다양한 데이터에 대해 정확한 분석이 요구되는 분야가 증가하면서, 데이터를 효율적으로 가시화하는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 분석에 효율적인 가시화란 데이터의 특성을 잘 표현함으로써 분석가가 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 것을 말한다. 이를 통해 데이터를 분석하는 시간을 줄이고 정확한 결과를 얻는데 도움을 준다. 본 논문에서는 가스 배관을 검사하기 위한 Geometry 피그(PIG:Pipeline Inspection Gauge)와 MFL 피그로부터 얻어지는 데이터를 다양한 방법으로 가시화하고 분석에 효과적인 가시화와 시스템의 구현에 대해 다룬다. 각 피그의 다중 센서를 통해 얻어온 데이터를 Line graph, Pseudo Color Image, 3D Surface, Polar View, 3D Pipeline View와 같은 다양한 방법으로 가시화하고 view들 간의 동기화 및 사용자 지정 view 배치를 통해 빠르고 정확한 분석을 가능하게 하는 여러 가지 방법에 대해 설명한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.8
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pp.11-16
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2008
In this paper, firstly we made of the rapid thermal processor equipment with the specifically useful structure to measure wafer stress. Secondly we made of the laser interferometry to inspect the wafer surface curvature based on the large deformation theory. And then the wafer surface fringe image was obtained by experiment, and the full field stress distribution of wafer surface comes into view by signal processing with thining and pitch mapping. After wafer was ground by 1mm and polished from the back side to get easily deformation, and it was heated by three to four times thermal treatments at about 1000 degree temperature. Finally the severe deformation between wafer before and after the heat treatment was shown.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.35-39
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2006
With a growing concern about the state of infrastructure worldwide, the demand for the development of reliable nondestructive testing techniques (NDT) is ever increasing. Among possible NDT techniques. microwave method is proven to be effective in fast and non-contact inspection of concrete structures and inclusions inside concrete. It is also found that the microwave method has a potential in detecting the delamination between fiber reinforced polymer (FRP) plate and concrete. On the other hand, ultrasonic method can be another way to find the delamination. In this paper, the research work needed for the development of a reliable microwave method and ultrasonic method is studied in actual measurements of concrete specimens reinforced with FRP. Concrete specimens are made with FRP and artificial delamination inside. A microwave measurement system with horn antennas with high center frequency and broad frequency bandwidth are used to image inside concrete specimens for the detection of debonding. between concrete and FRP. Also, the equipment of ultrasonic method which is commercialized are used at the same condition. Both of the results are analyzed in comparison of each other. Microwave and ultrasonic methods have been used for the detection of debonding between concrete and fiber-reinforced plastic (FRP).
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.3
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pp.136-144
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2014
This paper proposes a new approach to the designed of visual feedback control system based on visual servoing method. The main focus of this paper is presents how it is effective to use many features for improving the accuracy of the visual feedback control of industrial articulated robot for assembling and inspection of parts. Some rank conditions, which relate the image Jacobian, and the control performance are derived. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features. The effectiveness of redundant features is verified by the real time experiments on a SCARA type robot(FARA) made in samsung electronics company.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.16
no.4
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pp.113-117
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2013
This paper describes a new technology to develop the character recognition technology based on pattern recognition for non-contacting inspection optical lens slant or precision parts, and including external form state of lens or electronic parts for the performance verification, this development can achieve badness finding. And, establish to existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly, and error designed to distinguish from product more than schedule error to badness product by normalcy product within schedule extent after calculate the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. Developed system to smallest 1 pixel unit though measuring is possible 1 pixel as $37{\mu}m{\times}37{\mu}m$ ($0.1369{\times}10-4mm^2$) the accuracy to $1.5{\times}10-4mm$ minutely measuring is possible performance verification and trust ability through an experiment prove.
Due to the inherent inhomogeneous and anisotropy nature of the composite materials, the detection of internal defects in these materials with non-destructive techniques is an important requirement both for quality checks during the production phase and in service inspection during maintenance operations. The estimation of the time-of-arrival (TOA) and/or time-of-flight (TOF) of the ultrasonic echoes is essential in ultrasonic non-destructive testing (NDT). In this paper, we used split-spectrum processing (SSP) combined with matching pursuit signal decomposition (MPSD) to develop a dedicated ultrasonic detection system. SSP algorithm is used for Signal-to-Noise Ratio (SNR) enhancement, and the MPSD algorithm is used to decompose backscattered signals into a linear expansion of chirplet echoes and estimate the chirplet parameters. Therefore, the combination of SSP and MPSD (SSP-MPSD) presents a powerful technique for ultrasonic NDT. The SSP algorithm is achieved by using Gaussian band pass filters. Then, MPSD algorithm uses the Maximum Likelihood Estimation. The good performance of the proposed method is experimentally verified using ultrasonic traces acquired from three specimens of carbon fibre reinforced polymer multi-layered composite materials (CFRP).
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.29-35
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2014
The formula contains up between the text and the structural information, as well as their mathematical symbols. Research on-line or off-line recognition formula is underway actively used in various fields, and various forms of the equation are implemented recognition system. Although many documents are included in the various formulas, it is not easy to enter a formula into the computer. Recognition of the expression is divided into two processes of symbol recognition and structural analysis. After analyzing the location information of each character is specified to recognize the effective area after each symbol, and to the structure analysis based on the proximity between the characters is recognized as an independent single formula. Furthermore, analyzing the relationship between the front and back each time a combination of the position relationship between each symbol, and then to add the symbol which was able to easily update the structure of the entire formula. In this paper, by using a scanner to scan the book formula was used to interpret the meaning of the recognized symbol has a relative size and location information of the expression symbol. An algorithm to remove the formulas for calculation of the number of formula is present at the same time is proposed. Using the proposed algorithms to scan the books in the formula in order to evaluate the performance verification as 100% separation and showed the recognition rate equation.
In this work, the guided wave de-bonding area-detecting technique was studied for application to containment liner plates in nuclear power plant areas. To apply this technique, an appropriate Lamb wave mode, symmetric and longitudinal dominance, was verified by the frequency shifting technique. The S0 2.7 MHz mm Lamb wave mode was chosen to realize quantitative experimental results and their visualization. Results of the bulk wave, longitudinal wave mode, and comparison experiments indicate that the wave mode was able to distinguish between the de-bonded and bonded areas. Similar to the bulk wave cases, the bonded region could be distinguished from the de-bonded region using the Lamb wave approach. The Lamb wave technique results showed significant correlation to the de-bonding area. As the de-bonding area increased, the Lamb wave energy attenuation effect decreased, which was a prominent factor in the realization of quantitative tomographic visualization. The feasibility of tomographic visualization was studied via the application of Lamb waves. The reconstruction algorithm for the probabilistic inspection of damage (RAPID) technique was applied to the containment liner plate to verify and visualize the de-bonding condition. The results obtained using the tomography image indicated that the Lamb wave-based RAPID algorithm was capable of delineating debonding areas.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.3
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pp.213-220
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2023
Face recognition is a very important process in video monitoring and is a type of biometric technology. It is mainly used for identification and security purposes, such as ID cards, licenses, and passports. The recognition process has many variables and is complex, so development has been slow. In this paper, we proposed a face recognition method using CNN, which has been re-examined due to the recent development of computers and algorithms, and compared with the feature comparison method, which is an existing face recognition algorithm, to verify performance. The proposed face search method is divided into a face region extraction step and a learning step. For learning, face images were standardized to 50×50 pixels, and learning was conducted while minimizing unnecessary nodes. In this paper, convolution and polling-based techniques, which are one of the deep learning technologies, were used for learning, and 1,000 face images were randomly selected from among 7,000 images of Caltech, and as a result of inspection, the final recognition rate was 98%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.959-979
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2024
Rice pest identification is essential in modern agriculture for the health of rice crops. As global rice consumption rises, yields and quality must be maintained. Various methodologies were employed to identify pests, encompassing sensor-based technologies, deep learning, and remote sensing models. Visual inspection by professionals and farmers remains essential, but integrating technology such as satellites, IoT-based sensors, and drones enhances efficiency and accuracy. A computer vision system processes images to detect pests automatically. It gives real-time data for proactive and targeted pest management. With this motive in mind, this research provides a novel farmland fertility algorithm with a deep learning-based automated rice pest detection and classification (FFADL-ARPDC) technique. The FFADL-ARPDC approach classifies rice pests from rice plant images. Before processing, FFADL-ARPDC removes noise and enhances contrast using bilateral filtering (BF). Additionally, rice crop images are processed using the NASNetLarge deep learning architecture to extract image features. The FFA is used for hyperparameter tweaking to optimise the model performance of the NASNetLarge, which aids in enhancing classification performance. Using an Elman recurrent neural network (ERNN), the model accurately categorises 14 types of pests. The FFADL-ARPDC approach is thoroughly evaluated using a benchmark dataset available in the public repository. With an accuracy of 97.58, the FFADL-ARPDC model exceeds existing pest detection methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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