본 연구는 영상처리 기술을 활용하여 현재 섬유원단의 품질 검사를 자동화하기 위하여 CCD카메라에 의해 캡쳐된 영상을 받아 섬유 원단의 불량 여부를 판별하는 알고리즘을 개발하려는 것이다. 섬유 제조업에 이미지 처리기술을 활용, 섬유원단의 품질 검사에 적용하기 위한 알고리즘을 개발하면 섬유제조업 전반에 많은 생산성 향상을 꾀할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 섬유원단 무인 자동 검사를 위하여 섬유원단 검사과정에서 원단의 올빠짐, 이물질 첨가, 오염, 찢어짐 검사 등 품질에 중요한 영향을 미치는 부분에 대한 영상처리 알고리즘을 개발하였으며 또 섬유원단의 현저한 이색에 대한 검출 알고리즘을 개발하였고 이를 실용화하기 위한 기계제작을 통하여 알고리즘을 검증할 수 있었다. 이 연구를 통하여 섬유원단의 검사를 무인화하는 계기를 마련하였으며 보다 폭 넓은 생산품의 품질 검사부분에 영상처리 기술을 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
한국섬유산업은 위기에 직면하고 있으며, 해외진출이 증가하고 있다. 한국 섬유산업에 있어서 세 번째 교역군인 인도네시아는 한국의 직접투자액이 5위로 한국의 해외진출이 활발한 국가이다. 본 연구는 한국 섬유원단업체가 인도네시아로 진출하기 위한 발전 전략을 제시하고자 한다. 먼저, 문헌연구와 전문가 회의를 통해 인도내시아 사정을 고려한 섬유업체의 SWOT 대표요인들을 도출하였다. 이들간 우선순위를 도출하기 위해 AHP 분석을 시행하여, SWOT 요인들의 최종가중치와 우선순위를 도출하였다.
지속적인 경제성장으로 초고층 복합 첨단정보빌딩이 급속히 증가하고, 국민생활 수준의 질적향상으로 쾌적한 환경 요구에 부응하여 고급에너지인 전력 소비량이 매년 10%이상 높게 증가하고 있어 효율적인 전력관리가 절실히 요구되고 있다. 전력소비량이 많은 산업(제조업)분야와 건축물분야 다소비시설물의 전력원단위를 분석하고 효율적인 전력관리 방안을 제시하여 전력사용합리화를 이룩하고자 한다.
코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.
본 연구에서는 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있도록 하였다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있으며, 모델 사진과 원단 이미지의 자연스러운 Draping을 구현하기 위해 영역(Path)추출 알고리즘, 워프(Warp)알고리즘, 명암 추출과 적용 알고리즘을 이용한 2.5D Mapping 시스템을 개발 하였다.
지구 온난화는 인류의 재앙이며, 그 주된 원인은 이산화탄소이다. 따라서 온실가스 저감을 위한 범국가적 정책이 수행되고 있으며, 정책의 수립/집행에 있어 정확한 온실가스 배출량 산정은 매우 주요하다. 도로이동오염원에 의한 온실가스 배출량 산정을 위해서는 도로구간별 CO2 배출 원단위가 필요하며, 이는 차량의 속도자료를 이용하여 산정된다. 그러나 전국 도로망에 대한 속도자료의 수집 및 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 차량 내비게이션 자료를 이용한 비집계방식의 도로구간 CO2 배출량 원단위 산정방법을 제시한다. 제시된 방법론은 기존 집계방식에 의한 CO2 배출 원단위보다 정확하며, 전국 도로망에 직접적으로 적용이 가능하다.
본 논문에서는 twisted-pair 채널특성을 이용하여 가우스 및 원단누화 잡음환경에서의 디지털가입 자라인의 BER 성능평가를 Semi-analytic 시뮬레이션 방법에 의해 수행하였다. 그 결과로서 감쇄가 없는 경우의 시뮬레이션 결과는 이론치보다 E$^{b}$ /N$^{0}$ 면에서 0.5dB 이내의 열화를 보석 시뮬레이션의 타당성을 보인다. 전송거리가 5000m로 길어지면 BER=l0$^{-7}$ 에서 E$^{b}$ /N$^{0}$ 는 약 4dB, 일정거리에서 나이퀴스트 주파수가 512kb/s로 높아지면 약 2dB 정도 열화한다. 또한 원단누화 잡음에 의한 영향은 전송거리면에 있어서는 원단누화 잡음 감쇄정수 k=$10^{-10}$ 이상일 때, 나이귀스트 주파수면에서는 k=$10^{-14}$ 이상일 때 크게 나타난다. 본 해석의 결과는 향후 국내외 디지털가입자라인의 표준화 제정에 기본적인 데이터로 활용될 수 있을 것이다.
한국섬유산업은 위기에 직면하고 있으며, 해외진출이 증가하고 있다. 한국 섬유산업이 세 번째로 많이 진출하고 있는 인도네시아는 세계4위 인구라는 거대내수시장과 낮은 임금으로 생산직인력채용이 용이하여 외국인 직접투자가 섬유분야에서 가장 활발히 진행되고 있으며 이중 한국의 직접투자액이 5위이다. 이제는 인도네시아로의 진출과 기존 산업의 지속적인 성장과 발전을 위한 새로운 전략을 수립하여 어려움을 극복해야 할 때이다. 하지만, 인도네시아 진출 한국 섬유(원단생산)업체의 견해를 반영한 개발 전략은 거의 없다. 본 연구에서는 인도네시아 섬유산업의 특징과 구조를 파악하고, 선행연구를 통한 SWOT 분석을 종합 도출하여 현지 업체의 견해를 반영한 발전전략을 제시하고자 한다.
봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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