• 한국주조공학회지
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• 제42권6호
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• pp.369-376
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• 2022

다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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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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• 제58권3호
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• pp.408-415
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• 2020

본 연구에서는 auto-encoder와 self-organizing map을 결합한 auto-encoder with self-organizing map(AE-SOM) 기법을 이용하여 EVA 생산공정의 이상을 검출 및 진단하였고, Granger의 인과분석을 통해 이상 검출 데이터의 이상 전파 방향을 확인하였다. 분석 데이터는 1년 7개월 간의 조업데이터를 이용하였으며, autoclave 반응기의 조업 변수를 주로 분석하였다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 표준화를 먼저 진행하고, 조업의 각 grade의 sample 수를 동일하게 200개 임의로 추출하였다. 이후 AE-SOM을 적용하여 각 grade의 best matching unit (BMU)를 도출하였다. 각각의 BMU를 기준으로 조업 데이터가 얼마나 벗어났는지를 기준으로 데이터의 이상을 판별하였다. 공정 이상이 발견될 시 이상원인을 contribution plot을 이용하여 확인하였고 이상원인 변수의 인과성을 Granger의 인과분석을 통해 분석하였다. 그 결과 조업 시 발생한 2번의 셧다운의 전조를 모두 검출하였으며 이상이 발생한 원인변수에서 기인한 공정 이상의 전파 방향을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.850-863
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• 2008

비즈니스 프로세스란 기업의 목표 달성을 위하여 다양한 비즈니스 규칙에 의해 정의된 상호 연관이 있는 비즈니스 기능의 집합을 의미한다. 이러한 비즈니스 프로세스 관리를 위해 많은 기업들은 프로세스 모델링 작업을 수행하게 되는데, 이러한 모델링 작업은 사람에 의해 수행되기 때문에 예기치 못한 이상 현상이 발생할 수 있게 된다. 이러한 이상 현상이 미리 검출되지 않고 프로세스 엔진에 의해 실행된다면 막대한 비용 및 손실을 초래할 수 있기 때문에 모델링 단계에서 이상 현상이 없도록 모델링을 하거나 모델링 도구 자체에서 미리 정의된 이상 현상들을 검출하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 비즈니스프로세스 이상 현상 검출작업에 활용될 수 있도록 모델링 단계에서 발생할 수 있는 이상 현상들을 타입에 따라 분류하고 정의하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.15-21
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• 2020

본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국축산식품학회:학술대회논문집
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• 한국축산식품학회 2005년도 제36차 추계 학술발표대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.321-323
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• 2004

치아 조직안에서의 OCT 신호의 검출 및 최적화를 위해 몬테카를로 수치해석 프로그램을 개발하였다. 수치해석 결과에 의해 치아 조직 내에서의 깊이에 따라 서로 다른 전파 특성을 갖는 두가지 신호를 얻었다. 검출 신호는 약 60w 이상의 깊이에서 잡음 신호가 특성 신호에 비해 커짐으로 검출이 어려웠으나, 검출 영역 및 각도의 제한에 의해 5000n이상으로 검출 깊이가 증가함을 알수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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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.