본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 이용하여 오프라인 필기체 문자 인식을 위한 특징 추출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자의 획의 방향 정보를 제공하는 특징 벡터를 추출함으로써 오프라인 문자 인식에서 성능 향상을 기대할 수 있다. 테스트를 위해 MNIST 필기체 데이터베이스와 UJI Penchar2 필기체 데이터베이스를 이용하였고, BP(backpropagation)신경망과 LDA(Linear Discriminant Analysis), SVM(Support Vector Machine) 분류기에서 성능 테스트를 하였다. 본 논문의 실험결과에서는 일반적으로 사용되는 특징추출로부터 얻어진 특징에 제안된 특징추출을 정합하여 성능항샹을 보인다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
U-Eco City 테스트베드 구축사업은 U-Eco City사업 단의 타 핵심과제에서 개발된 요소기술과 타 연구과제의 기술을 테스트베드에 적용하여 각 기술의 현장 적용 시 문제점을 파악하고 보완체계를 수립해 나감으로써 기술의 완성도를 높이고자 하는 것이 목표이다. 이와 함께 테스트베드 구축의 경험을 바탕으로 국내 지방자치단체 및 해외 시장에 U-Eco City 건설 경험을 체계화하여 이를 판매하고자 하는 목표가 있다. 이를 위해서는 U-Eco City 적용 기술 평가, U-Eco City 테스트베드 대상지에 대한 종합시설계획 수립, 상세계획 수립, U-Eco City 테스트베드 구축 및 모니터링 등 전 과정의 경험과 지식을 체계화하고, 이를 국내 및 국외 시장에 적용할 수 있는 U-Eco City 구축 가이드라인의 작성이 필요하다. U-Eco City 테스트베드 구축의 1차년도 연구목적은 U-Eco City 구축 가이드라인 작성을 위한 기초연구를 수행하는 것으로 기존 U-City 추진상의 문제점을 분석하고, 생태도시와 U-City와의 연계성을 파악하였으며, U-City 구축 단계를 체계화하고, 단계별 고려사항을 정리하였다.
소프트웨어 테스팅을 위해서 테스트 케이스를 작성하는 작업은 어렵고 많은 비용을 요구한다. 예로 약 100,000라인의 코드를 테스트하기 위해서는 천문학적인 테스트 시나리오들이 필요할 수도 있다. 따라서 경험 있는 테스터들은 필요한 테스트 케이스들만을 선별적으로 사용하고자 한다. 그리고 이를 위한 많은 테스트 기법들이 연구되고 있다. 그러나 다수의 연구 자료들은 기법의 효과를 이론적으로만 제시한다. 일부 사례를 통해서 그 효과를 제시하는 자료들도 있으나 그 적용 과정이 구체적이지 않아 신뢰를 얻기가 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 업계에서 많이 사용되는 9가지 테스팅 방법들을 소개하고 이들을 실제 개발 과제에 적용 하였다. 그리고 각각의 결과를 비교하고 분석하였다. 본 논문의 결과를 일반화하기는 어려울 것이다. 하지만 하나의 사례 연구로서 참고되고 활용될 수 있을 것이다.
조선 작업장에서 사용되는 에너지원 중 전기 에너지의 30% 이상이 압축공기 생산에 사용되고 있으며, 압축공기의 상당 부분은 공압 공구 구동에 사용되고 있다. 본 연구에서는 에너지 효율이 낮은 공압 공구를 전동 공구로 대체하기 위해 7인치 BLDC모터 전동 그라인더 시제품을 개발하였다. 7인치 공압 그라인더와 대등한 성능을 내기 위한 전동 그라인더의 사양은 정격 회전수는 4,500 rpm이며 정격 출력은 1.1 kW가 되어야 함을 알 수 있었다. 특히 안전 기능으로 과부하 정지 기능과 정전 재기동 방지가 가능해야 한다. 이러한 사양과 기능으로 BLDC 모터 전동 그라인더 시제품을 제작하여 조선 작업장의 여러 공종에서 테스트 한 결과 다양한 장단점 의견을 얻을 수 있었다.
AC PDP에 사용되는 ITO 전극의 공정시간을 단축시키고 생산성을 향상시키기 위해서 $Nd:YVO_4$ laser(${\lambda}=1064\;nm$)를 사용하여 ITO 전극 패턴을 형성하였다. ITO etchant를 사용하여 ITO 전극 패턴을 형성한 샘플과 비교해서 laser를 사용하여 제작한 샘플은 ITO 라인 가장자리에 shoulder와 물결무늬를 형성했다. Q스위치 $Nd:YVO_4$ laser와 갈바노메트릭 스캐닝 시스템을 사용하여 500 mm/s의 스캔속도와 40 kHz의 펄스 반복 율을 기본조건으로 결정했다. PDP 테스트 샘플을 제작하여 방전 테스트를 진행하였다. 사진식각공정을 이용하여 만든 PDP 샘플과 비교해서 laser를 이용하여 제작한 PDP 샘플의 최소 방전유지전압은 더 높게 측정됐다. 이것은 ITO 라인의 shoulder와 물결무늬의 형성과 관련이 있다고 판단된다. 본 실험을 통해 레이저를 이용한 PDP용 ITO 전극막의 직접 패터닝 가능성을 확인할 수 있었다.
일반적으로 반도체 생산 라인으로부터 생산되는 제품의 수율은 반도체의 가격에 직접적인 영향을 미치는 인자로 고수율의 제품 생산을 위해서는 반도체 생산라인 내부의 공기를 청정하게 할 필요가 있으며 이를 위해 고성능의 필터들이 사용되고 있다. 이러한 필터의 재료는 초극세 섬유로 작업자의 부주의한 조작에 의해 필터 표면에 핀홀(pinhole)둥이 발생하기 쉽다. 이러한 핀홀은 육안으로 관측이 힘들뿐만 아니라 필터의 여과 성능에도 악영향을 미치는 요소로 필터 생산업체에서는 이의 검출 및 보수에 많은 인력이 투입되고 있다. 본 연구에서는 필터 표면에 발생된 핀홀을 검출할 수 있는 자동 테스트 장치를 제안함과 동시에 제안된 테스트 장치의 효율적 운영을 가능케 하는 최적 운전 파라미터를 퍼지 모델링 기법을 이용하여 튜닝하고자 한다.
최근 조선분야의 경우 생산원가의 절감, 품질의 고급화, 단순작업에 대한 근로기피 등의 이유로 로봇시스템 적용에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 그러나 기존의 로봇 시스템의 교시방식이 교시-재생(Teaching-Playback)방식이어서 작업부재의 형상 및 치수가 매번 변경되는 중공업 분야에서는 적용이 불가능하였다. 본 연구에서는 조선용 아크용접 로봇을 위한 오프라인 프로그램밍(OLP: Off-Line Programming) 시스템을 개발하였다. 오프라인 프로그램밍 시스템의 경우 작업중인 로봇과는 상관없이 다음 부재에 대한 형상 데이터만을 이용하여 컴퓨터상에서 다음 작업프로그램을 미리 생성할 수 있으므로 기존의 온라인 교시-재생 방식의 교시시간의 과다라는 문제를 극복할 수 있다. 본 연구에서는 강교 판넬 및 조선 소조립용으로 개발 중인 아크용접용 로봇 시스템을 위한 오프라인 프로그래밍 시스템을 개발하였다. CAD 데이터나 OLP의 모델링 기능으로 작업부재를 형상한 후 미리 데이터베이스화 되어 있는 자료를 검색하여 부위별 작업매크로 확보를 위하여 실제 로봇 시스템을 이용한 작업테스트를 수행하였다. 개발된 오프라인 프로그래밍 시스템은 기능보완 후 당사 아크용접용 로봇시스템에 적용될 계획이다.
현재 제조업에서 설비 라인 증축 및 최적화를 위해서는 공정 분석과 설비 시스템 테스트가 요구되며, 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 가상의 설비모델을 이용해 설비검증과 라인 테스트를 수행할 수 있는 다양한 CPS(Cyber Physical System)가 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 설비 이해관계자 사이의 상호운용성을 확보하기 위해 독일의 Industry 4.0에서 제안한 표준 설비 명세인 AAS(Asset Administration Shell)를 활용한 CPS 구현을 제안한다. SMT(Surface Mounting Technology) 라인 중 Screen Printer를 대상으로, 총 3개의 서브 모델(Sub model)과 17개의 속성(Property)을 AAS 명세하고 이를 이용한 CPS를 구현하는 사례연구를 수행했다. 제안 방법은 표준명세를 활용한 제조 분야 CPS 구현에 적용될 수 있다.
모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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