With the fast Q-tensor method, which can model the defect dynamics in a liquid crystal director field, the nucleation and dynamical behavior of defects is modeled. In order to model the defect, hormeotropic aligned liquid crystal cell with step inhomogeneous electrode which has a height of $1\;{\mu}m$ is used. From the simulation, we can observe the nucleation and line of the defect from surface inhomogeneity and the experiment is performed for confirmation. The experimental result is compared with numerical modeling in order to verify the simulation of the defect nucleation.
액정 디스플레이 소자의 디렉터 내에서 결점을 모델링 할 수 있는 fast Q-텐서법을 이용하여 불균일한 표면에서 발생할 수 있는 결점의 발생과 움직임에 대한 모델링을 하였다. 결점을 모델링하기 위하여 $1{\mu}m$ 단차의 전극을 가진 수직배향셀을 이용하였다. 모델링을 통하여 단차에서 발생하는 액정 디렉터 내에서의 결점의 발생과 결점선을 확인할 수 있었으며 이러한 결과는 실험을 통하여 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권6호
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pp.135-144
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2022
In this study, we transformed 4680 type lithium-ion batteries to 3-dimensional CAD models and present a methodology to detect defects using Radon inverse transformation. Transparency was applied to the model to make it look like a CT image when viewed from the front. One normal and three defect models were created and analyzed. The models were saved as image files while rotating at a certain angle. Then, we used the Radon inverse transformation to reconstruct the original 3D geometry from the image files. Finally, we successfully found defects in the defect models for three cases.
최근 주택보급률의 상승과 공동주택 물량의 증가로 인하여 공동주택에 대한 건설기업의 공사 비중이 높아지고 있으며, 공급자 위주에서 수요자 중심으로 분양시장이 변화함에 따라 고객 가치 향상을 위한 고객접점의 하자관리의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 국내 공동주택태 하자관리는 하자관리 업무 프로세스 관리 미흡,하자관리 조직의 관리 부족, 하자 정보 피드백 부족, 시공단계의 하자관리를 위한 대비부족으보 동일 하자 요인이 반복적으로 발생하며 고객이 요구하는 품질 및 만족도에 부합하지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 하자관리의 문제점을 해결하고자 하자관리 업무 프로세스 개선 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시된 하자관리 업무 프로세스 개선 모델은 하자관리와 품질관리의 통합적 관리를 통하여 정보의 피드백을 실현시키며 하자관리와 품질관리의 업무프로세스를 정렬한다. 또한 부적합 처리 업무를 개선함으로써 하자 관리 관련 업무의 질적 향상을 도모하고 궁극적으로 품질 향상을 통한 건설업체의 고객 만족도 및 이미지 제고에도 크게 기여할수 있을 것으로 기대된다.
산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.
This study proposes a stepwise approach to product safety management(PSM), of which roadmap consists of five phases. ISO 9001 QM model is assumed as the first-phase model and each higher-phase model is built by adding a corresponding module to the lower one. In the phase order, those modules are CCMS, a failure to warn, manufacturing defect and design defect. The progress in PSM of a domestic food company is discussed.
최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
In this paper, defect formation in ring rolling is revealed by computer simulation of ring rolling processes. The rigid-plastic finite element method is employed for this study. An analysis model having relatively fine mesh system near the roll gap is used for reducing the computational time and a scheme of minimizing the volume change is applied. The formation of the central cavity formation defect in ring rolling of a taper roller bearing outer race and the polygonal shape defect in ring rolling of a ball bearing outer race has been simulated. It has been seen that the results are qualitatively good with actual phenomena.
The continuum model of transient point defect dynamics to predict the concentrations of interstitial and vacancy is established by estimating expressions for the thermophysical properties of intrinsic point defects. And the point defect distribution in a Czochralski-grown 200 mm silicon crystal and the location of oxidation-induced stacking fault ring(OiSF-ring) created during the cooling of crystals are calculated by using the numerical analysis. The purpose of this paper is to show that his approach lead to predictions that are consistent with experimental results. Predicted point defect distributions by transient point defect dynamic analysis are in good qualitative agreement with experimental data under widely and abruptly varying crystal pull rates when correlated with the position of the OiSF-ring .
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[게시일 2004년 10월 1일]
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