• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.917-920
• /
• 2004

신뢰할 만한 이동 에이전트 시스템을 구축하기 위해서는 이동 에이전트의 결함 내성 기능이 중요하다. 지금까지 여러 결함 내성 기법이 제안되었는데, 그 중의 하나가 검사점 기법이다. 에이전트의 중간 상태를 저장하는 검사점 기법은 에이전트 복제 기법에 비해 훨씬 적은 비용을 보장하는 반면, 검사점이 저장된 사이트의 결함 발생 시 에이전트 실행이 일시 또는 영구히 중지되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 k-결함 허용 검사점 기법을 제안한다. 이 기법에서는 에이전트 이동 경로에 저장된 검사점을 관리하는 관찰자들을 두어, 에이전트 실행 사이트의 결함 발생 시 관찰자간의 여론 수렴 과정을 통해 결함에 영향을 받지 않은 최근 검사점으로부터 에이전트의 실행을 재개시킨다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.474-478
• /
• 2024

In this paper, we proposes a deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers. The proposed deep learning network is specifically designed for pharmaceutical containers by using data produced in real manufacturing environments, leading to more accurate quality inspection. Additionally, the use of an inline-capable deep learning network allows for an increase in inspection speed. The development of the deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system consists of three steps. First, a dataset of approximately 10,000 images is constructed from the production site using one line camera for foreign substance inspection and three area cameras for dimensional inspection. Second, the pharmaceutical container data is preprocessed by designating regions of interest (ROI) in areas where defects are likely to occur, tailored for foreign substance and dimensional inspections. Third, the preprocessed data is used to train the deep learning network. The network improves inference speed by reducing the number of channels and eliminating the use of linear layers, while accuracy is enhanced by applying PReLU and residual learning. This results in the creation of four deep learning modules tailored to the dataset built from the four cameras. The performance of the proposed deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers was evaluated through experiments conducted by a certified testing agency. The results show that the deep learning modules achieved a classification accuracy of 99.4%, exceeding the world-class level of 95%, and an average classification speed of 0.947 seconds, which is superior to the world-class level of 1 second. Therefore, the effectiveness of the proposed deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers has been demonstrated.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.161-168
• /
• 2021

Cracks affect the robustness of infrastructures such as buildings, bridge, pavement, and pipelines. This paper presents an automated crack detection system which detect cracks in diverse surfaces. We first constructed the combined crack dataset, consists of multiple crack datasets in diverse domains presented in prior studies. Then, state-of-the-art deep learning models in computer vision tasks including VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, and EfficientNet, were used to validate the performance of crack detection. We divided the combined dataset into train (80%) and test set (20%) to evaluate the employed models. DenseNet121 showed the highest accuracy at 96.20% with relatively low number of parameters compared to other models. Based on the validation procedures of the advanced deep learning models in crack detection task, we shed light on the cost-effective automated crack detection system which can be applied to different surfaces and structures with low computing resources.

• ICROS
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.31-39
• /
• 2009

본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1547-1548
• /
• 2015

본 연구에서는 홀센서를 이용하여 크레인 와이어로프의 결함 탐지를 위하여 제작된 결함탐지 시스템의 성능 개선을 위한 방안에 대하여 연구하였다. 기존의 센서 보드 대신 플렉시블 보드를 제작하고 홀센서를 6개에서 10개로 늘려 장착하여 센서헤더부를 보완 제작하였다. 또한, 검사자가 한 눈에 알아보기 쉽도록 하기 위하여 결함 신호 측정 구간을 6개 구간에서 2개 구간으로 바꾸었으며, 정밀한 실험과 정확한 검증을 위하여 테스트베드를 제작하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.1509-1514
• /
• 2011

The core of IT products, electronic components, especially the MLCC, chip inductors, chip Varistors and so on. In order to test the electrical characteristics of the chip using the Reno-pin contact test method has been used. In current chips, mass production of semiconductor manufacturing processes, high-speed production test for the chip speed up, precision is required. But Vibration displacement is a very short, so in order to overcome these shortcomings, the displacement amplification to design the structure has been actively studied. In this paper, a building structure with a flexible hinge was designed amplification instrument, semiconductor chip industry in the performance test and inspection equipment to measure the electrical characteristics of high speed linear actuators Reno-Pin using system was developed.

• The Science & Technology
• /
• v.17 no.7 s.182
• /
• pp.46-48
• /
• 1984

집중치료유니트 / 고성능결정제어합금 / 각종 엔진의 검사시스템 개발 / 헤저조사를 위한 입체사진카메라

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.327-338
• /
• 1996

In this paper, we present a new checkpointing algorithm to preserve the consistency of resources in distributed transaction processing systems, and the error recovery algorithms to recover form the failure. In comparison with the existed algorithms, the checkpointing algorithm proposed in this paper can minimize the interference of the distributed transaction and the stroage cost during checkpointing, and does not need the extra message to make th checkpoint. Also we show that the error recovery algorithms prevent the distributed transaction with a partial fault from spreading the fault, which calls domnio-effect and prevent them from restarting cyclically. And we describe the correctness and the performane of the proposed algorithms.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.286-291
• /
• 2013

In this paper, in-line type flip chip bump 3D inspection equipment, using white light interferometer with large F.O.V., which is aimed to be used in flip chip bump test process is developed. Results of flip chip bump height measurement in many substrates and repeatability test results for the bumps in fixed location of each substrate are shown. Test results from test bench and those from developed flip chip bump 3D inspection equipment are compared and as a result repeatability is improved by reducing the impact of system vibration. A valuation basis for the testing quality of flip chip bump 3D inspection equipment is proposed.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.106-111
• /
• 1998

본 연구의 목적은 트랜잭션 순서화 기법중 데이터 우선순위 알고리즘(DPLP: Data-Priority Based Locking Potocol)의 높은 재시작 비율을 낮추고, 시스템의 처리 효율을 향상 시키는 것이다. 이를 위해서 트랜잭션을 일정한 크기의 그룹으로 그룹핑하고, 같은 그룹에 있는 트랜잭션은 선점권을 인정함으로써 자원을 점유하고 있는 트랜잭션에게 우선순위를 상속하여 트랜잭션의 재시작 비율을 낮춘다. 낮은 트랜잭션이 데이터를 장시간 잠금(lock)하는 것을 방지하기 위해서 그룹 우선순위를 적용한다. 상속에 의한 데드락 방지를 위해서 충돌전에 다른 데이터의 잠금여부를 검사한다. 성능을 평가하기 위해서 분산 데이터 베이스 시스템으로 시뮬레이션 환경을 구축하여 기존의 기법들과 성능을 비교하였다. 성능 비교 결과는 본 논문에서 제안하는 데이터 우선순위 상속 알고리즘이 기존의 상속 알고리즘과 데이터 우선순위 알고리즘 보다 성능이 우수함을 확인하였다.