• 산업공학
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• 제11권2호
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• pp.93-106
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• 1998

This paper suggests a stereo vision-based algorithm for the 3-dimensional inspection of a crimped terminal. The crimped terminal is one of wire harness assemblies which transmit current or signals between a pair of electrical or electronic assemblies. Four types of nonconformities considered includes terminal rolling, band up/down, twist, and crimp height. To obtain stereo image correspondence, an algorithm using Hough transform is proposed. Coordinate transform is then applied to evaluate the degree of 3-dimensional nonconformities. The algorithm has been successfully tested on a number of real specimens collected from a wire harness factory. The test results show the feasibility of the proposed algorithm.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권6호
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• pp.22-29
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• 2022

In this study, an automatic marking system for fabric inspection machines was developed. The main objectives of the study were to promote intelligence and automation for the inspection process, as well as to increase textile industrial productivity. Generally, when a worker manually inspects and marks a fabric, human error and reduced efficiency are unavoidable. To overcome these problems, we developed an automatic marking system that uses robots. This system incorporates a vision camera to automatically recognize defects, and an optical fiber sensor to detect the side of the fabric. To verify the performance, the control system sends a command directly to the robot to mark the fabric. Finally, the actual production confirmed that the proposed system could perform the desired motion.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권4호
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• pp.60-69
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• 2022

To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.31-56
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• 2024

Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.708-714
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• 2016

오늘날 반도체 분야의 산업에서는 데이터 처리 속도가 빠르고 대용량 데이터 처리 수행 능력을 갖는 반도체 기술 개발이 활발히 진행 되고 있다. 반도체 제작에서 패키징 공정은 칩을 외부 환경으로부터 보호 하고 접속 단자 간 전력을 공급하기 위해 진행하는 공정이다. 근래에는 생산성이 높은 웨이퍼 레벨 패키지 공정이 주로 사용되고 있다. 웨이퍼 레벨 패키지 공정에서 웨이퍼 상의 모든 실리콘 다이는 몰딩 공정 중에 높은 몰딩 압력과 고온의 열 영향을 받는다. 실리콘 다이에 작용하는 몰딩 압력 및 열 영향은 다이 시프트 및 웨이퍼 휨 현상을 초래하며, 이러한 다이 시프트 및 웨이퍼 휨 현상은 후속 공정으로 칩 하부에 구리 배선 제작을 하는데 있어 배선 위치 정밀도의 문제를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 다이 시프트 최소화를 위한 공정 개발을 목적 으로 다이 시프트 측정 데이터를 수집하기 위해 다이 시프트 비전 검사 장비를 구축하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.548-560
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• 2018

본 연구는 글로벌 리딩 기업의 공급사슬관리(SCM)가 프로젝트 관리자(PM)의 역량과 지속가능 성과공유에 미치는 영향력을 밝히는데 목적을 갖는다. 연구방법은 설문지에 의한 실증조사방법으로 조사 후 통계분석 방법을 통해 수행하였다. 연구대상은 SCM 기업의 PM 426명을 대상으로 하였다. 연구결과는 글로벌 리딩 기업에서의 SCM의 몰입과 비전 및 목표공유가 높을수록 PM의 역량에 긍정적인 영향을 미쳐 PM역량이 촉진되는 것으로 나타났다. 또한, 신뢰구축과 비전 및 목표공유가 높을수록 지속가능성과 성과공유가 높아지는 것으로 나타났으며, 이들 변수의 유용성을 지지해 주었다. 반면 정보공유와 신뢰구축은 PM의 역량을 높이는데 유의하지 않은 것으로 나타내 기각되었다. 이는 SCM에서 단순구성원의 정보공유나 신뢰구축만으로는 PM의 역량을 높이는데 큰 도움이 되지 않음을 의미한다. 즉, 글로벌 리딩 기업에서의 SCM은 몰입과 비전 및 목표공유가 높을수록 PM의 역량에 긍정적인 영향을 미쳐 PM역량이 촉진되고 또한, 신뢰구축과 비전 및 목표공유가 높을수록 지속가능성과 성과공유가 높아지는 것으로 나타나 이들 변수의 유용성을 지지해 주었다. 반면 정보공유와 신뢰구축은 PM의 역량을 높이는데 유의하지 않은 것으로 나타나 기각돼 이는, SCM에서 단순구성원의 정보공유나 신뢰구축만으로는 PM의 역량을 높이는데 큰 도움이 되지 않음을 의미한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권3호
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• pp.216-227
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• 2020

The purpose of this paper is to identify a relative importance and priority of the factors of Competencies of project team member. It aims to present the differential competency factors from a differentiated perspective by applying the Leadership Development Questionnaire, which is the competency dimension required for manager, to team member. (1) Background: The diverse needs of customers and companies, and the uncertainty, complexity, ambiguity, and volatility of the environment surrounding the company in the era of the Fourth Industrial Revolution threaten the survival of company. In this respect, companies should implement the project management approach and strive to increase the capabilities of each team member. (2) Methods: AHP method was used to prioritize which factors were considered more importance level and the gap of relative importance level between project manager group and team members group. (3) Results: In the analysis of the relative importance of the upper class, weights were derived in the order of managerial competence, intellectual competence, and emotional competence. The sub-factor that respondents prioritize was communication as the 1st priority, and it was analyzed in the order of strategic perspective, achieving, critical analysis and judgement, and vision and imagination. There were some differences in the ranking of the relative importance of achieving and vision and imagination attributes between the PM group and TM group, it was analyzed that there was no significant difference overall. (4) Implications: The results of this study confirmed the recognition that team members are required to have the same competencies as the project manager. And based on the priorities of the competencies required of team members, companies are expected to cultivate professional and competent team members, and expand the roles and authority of team members so that they can actively carry out projects.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.157-163
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• 2022

최근 산업 분야 자동화의 발전에 따라 이상 징후 검출에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 공장 자동화에 사용되는 이상 징후 검출의 응용분야로 카메라를 사용한 결함 검사가 있다. 비전 카메라 검사는 공장 자동화에서 높은 성능과 효율성을 보이지만, 조명과 환경조건의 불안정성을 극복하기가 어렵다. 딥러닝을 이용한 카메라 검사가 훨씬 더 높은 성능을 보이면서 비전 카메라 검사의 문제를 해결할 수 있지만 학습을 위해 엄청난 양의 정상 데이터 및 비정상 데이터를 요구하기 때문에 실제 산업 분야에 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 정상 데이터만을 사용한 72개의 기하학적 변환 딥러닝 방법으로 비정상 데이터 수집 문제를 극복하고, 성능 개선을 위한 특이치 노출 방법을 추가한 네트워크를 제안한다. 이를 자동차 부품 데이터 및 이상치 검출용 데이터베이스인 MVTec 데이터 셋에 적용하고 검증함에 의해 실제 산업 현장에서 적용할 수 있음을 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제57권1호
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• pp.121-127
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• 2008

In this paper, we propose a new 3-D working point determination method for industrial robot using vision camera system and block interpolation technique with feature points in a vehicle body. To detect the feature points in a vehicle body, we applied the pattern matching method. For determination of working point, we applied block interpolation method. The block consists of 3-D type blocks with detected feature points per section. 3-D position is selected by Euclidean distance between 245 feature values and an acquired feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in glass equipment process in real industrial vehicle assembly line.