• Journal of Korea Foundry Society
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• v.42 no.6
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• pp.369-376
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• 2022

The die-casting process is an important process for various industries, but there are limitations in the profitability and productivity of related companies due to the high defect rate. In order to overcome this, this study has developed die-casting fault detection modules based on industrial AI technologies. The developed module is constructed from three-stage models depending on the characteristics of the dataset. The first-stage model conducts fault detection based on supervised learning from the dataset without labels. The second-stage model realizes one-class classification based on semi-supervised learning, where the dataset only has production success labels. The third-stage model corresponds to fault detection based on supervised learning, where the dataset includes a small amount of production failure cases. The developed fault detection module exhibited outstanding performance with roughly 96% accuracy for actual process data.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1988-1991
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• 2003

본 논문에서는 도로 주변의 나무와 건물, 그리고 옆 차선의 차량 등에 의한 그림자의 영향을 최소화하며 차선을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다 우선 Hough transform을 수행하는 데 있어서 계산 시간을 줄이기 위하여 에지 영상에서 수평 투영을 통하여 vanishing line을 검출하였으며, vanishing line 아래 부분에서만 Hough transform을 수행하였다. 그리고 차선 검출을 위하여 Hough 평면에서 θ을 16등분하여 rough한 차선을 검출하였으며, 도로 형태에 대한 사전 지식을 이용하여 차선 검출을 시도하였다. 도로 주변상황이 다른 두 종류의 연속 영상들에 의한 실험 결과, 도로형태에 대하여 가정한 사전 지식과 유사한 영상들에 대하여 차선을 정확하게 검출하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.58 no.3
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• pp.408-415
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• 2020

In this study, the AE-SOM method, which combines auto-encoder and self-organizing map, is used to detect and diagnose faults in EVA production process. Then, the fault propagation pathways are identified using Granger causality test. One year and seven months of operation data were obtained to detect faults of the process, and the process variables of the autoclave reactor are mainly analyzed. In the data pretreatment process, the data are standardized and 200 samples of each grade are randomly chosen to obtain a fault detection model. After that, the best matching unit (BMU) of each grade is confirmed by applying AE-SOM. The faults are determined based on each BMU. When a fault is found, the most causative variable of the fault is identified by using a contribution plot, and the fault propagation pathway is identified by Granger causality test. The prognostic of the two shutdowns is detected, and the fault propagation pathway caused by the faulty variable was analyzed.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.9
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• pp.850-863
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• 2008

Business Process is a set of interrelated business functions, which are defined by various business process rule and that will lead a company to accomplishing a specific organizational goal. Many business organizations are using process modeling methods for their business process management, but mostly these methods are accomplished by Human-Based activities. These human-based activities cause unexpected design anomalies in modeling phase. If process engine executed without design anomalies detection, that will be lead to huge loss on costs. To ensure that there is no design anomalies in modeling phase and to detect anomalies of predefined actions within modeling tools are important issues in business process management. In this paper, we provide specific types of design anomalies, which can effectively use to detect design anomalies in business process modeling phase.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.9
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• pp.15-21
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• 2020

This paper presents the outlier detection algorithm in the estimation method of a source location and velocity based on two-step weighted least-squares method using time difference of arrival(TDOA) and frequency difference of arrival(FDOA) data. Since the accuracy of the estimated location and velocity of a moving source can be reduced by the outliers of TDOA and FDOA data, it is important to detect and remove the outliers. In this paper, the method to find the minimum inlier data and the method to determine whether TDOA and FDOA data are included in inliers or outliers are presented. The results of numerical simulations show that the accuracy of the estimated location and velocity is improved by removing the outliers of TDOA and FDOA data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.287-288
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• 2011

본 연구에서는 마이크로프로세서 및 스마트폰 기반의 초소형, 저전력 심전도 계측 시스템에 적용하기 위한 심박동 검출 및 매트릭스 추정 기법을 이용한 실시간 이상 심전도 판별 알고리즘을 구현하였다. MIT-BIH 표준 데이터베이스를 이용하여 실시간 심전도 분석 알고리즘의 성능 평가를 수행한 결과 이상 심전도가 포함되어 있는 7개 레코드에서 심박동 검출 성공률은 99.63%, 매트릭스 추정기법을 이용한 이상 심전도 검출은 92.46%로 우수한 성능을 나타내었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.479-482
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• 2009

급변하는 경영 환경에서 기업의 목표나 정책목적을 실현하기 위해 많은 기업들이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리에 대한 관심이 높아졌다. 이러한 비즈니스 프로세스를 관리하기 위해 일반적으로 모델링 작업을 수행하게 되는데 모델링 작업 시 예기치 못한 여러 가지 이상 현상을 포함 될 수 있다. 본 논문에서는 본 연구자가 발표한 선행 논문을 바탕으로 기존의 이상 현상 검출 기법 중 그래프 축소 기법을 확장하여 모델링 단계에서 정의된 비즈니스 프로세스 모델의 구조적 이상 현상을 검출하고 명제 논리학을 이용하여 이의 타당성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2005.10a
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• pp.302-305
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• 2005

본 연구는 에너지 위기에 따른 고유가 시대에 에너지 소비가 많은 열처리에 의한 시유 생산을 영양적으로나 미생물학적으로 안전하게 대체할 수 있는 방법으로 감마선 조사처리에 대하여 검토하였다. 1, 2, 3, 5, 10 kGy의 감마선 조사시 당일에는 일반세균과 대장균군이 모두 검출되지 않았으나, 냉장상태에서 일주일후에는 1과 2 kGy 조사구에서 일반세균이 검출되었다. 반면 LTLT, HTST, 및 UHT 처리시에도 당일에는 일반세균이 검출되지 않았으나 일주일 후에는 LTLT 처리와 HTST 처리유에서 $10^6$ CFU/mL이상 검출된 반면 UHT 처리유에서는 일반세균이 검출되지 않아, 우유에서 미생물적으로 UHT 처리 정도의 살균효과를 거두기 위해서는 3 kGy 이상의 감마선 조사 처리가 요구되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.321-323
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• 2004

We developed the monte-carlo simulation code for analysis of the On signal in dental medium. In calculation, we obtain the two different propagation signals as a function of the probing depth. Signal 2 begins to exceed the signal 1 at a very small probing depth(=60${\mu}{\textrm}{m}$). For reduce the signal, detection area is limited to radius and detection angle. As numerical result, probing depth becomes appoximately 500${\mu}{\textrm}{m}$.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.