과적으로 추적하는 것이며, 결함을 추적하기 위해서는 효과적인 결함 추적시스템(Defect Tracking System)의 도입이 필요하다. 기존의 결함 추적 시스템은 고객/사용자로부터의 문제보고, 테스팅 기간 중의 결함보고, 변경관리 기능 등을 통합적으로 제공하고 있지 못하다는 점과 테스팅을 포함한 개발과정의 정량적 통제를 위한 데이터를 효과적으로 축적 제공하지 못하고, 더욱이 결함의 근본적인 원인을 찾아 해결할 수 있도록 하기 위한 정보를 효과적으로 제공하지 못하고 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 결함 추적 시스템의 문제점을 해결하고자 설계/구축되어 현재 사내에서 활용되고 있는 결함관리 시스템인 Promise System을 소개하고자 한다. Promise 시스템은 고객의 불만 및 요구사항, 인스펙션 및 테스팅 시의 결함 및 요구사항에 대하여 각 담당자별로 업무를 할당, 추적할 수 있게 하고, 결함 및 요구사항에 관한 각종 상태정보와 통계 정보를 제공하여, 각 개발 및 테스팅 단계별로 결함 제거 목표의 수립, 정량적 통제, 결함 원인 분석을 통한 프로세스 개선 등을 지원하는 시스템이다.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
컴퓨터 시스템이 복잡해짐에 따라 결함이 발생할 경우 관리자가 직접 결함을 진단하고 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 결함 진단 기법을 사용한 시스템 관리 기능을 개발하였다. 개발된 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 사용하여 시스템 동작 중 발생한 결함의 증상을 분석, 진단함으로써 결함에 대한 해결방안을 자동적으로 관리자에게 제시할 수 있는 능력을 구비하고 있다. 클라이언트-서버 구조로 구현되 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 활용하기 때문에 추가적인 비용이 소요되지 않고도 기존 컴퓨터 시스템의 결함 관리 서비스에 활용될 수 있다.
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.
클러스터 시스템에서 결함이 발생하였을 때, 결함 회복 성능은 매우 중요한 설계 요소가 된다. 단일 입출력 공간(SIOS)을 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템에서, 각 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 저장하는 roll-back 결함회복 기법을 사용하는 경우, 결함 회복 성능은 SIOS가 제공하는 입출력 병렬성과 깊은 관계가 있다. 본 연구에서는 클러스터 시스템의 SIOS 구성에 참여하는 노드 수에 따른 결함 회복 성능을 HPL 벤치마크를 통하여 여러 환경에서 평가하고, 그 결과를 분석하였다. 성능 평가 수행 결과, 클러스터 시스템은 SIOS 구성에 참여하는 노드의 수가 증가할수록 우수한 결함 회복 성능을 보인다. 따라서 SIOS를 결함허용정보 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템을 설계할 경우, SIOS 구성에 참여하는 노드 수가 클러스터 시스템의 결함 회복 성능을 결정하는 데에 중요한 요소가됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.
원전의 열성층 현상으로 발생하는 열 피로균열 및 입계응력부식균열(IGSCC) 등은 결함에 대해서 검사자의 특별한 관심과 노력 없이는 초음파를 이용해 이러한 종류의 결함검출 및 크기 측정이 쉽지 않다. 이러한 결함의 검출 및 크기 측정을 위해서 먼저 초음파 모드 변환 기법을 사용하여 결함 검출 및 결함 크기를 분류한 후에 결함 끝단에서의 초음파 회절파(tip diffraction)를 이용한 여러 가지의 초음파 기법 둥으로 정확한 결함 크기를 측정하여 가동전 중점검시 발견된 결함의 추적 관리 및 결함평가신뢰도 향상에 기여하고자 한다. 따라서, 여기서는 열 피로균열 및 입계응력부식균열 등과 같은 결함의 정확한 검출 및 크기 측정을 위해 초음파 모드 변환 기법의 특성을 철저히 이해하고 이에 관련된 초음파 신호들을 정확히 구분할 수 있는 방법을 기술하였다.
본 연구에서는 일반 산업현장에서 동력원으로 가장 편리하게 사용하고 있는 장치인 모터의 결함을 사전에 모니터링하기위한 연구를 수행하였다. 기존의 EOCR(electronic over Current relays)을 통해 모터의 전기적 결함에 따른 모터보호 및 전기적 결함측정뿐만 아니라 모터의 절연저항, 구동시간, MC(magnet contactor) 접점횟수, 베어링온도측정, 모터회전수 측정 등 전기적 결함과 기계적 결함을 동시에 모니터링 할 수 있는 다기능 모터보호장치를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 다기능 모터보호장치의 데이터입력 및 제어장치, 디스플레이 및 인터페이스 장치를 구현하였고, 실제 MCC시스템과의 연동을 통해 동작특성평가를 수행하였다. 인위적인 전기적 결함 및 기계적 결함을 유발시키고 이를 검출하는 모의실험을 수행한 결과 전기적 결함과 기계적 결함 각각에 대해 100% 검출 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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