Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2005.10a
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pp.156-159
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2005
The outer race of CV(constant velocity) joint is an important load-supporting automotive put that transmits torque between the transmission gear box and driving wheel. The outer race is difficult to forge because its shape is very complicated and the required dimensional tolerances are very small. To guarantee the dimensional accuracy of the forged CV Joint, the quick and precise measurement is required to increase the inspection speed of forged products. Therefore in this study, PP(Pre-Position) Device to decrease the inspection time of measuring system has been developed to cope with forging cycle time. The measured inspection time confirms that the PPD is very effective in decreasing inspection time.
This study proposed how to identify window defects by using photos uploaded by occupants during the pre-handover inspection of mulch-family housing. A total of 1168 door images were acquired to generate training data and validation data. Subsequently, through the proposed algorithms, every pixel in images labeled a door was binarized using the OTSU threshold, and then dark pixels were identified as defects. Experimental results demonstrated that our computer vision-based defects identification method detects the door with a recall of 57.9%, and door defects with 63.6%. Although it is still a challenge to automatically identify building defects because of the distortion and brightness of photos, this study has the potential to support better defects management. Ultimately, the improved pre-handover inspection may lead to increased customer satisfaction.
The purposes of this study were to evaluate the results of the hospital self inspection with the medical insurance and to offer basic materials to the medical insurance inspection and the education of medical insurance. The study was undertaken with 4,730 cases among the total 13,810 medical insurance in patients from Jan. 1990 to Dec. 1990 at one university hospital in Pusan. The major contents of the inspection were the omission of diagnosis and medical fee, curtailment, application mistake, the rates of inclusion, subtraction and total accumulation. The data were collected using patients charts and bills. The results of the paper analysis were as follows. 1. From the pre-discharge hospital self inspection, major omission were treatment and material fee but medication fee were moderately high and high curtailment was operation fee. 2. Decreasing order of operation fee adjustment were digestive(22.4%) muscular(22%) and neuro system operation(21.4%). Majority of the medication fee adjustments were injection form of medication(95.7%). 50% of the treatment fee adjustments were composed of injection fee(27.9%) and dressing or post-operative dressing fee(22.3%). 74.7% of material costs were composed of oxygen(30.6%), blood and the blood composed materials(44.1%). 3. Pre-discharge inspection showed 6% adjustment rate, 4.3% addition and 2.1% curtailment rate. Most of the adjustment were omission(66.1%). 4. Omission were divided by event omission(92.6%)and application mistake(7.4%). The decreasing order of omission fee were operation(21.84%), treatment(18.71 %) diagnosis(18.68%), medication (14.53%) and material costs(10.84%). So operation and treatment part were the major part of the total omission fee(40.55%). 5. The average omission of diagnosis were 1,800 per month.
During the Pre-service Inspection for Wolsong Unit 3&4 in 1997/1998 respectively, 17 Distorted Roll Transition indications(over expanded beyond tubesheet secondary face) were identified at the Unit 4 (S/G B, D). Six(6) tubes out of these tubes were plugged in 1998. However the first Periodic Inspection identified additional 110 indications in 1999 and 2000. The additionally identified 110 indication call, not reported at the Pre-service Inspection, are; 2 Not-Finally-Expanded-Tubes and 108 Distorted Roll Transition tubes. Design limit of each Steam Generator tube Plugging is 6.4%. Plugging was performed by the Steam Generator manufacturer under the warranty. When Distorted Roll Transition indications were first identified on the Unit 4 in 1998 the degree of Over-expansion was measured using an inner dial-gage to make the disposition of Nonconformance report. 2 Not-Finally-Expanded-Tubes were plugged and 10 tubes out of 108 Distorted Roll Transition Tubes were also plugged as a preventive measure.
Choi, Ju Young;Kim, JinHyung;Park, Jung-Sub;Park, Choon Sik
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.4
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pp.933-940
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2015
IT environments such as IoT, SNS, BigData, Cloud computing are changing rapidly. These technologies add new technologies to some of existing technologies and increase the complexity of Information System. Accordingly, they require enhancing the security function for new IT services. Information Security Pre-inspection aims to assure stability and reliability for user and supplier of new IT services by proposing development stage which considers security from design phase. Existing 'Information Security Pre-inspection' (22 domains, 74 control items, 129 detail items) consist of 6 stage (Requirements Definition, Design, Training, Implementation, Test, Sustain). Pilot tests were executed for one of IT development companies to verify its effectiveness. Consequently, for some inspection items, some improvement requirements and reconstitution needs appeared. This paper conducts a study on activation of 'Information Security Pre-inspection' which aims to construct prevention system for new information system. As a result, an improved 'Information Security Pre-inspection' is suggested. This has 16 domains, 54 inspection items, 76 detail items which include some improvement requirements and reconstitution needs.
P-PIE is a program developed to estimate failure probability of pipes and pressure vessels considering fatigue and stress corrosion crack growth. Using the program, crack growth simulation was performed with an initially existing crack in order to examine the effects of initial crack depth distribution on the leak probability of pipes. In the simulation stress corrosion crack growth was considered and several crack depth distribution models were used. From the results it was found that the initial crack depth distribution gives great effect on the leak probability of pipes. The log-normal distribution proposed by Khaleel and Simonen gives lower leak probability compared other exponential distribution models. The effects of the number and the quality of pre-service and in-service inspections on the leak probability were also examined and it was recognized that the number and the quality of pre-service and in-service inspections are also give great effect on the leak probability. In order to reduce the leak probability of pipes in plants it is very important to improve the quality of inspections. When in-service inspection is performed every 10 years and the quality of inspection is above the very good level, the leak probability shows nearly constant value after the first inspection for an initially existing crack.
In this paper, we proposes a deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers. The proposed deep learning network is specifically designed for pharmaceutical containers by using data produced in real manufacturing environments, leading to more accurate quality inspection. Additionally, the use of an inline-capable deep learning network allows for an increase in inspection speed. The development of the deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system consists of three steps. First, a dataset of approximately 10,000 images is constructed from the production site using one line camera for foreign substance inspection and three area cameras for dimensional inspection. Second, the pharmaceutical container data is preprocessed by designating regions of interest (ROI) in areas where defects are likely to occur, tailored for foreign substance and dimensional inspections. Third, the preprocessed data is used to train the deep learning network. The network improves inference speed by reducing the number of channels and eliminating the use of linear layers, while accuracy is enhanced by applying PReLU and residual learning. This results in the creation of four deep learning modules tailored to the dataset built from the four cameras. The performance of the proposed deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers was evaluated through experiments conducted by a certified testing agency. The results show that the deep learning modules achieved a classification accuracy of 99.4%, exceeding the world-class level of 95%, and an average classification speed of 0.947 seconds, which is superior to the world-class level of 1 second. Therefore, the effectiveness of the proposed deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers has been demonstrated.
Nuclear power plants play a pivotal role in the global energy infrastructure, fulfilling a substantial share of the world's energy requirements in a sustainable way. The management of these facilities, especially the handling of spent nuclear fuel (SNF), necessitates meticulous inspections to guarantee operational safety and efficiency. However, the prevailing inspection methodologies lean heavily on human operators, which presents challenges due to the potential hazards of the SNF environment. This study introduces the design of a novel Pre-Batched Inspection Strategy (PBIS) that integrates robotic automation and image processing techniques to bolster the inspection process. This methodology deploys robotics to undertake tasks that could be perilous or time-intensive for humans, while image processing techniques are used for precise identification of SNF targets and regulating the robotic system. The implementation of PBIS holds considerable promise in minimizing inspection time and enhancing worker safety. This paper elaborates on the structure, capabilities, and application of PBIS, underlining its potential implications for the future of nuclear energy inspections.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2008.11a
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pp.181-186
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2008
The purpose of this study is analyzing the frequent defect about each inspection part of Pre-qualification of residential building reconstruction and finding the cause of occurrence so that can supply a solution of the problem during the plalnning and constructure. The frequent defects are naturally following the deterioration and more occur in the structure body than a skin. The meaning that supply the cause and the managing method for preventing frequent defects about each inspection part is as follows. To prevent the defects, it is needed that the choice of the appropriate materials, giving a sufficient space for facilities, reliable constructure for the part of expecting the defects. The quality of life will go up due to making a good dwelling environment and extending the life cycle of structures from the inspection and managing the part of expecting defects.
Lee, Dong Jin;Noh, Ik Jun;Shin, Kun Chul;Kim, Hae Suck;Hong, Joo Youl;Choi, Jung Kwan
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.6
no.2
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pp.9-15
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2010
US NRC issued rulemaking of 10CFR50.55a to perform the Perservice and Inservice inspection for Reactor Vessel Head Penetration Nozzle of US Nuclaer plant. The rulemaking was required the EPRI Demonstration to verify the NDE technique performing special Ultrasonic examination. In order to meet this requirement, the UT and ECT procedures was demonstrated and the NDE personnel were qualified by EPRI. In this paper, the NDE technique and analysis method are described the Preservice inspection for the Palo Verde #1/2/3 Replacement Reactor Vessel Head Penetration Nozzle using the qualified procedures and personnel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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