• Title/Summary/Keyword: 제조결함

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국제규격을 이용한 가전제품 사용설명서의 표시상 결함에 대한 비교 및 평가

  • 장통일;임현교
    • Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.391-394
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    • 2002
  • 제조물 책임법상의 결함은 설계, 제조 및 표시상의 결함으로 분류할 수 있다. 이 중 "표시상의 결함"이란 제조업자가 합리적인 설명·지시·경고 기타의 표시를 하였더라면 당해 제조물에 의하여 발생될 수 있는 피해나 위험을 줄이거나 피할 수 있었음에도 이를 하지 아니한 경우를 가리키며, 제품본체가 아무리 잘 만들어졌다 하더라도 제품의 안전과 관련된 정보나 설명이 올바로 제공되지 않았다면 제품은 결함이 있다고 간주됨을 의미한다.(중략)

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A case study on prevention measures for defect in expression of operating manual of electronic products in small and middle business (중소기업 전자제품 사용설명서의 표시결함 예방대책 사례연구)

  • Chung, Eui-Soo;Kang, Kyung-Sik
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.247-258
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    • 2008
  • 우리나라는 2000년에 제조물책임법이 제정하여 2002년 7월 1일부터 시행하였으며, 제조물의 제조, 설계, 표시등의 결함으로 인하여 발생한 손해에 대한 제조업자 등의 손해 배상책임을 규정하고 소비자의 결함 입증부담 경감과 피해자의 보호를 도모하자 하고 있다. 제조물의 표시등의 결함은 지시결함이나 경고결함에 관한 것으로 제조자는 그 위험에 의한 사고를 방지 회피할 수 있도록 소비자에게 정보를 제공하여야 하나 이를 이행하지 않아 발생된 결함이다. 본 논문에서는 A사(社)의 공기정화기 B모델 사용설명서에 나타난 정보제공사항을 주의 경고표시 가이드 등에 따라 검토하였으며, 그 결과 일부 지시 및 경고사항에서 보완해야할 사항이 발견하였다. 보완사항은 제안사항으로 기업내부 에서 처리하되 전문성이 부족한 분야는 외부의 PL전문가의 협력하에 바람직한 개선안이 도출될 수 있을 것이다.

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CNN Analysis for Defect Classification (결함 분류를 위한 CNN 분석)

  • Oh, Joon-taek;Kang, Hyeon-Woo;Kim, Soo-Bin;Jang, Byoung-Lok
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.65-66
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    • 2021
  • 본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.

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Surface Defect Detection Using CNN (CNN을 활용한 표면 결함 검출)

  • Kang, Hyeon-Woo;Kim, Soo-Bin;Oh, Joon-taek;Lee, Chang-Hyun;Lee, Hyun-Ji;Lee, Sang-Mock;Park, Seung-Bo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.45-46
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    • 2021
  • 본 논문에서는 제조산업의 제품 품질검사의 자동화를 위한 딥러닝 기법을 제안하고 모델의 성능 최적화를 위한 특징 추출 필터의 크기를 비교한다. 이미지 특징을 자동 추출할 수 있는 CNN을 사용하여 전문인력 없이 제품의 표면 결함을 검출하고 제품의 적합성을 판단할 수 있는 이미지 처리 알고리즘을 구축하고 산업 현장에 적용하기 위한 검증 지표로 검출 정확도와 연산속도를 측정하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 확인한다. 또한 연산량에 따른 성능 비교를 위해 필터의 크기에 따른 CNN의 성능을 비교하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 최적화한다. 본 논문에서는 커널의 크기를 다르게 적용했을 때 빠른 연산으로 높은 정확도의 검출 결과를 얻었다.

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제품위험성분석 사례에 의한 Human Error의 분석

  • 고병인;임현교
    • Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.390-393
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    • 2002
  • 올해 7월 1일부터 제조물책임(Product Liability, 이하 PL)법이 시행되기 시작하였다. PL법은 그 목적에서 밝히고 있듯이 제조물의 결함으로 인하여 발생한 손해에 대해 제조업자 등의 손해배상책임을 규정함으로써 피해자의 보호를 도모하고 국민생활의 안전향상을 도모하기 위한 것이다. PL법에서 ‘결함’이라고 하는 것은 설계, 제조 그리고 표시사항의 결함과 통상적으로 기대할 수 있는 안전성이 결여되어 있는 것을 말함으로 기업이 대응하여야 할 범위는 과거에 생각하는 품질의 개념보다 높다고 하겠다.(중략)

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Implementation of Paper Cutting Defect Detection System Based on Local Binary Pattern Analysis (국부 이진 패턴 분석에 기초한 지절 결함 검출 시스템 구현)

  • Kim, Jin-Soo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.9
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    • pp.2145-2152
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    • 2013
  • Paper manufacturing industries have huge facilities with automatic equipments. Especially, in order to improve the efficiency of the paper manufacturing processes, it is necessary to detect the paper cutting defect effectively and to classify the causes correctly. In this paper, we review the problems of web monitoring system and web inspection system that have been traditionally used in industries for defect detection. Then we propose a novel paper cutting defect detection method based on the local binary pattern analysis and its implementation to mitigate the practical problems in industry environment. The proposed algorithm classifies the defects into edge-type and region-type and then it is shown that the proposed system works stably on the real paper cutting defect detection system.

Effectiveness Analysis and Profile Design Automation Tool Implementation for The Mass Production Weapon System Environmental Stress Screening Test (양산 무기체계 환경 부하 선별 시험 효과도 분석 및 프로파일 설계 자동화 도구 구현)

  • Kim, Jang-Eun
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.17 no.8
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    • pp.379-388
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    • 2016
  • There are various system defects from weapons manufacturing due to the numerous production processes and various production environments. The first kind of defect is patent defects, which can be detected by visual inspection, functional testing, and existing quality control procedures during the manufacturing process. The second kind is latent defects, which cannot be detected though existing quality management approaches because of the complexity of the system and manufacturing process. To minimize the initial defect problems, environmental stress screening (ESS) is needed to detect the defects, remove them, and improve the product conditions based on the environmental stress conditions of temperature and vibration. We implemented a tool for quantitative ESS effectiveness analysis and profile design automation based on MIL-HDBK-344 and verified it using six scenarios with different temperature stress, vibration stress, and test designs.

A Study on Contents Technology (제조물책임법의 문제점과 개선방안에 관한 연구)

  • Kwon, Sang-Ro
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.183-184
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    • 2013
  • 미국은 1960년대 초부터 제조물의 결함으로 인하여 발생한 손해에 대하여 판례나 학설을 통해 종래의 불법행위법의 범위를 확대하여 과실 계약법제가 엄격책임의 법제로 대체되어 엄격책임을 지게 하였다. 1970년대에 접어들면서 선진국들은 학설 판례에 맡기었던 제조물책임문제를 입법을 통하여 해결하고자 하였다. 즉 유럽국가들은 1985년 제조물책임에 관한 EC지침을 채택하고 1987년부터 대부분의 EU회원국들이 제조물책임법을 제정하였다. 우리나라도 제조물의 결함으로 인한 피해가 급증하면서 피해자와 직접적인 계약관계가 없는 제조자에게 계약책임을 지울 수 없다는 한계를 인식하고 피해자를 보호하기 위해 2000년에 제조물책임법을 입법하여 2002년부터 시행하였다. 동법의 핵심은 제조물책임에 관하여 과실의 유무를 묻지 않고 결함만을 책임요건으로 하는 무과실책임주의를 채택했다는 점이다.

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A Study on Pattern Classification of HDD Defect Distribution (HDD 결함분포의 패턴 분류에 관한 연구)

  • 강경훈;문운철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.545-547
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    • 1999
  • 본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

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Pattern Classification of HDD (Hard Disk Drive) Defect Distribution Using Rectangular Coordinates (직교좌표를 이용한 HIDD (Hard Disk Drive) 결함분포의 패턴 분류)

  • Moon, Un-Chul;Kim, Hyeong-Seok;Kang, Kyung-Hoon
    • Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.71-77
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    • 2003
  • 본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

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