• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.04a
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• pp.675-679
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• 1996

제품의 소형화, 고성능화, 부품의 제작기술의 급속한 발전으로 SMD실장기술은 소형화, 고밀도화로 진 보를 이루어왔다. 그러나, 기존의 PCB 검사 방법으로는 정확하고, 균일한 검사가 어려워 이를 해결할 수 있는 검사 방법이 요구되어 왔다. Machine Vsion에 의한 검사는 균일하고 정확하며, 불량의 유형도 판별하여 전체 공정의 제어가 가능한 방법이다. 본 연구에서는 영상처리에 적합한 영상을 쉽게 얻을 수 있도록 고휘도 LED를 사용하고, 밝기 조절이 가능한 영상획득부를 설계하였으며, Morphology filter룰 사용하여 빠르고, 안정된 noise 제거 및 edge 검출 알고리즘을 구현하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.721-722
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• 2006

FPD 산업의 폭발적인 성장과 함께 어떻게 하면 불량률을 낮출수 있는가에 생산업체의 관심이 지대하다. FPD공정에서 품질을 결정하는 여러 요인 가운데 박막 두께의 제어가 차지하는 비중이 크다. 논문에서는 광학적 방법인 광 간섭 두께 측정기를 이용하여 얻은 시료의 광학적 특성을 레퍼런스 데이터와 비교하는 과정을 통해 시료의 두께를 측정함으로써 불량여부를 판별한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1063-1064
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• 2007

본 연구는 유도전동기 진단시스템을 개발하기 위하여 테스트 전동기 내부에 취부된 자속센서 신호를 사용한 알고리즘 적용 결과를 논한 것으로서 분류기별 고장 판별 정확도에 대하여 서술하였다. 특징추출은 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 방법을 이용 하였으며, 테스트 샘플들에 대해서는 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 k-NN(k-Nearest neighbors) 분류기법을 이용하여 판별하였다. 회전자 바 손상이나 편심(동적/정적)인 경우는 두 가지 분류기 모두 95[%]이상의 높은 분류 정확도를 보였지만, LDA인 경우 정상상태를 비롯한 베이링 불량이나, 샤프트 변형인 경우는 낮은 분류율을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.3
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• pp.303-309
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• 2018

Computer vision technology is a component inspection to obtain a video image from the camera to the machine to perform the capabilities of the human eye with a field of artificial intelligence, and then analyzed by the algorithm to determine to determine the good and bad of production parts It is widely applied. Shape inspection method was used as how to identify the location of the start point and the end point of the search range, measure the height to the line scan method, in such a manner as to determine the presence or absence of the bolt tabs average brightness of the inspection area in a circular scan type value And the degree of similarity was calculated. The total time it takes to test in the test performance tests of two types of bolts tab enables test 300 min, and demonstrated the accuracy and efficiency of the inspection on the production line represented a complete inspection accuracy.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.7
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• pp.895-904
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• 2011

In welding machine that executes existing spot welding, wrong operation of system has often occurs because of their mechanical motion that can be caused by a number of supply like the welding object. In exposed working environment for various situations such as worker or related equipment moving into any place that we are unable to exactly distinguish between good and not condition of nut. Also, in case of defective welding of nut, it needs various evaluation and analysis through image processing because the problem that worker should be inspected every single manually. Therefore in this paper, if the object was not stabilization state correctly, we have purpose to algorithm implementation that it is to reduce the analysis time and exact recognition as to improve system of image processing. As this like, as image analysis for assessment whether it is good or not condition of nut, in his paper, implemented algorithms were suggested and list by group and that it showed the effectiveness through more than one experiment. As the result, recognition rate of normality and error according to the estimation time have been shown as 40%~94.6% and 60%~5.4% from classification 1 of group 1 to classification 11 of group 5, and that estimation time of minimum, maximum, and average have been shown as 1.7sec.~0.08sec., 3.6sec.~1.2sec., and 2.5sec.~0.1sec.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.3
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• pp.437-447
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• 2003

In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF(Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED(Random Early Detection) algorithm. However, RED algorithm simple but does not protect traffic from high-bandwidth flows, which include not only flows that fail to use end-to-end congestion control such as UDP flow, but also short round-trip time TCP flows. In this paper, in order to solve this problem, we propose a simple fairness queue management scheme, called AFQM(Approximate Fair Queue Management) algorithm, that discriminate against the flows which submit more packets/sec than is allowed by their fair share. By doing this, the scheme aims to approximate the fair queueing policy Since it is a small overhead and easy to implement, AFQM algorithm controls unresponsive or misbehaving flows with a minimum overhead.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.3
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• pp.30-35
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• 2002

This study is for developing an algorithm to detect defects of manufactured textile fiber. We used CCD Video Input Equipments in order to capture fiber textile images. Though most of the fiber manufacturing procedures consist of automatic systems, present textile detecting systems are depending on manual inspection system. However this method is not very economical. Therefore we can expect high production rate in the fiber manufacturing area if we could develop and utilize an image processing algorithm to inspect defects of textile fiber. The study was aimed at and achieved development of an detecting algorithm using image processing methods and related mechanical system which enable to detect missing of threads, mixing of unnecessary materials, polluted areas, scars, and colour differences in the textile. Through this study we could devise a manless system for detection of fiber textile and Provide possibilities which apply the image Processing techniques to the other manufacturing inspection systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.8-11
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• 2020

4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.79-84
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• 2019

Video image based technology is being used in various fields with continuous development. The demand for vision system technology that analyzes and discriminates image objects acquired through cameras is rapidly increasing. Image processing is one of the core technologies of vision systems, and is used for defect inspection in the semiconductor manufacturing field, object recognition inspection such as the number of tire surfaces and symbols. In addition, research into license plate recognition is ongoing, and it is necessary to recognize objects quickly and accurately. In this paper, propose a recognition model through the rotational alignment of objects after checking the angle value of the tilt of the object in the input video image for the recognition of inclined objects such as numbers or symbols marked on the surface. The proposed model can perform object recognition of the rotationally sorted image after extracting the object region and calculating the angle of the object based on the contour algorithm. The proposed model extracts the object region based on the contour algorithm, calculates the angle of the object, and then performs object recognition on the rotationally aligned image. In future research, it is necessary to study template matching through machine learning.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1461_1462
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• 2009

송전선로에 설취된 애자들은 지속적인 전기적 기계적 스트레스에 노출되어 있기 때문에 여러 환경적 요인으로 인해 애자 표면의 열화가 가속된다. 이와 같은 애자의 표면 열화는 dryband를 형성하게 되고 지속적인 애자 표면상의 dryband와 누설 전류 증가의 상호작용은 애자의 섬락를 일으키는 원인이 된다. 이러한 연구의 결과 고전압용 애자로 유입되는 누설 전류는 애자 열화의 정도를 평가할 수 있는 매우 중요한 parameter임을 알 수 있다. 따라서 고전압용 애자의 누설전류를 분석하고 취득하여 애자의 열화 평가 및 이로 인해 발생할 수 있는 결함 애자의 검출에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 고전압용 애자 중 자기애자의 습도변화에 따른 누설전류 특성을 조사하기 위해 자체 제작한 실험 챔버, power transformer, 전류센서, 오실로스코프, PC등으로 구성된 실험 시스템을 구축하였고, 데이터 분석을 위한 S/W로서 LabView를 사용하였다. 그에 따른 실험결과로서 다양한 습도변화(30%~90%)의 경우 정상 애자련과 결함 애자를 포함한 애자련의 누설전류 데이터를 취득하여 본 연구에서 제시한 알고리즘을 통해 분석함으로써 정상 애자 내의 결함 애자 포함 여부를 판별하고 다양한 습도 변화시에 정상 애자련과 불량 애자련의 특징을 볼 수 있었다.