• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제37권2호
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• pp.127-135
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• 1998

담배나방의 월동생태를 규명하기 위하여 휴면 유기시기에 지역별로 유충을 채집하여 휴면용을 얻은후 수원과 진주등에 묻고 월동용의 생존욜과 발육기간을 조사하였다. 휴면용의 월동 중 생존육은 5%미만으로 매우 낮은 반면, 인공사육용기에 담아서 흙에 묻었을 경우 60%이상의 높은 생존율을 나타냈다. $25^{\circ}C$ 항온조건에서 발육기간은 지역이나 시험연도 또는 보관환경에 따라 20.4일에서는 43.9일로 개체간 변이가 컸다. 월동양상은 30일 이내에 우화하는 개체들과 30일이상 걸리는 개체로 구분할 수 있었으며 30일 이상인 개체의 비율은 중부지방이 남부지방보다 높았다. 반면 중부지방에서 채칩한 개체를 남부지역인 진주 야외조건에 보관할 경우 그 비율은 감소하는 경향을 보였다.