• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• The tire
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• s.109
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• pp.40-44
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• 1983

당협회에서는 금년도에도 교통부, 치안본부, 한국도로공사의 후원으로 4차에 걸쳐 고속도로의 휴게소에서 무료 타이어 점검 및 서비스를 실시하였다. 금년도의 점검결과도 예년과 마찬가지로 타이어 정비불량률이 무려 45%에 달하고 있으며, 차종별로는 승용차가 53%로 가장 불량한 것으로 나타났으나, 이는 주로 공기압부적 차량이고, 실제로 타이어 정비상태가 가장 불량한 것은 트럭으로서 52%였다. 정비불량항목으로는 과마모가 제일 많아 전체 타이어 정비불량건수중 43%를 차지하였으며 트럭에 가장 많았다. 특히 관광버스에는 재생 타이어 취부률이 35%나 되었고 또한 트럭에는 눈올 때에만 사용토록 되어 있는 스노 타이어를 봄, 여름, 가을까지 계속 사용하고 있는 차량이 13%나 되어 발열에 의한 트레드 세페레이션 (Tread SEparation) 사고의 위험성이 많았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.425-426
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• 2018

현재 사회적인 이슈가 되고 있는 불량 식품에 대한 경각심을 아이들에게 심어주어 좋은 식습관을 유지하도록 교육하는 앱을 개발하고자 한다. 개발하고자 하는 앱은 몸에 안좋은 불량식품을 좋아하는 아이들에게 경각심을 일깨워 주며, 불량 식품에 첨가된 발암불질, 표백제 등이 성장기 아이들에게 치명적임을 인식시키는 정보제공을 하며, 게임 형식을 통해 스스로 좋은 것과 나쁜 것에 대해 확인하여 창의적 자아활동을 유도 한다. 음식에 대한 올바른 이해와 함께 성장기 어린이들의 인지 및 언어 능력을 학습하고자 개발하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1167-1168
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• 2023

차량용 반도체 수요의 증가로 자율 주행 및 전장제품에 시스템 반도체 수요가 증가하고 있다. 차량용 반도체는 기존 AP 같은 칩보다 더 높은 내구성과 신뢰성이 요구되기 때문에 불량 분석이 중요하다. 이러한 환경에서 반도체의 안정적인 생산과 품질 보장을 위해서는 불량 검출과 불량 원인 분석이 중요하다. 본 논문은 기본적인 비파괴 불량 분석 방법에 대하여 조사하고 장단점을 탐구한다. 이를 통해 반도체의 안정적인 양산을 위한 기반 지식을 제공한다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.248 no.4
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• pp.21-24
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• 2003

절연저항계의 지시의 흔들림 절연저항계는 프로프를 접촉시킨 수간에 일단 크게 흔들려 그후 일정치에 안정하는 것이다. 이것이 안정하지 않을 때는 기기의불량이나 접속불량이다. 접속불량은 수리하면 되나, 기기가 불량일 때는 수리 혹은 교환이 필요하게 된다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.19 no.40
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• pp.91-98
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• 1996

CMOS부품에는 양품과 불량품이 혼재되어 있는 경우가 많다. 이 경우, 부품의 신뢰성을 향상 시키기 위해서는 불량품을 제거하여야 한다. 이와 관련하여 불량품과 양품의 모수를 구하기 위해 많은 연구가 있었다. 본 논문에서는 Jasen & Petersen 기법을 Bayesian 기법의 실제 상황에 대한 적용에 대하여 연구하였다.

• LP가스
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• s.98
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• pp.57-57
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• 2005

한국가스안전공사는 품질불량 LPG의 유통근절을 위해 품질불량 LPG신고포상금제도를 도입한다. 관련 내용을 게재한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.5
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• pp.386-393
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• 2010

A defect in an image is a set of pixels forming an irregular shape. Since a defect, in most cases, is not easy to be modeled mathematically, the defect detection problem still resides in a research area. If a given image, however, composed by certain patterns, a defect can be detected by the fact that a non-defect area should be explained by another patch in terms of a rotation, translation, and noise. In this paper, therefore, the defect detection method for a repeated multi-patterned image is proposed. The proposed defect detection method is composed of three steps. First step is the interest point detection step, second step is the selection step of a appropriate patch size, and the last step is the decision step. The proposed method is illustrated using SEM images of semiconductor wafer samples.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.290-291
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• 2021

Defects in the coating process of plastic automotive components are caused by various causes and phenomena. The correlation between defect occurrence rate and meteorological and environmental conditions such as temperature, humidity, and fine dust was analyzed. The defect rate data categorized by type and cause was collected for a year from a automotive parts coating company. This data and its correlation with environmental condition was acquired and experimented by machine learning techniques to predict the defect rate at a certain environmental condition. Correspondingly, the model predicted 98% from fine dust and 90% from curtaining (runs, sags) and hence proved its reliability.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.2
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• pp.335-341
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• 2017

This paper proposes an image-processing algorithm for inspecting double-cut defects in the motor shaft manufacturing process. The algorithm consists of extracting the outline using the brightness of the image, obtaining a binarized boundary graph using the extracted outline, and determining the defects from the graph. Defects in which two cut surfaces are separated are considered type 1 defects, and those in which two cut surfaces are connected are defined as type 2 defects. In an actual manufacturing process, 112 good samples and 44 defective samples (34 type 1 defects and 10 type 2 defects) were collected and used to verify the algorithm. The samples were judged with 100% accuracy for both type 1 and type 2 defects. The algorithm will be used in the field after securing reliability for various samples.