태블릿 캡슐의 품질 검사를 자동으로 해내기 위해서는 효율적인 이미지 처리기법, 적절한 임계치 설정, 에지 검출 그리고 세그멘테이션 방법 등이 필요하다. 그리고 기 존재하는 태블릿 캡슐의 품질 자동 검사 장비는 매우 고가이므로 품질 검사의 용이성을 높이기 위해서 저가의 하드웨어 시스템이 도입 되어야하다. 본 연구에서는 저가 카메라 모듈을 사용하여 이미지를 취득하고 전최소자승법 커브 피팅, 에지기반 이미지 세그멘테이션 방법을 사용하여 태블릿 캡슐의 함몰을 검사한다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해서 주요 분류 알고리즘인 PCA, ICA, SVM 방법을 사용하여 캡슐이미지 영역 데이터세트와 커브 피팅 에지 데이터세트에 대하여 훈련시간, 테스트시간 그리고 분류 정확도를 구하였다.
본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식과 효율적인 감시 알고리즘을 위한 시뮬레이션 툴의 개발을 목표로 한다. 레이저 용접 시 발생하는 플라즈마를 검출하기 위하여 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광 센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치와 전달된 신호를 이용하여 용접 결함을 검출하는 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석하였으며 특히 용접 결함 검출 모니터링에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 위하여 오프라인 상태에서 시스템 구현에 적합한 특징의 선택, 결정을 위한 특징의 수, 분류기 사이의 비교 등을 비교 분석할 수 있는 시뮬레이션 툴의 개발과 이를 실제 시스템에 구현하는 방식을 취하였다. 목표로 하고 있는 시스템은 신뢰성 있고 효율적인 레이저 용접 결함 감시 시스템이며 이의 구현을 위해 용접 품질 모니터링 프로그램 중 분류기와 GUI을 구현하였으며 Perceptron, Wavelet, MLP 등을 적용하여 이의 결과가 실제 실시간 품질 해석에 적합한 데이터로 사용할 수 있는가에 대한 분석도 행하였다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.
최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.
스마트카는 편의성, 안전성, 사용자경험을 극대화시킨 차로 기존 자동차에 비해 복잡하고 많은 기능을 갖기 때문에 가격이 비싸진다. 본 논문의 목적은 스마트카가 갖는 여러 기능 가운데 Kano 품질속성 관점에서 소비자들이 원하는 필수기능을 도출한다. 실증적 분석 결과, 품질속성은 매력적 품질속성과 무관심 품질속성으로 분류되었다. 일반적으로 스마트카의 목적이 안전성과 사용자 경험을 극대화하는 것이지만 소비자들은 편의성에 더 높은 가치를 두었다. 이러한 연구결과는 향후 스마트카 설계에서 중요한 시사점을 제공할 것이다. 본 연구의 활용방안으로 카노품질 속성 관점에서 스마트카를 선정하는 계층적분석과정 모델을 제안한다.
산업화로 인버터, 컨버터, 스위칭 전원공급기, 모터와 같은 비선형 장치들이 늘어가고 있다. 그러나 컴퓨터와 전기장치 등과 같은 전력품질에 민감한 부하의 사용이 빠르게 확산되어 왔다. 게다가 전력품질 문제와 실시간 전력품질 모니터링은 산업과 빌딩에서 시스템의 지능제어로써 관심이 증대되고 있는 문제 중에 하나이다. 그중 하나인 전력선통신을 이용한 전력품질 모니터링 시스템은 새로운 선로가 없이도 전력품질 정보를 보내고 받을 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 IEEE Std. 1159의 분류에 따라 전력품질 문제를 측정하는 알고리즘의 개발과 보드를 제작하고 이를 전력선통신을 이용하여 모니터링하는 시스템을 구현하였다.
최근 정보기술(IT)의 발전에 힘입어 품질관리 정보를 통합하여 그 활용의 정도를 극대화하려는 노력이 대형 종합 건설회사를 중심으로 여러 방면에서 이루어지고 있으며, 이에 건설업계는 품질정보를 통합 관리하는 시스템의 구축에 많은 관심과 노력을 기울이고 있다. 몇몇 앞서가는 업체들은 시스템의 구축을 완료하여 현장에 적용시키는 단계에 있으나 이는 몇몇 대형 종합 건설업체에만 국한되어 있다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 품질 관리 정보 시스템의 개발 및 도입을 위한 평가모델을 구축하는데 필요한 기초자료를 제공하기 위해 대형 종합 건설회사들의 품질관리 정보시스템의 기능별 특징 및 제반 사항을 살펴보고 결과중심의 시스템과 프로세스 중심의 시스템으로 분류하여 그 성향들을 분석하여 보았다.
네트워크 상에서 정책 기반의 라우팅이나 품질보장(Quality of Service)과 같은 새로운 서비스들을 제공하기 위해서 인터넷 라우터는 패킷을 여러 개의 플로우로 분류하고 각 플로우에 대하여 서로 다른 처리를 해주어야 하는데, 이를 패킷 분류라 한다. 패킷 분류 기능은 초당 수백 기가 비트의 속도로 입력되는 모든 패킷에 대하여 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로 인터넷 라우터 내에서 새로운 병목점으로 작용하고 있다. 따라서 빠른 속도의 패킷 분류 구조의 필요성이 대두되고 있는데 본 논문에서는 계층 트리를 이용한 패킷 분류 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 빈 노드를 갖지 않는 이진 검색 트리를 계층적으로 연결하여 패킷 분류를 수행하는 구조로서, 메모리 효율성을 높이고 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨 구조이다.
본 연구의 목적은 ERP시스템의 품질요인이 시스템 사용만족도와 개인 및 조직성과에 어떠한 영향을 미치는가를 실증적으로 조사 및 분석하였다. 기존 선행연구들이 시스템의 품질요인에 초점을 맞추고 연구한 반면, 본 연구는 설문지를 사용하여 ERP시스템을 채택한 기업에 있어서 품질요인과 사용만족도 및 기업성과간의 상호관련성을 조사 연구하였다. 특히 기존의 연구들은 시스템품질과 사용만족도 또는 조직성과간의 관련성 연구가 주류를 이루고 있는데 본 연구에서는 정보시스템품질을 시스템품질, 정보품질, 서비스품질 3가지로 분류하고 사용만족도 및 성과도 개인성과와 조직성과로 구분하여 각각의 관련성을 연구하였다는 데 의의가 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, ERP시스템의 품질요인의 시스템품질, 정보품질, 서비스품질이 각각 사용자만족도에 유의한 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 시스템 사용만족도가 개인성과와 조직성과에 각각 유의한 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 수정지수를 이용한 수정모형에서 얻은 추가 가설인 ERP시스템의 서비스품질이 개인성과 및 조직성과에 각각 유의한 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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