• 한국안광학회지
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• 제21권1호
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• pp.61-68
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• 2016

목적: 이 연구는 입체 영상 장비를 시청시 입체 시력이 양호한 사람과 불량인 사람 간에 입체시 융합 가능 영역의 차이가 있는지 알아 보기 위함이다. 방법: 입체시가 가능한 39명(남 18명 여 21명, $23.6{\pm}3.15$세)을 대상으로 random dot stereo butterfly 측정법을 사용하여 입체 시력을 검사하였다. 입체맹인 피검자는 포함되지 않았다. 입체 시 융합 가능 영역은 안경방식 3D TV를 이용하여 수평 시차를 다르게 하여 측정하였다. 입체시력이 60 arc sec 미만을 입체 시력 양호의 기준으로 하여, 입체시력 양호군과 입체시력 불량 군으로 나누었다. 측정 결과를 통계적으로 비교 분석 하였다. 결과: 입체 시력 측정 결과에서, 피검자 중 26명을 입체시력 양호군, 13명을 입체시력 불량 군으로 나누었다. 주시점 보다 원거리 입체시 자극이 있는 경우, 입체 시력이 불량인 군의 수평 시차의 경계는 입체 시력이 양호한 군에 비해 통계적으로 유의한 수준에서 작은 것으로 측정되었다. 주시점 보다 근거리 입체시 자극이 있는 경우, 두 군 사이에 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 결론: 입체 영상 장비를 시청시 입체 시력이 불량인 군의 입체시 융합 가능 영역은 양호한 군과 비교하여 입체 영상 장비 뒤쪽 방향에서 좁았다. 그러므로 입체 영상 장비를 시청시할 때 입체 시력이 불량한 피검자는 양호한 피검자에 비교하여, 원거리에서 융합된 영상을 인지하기 힘들 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.304-311
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• 2021

연구목적은 불량고객 행동지각이 감정부조화 및 직무열의와 경영성과에 미치는 영향을 실증적 연구 하였다. 표본은 뷰티종사자327명이다. 연구방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 단순회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 불량고객 행동지각이 감정부조화 및 직무열의가 상실되는 것으로 확인되었다. 둘째, 불량고객 행동지각이 감정부조화에 통계학적 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 불량고객 행동지각이 경영성과에 통계학적 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 감정부조화가 직무열의에 통계학적 유의한 영향을 미쳤다. 다섯째, 경영성과가 직무열의에 영향을 미치는 것으로 보아 통계학적 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 따라서 불량고객 행동지각은 뷰티종사자의 감정부조화로 인해 직무열의 및 경영성과에 부정적 요인을 주는 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.719-719
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• 2022

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-60
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• 2017

사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.249-255
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• 2022

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.113-122
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• 2017

본 연구의 목적은 임상간호사의 상사신뢰, 고객불량행동, 이직의도가 직무배태성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 시도되었다. 연구방법은 임상간호사를 대상으로 2016년 5월 1일에서 2016년 5월 30일까지 자가보고식 설문지를 이용하여 수집된 188명의 자료를 IBM SPSS/WIN 21.0 program을 이용하여 분석하였다. 연구결과 상사신뢰 3.20점(5점 만점), 고객불량행동 2.66점(5점 만점), 직무배태성 3.05점(5점 만점), 이직의도 3.39점(5점 만점)이었다. 직무배태성은 상사신뢰(r=.57, p<.001), 이직의도(r=.19, p=.011)와 유의한 정적상관계가 있었고, 직무배태성의 하위요인인 희생과 고객불량행동(r=-.15, p=.037)은 부적상관관계가 있었다. 직무배태성에 영향을 주는 융합요인은 상사신뢰(${\beta}=.471$, p<.001), 직무만족(${\beta}=.226$, p<.001), 이직의도(${\beta}=-.196$, p<.001), 간호직 만족도(${\beta}=-.169$, p=.005)로 직무배태성을 48.9%를 설명하였다. 따라서 간호관리자는 조직차원에서 간호사의 직무배태성을 높이기 위해 상사신뢰와 직무만족, 간호직 만족도를 높이고 이직의도를 낮추기 위한 전략을 세워야 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.237-243
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• 2007

본 논문은 모바일 카메라 화질 개선을 위한 실시간 불량 화소(Dead pixel) 검출 및 보정 시스템에 대해 제안하고 있다. 영상 입력장치인 CIS(CMOS Image Sensor)는 소형화, 저전력, 비용절감의 효과로 각광받고 있다. 하지만 이미지 센서와 결합된 불량 화소 보정 장치에 관한 기존 방법에 있어서, 연속된 불량 화소들을 검출하지 못 하거나, 정상화소임에도 불구하고 불량 화소로 분류하여 영상이 훼손되는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 불량 화소를 핫 픽셀(Hot pixel)과 콜드 픽셀(Cold pixel)로 분류하여, 라인 검출방법과 $5{\times}5$ 창 검출 방법을 순차적으로 처리하여, 불량화소의 특성에 따라 검출 및 보정하는 방법을 제안한다. 라인 검출 알고리즘은 수평 저주파 영역의 불량화소를 검출한다. 그리고 $5{\times}5$창 검출 알고리즘은 수직, 대각 저주파 영역과 고주파 영역에 대한 불량 화소를 검출한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과, 99%의 높은 검출율을 보여주고 있다. 그리고 Verilog-HDL를 사용하여 구현하였고 Synopsys의 Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC library로 합성하였으며, 총 Gate counts는 23K로 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-30
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• 2017

현재 곡물선별기는 대부분 CCD 광학카메라를 이용하여 불량품을 찾아내고 있다. 본 논문에서는 CCD 카메라를 이용함과 동시에 근거리적외선 센서의 수분측정 방법을 추가하여 곡물선별기의 선별력향상을 목표로 한다. 그리고 구현한 알고리즘을 곡물선별기에 실제로 적용할 수 있도록 근거리적외선 영상보드 시스템을 개발하여, 원료의 내부 수분 함량을 고속으로 체크하여 일정함량 미달인 경우 불량으로 간주하여, 불량품을 실시간으로 제거하는 곡물선별기 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1305-1307
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• 2022

자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.161-168
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• 2006

본 논문에서는 LCD 조립이 완료된 제품에 대해 색상보정 기법을 이용한 LCD 패턴검사 방법을 제안하였다. 기존의 검사 시스템은 패턴 매칭에 의한 검사 기법을 많이 사용하고 있다. 이러한 방법은 LCD의 백라이트(back light) 장치의 휘도차이, 액정의 광특성, 구동특성에 의해 투과되는 빛의 차이, 주위 조명에 의한 색차 등을 보정 할 수 없으며, 또한 이로 인해 불량검출의 효율성을 저하시키는 원인이 된다. 제안하는 검사 방법은 다양한 원인에 의해 발생하는 LCD의 색상 차를 보정한 후 패턴 매칭을 통해 불량을 검출하는 방법이다. 먼저, 검사 대상인 LCD 패턴의 색상을 기준 영상에서 설정된 색상으로 보정한다. 색상이 보정된 영상은 다양한 전처리 기법을 적용하여 패턴 검사를 수행한다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 알고리듬은 LCD 패널에서 여러 가지 불량품을 검출 할 수 있었고, 또한 제안된 방식은 기존의 방식과 비교하여 불량 검출이 용이함을 알 수 있었다.