쇼크 업쇼바의 로드는 피스톤부 중심에 위치하여 왕복운동을 담당하는 부분으로 표면의 불량(찍힘)이 있을 경우 감쇠력에 대한 차이로 제품 성능을 제대로 발휘하는데 문제 발생의 요인이 되고 있다. 로드표면은 열처리 상태로 표면 광택으로 인하여 쉽게 불량이 표시되지 않으며, 작업자가 육안으로 로드의 이물질 및 찍힘, 기포 검사를 진행함으로써 눈의 피로도가 높아지고, 작업자 육안에 의존하기 때문에 제품의 검사 품질이 일정하지 않다. 본 연구에서는 제품의 원통 형상을 고려하여 라인스캔카메라를 이용한 머신비전 영상처리 기법으로 0.3mm이상의 표면의 불량을 검출하고, 검사단계에서 발생할 수 있는 표면 불량을 최소화하기 위한 전 공정 자동이송 및 양불 제품의 혼입을 방지하는 자동검사 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. 표면검사 시스템 개발로 작업자의 육안 검사에 의존하고 있던 쇼크업쇼버 로드의 표면에 대한 정밀 검사시스템 구축으로 품질검사 기준을 확보하고 표준화된 검사로 신뢰도가 향상되었다.
소비자의 수용도에 중점을 둔 저염젓갈의 품질 기준을 설정하기 위하여 출하 직전의 시판 젓갈을 반제품과 완제품의 형태로 $30^{\circ}C:$에 저장하여 품질 저하를 시키면서 관능검사와 이에 따른 이화학적 검사를 병행하였다. 명란젓갈의 경우 Brix가 반제품 $47.6\%$ 이상, 완제품 $41.2\%$ 이상이면 합격품으로 판정되었으며 제조회사 별로 절대값의 차이는 있었지만 백색도도 소비자의 수용도가 떨어질 수록 증가하는 경향을 보였다. 반면, 오징어 젓갈은 원료의 특성상 백색도는 기준으로 설정하기 어려웠으나 Brix는 제조회사 별로 기준을 설정하면 소비자 수용도와 상관관계를 설정할 수 있을 것으로 추정되며 pH도 같은 경향을 나타내었다. 결론적으로 저염젓갈의 품질 평가는 관능적 평가와 이론학적 검사를 병행하는 것이 타당하며 이화학적 검사 항목으로 Brix, 백색도, pH 및 hypoxanthine 등을 들 수 있는데 이 중에서 Brix가 가장 좋은 기준이 되며 hypoxanthine은 제품에 따라 차이가 많아 좋은 기준이 될 수 없었으나 오징어젓갈의 경우는 제조 방법이 같을 때 유의할 만한 평가 항목이 될 것으로 판단되었다.
농산물의 품질은 여러 가지 인자에 의해 결정되는데, 이 인자들은 파괴 또는 비파괴 측정방법을 이용하여 측정되고 검사된다. NIR분광분석법은 당도, 산도와 같은 내부품질을 측정하는데 이용되고 있다. 과일의 색, 크기와 같은-외부 품질 측정에는 CCD 카메라가 사용되고 있다. 오늘날 이러한 비파괴 검사법이 널리 연구되고 있다. 컵 위에 자동으로 탑재되어 카메라와 NIR장비로 실시간으로 측정된 과일의 품질과 등급은 내부 외부인자에 의해 결정된다. 본 논문은 과일 선별기를 제작함에 있어서 과일의 칼라영상의 경계를 검출하는 수정된 윤곽선 추적법과 일반적인 방법보다 빠른 속도로 연결점 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 연결점 데이타는 과일 영상의 크기 계산과 하나의 컵에 중복탑재 과일과 컵 사이에 불량 탑재된 과일을 검사하는데 사용된다. 설계된 과일 선별기는 귤의 경우 과인의 당도 산도 및 크기를 검사하면서 초당 8개의 과일을 선별할 수 있다.
현재 렌즈제조업체의 실정은 여러 가지 요인으로 기술이나 기계설비, 투자가 위축되어 있으나 경쟁력 향상을 위해서는 좀더 과감한 투자가 필요하다. 제품의 신임도는 무엇보다 관리기술과 품질검사가 중요한데 외관검사와 내관검사는 육안이 아닌 현미경과 컴퓨터를 이용하여 과학적으로 해야하며, 강도검사는 자동차유리강도검사와 마찬가지로 안경렌즈의 파손시 신체에 부상이 없도록 해야 한다. 또한 안경렌즈의 원재료는 기술수준의 미비로 인해 모두 수입되고 있으므로 이를 극복하기 위해서는 기술개발이 가능한 연구기관을 설립하고 전문인력을 양성해야한다.
IEC61850은 변전소 자동화 시스템에 관한 국제 표준이다. IEC61850-10에서는 시스템을 구성하고 있는 각 기기들이 IEC61850 국제표준을 준수하고 기기들간의 상호운영성을 입증하기 위해 적합성 검사를 정의한다. 하지만 IEC61850-10에서 기술된 내용은 무엇을 검사할 것인지에 대해 추상적 방식으로 서술하고 있고 어떻게 검사하는지에 대해 구체적 방법의 제시는 부족하다. 이에 대해 UCA IUG(International Users Group)는 품질 보증 프로그램(QAP)을 운영한다. QAP는 IEC61850에 따른 검사절차에 대해 명시할 뿐만 아니라 그룹에 참여한 모든 사람들에게 이득을 가져다준다. 본 논문에서는 이러한 QAP에 대해 소개한다.
감사원은 준공된 부실공사에 대해 관련공직자의 책임추궁을 대폭 강화하고 부실시공업체에 대해서도 제재를 강화해 해당업체가 더이상 건설업계에 발을 붙이지 못하게 할 방침이다. 또한 이같은 영업활동제한과는 별도로 부실시공부분은 원칙적으로 철거$\cdot$재시공하도록 하고, 시설물의 내구성 및 기능 저하땐 손해보전요구도 병행해 부실시공업체는 업계생존이 불가능하도록 할 방침이다. 그리고 준공검사와 하자검사제도를 품질검사위주로 전환하고 이를 담당할 전문검사기관을 육성하는 등 부실시공 방지대책을 강력히 추진하기로 했다. 본고는 감사원의 $\ulcorner$2단계 부실공사 방지대책$\lrcorner$ 추진방향을 종합적으로 살펴본 내용이다.
최근 제품의 초소화와 반도체의 고집적화로, 작은 크기로 많은 리드를 제공하기 위해, 부품 밑면에 격자형태로 볼이 배열되어 있는 BGA나 CSP부품들이 최근 많이 이용되고 있다. 하지만, BGA는 한번 PCB에 장착되면, 볼 외관검사가 원천적으로 불가능하므로, 부품을 장착하기 전에 볼 품질의 검사와 부품의 정밀한 위치 및 각도의 측정이 요구된다. 본 논문에서는 BGA부품의 위치 및 각도를 추출하기 위한 방법과 볼을 검사하기 위한 알고리즘을 소개한다.
국내 개설된 방사선종양학과 중 선형가속기 및 근접치료기기가 설치되어 환자치료를 시행하고 있는 총 72개 기관에 대해 설문을 수행하였다. 설문은 선형가속기, 근접치료기기 등의 품질관리 효율성을 파악하기 위해 주기별 품질관리 수행여부, 수행인력 및 주체, 수행 시간을 조사하였다. 선형가속기 및 근접치료기기에 대한 각각의 품질관리 검사 항목에 대한 주기별 수행 여부를 조사하였다. 조사결과 품질관리 검사항목 수에서 미국 및 유럽의 품질관리 지침서와 비교하여 일일 및 주간점검 항목수의 경우는 8~10로서 유사한 결과를 보였으나, 월간과 연간점검 항목 수는 미국 및 유럽의 경우 17~21 항목이었고, 국내의 경우는 15.5로 낮게 나타났다. 또한 국내의 여건은 품질관리를 수행 할 인력 및 시간의 부족과 제한으로 인해 미국 및 유럽의 품질관리 지침서에서 권고하는 소요인력 및 시간과 비교하여 대략 50% 수준의 낮은 수치를 보였다. 따라서 본 연구에서 수집한 국내 방사선종양학과의 품질관리 검사항목 및 실행 주기, 수행 인력 및 수행시간에 관한 현황 조사 결과와 기존에 발표된 미국의학물리학회 TG-40 보고서 및 유럽의 품질관리 지침서를 활용한다면 국내 실정 및 각 기관에 적합한 품질관리 지침서를 수립하는데 유용할 것으로 기대된다.
국내 대부분의 중소기업에서 품질관리 활동을 실시하고 있지만 품질관리 활동으로부터 제공되는 품질데이터를 체계적으로 수집하여 활용하는 중소기업은 많지 않은 것이 현실이다. 본 연구는 중소기업의 품질정보를 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 품질정보시스템 개발사례를 제시하고자 한다. 먼저 수입, 공정, 완제품 검사 단계별로 품질정보를 모듈화하여 품질정보의 흐름을 파악하고, 두 번째로 통계적 공정관리 모듈을 추가하여 하나의 거시적 품질정보시스템으로 완성하였으며, 마지막으로 현재 개발된 거시적 품질정보시스템의 완성도를 높이기 위해 지식 기반에 근거하여 품질문제를 해결하기 위한 미시적 품질 정보시스템을 결합시킨 종합적 품질정보시스템 구축하기 위한 의견을 제시하였다.
최근 전세계적으로 사회 모든 분야에서 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터의 가치를 높이고 고품질 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 늘고 있다. 따라서, 고품질 데이터를 확보하기 위한 구축사업에서는 품질관리가 매우 중요하다. 이에, 본 논문에서는 인공지능 학습용 데이터를 구축할 시 고품질데이터 확보를 위한 품질관리와 그에 따른 구축공정별 개선방안을 제시하였다. 특히, 인공지능 학습을 위해 구축되는 비정형데이터는 데이터 품질의 80% 이상이 구축과정에서 결정된다. 본 논문에서는 비정형데이터 이미지/영상데이터에 대한 품질검사를 통해 구축단계에서의 획득, data cleaning, labeling 모델에서 발생된 검사절차 및 문제 요소를 해결함으로써 고품질 데이터 확보 방안을 제시하였으며, 제시한 방안을 토대로 인공지능 학습용 데이터 구축에 참여하는 연구단체와 사업자들에게 데이터의 품질편차를 극복하기 위한 대안이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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