• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.37-39
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• 2012

건설현장에서 의뢰하여 품질검사전문기관에서 대행하는 건설자재의 품질시험 검사업무에 대한 신뢰성 제고를 위해 품질시험 검사 의뢰절차 및 지방국토관리청의 품질검사전문기관 등록 관리 현황을 조사하고, 품질검사전문기관에서 품질시험 검사성적서 및 시험과정자료를 정보시스템에 입력하여 관리할 수 있는 정보시스템 구축방안을 도출하고자 한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.395-400
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• 2007

본 연구의 목적은 측량성과의 체계적 품질관리, 측량성과 관리업무의 효율성 향상 및 비용절감을 위하여 측량성과의 전자납품 및 품질검사의 자동화 방안을 연구하는데 있다. 이를 위하여 측량성과의 품질관리 현황 및 작업규정을 분석하고, 측량성과의 전자납품 및 품질검사 자동화를 위한 기본방안을 제시하였다. 측량 성과품의 유형을 품질검사의 자동화 측면에 구분을 해보면, 첫째, 품질검사의 자동화가 불가능한 유형, 둘째, 포맷분석과 소프트웨어 개발을 통하여 자동화된 품질 검사가 가능한 유형, 셋째, 제도적인 보완을 통하여 자동화가 가능한 성과품 유형 등 세 가지 종류로 분류가 가능하다. 이러한 측량성과품의 품질검사업무의 자동화는 크게 단기간에 미시적으로 해야 할 사안들과 중 장기에 걸쳐 거시적으로 추진해야할 사안 등 두 가지 측면의 시각으로 접근해야 하며, 업무적인 측면, 제도적인 측면 및 정보기술적인 측면에서 종합적으로 검토되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.168-171
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• 2010

방송사에는 수십만 시간에 이르는 아카이브된 콘텐츠가 있으며, 수십시간에 이르는 콘텐츠가 매일매일 생산되고 있다. 이러한 콘텐츠를 고품질로 빠르고, 다양하게 서비스하기 위하여 방송 환경은 파일 기반의 테이프리스 환경으로 전환되고 있다. 이러한 방송 환경의 변화는 전통적인 콘텐츠 품질 관리에 새로운 이슈를 제기하고 있다. 테이프를 사용하는 전통적인 방송제작 환경에서의 품질검사 방식은 대량의 콘텐츠, 빠른 서비스 그리고 파일 기반의 환경에는 적합하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 더욱 빠르고, 일관성있게 파일 기반의 콘텐츠 오류를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 방송환경에서 발생할 수 있는 다양한 A/V 오류의 유형에 대하여 정리하였고, 컨테이너와 A/V 에센스를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템의 구현에 대하여 기술하고자 한다. 컨테이너 검사는 헤더 정보에 포함되어 있는 메타데이터에 대한 검사이고, A/V 오류 검사는 에센스 내부에 포함된 블록 오류, 인터레이스 오류, 뮤트 등의 검사이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1071-1081
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• 2021

In addition to the current quality control procedures for the weather observation performed by the Korea Meteorological Administration (KMA), this study proposes quality inspection standards for Internet of Things (IoT) urban weather observed data based on machine learning that can be used in smart cities of the future. To this end, in order to confirm whether the standards currently set based on ASOS (Automated Synoptic Observing System) and AWS (Automatic Weather System) are suitable for urban weather, usability was verified based on SKT AWS data installed in Seoul, and a machine learning-based quality control algorithm was finally proposed in consideration of the IoT's own data's features. As for the quality control algorithm, missing value test, value pattern test, sufficient data test, statistical range abnormality test, time value abnormality test, spatial value abnormality test were performed first. After that, physical limit test, stage test, climate range test, and internal consistency test, which are QC for suggested by the KMA, were performed. To verify the proposed algorithm, it was applied to the actual IoT urban weather observed data to the weather station located in Songdo, Incheon. Through this, it is possible to identify defects that IoT devices can have that could not be identified by the existing KMA's QC and a quality control algorithm for IoT weather observation devices to be installed in smart cities of future is proposed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.104-104
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• 2019

기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.193-198
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• 2001

생산현장 업무에서는 측정검사업무의 비중이 크다. 측정검사의 업무는 품질향상을 위한 활동이며 또한 고부가가치의 제품을 위해서도 중요하다. 고품질 고정밀도는 철저한 측정검사를 통하여 이루어진다. 제품의 치수를 정확히 측정하여 정밀도 있는 부품을 제작하고 불량부품이나 파손된 부품을 검사하여 제거함으로써 제품의 성은과 품질이 우수하게 인정된다. 이러한 측정검사작업의 정밀도향상, 생산성 향상을 위해서는 자동화가 필요하다. 측정검사의 자동화 (CAT : Computer Aided Testing)에는 영상처리를 이용하는 시각검사의 자동화가 중요한 분야이다. 영상처리를 이용한 시각검사의 대상은 결함검사, 두께검사, 형상칫수 검사, 물체의 위치, 방향, 종류의 파악 등이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.55-58
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• 2014

방송 제작 환경은 고품질의 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 서비스하기 위하여 IT 기반 시스템으로의 전환을 진행하여 완성 단계에 이르렀으며, 대부분의 방송 콘텐츠는 파일 기반으로 제작 및 보관되고 있다. 과거 테이프 기반에서 파일 기반 콘텐츠로 전환되면서 신호 레벨로 진행되던 전통적인 품질 관리에 대한 새로운 방안이 요구되었으며, 이를 위하여 파일 기반 콘텐츠에 최적화된 콘텐츠 품질검사 시스템 개발이 진행되어 왔다. 이미지 처리에 기반하는 오류 검출 알고리듬의 복잡성으로 인하여 실시간 검사를 지원하지 못하여 HD 실시간 시스템에의 적용에 어려움이 있었으며, 대용량의 아카이브 시스템에서는 품질검사 시간에 대한 단축이 지속적으로 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 방송 환경에서 발생하는 블록 오류 등 다양한 A/V 오류를 고속으로 검출하기 위하여 최근에 급부상하고 있는 GPU 기반의 병렬처리를 이용하는 품질검사 실시간 고속화 시스템의 구현에 대하여 기술하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.1
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• pp.125-140
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• 2018

As one of the processes in the manufacturing industry, quality inspection inspects the intermediate products or final products to separate the good-quality goods that meet the quality management standard and the defective goods that do not. The manual inspection of quality in a mass production system may result in low consistency and efficiency. Therefore, the quality inspection of mass-produced products involves automatic checking and classifying by the machines in many processes. Although there are many preceding studies on improving or optimizing the process using the data generated in the production process, there have been many constraints with regard to actual implementation due to the technical limitations of processing a large volume of data in real time. The recent research studies on big data have improved the data processing technology and enabled collecting, processing, and analyzing process data in real time. This paper aims to propose the process and details of applying big data for quality inspection and examine the applicability of the proposed method to the dairy industry. We review the previous studies and propose a big data analysis procedure that is applicable to the manufacturing sector. To assess the feasibility of the proposed method, we applied two methods to one of the quality inspection processes in the dairy industry: convolutional neural network and random forest. We collected, processed, and analyzed the images of caps and straws in real time, and then determined whether the products were defective or not. The result confirmed that there was a drastic increase in classification accuracy compared to the quality inspection performed in the past.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• v.7
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• pp.59-69
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• 2001

최근 품질경영 활동이 조직과 국가의 경쟁력과 전략적 우위를 결정하는 핵심역량이 되고 있다. 선진 선박검사기관도 국제선급연합회(ACS)의 요구사항에 따라 내부품질경영체제를 구축하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 선박검사기관의 품질경영 활동과 선박안전의 관계를 살펴보고 최근 개정된 ISO 9000 : 2000 패밀리 규격의 고찰을 통해 해운,수산 및 조선업체의 시스템 전환에 다소나마 도움을 주고자 하였다. 본 연구에서는 선박검사기관의 품질경영 활동이 선박안전 향상 기여에 밀접하게 연관되어 있으며 이러한 사항을 충족하기 위해서는 품질경영 활성화가 중요함을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• v.6
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• pp.67-75
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• 2001

오늘날의 선박검사기관들은 국제환경 변화와 고객의 요구에 부응코자 내부품질경영시스템을 도입하여 양질의 검사서비스를 제공하고 있다. 이에 선박검사기술협회도 국제해사기구(IMO)와 우리정부에 능동적으로 대처하고 검사서비스의 질적 향상을 위해 지난 99. 7월 품질경영시스템(ISO 9001)을 구축하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 선박검사기술협회를 사례연구하여 자체 시스템을 개선하고 고객을 중심으로 검사행정을 펼치는데 그 목적이 있다고 하겠다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 다음과 같은 연구방향을 설정하였다. 먼저 ISO 9001 요건별로 품질경영시스템 구축상태를 살펴보고 이어서 품질경영시스템 이행실태와 검사서비스 만족도를 파악하기 위해 전 직원과 검사 수검업체를 대상으로 설문조사를 실시하여 통계처리 하였다.