• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.94-95
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• 2011

선박 엔진 크랭크 케이스 내부의 기계 결함으로 발생하는 윤활 오일 미스트 발생은 폭발뿐만 아니라 급격한 온도와 압력상승으로 2차 폭발을 야기하는 등 큰 피해를 가져와 현재 선박용 엔진의 크랭크 케이스에 오일미스트 검출장치의 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 피해를 줄이기 위하여 광 산란 방식을 이용한 오일 미스트 검출장치를 구현하였으며, 구현된 오일미스트 검출 장치의 오일미스검출 센서 센싱 성능은 전기적, 광학적 그 외 환경적 요인으로 인하여 출력값이 일정하지 못해 각각의 오일미스트 검출 센서를 보정해야 한다. 본 논문에서는 크랭크케이스마다 장착되는 오일미스트 검출 센서의 오차를 최소화하기 위하여 정밀하게 Calibration된 Reference Data를 기반으로 최소자승법을 적용하여 센서를 Calibration하였으며, 그 결과 각각의 오일미스 검출센서의 오차를 기존 방법과 비교하여 최소화할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.131-137
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• 2005

본 논문은 유도 전동기에 대한 상태 모니터링 시스템의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기에 대한 진단 알고리즘을 개발하는 것이다. 결함검출을 위해 전동기를 정지시키지 않고 전동기의 코일단에 설치된 자속코일로 누설자속 신호를 수집하여 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수영역으로 신호를 분석한다. 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 특정 신호 현상이 검출되었다. 전원전압 불평형과 고정자 권선의 선간 단락은 축방향에서 측정된 고해상도의 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 측대파와 회전자봉 통과주파수의 측대파를 분석함으로서 결함을 검출할 수 있다. 주파수 영역에서의 스펙트럼이 모니터링 목적으로 더욱 유용하다는 결론을 얻었다. 본 논문에서는 유도 전동기의 축방향 누설자속 측정이 진단 방법으로서 적합한 도구임을 증명하고 결함을 검출하기 위한 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.334-336
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• 2001

반도체 제조와 같은 대량 생산 시스템에서 제품 검사는 매우 중요란 단계 중의 하나이다. 반도체 제조 공정 내에서의 시각 검사는 현재 사람의 육안에 주로 의존하고 있으나, 회로가 점점 복잡해지고 작아지는 추세에 비추어 볼 때 사람에 의한 시각 검사는 한계에 이를 것으로 보인다. 본 연구에서는 웨이퍼상의 결함을 자동으로 검출하고 검출된 길함을 분류하는 자동시각검사 시스템을 설계 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.313-318
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• 2012

본 논문에서는 $30{\mu}m$ 이하의 초 미세 피치를 가진 칩 온 필름(chip-on-film, COF)에서 자주 발생하는 결함을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 초 미세 패턴의 개방 및 단락 결함 뿐만아니라 소프트 개방 및 소프트 단락을 신속히 검출할 수 있는 회로 및 기술이 적용되어 있다. 결함 검출의 기본 원리는 결함 전의 패턴 저항값과 결함 후의 패턴 저항값 차에 의해 발생하는 미세 차동 전압을 읽어서 결함 유무를 판단한다. 또한 미세전압 차를 증폭시켜 결함 유무를 쉽게 판단할 수 있도록 고주파 공진기를 이용한다. 제안된 시스템은 초미세 패턴 COF 검사 과정에서 발생하는 다양한 결함을 신속하고 정확히 검출할 수 있으므로 기존의 COF 검사 시스템의 대안이 될 것으로 기대한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.153-153
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• 2003

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1177-1185
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• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권1호
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• pp.31-35
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• 2010

본 연구에서는 소형 로켓 모타의 3차원 단층촬영 영상을 자동 판독하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 선속경화현상을 보정한 화소값 비교 방식으로 결함을 검출하였고, 정확한 결함의 임계값 설정을 위하여 모의결함시편을 제작하였다. 개발된 자동 판독 프로그램은 미접착, 균열, 이물질 및 기공을 검출할 수 있었으며, 150기에 대한 비교 판독한 결과 미접착과 균열은 육안 판독 결과와 동일한 결과를 나타냈고, 기공과 이물질은 판독자보다 많은 결함을 신속하게 검출할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권6호
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• pp.445-454
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• 1998

본 연구는 박판 용접부 결함 검출 기법의 확립을 위해서 실시된 기초 연구로서, 전기강판 소재의 모재에 인위적인 결함을 작성하고, 이론 및 시험적 결과를 이용하여 결함을 검출하기 위한 최적의 조건과 임계 검출 결함 크기를 조사한 것이다. 이를 위해서 소재의 dispersion curve를 구하고, 두께 2.4mm의 박판에 대해서 tone burst방식에 의한 초음파 탐상을 실시하였다. 실험적 검토를 행한 결과 840kHz의 가진 주파수와 30도 그리고 85도의 입사각이 최적의 탐상 조건임을 알았다. 한편, 초음파의 속도와 dispersion커브를 비교 검토하여 본 바, 30도의 입사각에서 발생하여 전파하는 초음파는 symmetic mode이고 85도의 입사각에서는 antisymmetric mode의 파가 전파하고 있었다. 결함의 위치와 형상에 따라 반사파의 특성이 다르게 나타나고 있었으며, 특히 표면 결함의 경우에는 antisymmetric 모드의 초음파가 symmetric 모드 보다 높은 반사파 에너지를 나타내고 있었다. 또한 이러한 초음파 모드의 종류와 결함 검출과의 관계에 대해서는 유도파의 구조에 의해서 설명이 가능했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.577-586
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• 2022

철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.