Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2006.08a
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pp.233-238
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2006
본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 작성해봄으로써 탐색 시소러스 구축에 있어 단어연상검사법의 적용가능성을 살펴보았다. 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 통제어휘를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과, 단어연상검사를 이용하면 다양한 연관관계 용어들을 시소러스에 포함시킬 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 단어의 의미연상을 이용하여 구축된 탐색 시소러스는 정보검색환경에서 질의확장에 응용될 수 있다.
산재예방에 있어 최고의 전문가라고 칭할 수 있는 '산재예방달인' (사)대한산업안전협회 안전기술본부 한만철 차장은 이 '산재예방달인'이라는 영예를 지난 7월 받은 바 있다. 공공 및 민간 재해예방기관 담당자로서는 처음으로 산재예방 달인을 수상하면서 그 영예는 더욱 컸다. 그렇다면 그가 산재예방달인으로 오르기까지의 과정을 어땠을까.
동력자원부가 내놓은 ${\lceil}$전기안전관리업무 처리지침$\rfloor$은 전기안전관리담당자의 직무를 비롯 안전관리 대행업 등록 및 신고, 전기설비관련 공사게획인가 및 신고, 사용전(용접)검사, 정기검사, 일반용전기설비점검업무등에 관한 법에서 명문화하지 못한 부문까지 소상히 담고 있다. 지침서는 전기 수용가가 수행할 각종검사, 안전관리자 선임업무 뿐만 아니라 점검권자인 시$\cdot$도지사, 안전공사, 확인기관인 전기기사협회의 업무도 시달하고 있다. 특히 그 동안 논란이 돼왔던 전기안전관리자 해당분야 경력산정을 규정하고 있다.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.4
no.2
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pp.91-97
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2012
The automated visual inspection system (machine vision system) for quality assurance is an important factory automation equipment in the manufacturing industries, such as display, semiconductor, etc. The world market of the machine vision components is expected 18 billon dollars in 2015. Therefore, there is a lot of demand for the machine vision engineers. However, there are no technical training courses for machine vision technologies in vocational schools, colleges and universities. In this paper, we propose a technical training program for the machine vision technology. The total time of training is 30 to 60 hours and the training program can operate flexibly by student's major, a priori knowledge and education level.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.157-163
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2022
Recently, with the development of automation in the industrial field, research on anomaly detection is being actively conducted. An application for anomaly detection used in factory automation is camera-based defect inspection. Vision camera inspection shows high performance and efficiency in factory automation, but it is difficult to overcome the instability of lighting and environmental conditions. Although camera inspection using deep learning can solve the problem of vision camera inspection with much higher performance, it is difficult to apply to actual industrial fields because it requires a huge amount of normal and abnormal data for learning. Therefore, in this study, we propose a network that overcomes the problem of collecting abnormal data with 72 geometric transformation deep learning methods using only normal data and adds an outlier exposure method for performance improvement. By applying and verifying this to the MVTec data set, which is a database for auto-mobile parts data and outlier detection, it is shown that it can be applied in actual industrial sites.
The simulator which has a identical geometry with radiotherapy equipments, is a essential equipment to accomplish optimized radiotherapy plan through simulation by using diagnostic low energy X-ray. A Radiotherapy simulator has a combined technology from the therapeutic and diagnostic radiology and needs a periodical test for mechanical and optical properties, X-ray generator, image intensifier of simulator to keep the proper maintenance and radiation safety. Hence, tests were done and classified as i) mechanical and optical parameter for the gantry, collimator, and couch ii) key performance of the X-ray generator such as a kVp, mAs, and timer iii) performance of the image intensifier such as a resolution and contrast for three kinds of simulator, common use in clinic. The above result of tests will be applied to the acceptance test and periodical quality assurance procedure.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.460-462
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2001
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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