• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.6
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• pp.36-42
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• 2021

With recent developments in the Fourth Industrial Revolution, the manufacturing industry has changed rapidly. Through key aspects of Fourth Industrial Revolution super-connections and super-intelligence, machine learning will be able to make fault predictions during the foam-making process. Polyol and isocyanate are components in polyurethane foam. There has been a lot of research that could affect the characteristics of the products, depending on the specific mixture ratio and temperature. Based on these characteristics, this study collects data from each factor during the foam-making process and applies them to machine learning in order to predict faults. The algorithms used in machine learning are the decision tree, kNN, and an ensemble algorithm, and these algorithms learn from 5,147 cases. Based on 1,000 pieces of data for validation, the learning results show up to 98.5% accuracy using the ensemble algorithm. Therefore, the results confirm the faults of currently produced parts by collecting real-time data from each factor during the foam-making process. Furthermore, control of each of the factors may improve the fault rate.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.149-155
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• 2021

In this study, we intend to develop a defective road surface object recognition model that automatically detects road surface defects that restrict the movement of the transportation handicapped using electric mobile devices with deep learning. For this purpose, road surface information was collected from the pedestrian and running routes where the electric mobility aid device is expected to move in five areas within the city of Busan. For data, images were collected by dividing the road surface and surroundings into objects constituting the surroundings. A series of recognition items such as the detection of breakage levels of sidewalk blocks were defined by classifying according to the degree of impeding the movement of the transportation handicapped in traffic from the collected data. A road surface object recognition deep learning model was implemented. In the final stage of the study, the performance verification process of a deep learning model that automatically detects defective road surface objects through model learning and validation after processing, refining, and annotation of image data separated and collected in units of objects through actual driving. proceeded.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.3
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• pp.345-349
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• 2023

In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure for defective pixel detection of next-generation smart LED display board using imaging device. In this research, a technique utilizing imaging devices and deep learning is introduced to automatically detect defects in outdoor LED billboards. Through this approach, the effective management of LED billboards and the resolution of various errors and issues are aimed. The research process consists of three stages. Firstly, the planarized image data of the billboard is processed through calibration to completely remove the background and undergo necessary preprocessing to generate a training dataset. Secondly, the generated dataset is employed to train an object recognition network. This network is composed of a Backbone and a Head. The Backbone employs CSP-Darknet to extract feature maps, while the Head utilizes extracted feature maps as the basis for object detection. Throughout this process, the network is adjusted to align the Confidence score and Intersection over Union (IoU) error, sustaining continuous learning. In the third stage, the created model is employed to automatically detect defective pixels on actual outdoor LED billboards. The proposed method, applied in this paper, yielded results from accredited measurement experiments that achieved 100% detection of defective pixels on real LED billboards. This confirms the improved efficiency in managing and maintaining LED billboards. Such research findings are anticipated to bring about a revolutionary advancement in the management of LED billboards.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11B
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• pp.1847-1857
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• 2000

통신의 연속적인 경로를 구성하기 위하여 광케이블의 상호접속점이 존재한다. 광섬유를 접속하는 과정에서, 두 광섬유 코어의 중심 축이 일치하지 않아 광 손실이 발생하게 되는데, 본 논문에서는 광섬유의 절단면의 형태에 따라 score, lip, roll off, chip, end angle, valley 모양으로 분류하고, 그 손실관계를 비교 분석하여, 광섬유의 절단면 불량으로 인한 재접속을 줄이기 위하여 불량여부를 쉽게 판정할 수 있는 융착접속 화면 개선 모델과 절단면의 형태별 접속허용 판정기준을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.04a
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• pp.188-189
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• 2013

본 논문에서는 산업현장과 교육시설에서의 가정용 소형 단상변압기의 규격품 사용 여부와 운영상의 안전성 실태를 분석하였다. 전기용품 안전 관리법에 따른 법정인증을 받지 않은 제품이 5개 조사되었으며, 단자 체결형 변압기의 경우 전원선 접속 불량(헐거움), 설치 및 고정 불량, 접지 미체결(누락), 전압조정 핸들 파손, 변압기 상부 가연물 방치가 주요 불합리 항목으로 조사되었다.

• ICROS
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• v.21 no.3
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• pp.20-24
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• 2015

산업이 발달함에 따라 품질이 좋으면서 가격이 저렴한 철판에 대한 수요가 늘어나고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해 제철소에서는 압연 시 발생하는 불량을 줄이기 위한 연구를 하고 있다. Flying Touch 기법은 열간 압연 시 발생하는 스크래치 불량을 줄이기 위한 방법이다. 본 논문에서는 Flying Touch 기법의 특징에 대하여 소개하고 Flying Touch 기법을 적용하여 실험할 수 있는 시뮬레이터의 설계와 제작에 대하여 간략하게 소개하였다. Flying Touch 기법은 아직 연구개발 단계의 방법이지만 제어 이론의 변화와 연구를 통해 더욱 개선될 수 있다.

• Journal of the KSME
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• v.33 no.1
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• pp.47-65
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• 1993

판재의 스탬핑 성형성평가를 위해 소재제조업체와 자동차업체에서 널리 사용되고 있는 2,3개의 대표적인 모사실험과 컴퓨터 모드의 실험에 대하여 소개하였고 각각의 특징들에 대하여 논하 였다. 스탬핑금형의 개발과 연속생산공정에 있어서 성형한계선은 원형그리드해석기법과 함께 핀재의 성형난이도 평가 및 불량원인 규명과 조치에 유용하게 사용가능하다. 또한 돔장출실험과 평면변형장출실험에서 각각 얻어지는 한계돔높이와 한계펀치높이는 입하코일에 대한 스탬핑성 공여부의 사전확인 및 연속생산 공정에 대한 통계적 품질관리수단으로 활용하면 스탬핑공정에 서의 불량률감소 및 생산성향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 건강소식
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• v.12 no.6 s.115
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• pp.12-21
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• 1988

소화가 잘 안된다, 머리가 아프다, 자꾸 마른다 등등 현대인들은 사소함(?) 신체적 고통을 흔히 호소한다. 그리고는 소화제, 두통약, 피로회복제등을 수시로 입안으로 털어넣곤 한다. 그러면서도 이러한 증상을 병으로 생각하는 사람은 없다. 그저 일시적인 현상으로만 치부해 버리고 고통과 약의 사이를 왕래한다. 물론, 몸에 좋다는 모든 것을 먹어도 나이들어 몸이 말을 듣지 않는 것은 어쩔 수 없다하더라도 사소하다고 생각하는 증상들이 경우에 따라서는 엄청난 병의 시작일 수도 있다는 것을 주위에서 수없이 경험하는 우리가 아닌가. 도대체, 소화불량ㆍ노화현상ㆍ비만ㆍ두통 이런 증상들은 어디까지가 병이고, 어디까지가 일시적인 것일까.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.05a
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• pp.241-244
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• 1998

최근에 이르러 자동차 화재는 일반화재 보다 높은 연평균 16.5%의 증가율을 나타내며, 전체 화재 건수의 17%로 주택 및 아파트 다음으로 화재 발생 건수가 많다. 자동차 화재는 엔진과열, 전기장치의 불량, 전자 제어화에 따른 각종 감지기의 연결상태 및 기능 불량, 교통사고로 인한 엔진의 파괴 및 연료 누출등이 원인이 되고 있으며, 주로 엔진룸에서 화재가 발생하여 차량 내부로 전파되는 특징이 있다. 따라서 화재 발생 초기에 화재를 감지하여 운전자에게 경보를 발하고, 화재를 진압할 수 있는 자동차 화재 감지시스템의 개발이 중요해 지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.293-295
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• 2015

AIS의 내부 GPS는 UTC 동기 설정에 사용되며, AIS가 내부 GPS에 직접적으로 동기를 맞추지 못하면 직접동기를 하고 있는 주변 기지국 또는 선박국에 간접동기를 맞추도록 되어 있다. 그러나 내부 GPS 수신 상태가 불량하거나 GPS 접속 설정이 잘못된 경우 미송신이 발생하거나 잘못된 동적정보를 제공하는 등 AIS 동작에 오류가 발생하고 있다. 여기에서는 내부 GPS가 불량할 경우 AIS 작동에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다.