클래딩은 주요 산업분야에 내마모성, 내부식성의 향상을 위해 사용되고 있다. 그러나 클래딩 공정에서는 모재와 클래딩 재료의 물리적, 화학적 특성의 차이와 여러 가지 공정 변수의 영향으로 제품의 사용에 치명적인 손상을 줄 수 있는 균열, 슬래그 개재물, 기공등의 불연속이 발생하기 쉽다. 본 연구에서는 클래딩 시에 발생되는 불연속을 실시간으로 검출하는데 아주 우수한 검출능력을 갖고 있는 비파괴 검사 방법인 음향방출시험을 적용하고 검출된 신호에 대한 주파수 분석과 2차원 위치표정을 실시하여 균열, 기공 등의 불연속을 검출하였고 이를 주사전자현미경을 통하여 확인하였다. 음향방출법에 의해 클래딩부에서 발생하는 결함에 대한 실시간 평가가 가능함을 입증하였으며, 특히 다층 클래딩이나 넓은 면적의 클래딩시에 불연속을 가장 신속하게 감지할 수 있으므로 이를 생산공정에 활용한다면 클래딩 또는 용접부 품질감시를 위한 효과적인 방법이 될 것이다.
현대중공업 전기전자시스템사업본부는 전력계통의 송배전전분야에 걸쳐 꾸준한 기술개발로 최고의 품질을 갖는 중전기기를 생산하는 Global Leader로써 성장하였다. 최근에는 신 재생에너지 분야 사업에 집중하여 태양광발전, 풍력발전, 조력발전의 연구개발을 활발히 진행 중에 있으며, 이러한 분산발전의 핵심기술인 PCS 개발에 매진하고 있다. PCS의 핵심은 전력전자기술을 기반으로 고품질의 전력을 계통으로 역송전하는 기술이다. 계통 연계형 태양광 PCS는 계통에 연계되어 운전되므로 전력계통의 이상 유무를 감지하여 전력계통의 보호협조 기능을 갖는 전력변환장치이다. 그래서 단순히 인버터라 부르지 않고 PCS (Power Conditioning System)라 부른다. 이는 일반적인 인버터 제어와 더불어 제어동작에서 계통의 안정성을 최우선으로 고려하여야 하며, 효율을 최대화하여 고객에게 최대의 수익을 창출할 수 있도록 하여야 한다. 이러한 계통과 연관된 인버터 기술의 발전으로 인하여 태양광 발전분야가 급속도로 성장하는 계기가 되었다. 본 논문은 현대중공업 제품을 중심으로 태양광 발전용 PCS의 개발 동향을 소개하고자 한다.
MRI plays an important role in abdominal imaging because of its ability to detect and characterize focal lesions. However, MRI examinations have several challenges, such as comparatively long scan times and motion management through breath-holding maneuvers. Techniques for reducing scan time with acceptable image quality, such as parallel imaging, compressed sensing, and cutting-edge deep learning techniques, have been developed to enable problem-solving strategies. Additionally, free-breathing techniques for dynamic contrast-enhanced imaging, such as extra-dimensional-volumetric interpolated breath-hold examination, golden-angle radial sparse parallel, and liver acceleration volume acquisition Star, can help patients with severe dyspnea or those under sedation to undergo abdominal MRI. We aimed to present various advanced abdominal MRI techniques for reducing the scan time while maintaining image quality and free-breathing techniques for dynamic imaging and illustrate cases using the techniques mentioned above. A review of these advanced techniques can assist in the appropriate interpretation of sequences.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.19-26
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2020
Steel production requires high-quality surfaces with minimal defects. Therefore, the detection algorithms for the surface defects of steel strip should have good generalization performance. To meet the growing demand for high-quality products, the use of intelligent visual inspection systems is becoming essential in production lines. In this paper, we proposed a ShuffleDefectNet defect detection system based on deep learning. The proposed defect detection system exceeds state-of-the-art performance for defect detection on the Northeastern University (NEU) dataset obtaining a mean average accuracy of 99.75%. We train the best performing detection with different amounts of training data and observe the performance of detection. We notice that accuracy and speed improve significantly when use the overall architecture of ShuffleDefectNet.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.10a
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pp.590-594
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2000
One of the most important factors for a leather quality inspection is its surface condition. So far a leather quality level has been discriminated by human's eye inspection, But, these kinds of method needs a lot of labor time and cause decision mistakes from an optical illusion. It means leather quality inspection is very subjective and there is no consistency. In this study, we present computer vision based a leather quality inspection system using an Artificial intelligence. Suggested system ran give standard spec for a leather quality and take human inspection duty place.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.05a
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pp.399-403
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2001
One of the most important factors for a leather quality inspection is its surface condition. So far, a leather quality level has been discriminated by human's eye inspection. But, these kinds of method needs a lot of labor time and cause decision mistakes from an optical illusion. It means leather quality inspection is very subjective and there is no consistency. In this study, we present computer vision based a leather quality inspection system using an Artificial intelligence. Suggested system can give standard spec for a leather quality and take human inspection duty place.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.3
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pp.603-610
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2017
Various type of pavement deterioration such as crack, bumpy, pothole is rapidly increasing according to the accelerated environmental changes like heavy rainfall, frequent snowing, difference temperature, etc. Accident related to pothole that cause fatal traffic accidents has been increased more than five times over the next five years starting from 2008. As direct or indirect damage by pothole which caused injuries and car damages increases every year, quicker and more efficient management measures are necessary. This study presents the algorithm for materials quantity take-off. The algorithm was suggested by correlation in pothole size and area. Suggested algorithm were confirmed the validity through the 15 field survey in capital area. According to the results of survey, usually the residual materials at which 5~7 kg was generated decreased to 1~2 kg. It showed that automatic pothole detection system is expected not only to reduce materials and resources, but also to contribute to quality improvements of pavement through more accurate material take-off from the situation of constructing rely on their own judgement.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
SeokMin Oh;JinJe Park;Van-Quan Dao;ByungHo Jang;HeungJae Kim;ChangSoon Kim
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.107-116
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2024
Copper Filter Dryer (CFD) are responsible for removing impurities from the circulation of refrigerant in refrigeration and cooling systems to maintain clean refrigerant, and defects in CFD can lead to product defects such as leakage and reduced lifespan in refrigeration and cooling systems, making quality assurance essential. In the quality inspection stage, human inspection and defect judgment methods are traditionally used, but these methods are subjective and inaccurate. In this paper, YOLOv7 object detection algorithm was used to detect defects occurring during the CFD Shaft pipe and welding process to replace the existing quality inspection, and the detection performance of F1-Score 0.954 and 0.895 was confirmed. In addition, the cause of defects occurring during the welding process was analyzed by analyzing the sensor data corresponding to the Timestamp of the defect image. This paper proposes a method for manufacturing quality assurance and improvement by detecting defects that occur during CFD process and analyzing their causes.
The purpose of this study is to analyze the effects of a firm's dynamic capabilities measured by sensing, seizing, transforming, coordinating, and learning capabilities on its competitive capabilities, such as product quality, process flexibility, delivery speed, and low cost. The relationship among dynamic capabilities, competitive capabilities, and export firm performance is set up as a research model based on empirical studies related to the existing dynamic capability perspective and competitive capabilities. To test this research model, this study collected 102 samples of data using a questionnaire survey on both manufacturing and exporting firms. The partial least squares method is used and the following results are derived from an empirical analysis. First, dynamic capabilities have a positive effect on competitive capabilities, such as product quality, process flexibility, delivery speed, and low cost. Second, product quality and process flexibility have a positive effect on export firm performance. Third, unlike previous research results, this study finds that the competitive capabilities of a firm in the areas of delivery speed and low cost do not significantly affect its performance. These findings provide meaningful implications for export venture firms that need to acquire and maintain competitive advantage in a rapidly changing environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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