본 연구에서는 대구ㆍ경북지역에 분포하는 셰일, 이암, 실트스톤, 사암에 대한 물리ㆍ역학적 특성을 실험실과 현장에서 측정하였다. 절리와 층리가 잘 발달한 퇴적암에서 일축압축 시험을 위한 암석코어 시료를 확보하기가 어렵다. 그래서 퇴적암에 대해서 점하중강도, 슈미트해머 반발치, 압열인장강도, p-파속도, 흡수율등의 특성값들과 일축압축강도의 상관성을 분석하였다. 그 결과 퇴적암의 일축압축강도를 제반지수를 이용하여 평가할 때 기존의 상관식은 일축압축강도를 크게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 암석의 화학성분과 광물성분을 XRF와 XRD분석을 통해 조사하였다. 추가적으로 육안식별에 의한 풍화등급 구분은 주관적인 경향에 따라 다르게 분류되는 혼란이 야기되므로 점하중강도, 슈미트해머 반발치, 흡수율과 같은 지수들을 이용하여 암석의 풍화도를 정량적으로 나타내었다.
TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다.
본 논문에서는 자동차 배선에 사용되는 커넥터의 조립 불량 상태를 식별하는 품질 검사 시스템을 개발하였다. 방수용 커넥터는 방수를 위하여 내부 Seal을 필수적으로 삽입하여야 하는데 생산 과정에서 누락되거나 이중 삽입되는 경우가 있다. 이를 구분하기 위하여 포토센서와 터치스위치를 사용하여 자동화 검사 지그를 설계하였다. 기존 육안검사의 경우 5인이 하루 8시간 검사하였을 때 6,400개의 커넥터를 검사하였으나 개발된 검사 지그를 사용할 때는 20,000개를 검사하므로 기존의 육안 검사와 비교하여 생산성이 크게 향상되었다.
본 연구는 돼지 액상정액의 품질을 간편하게 육안적으로 식별하기 위한 방법을 개발하기 위하여 채취된 정액을 페놀레드(0.5%)가 첨가된 BTS보존액에 정액과 회석액비율을 1:1로 희석하여 1-2시간 17℃까지 냉각시킨 후 최종정자수가 3×10/sup 9/ sperm/80㎖ 되도록 최종 추가조정 희석한 후 17℃에서 1, 3 및 5일 동안 보관한 정액의 활력과 pH를 조사하고 페놀레드 색상변화를 Figure 1과 같이 pH 6.2-8.0까지의 색상을 10등급으로 나누고 pH 7.0 수준을 표준색상으로 하여 색상 변화를 조사한 결과는 다음과 같다. 돼지 액상정액을 17℃에서 1, 3 및 5일 동안 각각 보관하였을 때 정자 활력은 71.9%, 59.8% 및 53.9%였으며, 이 때 pH 는 각각 6.89, 6.84 및 7.06으로 적정 색상을 나타내었다. (중략)
본 연구에서는 탄소섬유강화플라스틱(CFRP, carbon fiber reinforced plastics)에 충격을 가하여 발생하는 결함에 대한 분석을, 특히 눈으로 식별이 어려운 손상(Barely Visible Impact Damage: BVID)을 중심으로 진행하였다. 낙하형 충격시험기를 통하여 충격 시험을 진행하였고, 추의 자유 낙하를 통하여 실제 항공기에 적용된 복합재료에 충격에 의한 손상을 모사한 후, 표면과 내부에 다양한 비파괴 검사를 적용하여 충격에너지에 따른 시편의 결함 거동을 확인하고 살펴보았다. 이를 위해 여러 가지 비파괴 검사법을 사용하여 결함을 비교, 분석, 검토하였다. 그 결과 눈으로 식별이 어려운 손상과 이를 측정하기 위해 사용된 각각의 측정법에 따른 특성이 논의되었다. 일반적으로 육안으로 보이는 표면결함보다 큰 결함이 내부에 발생하였으나, 충격에너지가 작아지면 내부결함이 표면결함 보다 작을 수 있다는 사실이 관찰되었다.
각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
본 실험은 경주 월성해자와 일정교지에서 발굴된 고목재를 시료로 사용하였다. 월성 해자 5점, 일정교지 2점으로 총 7점을 대상으로 수종분석과 연륜연대 해석을 실시하였다. 수종분석은 광학현미경을 사용하여 식별을 하였으며, 연륜연대 해석은 연륜측정후 연륜분석 컴퓨터프로그램과 그래프 일치도를 육안으로 비교하여 실시하였다. 7개의 시료 전부 밤나무였다. 밤나무는 현재 평남과 함남 이남에 분포하는 수종으로 특히 따뜻한 남부지방에 살기 적합한 수종이다. 각 시료간의 상대연도를 확인한 결과는 월성해자 목재의 수령은 $31{\sim}37$년 일정교지는 45년으로 확인 되었다. 월성해자의 각 시료들은 동시대이나 벌채기간은 6년 차이가 났다. 일정교지의 시료에서는 일치성을 확인하지 못했다.
일반적(一般的)으로 식별(識別)이 어려운 주목속(朱木屬) 5수종(樹種)의 심재추출물(心材抽出物)을 박층(薄層) chromatography로 전개후 디아조계 염료로 발색시켜 육안(肉眼), 형광(螢光) 및 자외선(紫外線)조사로 관찰한바 주목속(朱木屬)의 심재추출물의 박층(薄層)크로마토그람이 수종간에 현저한 차이가 있어 주목속(朱木屬)의 분류를 간단한 화학적방법(化學的方法)으로 가능케 하였다. 그 박층(薄層)크로마토그람의 색깔에 의한 분류기초는 다음과 같다.
농업에 있어 해충 방제는 중요한 일이다. 특히, 볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 전처리 알고리즘을 제안하였다. 광학 현미경의 배율을 30, 40, 50배로 조정하여 영상을 획득하였고, 제안한 알고리즘을 적용하여 판별 성능을 측정한 결과, 50배율에서 가장 높은 판별율을 보였으나 더 많은 볼록총채벌레 영상을 대상으로 알고리즘을 테스트하고 개선할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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