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.
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.
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.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.51-51
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2003
국민건강보험재정건전화특별법 (제정 2002.1.19 법률 제 6620호)은 건강보험의 재정적자를 조기에 해소하고 재정수지의 균형을 이루도록 함으로써 건강보험제도의 발전과 국민건강 증진 도모를 그 목적으로 하며, 제14조(특수의료장비의 설치ㆍ운영)에서 의료기관은 보건복지부장관이 고시한 특수의료장비를 설치ㆍ운영하고자 하는 때에는 보건복지부령이 정하는 바에 따라 이를 등록하여야 하며 설치 인정 기준에 적합하게 설치ㆍ운영하여야 하고 정기적인 품질관리를 받아야한다고 명시하였다. 특수 의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙 (제정 2003.1.14 보건복지부령 제235호)은 국민건강보험재정건전화특별법이 제정됨에 따라 특수의료장비의 적정 한 설치와 활용을 위하여 의료기관에서 설치ㆍ운영하는 특수의료장비의 등록절차 설치인정기준 및 품질관리 절차 등을 정하고 특수의료장비에 대한 관리체계를 확립하려는 것이다. 특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙의 주요 골자는 가. 의료기관에서 특수장비를 설치ㆍ운영하고자 하는 경우 보건복지부장관 또는 시ㆍ도 지사에게 등록하도록 하였는바, 이 등록에 대한 절차와 특수의료장비의 설치인정기준을 정함, 나. 특수의료 장비에 대한 정기적인 품질관리검사를 서류검사와 정밀감사로 구분하여 서류검사는 1 년마다, 정밀검사는 3 년마다 받도록 함, 다. 품질관리검사기관의 장은 특수의료장비품질관리검사성적서를 신청인에게 교부하고, 보건복지부 또는 시ㆍ도지사 및 건강보험심사평가위원장에게 검사결과를 통보하도록 함, 라. 특수의료정비를 설치ㆍ운영하는 의료기관의 개설자 또는 관리자 및 품질관리검사기관의 장이 작성ㆍ비치ㆍ보존하여야할 서류를 정함이다. 보건복지부장관에게 등록하여야할 특수의료장비는 자기공명영상촬영장치와 전산화단층촬영 장치이며, 시ㆍ도지사에게 등록하여야할 특수의료장비는 유방촬영용장치이다. 본 발표에서는 특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙에 대한 개요와 연세의료원 세브란스병원에서 시행하고 있는 특수의료장비의 정도관리 검사, 팬텀영상검사, 그리고 임상영상검사를 소개하고자한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.259-264
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2009
High level quality control is required for mobile TFT-LCD modules which are frequently used for fine observation. However, quantitative quality control is difficult. Defect inspection using naked eyes makes irregular inspection results. This paper developed desk type defect inspection equipment for mobile TFT-LCD modules using the same inspection criterion with that of naked eyes. From experiments using this equipments, possibilities of standardization in defect inspection equipment for mobile TFT-LCD modules are presented.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.199-200
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2016
스포츠 산업 응용 분야에서 공의 실시간 품질검사는 산업 생산성과 경쟁력 견지에서 중요한 이슈이다. 컴퓨터 비전 기반 자동 품질검사는 이 문제를 해결하는 하나의 방법이다. 머신 비전 시스템은 품질관리 및 산업프로세스의 실시간 피드백을 주어, 물리적인 제한과 사람의 주관적인 판단을 극복할 수 있다. 컴퓨터비전 기반 시스템에서 디지털카메라에서 취득되는 디지털이미지는 주로 24-비트 컬러이미지이다. 이처럼 많은 레벨을 가지는 이미지분석은 복잡한 이미지 처리기법을 필요로 한다. 그러나 실시간 애플리케이션에서, 한 부분은 실시간으로 검사되어져야 한다. 이 논문에서는 최적의 임계값을 사용하여 스포츠산업계의 산업요구 사항을 만족하는 골프공 품질검사 시스템을 개발하였다.
액란은 극히 미생물에 오염되기 쉬우므로 제조후의 취급시 충분히 주의하지 않으면 안되며 유통기간내에 반드시 다 사용하지 않으면 안된다.또 사용 용도에 따라서는 살균액란을 구별하여야 한다. 액란 가공공장에서는 약란의 생산시 위생적인 품질을 비롯하여 기능적인 품질 등 생산물의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 정립이 필요하다. 이것은 특히 생산물의 용도에 따라서 각 시험방법이 효과적으로 적용되어야 할 것이다. 따라서 본고에서는 각 종액란의 품질검사방법을 소개하고자 한다.
최근 토요타 자동차의 대량 리콜 사태로 안전과 관련된 자동차 품질에 대한 관심과 중요성이 크게 부각되었다. 본 연구에서는 나날이 높아지고 있는 자동차 품질 기준과 생산 비용 절감, 공정 자동화 요구에 부응하기 위한 차체 저항 점 용접부 품질 검사 자동화 기술 개발을 위해 적용 가능한 센서들을 비교, 검토하였다. 알려진 비파괴 검사 방법은 초음파, 와전류, 방사선 검사법 등 다양한 방법들이 존재하지만, 이 연구에서는 생산 라인 현장 적용이 가능한 소형 센서들을 중심으로 검토 영역을 제한하였다. 검토된 비파괴 검사 방법은 총 5가지 종류로 종래의 수동 초음파 검사법, 집적된 탐촉자를 이용한 3차원 초음파 검사법, NAUT(Non-contact Air-coupled Ultrasonic Test), EMAT(EletroMagnetic Acoustic Test), 그리고 너겟 프로파일러$^{TM}$이다. 이 연구에서는 각 검사법의 원리와 장단점을 설명하고 생산 라인 적용에 필요한 필수 항목들에 대해 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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