• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.31-41
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• 2022

Steel is one of the most fundamental components to mechanical industry. However, the quality of products are greatly impacted by the surface defects in the steel. Thus, researchers pay attention to the need for surface defects detector and the deep learning methods are the current trend of object detector. There are still limitations and rooms for improvements, for example, related works focus on developing the models but don't take into account real-time application with practical implication on industrial settings. In this paper, a real-time application of steel surface defects detection based on YOLOv4 is proposed. Firstly, as the aim of this work to deploying model on real-time application, we studied related works on this field, particularly focusing on one-stage detector and YOLO algorithm, which is one of the most famous algorithm for real-time object detectors. Secondly, using pre-trained Yolov4-Darknet platform models and transfer learning, we trained and test on the hot rolled steel defects open-source dataset NEU-DET. In our study, we applied our application with 4 types of typical defects of a steel surface, namely patches, pitted surface, inclusion and scratches. Thirdly, we evaluated YOLOv4 trained model real-time performance to deploying our system with accuracy of 87.1 % mAP@0.5 and over 60 fps with GPU processing.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.19 no.6
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• pp.420-425
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• 1999

Time of flight diffraction(TOFD) method is used in nondestructive tests of piping and pressure vessels because of its advantages over a pulse echo technique: its speed, objectivity, repeatability and its insensitivity to specimen surface conditions and discontinuity orientation. But it is the one of weak points in TOFD method that it has the dead zone in sub-surface resolution induced by lateral waves. We solved the dead-zone problem near the sub-surface by using the deconvolution method and the developed ultrasonic testing system showed high performance.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.507-512
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• 1996

저준위 방사성 폐액의 전처리공정으로써 한외여과막의 적용성을 평가하기 위해서 폐액내에 있는 오일과 계면활성제의 상호작용을 규명하고 오일에멀젼 용액의 fouling정도를 조사하였다. 막의 fouling을 감소시키는 한 방법으로 계면활성제에 의해 막의 표면을 개질하므로서 막투과 flux는 크게 증가되는 효과를 얻었다. 친수성막과 소수성막에 대하여 몇가지 계면활성제로 처리한 후 성능을 비교한 결과 소수성인 폴리솔푼막에 대한 SDS의 표면개질이 가장 유리하였다. 표면처리 막의 적용성을 평가한 결과 미량의 계면활성제나 염이 포함된 오일에멀젼 용액에 대해서는 매우 우수한 투과 성능을 얻을 수 있으나 CMC 이상의 계면활성제가 포함된 오일용액에 대해서는 처리가 불가능하였다.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.2 no.2
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• pp.73-79
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• 1997

VOF 방법에 의한 자유표면 유동계산의 정확성을 개선하기 위해 이차정도 모델을 개발하였다. 개발된 이차원 모델의 정확성을 비교하기 위하여 여러 가지 크기의 원형 및 Solitary wave형상의 자유표면 유동을 통하여 기존에 개발된 두 가지의 일차정도 모델과 비교하였다. 비교결과 반경이 큰 원과 같이 곡률이 작은 형상의 경우에는 일차정도 모델도 비교적 정확한 결과를 보여주고 있으나 작은 반경의 원형이나 Solitary wave와 같이 곡률이 큰 형상의 경우 일차정도 모델은 많은 오차를 보여주는 반면에 이차정도 모델은 어느 경우에나 매우 정확한 결과를 보여준다.

• Journal of the Korean Ceramic Society
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• v.38 no.8
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• pp.755-760
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• 2001

본 연구에서는 카본전극의 표면개질에 따른 리튬이온 전지의 전지특성 변화에 대해서 연구하였다. 즉, mesocarbon microbeads(MCMB) 카본에 에폭시 수지(resin)를 코팅시킴으로서 카본전극 표면에 개질시켰으며, 이에 따른 전극의 전기화학적 특성을 고찰하였다. 에폭시 수지에 의한 카본의 표면코팅은 30%의 H$_2$SO$_4$용액에서 2시간 동안 refluxing한 MCMB를 에폭시 수지를 용해시킨 THF(tetrahydrofuran) 용액에 넣어 혼합함으로써 MCMB 표면에 에폭시 수지가 코팅되도록 하였다. 이렇게 에폭시 수지가 코팅된 MCMB를 약 1000-130$0^{\circ}C$로 열처리하여 고분해능 투과전자현미경으로 관찰한 결과, 코팅층은 비정질 카본 구조를 갖게됨을 알 수 있었다. 또한, 에폭시 수지에 의하여 코팅된 MCMB는 코팅되지 않은 MCMB보다 더 높은 BET 비표면적을 나타내었다. Li/MCMB 전지 cell을 만들어 충방전시험을 수행한 결과, 에폭시 수지에 의하여 코팅된 MCMB로 만든 전극이 더 우수한 충방전 용량과 싸이클 특성을 나타내었다. 에폭시 수지 코팅으로 전극 표면을 개질시킴으로서 전지특성이 개선된 원인에 관하여 에폭시 코팅의 결정구조와 전극계면에서의 부동태 피막(passivation film) 형성과 연계하여 논의하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.2
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• pp.75-82
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• 2000

This paper presents a method of detecting surface flaw of cold-rolled steel plate using image processing technique and a neural network classifier. The amount of steel plate surface image data is reduced by the wavelet transform. Features are extracted from the co-occurence matrix of the partial image corresponding to the low-frequency region, and a MLP neural network classifies into predetermined surface flaw categories. Simulations show the neural network classifier outperforms conventional vector quantization method.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1997.04a
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• pp.26-31
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• 1997

유리섬유/nylon 6 복합재료의 계면결합강도를 증가시키기 위하여 r-APS(r-Aminopropyltriethoxysilane)로 유리섬유의 표면을 처리 하였다. 이때 표면처리의 최적 조건을 찾기위해서 처리후 기기분석과 계면결합강도 측정 등을 하였다. 농도, pH, 처리시간, 온도를 변화시키면서 표면처리를 한 후 흡착량을 살펴본 결과 처리 농도에 의해서는 흡착량이 단조증가하였으며 처리시간에 따라서는 5분정도에서, 처리온도에 의해서는 30C 부근에서 최대 흡착량을 보였다. 또한 pH에 따른 흡착량은 silane의 고유 pH인 10.5부근에서 최대치를 나타냈다. FR-IR 분석에 의하면 NH2의 NH3 bending mode가 1607cm-1, 1575cm-1에서 나타났으며 SiOH의 SiO band는 960cm-1에서 나타났다. XPS를 통해서는 N ls와 Si 2p의 존재를 확인할 수 있었다. 표면처리된 유리섬유와 matrix인 nylon 6를 이용해 단섬유내장시편을 만들어 fragmentation test를 한 결과 계면결합강도는 약 5분의 처리시간과 1%(wt%)의 농도에서 최대값을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2014.11a
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• pp.32-33
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• 2014

수소자동차용 연료전지의 중요 핵심부품 중 하나인 금속분리판의 경우 표면 처리 및 코팅기법을 이용해 전기적 고전도 특성과 화학적 내부식 특성을 확보하는 것이 관건이다. 본 연구내용은 향후 상용화를 목적으로 지금까지 진행해 온 금속분리판을 위한 건식 진공 표면처리 및 코팅기술 개발 현황에 대한 것이다. 생산비용의 저가화와 대량생산 가능성을 고려하여 고속의 연속 전처리법 및 진공증착법을 기본 공정으로 선정하고, 고전도/내부식성 증착물질 선택에도 귀금속을 배제하는 등의 기본 전제와 연구 결과를 소개한다. 기 확보된 기술에 의한 접촉저항 및 내부식 특성은 미국 DOE의 2017년 목표치를 만족하는 결과를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07c
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• pp.1581-1582
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• 2006

본 논문은 그루빙(grooving), 타이닝(tining), 텍스쳐(texture) 등의 포장도로의 표면 상태를 차량에 장착된 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 주행 중에 정밀하게 측정하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 전체 시스템을 설계 및 시험제작 하였으며, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 이용한 실내 실험 및 시험도로에서의 실제 도로 표면 측정 실험을 실시하였다. 실내 포장도면 모사장비를 이용한 실험 결과 타이닝 폭 오차 2%, 깊이 오차 4%(60km/h)를 얻었으며, 실외에서 차량에 레이저센서를 장착 후 측정한 실험에서는 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5% (50km/h)가 측정되었다. 이러한 실험 결과를 토대로 시험도로 상의 실제 도로 표면 측정 실험에서는 25mm, 18mm, 26mm, 그리고 임의의 간격의 횡 방향 및 종 방향 타이닝을 측정하였고 이를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.93-94
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• 2007

DC 마그네트론 스퍼터링법에 의하여 전도성이 다른 타겟을 사용하여 non-alkali glass 기판위에 실온에서 ITO 박막을 증착하였다. 전도성 향상 타겟을 사용하여 증착한 ITO 박막의 경우, 최저 비저항은 2.9 ${\times}$ $10^{-4}{\Omega}cm$로 산소첨가량 0.5%에서 얻어졌다. 이것은 타겟 표면의 노듈에 의하여 발생하여 박막물성을 저하시키는 마이크로 아킹의 감소 및 플라즈마 임피던스의 감소에 의한 방전 안정성의 증가에 기인한다고 생각된다. 한편 AFM에 의한 박막표면의 관찰결과, 산소첨가량에 따라 박막표면의 거칠기는 증가하는 것으로 나타났다. 이결과는 산소의 증가에 따른 박막의 부분적인 결정화에 기인한다고 생각되어진다. 그러나 XRD 관찰 결과 산소첨가에 따른 박막의 미세구조의 변화는 확인 할 수 없었다.