• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• ICROS
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• v.2 no.6
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• pp.38-49
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• 1996

본 논문에서는 시각 인식 기술을 이용한 자동화된 생산기술 분야로, 전자회로 기판 생산 공정과 용접 공정을 예롤 들었으며, 각 분야에서의 연구 동기 및 현황을 소개하고 최근 사용되고 있는 기술에 대해 논하였다. 여기서, 전자회로 기판 생산공정에 적용된 시각 인식 기술로는 인쇄 회로 기판(PCB)의 도체 패턴의 양/불량 판정 검사, FIC부품의 인식 및 리드 검사, FIC부품의 장착상태검사, 장착 후의 납땜 검사 등을 다루었으며, 용접 공정에 대한 기술로는 맞대기 용접에서의 용접선 추적, 고주파 전기저항 용접으로 생산되는 강관의 용접품질 검사 등을 다루었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.273-284
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• 1995

카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.6
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• pp.25-37
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• 2011

This research aimed to investigate whether commercial drivers' situation awareness ability is related to their frequency and magnitude of caused accidents and penalty points. For the purpose of measuring drivers' situation perception and interpretation capacities, two tests named 'situation awareness test' and 'hazard perception test' were developed. The tests were based on the data from 299 commercial drivers (test drivers) using a driving simulator. The outcome of drivers' performance on situation awareness and hazard perception tests was designed to be categorized into 5 grades, classifying the best as grade 1 and the worst as grade 5. As the result, low grades on situation awareness test had positive relationship with accumulated penalty points, frequency of accidents and safety index. Grades on hazard perception test were also positively correlated with accident frequency and safety indices. This suggests situation awareness ability of commercial drivers is significantly related to traffic violations and accident causing tendencies.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1384-1390
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• 2019

This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This enables the automatic machine vision inspection to detect the image of the inspection object regardless of the position and orientation of the object, eliminating the need for a separate inspection jig and improving the automation level of the inspection process. This study develops the technology and method that can be applied to the wire harness manufacturing process as the inspection object and present the result of real system. The results of the system implementation was evaluated by the accredited institution. This includes successful measurement in the accuracy, detection recognition, reproducibility and positioning success rate, and achievement the goal in ten kinds of color discrimination ability, inspection time within one second and four automatic mode setting, etc.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.478-481
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• 2002

본 논문에서는 생명체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 긍정선택(positive selection)과 부정 선택(negative selection)을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 변경 검사 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘은 면역세포의 생성시 MHC 인식부를 형성해 주는 긍정 선택을 자기 인식 알고리즘으로 구현하여 컴퓨터에서 자기로 인식해야하는 파일이나 기능에 대해 MHC 인식부를 형성하고, 또한 항원 인식부를 형성하는 부정 선택을 이용해 변형 검지기(anomaly detector)를 구성한다. 따라서 제안한 알고리즘은 실제 면역세포와 마찬가지로 자신과 침입자 모두에 대한 인식기를 가지고 변경을 탐지하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 자기파일의 일부가 변경되었을 때와 블록이 변경되었을 때에 대하여 두 가지 방법을 이용한 변경 검사 알고리즘의 특성과 유효성을 밝힌다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.29-35
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• 2000

본 연구는 멀티미디어의 기본 구성요소인 링크와 노드를 처리변수로 하고 사용자의 편의성과 유용성에 대한 인식을 종속변수로 해서 링크의 숫자와 노드의 크기가 사용자의 인식에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 밝히고자 했다. 먼저 2x3 팩토리얼 디자인에 따라 각각 다른 처리변수의 조합을 가진 6개의멀티미디어 자료가 구축이 되었으며 경영대 학생들을 대상으로 실험을 하여 자료를 수집했다. 수집된 자료는 타당성 검사와 신뢰성 검사를 거친 뒤 통계적 분석을 하였다. 종속변수에 대한 상관관계가 검사되었으므로 변량 분산 분석으로 처리변수의 종속변수에 대한 통계적 유의성을 검사했으며 단변량 분산분석 중 이원배치분산분석으로 각각의 종속변수에 대한 처리변수의 영향을 검토했다. 인구통계학적 자료의 종속변수에 대한 상관관계가 발견됨에 따라 다변량 공분산분석과 단변량 공분산분석을 통해 인구통계학적 자료의 영향을 조사했다. 마지막으로 평균차이분석을 통해 실험 참가자들의 선호도를 조사했다. 본 연구의결과를 요약하면 처리변수는 사용자 인식 편의성과 인식 유용성에 영향을 미치고 링크 수와 노드 크기가 멀티미디어의 설계에 중요한 요인인 것이 밝혀졌다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.27 no.5
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• pp.412-420
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• 2007

In this study, we investigated the influences of the epistemological beliefs on the conceptual change processes in respects of cognitive conflict, situational interest, attention and state learning strategies. After administering epistemological belief questionnaire as a pretest, 218 seventh graders possessing misconceptions about density were selected from the results of a preconception test. The questionnaires of responses to a discrepant event and situational interest were administered. After learning with a CAI program, attention test, state learning strategy test and conception test were also administered as post-tests. Analysis of the results revealed that fixed ability, quick learning and certain knowledge, which are epistemological factors, were highly related, but only certain knowledge exerted a direct effect on conceptual understanding negatively. It also had positive effects on attention directly as well as via situational interest, and thus increased conceptual understanding, even if the effects were relatively smaller than the direct effect. However, epistemological beliefs had little influence on conceptual understanding through cognitive conflict and/or state learning strategies.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.57 no.3
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• pp.389-397
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• 2013

In this study, the effects of STAD cooperative learning strategy on students' achievement, learning motivation, perceptions of learning environment, and perceived classroom goal structure were investigated in terms of students' collectivism level. Two classes (64 students) from an elementary school were respectively assigned to a control group and a treatment group. A individualism-collectivism test, a learning motivation test, a perceptions of learning environment test, and a perceived classroom goal structure test were administered as pretests. The intervention of cooperative learning lasted for 24 class periods. After instruction, an achievement test, the learning motivation test, the perceptions of learning environment test, and the perceived classroom goal structure test were administered. The results indicated that the students of the treatment group significantly outperformed those of the control group in the achievement test. There was a significant treatment-aptitude interaction effect in the scores of the attention subcategory of the learning motivation. In the perceptions of learning environment, the score of the treatment group was significantly higher than the control group in the cohesiveness subcategory, whereas the score of the treatment group was significantly lower than their counterpart in the competitiveness subcategory. It was also found that the score of the treatment group was significantly higher than the control group in the performance subcategory of the perceived classroom goal structure.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.119-124
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• 2003

In this paper, we modeled positive selection and negative selection that is developing process of cytotoxic T-cell that plays important role in biological immune system. Also, we developed change detection algorithm, which is very Important part in detecting data change by intrusion and data infection by computer virus. Proposed method is the algorithm that produces MHC receptor lot recognizing self and antigen detector for recognizing non-self. Therefore, proposed method detects self and intruder by two type of detectors like real immune system. We show the effectiveness and characteristics of proposed change detection algorithm by simulation about point and block change of self file.