• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.423-426
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• 2019

본 연구의 목적은 서로 다른 지역의 공항서비스품질이 고객만족도에 어떤 영향을 미치는지를 규명하고자 하는 것이다. 서로 다른 지역에 있는 공항의 서비스만족도를 고찰하는 것이다. 더 좋은 공항서비스 제고방안을 제시하려고 하는 것이다. 본 연구는 설문조사를 통해 SPSS와AMOS를 사용해 신뢰도분석, 타당성분석 그리고 구조방정식모형을 통해 통계분석을 실시하였다. 분석결과, 한국 인천공항 측에서 모든 가설 다 유익한 결과가 나타났고, 중국 수도공학 측에서 공항서비스 품질이 고객감지품질에 정의 영향과 감지품질이 고객충성도에 정의 영향을 유의하지 않은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.21-22
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• 2023

딥러닝 모델은 영상 처리와 불량 감지 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘하여 산업적으로 매우 중요하고 필수적인 기술이 되었다. 특히, 불량 감지는 제조업 분야에서 제품 품질 향상과 생산성 향상에 핵심적인 역할을 하는 기술로써 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재건축 방식의 대표적인 모델인 DRAEM에 대해 불량 감지 성능을 향상하는 방법을 제시합니다. 이를 위해 컬러 분포의 차이를 최소화하는 손실 함수와 마스킹에 고주파 필터링을 적용하여 노이즈를 제거하는 방법을 활용한다. 이러한 방법들을 통해 DRAEM 모델의 성능을 개선하고, 정확하고 효과적인 불량 감지를 실현할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.10
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• pp.615-626
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• 2022

At present, there are a lot of theoretical studies on the theme of tea industry brand construction, but in the survey, it is found that the theory that can study the tea industry brand from the perspective of brand equity is extremely lacking. This paper takes Rizhao Green tea as the research object, focusing on the influencing factors of Rizhao Green tea brand equity from the perspective of consumers and the relationship between various factors. The results show that the brand equity of Rizhao Green tea is composed of brand awareness, regional association, quality perception and brand loyalty. There is a certain correlation between each dimension and has an impact on brand equity. There is a significant correlation between brand awareness and regional association. Brand awareness has no significant impact on quality perception. Regional association has a significant positive impact on quality perception and brand loyalty. Brand awareness and quality perception have a significant positive impact on brand loyalty. The research results can provide theoretical basis and practical guidance for the construction of Rizhao Green tea brand assets while making up for the lack of theoretical research in this field.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2007.09a
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• pp.115-123
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• 2007

설계 하중이 큰 대형 구조물의 기초로 많이 사용되는 현장타설말뚝은 현장에서 지반을 굴착하여 조립된 철근망을 삽입한 후, 콘크리트를 타설하여 제작되므로 복잡한 시공 과정과 현장의 특수한 지하수 및 지반 조건으로 인하여 현장타설말뚝의 내부에는 결함이 포함될 수 있다. 발생 가능한 대표적인 결함으로 연약한 말뚝 선단, 말뚝체 콘크리트의 품질 저하, 말뚝과 지반의 접촉 불량, 주 철근의 부식 등이 있으며, 이들 결함을 감지하기 위한 건전도 시험법으로 공대공초음파 검층, 충격반향시험, 충격응답시험, 감마-감마 검층법 등이 있다. 결함은 말뚝의 수평지지력을 감소시키며, 일반적으로 발생하는 비대칭단면 결함에 의한 응력 집중현상과 수평 하중에 의한 휨모멘트는 연직지지거동에 영향을 준다. 따라서 결함을 감지하고 평가하는 것이 현장타설말뚝의 품질관리에 있어 매우 중요하다.

• 기계와재료
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• v.24 no.2
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• pp.96-109
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• 2012

채터진동은 공작기계에서 가공중에 소재와 공구사이에 나타나는 급격한 상대진동을 말한다. 이러한 진동은 가공 소재 품질에 심각한 영향을 미치는 요소일 뿐만 아니라 가공툴과 기계에 손상을 유발시키는 인자이기도 하다. 본 연구는 공작기계의 구동 중 발생되는 채터진동을 실시간으로 감지하여 공구의 회전속도와 이송 속도를 제어하여 자율보정함으로써 보다 빨리 채터진동의 영향을 보상함을 물론 보다 정밀한 가공물을 생산할 수 있는 채터진동 감지 및 보정에 관한 것이다. 실시간 처리를 위하여 본 연구에서의 공작기계의 채터진동 보상장치는 공작기계에 임베디드 형태의 디바이스로 개발되었으며, 구성은 공작기계의 채터진동을 감지하는 센서와 센서로부터 감지된 채터진동에 따라 보상값을 예측하여 산출하는 채터보상기를 포함하여 공작기계의 CNC제어기의 연계 구성됨을 특징으로 한다.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.23 no.3
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• pp.1-16
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• 2020

식품 산업에서 제품의 품질을 향상시키기 위해서는 약한 세기의 맛에서도 다양한 종류의 맛을 감지해낼 수 있어야만 한다. 이러한 목적 달성을 위해서 2차원 물질과 금속유기골격체(metal-organic framework, MOF)를 이용한 미각 감지 센서에 대한 연구들이 한창 진행 중이다. 2차원 물질 및 MOF는 고유한 특성으로 인하여 현재 다양한 분야에서 많은 관심을 받아오고 있으며 화학 및 생화학 감지 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있다. 본 기고문에서는 미각 감지 응용에서 2차원 물질과 MOF의 최신 연구동향을 다루고자 한다. 본 기고문을 통하여 미각 감지 응용 분야에서 2차원 물질과 MOF의 작용 메커니즘을 이해하고 현재의 연구 현황 및 앞으로의 발전 방향을 알아보고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.18-19
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• 2011

본 논문에서는 3상 PWM 정류기의 스위치 개방 고장시 감지 및 허용 운전 방법에 대해 제안한다. 스위치의 개방 고장이 발생 하면, 한상의 전류가 반주기 동안 나타나지 않기 때문에 출력 직류전압의 리플로 나타나게 된다. 이경우 고장 감지 및 허용 운전을 하지 않으면, 전력 품질을 저하되며, 직류 링크 콘덴서의 수명이 감축되는 문제를 발생 시킨다. 제안된 기법은 추가적인 하드웨어 없이 간단한 모델 적응 제어 (Model Reference Adaptive System)을 이용하여, 고장된 스위치를 감지 하며, 고장난 스위치의 반대 스위치를 켜고 나머지 2상을 전류제어 하여 3상 전류를 평형상태로 만들어 출력 직류전압의 리플을 줄이는 허용운전을 제안한다. 본 논문은 6kW급 3상 PWM 정류기 시스템을 모의해석을 통해 제안된 기법의 타당성을 입증 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.147-160
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• 2013

이 논문은 공정변화를 보다 잘 감지할 수 있는 관리도의 개발동향에 주안점을 두고 있으며, 경제적 접근법으로 관리모수를 설정하여 공정관리 메카니즘을 사용하는데 있어서 최소의 비용을 가지도록 하여 품질 향상 비용을 절감시킬 수 있는 설계 접근방법을 조사 연구했다. 또한 CUSUM 관리도를 기존의 다양한 관리도와 결합하여 개발된 새로운 관리도를 비교했다. 비교된 관리도의 경제적 모형설계를 통하여 공정 품질에서의 경제적인 영향의 최적화를 위한 관리모수를 제시했다. 이는 공정평균의 이동을 감지하기 위한 결합 관리도를 개발하는 경제적설계 절차를 제시했다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.115-126
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• 2023

Due to the fluctuating random and periodical nature of renewable energy generation power quality disturbances occurred more frequently in power generation transformation transmission and distribution. Various power quality disturbances may lead to equipment damage or even power outages. Therefore it is essential to detect and classify different power quality disturbances in real time automatically. The traditional PQD identification method consists of three steps: feature extraction feature selection and classification. However, the handcrafted features are imprecise in the feature selection stage, resulting in low classification accuracy. This paper proposes a deep neural architecture based on Convolution Neural Network and Long Short Term Memory combining the time and frequency domain features to recognize 16 types of Power Quality signals. The frequency-domain data were obtained from the Fast Fourier Transform which could efficiently extract the frequency-domain features. The performance in synthetic data and real 6kV power system data indicate that our proposed method generalizes well compared with other deep learning methods.