• Journal of Welding and Joining
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• 제10권4호
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• pp.107-116
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• 1992

자동차 공업에서의 용접은 주로 차체조립공정에서 많은 사용되고 있으며 전기저항용접, ARC 용접, GAS용접등이 쓰이고 있지만 특히 전기저항용접의 SPOT WELDING이 그 대부분을 차 지하고 있다. 자사의 경우 AUTO GUN이나 ROBOT의 적용으로 차종에 따라 자동화가 거의 90%에 이르며 이 수치는 향후 더욱 증가 되리라 본다. 최근의 연비향상을 위한 경량화와 장 기방청성 요구추세에 따른 새로운 소재 즉 Al, 2층도금강판등의 채택에 따라 자사실정에 맞는 적합한 용접기술개발이 필요하다. 본론에서는 점용접의 검사 방법과 검사기준, 용접 신뢰성 확 보를 위한 제시도와 신소재 적용에 대응한 개발의 필요성, 용접 자동화등의 현황들을 자사를 중심으로 실례를 들어 소개하고자 한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제8권2호
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• pp.1-12
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• 1990

본 고에서는 알루미늄 점용접시의 용접품질 및 용접봉 수명에 미치는 요소와 점용접부 설계방법에 대하여 간략히 설명하였다. 점 용접방법은 알루미늄 뿐만 아니라 steel의 박판용접에도 많이 사용되고 있으며, 특히 최근 공정자동화에 맞추어 가장 쉽게 자동화할 수 있는 용접 방법 중의 하나이다. 그러나 아직까지는 용접품질을 보증할 수 있는 비파괴 검사방법이 없기 때문에 새로운 비파괴 검사방법 개발 혹은 컴퓨터를 이용한 용접품질 추적방법에 대한 많은 연구가 요청된다. 한편 용접부 설계 관점에서는 조그만 단순 시편이 아닌 설계구조물을 이용한 용접강도 해석방법에 대한 연구가 미약하므로 이에 대한 많은 연구도 요청되고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.289-292
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• 2013

본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.146-146
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• 2003

• 비파괴검사학회지
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• 제3권2호
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• pp.28-35
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• 1984

• 동위원소회보
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• 제9권3호
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• pp.30-35
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• 1994

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.283-283
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• 2004

공장자동화는 국제사회 속에서 살아 남기 위한 필수 요건이 되었다. 값싼 인건비를 무기로 제품 경쟁에 뛰어 들고 있는 주변국가와 경쟁하기 위해서는 인건비 절감과 품질 향상이 필수적이다. 본 논문은 POS용 키보드의 생산공정 중에서 조립된 키보드 칼라 라벨을 자동 검사하는 시스템 개발을 최종목표로 하였다. 현재, 산업용으로 폭 넓게 사용되고 있는 머신 비전 측정시스템은 흑백의 영상과 비교적 간단한 물체에 초점을 맞추고 있다. 그러나, Fig.1의 POS용 키보드는 일반 컴퓨터용 키보드와는 달리 각각의 키가 칼라 라벨로 되어있기 때문에 기존의 흑백 머신 비전 시스템으로 자동화를 구축하기는 힘들다.(중략)

• 기계저널
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• 제20권2호
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• pp.88-95
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• 1980

소재의 반입서부터 가공되어 조립, 검사과정의 자동화 현황과 해석을 지면이 허용하는 한 기술해 보았다. 인간의 지식도 성장과 그 과정에서 체득하는 경험이 지식이 되고 지혜가 될 수 있는 것 처럼 기술 역시 단순한 것으로부터 보다 복잡한 것으로 그리고 보다 지혜로운 기계, 이들이 무 리를 이룬 자동화가 시도되고 있다. 이것은 인간의 지식 발달과 지혜의 소산으로 결국은 인간의 자상을 구현시키려는 노력인 것 같다.

• Laboratory Medicine Online
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• 제7권4호
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• pp.163-169
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• 2017

배경: 혈액은행 자동화 검사장비는 혈액은행 검사 결과의 질 향상에 도움이 될 것이다. 최근 자동화 장비 DAYMATE M이 개발되어, 이에 대한 성능을 검증하였다. 방법: 서울성모병원과 인천성모병원에서 수집한 300개의 혈액 검체를 가지고 ABO와 RhD 검사를 실시하였다. 또한, 336개의 검체를 이용해 항체선별검사(AST)를 진행하였고, 골수 이식을 받은 82명의 환자에 대해서도 동일한 검사를 진행하였다. DAYMATE M와 비교하기 위한 수동검사는 DS-SCREEING II (Bio-Rad Laboratories, Switzerland)와 Selectogen (Ortho-Clinical diagnostics Inc., USA)을 사용하였다. 결과: 전체 300개의 혈액 검체는 A형 87개, B형 73개, O형 79개, 그리고 AB형 61개로 이뤄져 있다. DAYMATE M과의 일치율은 혈구형 검사에서는 99.9%, 혈청형 검사에서는 97.0%였다. 혈구형 검사에서 불일치한 검체 1개는 수기법에서는 AB형으로 나왔지만 DAYMATE M에서는 B형으로 나왔고, 혈청형 검사에서 나온 불일치 결과 6개는 모두 A형 검체가 DAYMATE에서 anti-B가 검출되지 않은 경우였다. 336개의 항체선별검사의 일치율은 93.2%였다. 136개의 양성 검체 중 불일치 결과는 6개였다. 골수 이식을 받은 82명의 환자들을 대상으로 한 검사 결과, ABO 검사결과의 일치율은 92.2%였다. 6개의 불일치 결과 중 4개는 DAYMATE M에서만 공여자형으로 판독되었고, 나머지 2개는 수기법에서만 공여자형으로 판독되었다. 결론: 혈액은행 자동화 검사 장비 DAYMATE M은 ABO, RhD 검사, 항체선별검사에서 기존의 수기법과 높은 일치율을 보였고, 조혈모세포이식을 받은 환자를 대상으로 검사할 때에도 좋은 성능을 나타냈다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1333-1334
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• 2015

화력발전소 보일러 배관은 복합한 형상과 다양한 형태로 용접되어 발전소 외관을 감싸고 있다. 발전소 운전에 필수적인 부분을 차지하기 때문에 주기적으로 발전소 점검기간에 모든 용접부위를 검사하여 품질 이상 부분에 대해서는 교체 작업 및 보수 작업을 수행해야한다. 지금까지는 작업자를 통한 검사이다보니 부정확성과 반복 결과가 유지되지 않았다. 본 논문에서는 디지털 방사선 투과 검사모듈을 장착한 자동화 검사 플랫폼을 제안한다.