• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.95-102
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• 2008

이 논문은 고강도매질 CR(Computed Radiography) 영상의 잡음을 모델링하는 적절한 접근법을 제시한다. 잡음 유형의 통계적이고 비선형적 특성이 구체적으로 고안되었다. CR영상은 컴퓨터 처리에 의해 코드화되기 이전 이미 훼손된다. 다양한 형태의 잡음은 비록 디지털화된 상태로 검출된다 하더라도 통상 방사선 영상을 오염시킨다. 양자 방출시의 포아송 분포는 CR 영상판에서의 광자 분포에서 포아송 잡음 분포를 항상 유지하지 않는다. 그 통계적 특성은 재질 특성에 의해 상대적이며 경우의존적이다. 통계적 잡음모델링 과정에서 통상적인 포아송, 이항 내지는 가우스 통계분포의 가정이 고려되었으며 아울러 비선형 효과 또한 포함시켰다. 이는 잡음 영역의 고저 전 방사선량에 걸쳐 추정하는 해석적 모델을 구현한다. 그리고 이 분석적 접근은 고강도 강판튜브 스텝웨지의 방사선측정실험을 통해 관측한 CR 영상데이터에서 구현되었다. 그 결과는 매질의 두께변화에 따른 잡음의 일관성, 잡음분포특성, SNR 및 비선형 보간을 측정하는 상호비교의 파라미터연구에 유용하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.18-24
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• 2017

대역이 제한되거나 채널분산이 존재하는 매체를 통해 메시지를 전송하는 과정은 불가피하게 신호왜곡과 잡음유입을 수반하며 결과적으로 심볼간 간섭과 부가잡음에 의해 전송품질이 열화 되어 수신심볼 오율을 증가시키게 된다. 적응 등화기의 역할은 전송 메시지를 복원하기 위해 등화기 수신단에 입력되는 수신신호로부터 채널왜곡 성분과 잡음을 제거하는 일이다. 이를 위해 일반적으로 선형필터부와 심볼 결정기의 조합으로 구성되는 등화기에 관한 연구가 많이 이루어져 왔고 전방향 오류정정부호화과 결합하여 디지털 정보통신 분야에 필수적인 전송효율 제고에 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 등화기 출력인 메시지 심볼에 잔존하는 심볼오류를 추가적으로 정정할 새로운 알고리즘을 제안하였는데 일반적으로 등화기 성능개선 알고리즘들이 등화 초기 수렴속도나 정상상태오차를 개선하는 방향으로 진행되어 오고 있는 반면, 본 논문에서는 등화기 결정심볼과 전송채널 추정값을 이용하여 등화기 입력신호를 재구성하고 실제 입력신호와의 오차신호를 구한 후 이에 대한 통계적 특성을 분석해 직접적으로 오류정정을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.353-354
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• 2006

The automatic inspection system is developed for the formed end part of automotive fuel pipe. The developed system has functions of outer diameter and formed end length measurement by LVDT(linear variable differential transformer) together with burr cleaning of automotive fuel pipe. The measured data are managed and controlled in real time by embedded SPC(statistical process control) program. The system is composed of mechanical part, electronic part and developed software system. These three parts operate automatically by mutual communication with each other. The developed system showed good results in finding inferior goods and efficiency improvement of the fuel pipe production line. It also eliminated the unreliable manual inspection processes and improved the confidence of product quality.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.639-652
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• 2015

현대의 제조공정은 컴퓨터의 발전과 통신 및 네트워크의 발달로 컴퓨터통합제조가 가능해졌다. 이로 인해 고품질 제품의 고속 생산공정이 확대되고, 공정에서 실시간으로 전송되는 다양한 품질변수들의 데이터 축적 또한 가능하게 되었다. 이를 관리하기 위해서는 다변량 통계적 공정관리 절차가 필요하다. 전통적으로 사용하는 다변량 관리도는 이상상태 발생시 이상신호를 주지만, 이상원인이 어떠한 변수에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 제공하지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 데이터마이닝과 기계학습 기법을 이용할 수 있다. 이 논문에서는 의사결정나무 학습 기법을 이용한 다변량 공정관리 절차를 소개하고, 이변량인 경우 모의실험을 통하여 그 효율을 살펴보았다. 모의실험 결과를 살펴볼 때, 상관계수에 따라 이상상태 탐지 능력은 비슷한 것으로 나타났고, 이상상태에 대한 분류 정확도는 상관계수와 이상원인의 형태에 따라 차이가 있지만 기존의 다변량 관리도에서는 제공하지 않는 이상원인의 정보를 제공하는 장점이 있음을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.18-23
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• 1996

산란강도의 변동에 따른 통계적 특성은 능동소나의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 주요 산란과정을 이해하는 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 천해에서 측정한 해저면 후방산란 신호의 통계적 특성 분석에 대한 내용을 기술하였다. 천천히 움직이는 30kHz의 실험용 소나로 해저면에 대한 자료를 수집하였다. 신호의 진폭변화에 대한 시${\cdot}$공간 상관함수를 계산하였다. 또한, 넓은 빔과 좁은 빔 신호의 포락선에대한 분포함수와 오경보 확률을 계산하고, 이론 모델과 비교를 시도하였다. 분석 결과에서 이동음원에 의한 해저면 후방산란 변동의 통계적 특성은 고정된 음원의 경우와 다른 특징을 나타냈다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-51
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• 1992

Automatic detection of tool breakage during NC machining is a key issue not only for improving productivity but to implement the unattended manufacturing system. In this paper, we develop a vibration sensor-based tool breakage detection system for NC milling processes. The system obtains the time-domain vibration signal from the sensor attached on the spindle bracket of our CNC machine and declares tool failures through the on-line monitoring schemes. For on-line detection, our approach is to use the PSC(statistical process control) methods being increasingly used for on-line process control. The main thrust of this paper is to propose and compare the performance of SPC methods including : a) X-bar control scheme, b) S control scheme, c)EWMA (exponentially weighted moving average) scheme, and d) AEWMA (adaptive exponentially weighted moving average) scheme. The performance of the control schemes are compared in terms of the type 1 and 2 error calculated from the experiment data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.96.2-96
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• 2002

In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing scheme that represents the information from observations as a set of random variables in the form of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other, which can be utilized in linear p...

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.623-629
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• 2004

In this paper, a Efficient method for the mixed image separation is presented using independent component analysis and the new fast expectation-maximization(EM) algorithm. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing scheme in various applications. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. So, Innovation process which is one of the methods that were employed in image separation using ICA, which produces improved the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process needs long processing time compared with ICA or EM. Thus, in order to overcome this limitation, we proposed new method which combined ICA with the New fast EM algorithm instead of using the innovation process. Proposed method improves the performance and reduces the total processing time for the Image separation. We compared our proposed method with ICA combined with innovation process. The experimental results show the effectiveness of the proposed method by applying it to image separation problems.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권12호
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• pp.30-37
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• 1996

On-line process control equipment for CO$_{2}$ laser cutting is not available for industrial applications. The major part of the industrial laser cutting machines are adjusted off-line by highly educated engineers. The quality inspection of the sample is visual and referred to different quality scales. Due to the lack of automation the potential laser users hesitate to implement the cutting method. The first step toward an automation of the process is the development of a process monitoring system and the research is cincentrated on the area of on-line quality monitoring during CO$_{2}$ laser cutting. The method is based on the detection of the emitted light from the cutting front by photo diode. The developed monitoring system consists of the OP Amplifier, A/D convertor, power supply and PC. The signal from the photo diode has been undertaken from Fourier analysis and statistical analysis with real time. The photograph of striation pattern was taken by metallurgical microscope. As a result, it is possible to predict the striation pattern according to the beam traveling speed.

• 품질경영학회지
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• 제29권4호
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• pp.38-53
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• 2001

In resolving industrial quality control problems, a vector of multiple quality characteristic variables is involved rather than a single variable. However, it is not guaranteed that a multivariate control chart based on statistical methods can monitor abnormal signal in case that small changes of relationship between each variables causes abnormal production process. Hence a quality control system for real-time monitoring of the multi-dimensional quality characteristic vector under a multivariate normal process is needed to enhance tile production system quality performance. A pattern analysis approach based on self-organizing map (SOM), an unsupervised learning technique of neural network, is applied to the design of such a quality control system. In this study we present a new material quality control system based on pattern analysis approach and illustrate the effectiveness of proposed system using actual electronic company material data.