• 비파괴검사학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.369-377
• /
• 1999

본 연구는 다중박막(multi-layer) 구조 모델에 대한 초음파신호처리 적용으로 접합경계면의 결함검출에 관한 연구이다. 이를 위해서 먼저 반도체 검사법에 의하여 박리(delamination). 다이 균열(die crack) 기포(void)의 유무를 확인할 수 있었고, 각 접합계면에서의 단위 cm당 결함 오차율을 모집군 25%이하에서 0.003%까지 측정 가능하였다. 또한 초음파 화상처리를 이용하여 결함 판독 프로그램을 위한 각 패키지별 화상을 8단계에서 16단계까지 데이터 베이스화할 수 있었고, 최종 결과 화면에서는 결함정도를 확률로 표현 가능하도록 하였으며 기포의 가능성도 추론해 볼 수 있다. 그리고, 박리검사 프로그램(delamination inspection program)에 의하여 결함의 크기와 결함의 원인을 16단계로 추론하고. S.A.T 장치에 귀환(feedback)시킬 수 있는 매개변수를 찾을 수 있었다. 특히, 반도체 결함추출 알고리즘 개발로 반도체 결함검사자동화의 기틀을 마련하였고, 향후 결함을 세분화하고 다양한 반도체 패키지별로 데이터베이스를 구축한다면, 온라인 상태에서 보다 많은 검사를 수행 할 수 있는 인공지능형 자동검사 시스템 구현이 가능할 수 있도록 하였다.

• 한국광학회지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.583-590
• /
• 2004

비전을 이용한 광학식 검사공정이나 그 밖의 광학 현미경을 이용한 측정에 있어서 초점조절은 곧바로 측정 정밀도에 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 핀홀 대신 광섬유를 사용하는 공초점 현미경 구조와 하나의 광섬유가 광원과 검출기의 역할을 동시에 수행하는 상반구성(reciprocal scheme)을 적용함으로써 간결하게 시스템을 구성하면서 광축 정렬을 용이하게 하였으며, 압전소자(PZT)를 이용한 광섬유 광원의 광축 방향 변조를 통해 방향 정보가 실린 초점오차 신호를 획득함으로써 빠른 초점조절을 구현하였다. 대물렌즈 변조방식과 달리 광원 변조방식은 현미경 시스템에 미치는 물리적 영향을 줄일 수 있으며, 기존의 장치에 탑재가 비교적 용이하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 변조 진폭과 시편의 반사도 및 기울기 변화에 따른 초점오차 신호의 변화를 측정하였으며, 거울 시편에 대한 초점조절을 통해 본 시스템의 성능을 평가해 보았다. 또한 종방향 특성곡선의 반치폭 비교실험을 통해 광원 변조는 광축 방향 분해능에 영향을 주지 않음을 확인하였다.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.7-15
• /
• 2020

Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.

• 품질경영학회지
• /
• 제48권2호
• /
• pp.297-307
• /
• 2020

Purpose: The purpose of this study is to analyze the factors that affect ammunition performance by applying data mining techniques to the Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) data of the 155mm propelling charge. Methods: The ASRP data from 1999 to 2017 have been utilized. Logistic regression and decision tree analysis were used to investigate the factors that affect performance of ammunition. The performance evaluation of each model was conducted through comparison with an artificial neural networks(ANN) model. Results: The results of this study are as follows; logistic regression and the decision tree analysis showed that major defect rate of visual inspection is the most significant factor. Also, muzzle velocity by base charge and muzzle velocity by increment charge are also among the significant factors affecting the performance of 155mm propelling charge. To validate the logistic regression and decision tree models, their classification accuracies have been compared with the results of an ANN model. The results indicate that the logistic regression and decision tree models show sufficient performance which conforms the validity of the models. Conclusion: The main contribution of this paper is that, to our best knowledge, it is the first attempt at identifying the significant factors of ASPR data by using data mining techniques. The approaches suggested in the paper could also be extended to other types ammunition data.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.141-151
• /
• 1999

The resistance Spot Welding is widely used in the field of assembling the plates. However we don't still have any satisfactory solution, which is non-destructive quality evaluation in real-time or on-line, against it. Moreover, even though the rate of welding under the condition of expulsion has been high until now, quality control of welding against expulsion hasn't still been established. In this paper, it was proposed on the quality assurance technique of resistance spot welding pieces using Neuro-Fuzzy algorithm. Four parameters from electrode separation signal in the case of non-expulsion, and dynamic resistance patterns in the case of expulsion are selected as fuzzy input parameters. The parameters consist of Fuzzy Inference System are determined through Neuro-Learning algorithm. And then, fuzzy Inference System is constructed. It was confirmed that the fuzzy inference values of strength have within ${\pm}$4% error specimen in comparison with real strength for the total strength range, and the specimen percent having within ${\pm}$1% error was 88.8%. According to KS(Korean Industrial Standard), tensile-shear strength limit for electric coated of zinc is 400kgf/mm2. Judging to the quality of welding is good or bad, according to this criterion and the results of inference, the probability of misjudgement that good quality is valuated into poor one was 0.43%, on contrary it was 2.59%. Finally, the proposed Neuro-Fuzzy Inference System can infer the tensile-shear strength of resistance spot welding pieces with high performance for all cases-non-expulsion and expulsion. And On-Line Welding Quality Inspection System will be realized sooner or later.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.431-437
• /
• 2000

표준시험편이란 재질, 형상, 치수 및 성능이 권위 있는 기관에 위해 검정된 국제적인 시험편을 말하며 이것은 탐상기의 특성시험 또는 감도조정, 시간축의 측정범위 조정에 사용된다. 그런데 이 표준시험편은 초음파탐상 결과에 아주 크게 영향을 미치는 하나의 변수로 ASTM 이나 JIS에서는 이들 표준시험편의 규격, 재질 및 성분 등을 엄격하게 규격화하고 있다. 그 이유는 이들 성질들이 감도와 분해능 및 재현성에 아주 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 결함의 크기 및 치수를 정량화하고 재현성 있는 결과를 얻기 위해서는 엄격한 품질의 표준시험편이 요구되고 있다. 그러나 ASTM 또는 JIS등의 규격품들은 상당히 고가이며 시중에는 품질이 검증되지 않은 표준시험편들이 일부 사용되고 있는 실정에 있고 이들 시험편의 품질 및 사용 적합성을 재고하기 위하여 각종 규격에 비추어 보고, 규격품들과 비규격품의 각종 성질들을 비교하여 그 사용 안정성을 고찰하고자 하였다. 그 결과 비규격품들은 치수 및 성분에서 많은 문제점을 안고있으며 비규격품들을 검증없이 사용할 경우 피검물내의 결함의 위치나 크기 측정에 오차를 유발할 가능성을 확인하였다.

• 한국어병학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.67-73
• /
• 2000

군산내만 해역의 해양생태계에 관한 기초자료를 얻기 위하여 금강 하구둑부터 외항까지 5개의 정점을 선정하여 종속영양 세균상의 분포를 조사하였다. 조사지역으로부터 123개의 집락을 분리-동정한 결과 Vibrio spp.(44주, 35.7%), 및 Pseudomonas spp.(42주, 34.1%), 균종이 비교적 높게 출현하였고 Aeromonas spp.(11주, 8.9%), Moraxella spp.(9주, 7.3%), Escherichia coli.(6주, 4.8%), Bordetella spp.(3주, 2.4%), Alkaligenesis spp.(3주, 2.4%), Flavobacterium spp.(2주, 1.6%), and Staphylococcus spp.(3주, 2.4%)등은 낮은 출현율을 나타냈다. 한편, 각 총 정점의 생균수는 $5{\times}10^3\sim1{\times}10^5$ CFU/ml이었으며, 생활 하수가 많이 유입되는 지역(정점 2.3)이 강 하구 및 외항지역보다 높은 검출율을 보였다. 이러한 결과는 도시의 생활 오.하수 및 산업 부산물 등의 유입으로 내만의 수질 악화가 지속적으로 진행되고 있는 것으로 추정된다. 따라서 양식사업에 있어서 문제시 되고 있는 어류의 세균성 질병의 발생이 증가될 것으로 사료되어진다.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.300-309
• /
• 2014

Objectives: The objective of this study is to evaluate microbial exposure hazards in the metal-working fluids(MWF) handling industry. Methods: Air quality parameters(airborne bacteria, fungi, endotoxin and oil mist) and bulk MWF in storage tanks were evaluated at 54 points at nine sites in South Korea. Results: The geometric means(GM) of culturable airborne bacteria, fungi, endotoxin and oil mist concentration were $133CFU/m^3$(n=376, range $7{\sim}6,510CFU/m^3$), $159CFU/m^3$(n=381, range $7{\sim}8,469CFU/m^3$), $8.06EU/m^3$(n=103, range $0.34{\sim}280.4EU/m^3$) and $0.20mg/m^3$(n=104, range $0.01{\sim}2.87mg/m^3$), respectively. The ratio of indoor to outdoor concentration was 2.7 for bacteria, 6.1 for endotoxin, and 4.8 for oil mist. Even though average airborne bacteria concentration did not exceed recommended exposure limits($1,000CFU/m^3$), MWF in the storage tanks was highly contaminated with bacteria(arithmetic mean $2.1{\times}10^6CFU/ml$) and exceeded recommended bacteria limits($10^5CFU/ml$). Conclusions: It is necessary for MWF handling workplaces to conduct periodical biohazard inspection of MWF storage tanks. Additionally, further research may be necessary to establish biological occupational exposure limits.

• 한국가스학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.23-28
• /
• 2007

정량적 원인분석이 가능한 위험기반검사(KS-RBI) 프로그램을 사용하여 화학설비의 사고 피해범위를 산출하고, 일반적인 정량적 위험성 평가를 수행하는 프로그램인 K-CARM에서 얻은 결과와 비교하였다. 그 결과, KS-RBI 프로그램에 의해 산출한 사고피해 크기는 K-CARM의 결과와 비교적 잘 일치하여 KS-RBI 프로그램이 정량적 위험성 평가에 적극 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 사업장에서는 가중평균에 의한 사고 피해영역을 활용함으로써 현실성 있는 피해완화조치와 비상조치계획을 수립할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국가스학회지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.8-14
• /
• 2017

가스배관 사고의 대표적인 원인 중 하나는 기계적 충격(타공사 등)으로 인한 사고이다. 이는 국내 주요 산업단지에 매설되어 있는 고압가스배관의 대다수가 매설 시기가 20년 이상인 노후 배관이기 때문에 사고 발생 시 별도의 검사 및 보강 시간 없이 대형 사고로 이어질 가능성이 높다. 본 연구에서는 타공사(굴착공사) 실험을 통해 기계적 충격 시 배관에 미치는 결함 정도에 대해 연구하였다. 실제 산업단지에서 굴착공사 시 사용되고 있는 21 ton 굴착기와 ASTM A106 Grade.B와 ASTM A53 Grade.B 배관을 이용해 타격실험을 진행하였다. 그 결과 굴착기 작업에 이용되는 버켓 중 톱니 버켓 일 때 결함의 정도가 더 컷으며, 매설되어 있는 배관의 관경이 작을수록 결함의 깊이 및 길이가 큰 것을 확인하였다. 굴착기 작업 중 타격 높이는 매설 배관의 결함에 아무런 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다.