• 비파괴검사학회지
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• 제13권2호
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• pp.11-19
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• 1993

원자력발전소의 주요 압력용기 용접부에 대한 초음파검사시 결함의 특성과 형태에 대한 정확한 분류는 원자력 발전소의 안전성을 확보하기 위한 결함평가에 중요한 요소이다. 본 연구에서 초음파검사에서 얻어진 결함신호를 digital signal processing 기법으로 처리하여 결함의 특성과 형태를 구분할 수 있는 feature vector를 추출하고 결함의 형태를 형상 인식법을 사용하여 분류 하였다. Training specimen(slit, hole)의 신호와 testing specimen(crack, slag)의 신호를 구분하기 위한 실험에서 사용된 통계적 pattern recognition algorithm은 minimum distance classifier와 maximum likelihood classifier이다. 이러한 형상 classifier를 이용하여 결함의 특성을 정량적으로 분류하여 결함 평가 능력을 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.207-212
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• 2008

최근 공장 자동화가 보편화됨에 따라 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo Vision 장치를 이용하여 입력된 영상의 에지(Edge)를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 판재와 원통을 기준으로 CCD 카메라 2대를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 그 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 제안하였다. 우선 에지를 추출하고 사용자의 선택에 따라 추출된 에지의 특징을 판별하여 판재와 원통을 구분하여 원하는 물체의 위치정보를 찾아낸다. 본 연구는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1992년도 추계학술대회 논문집
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• pp.63-67
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• 1992

본 논문은 프레스나 해머로 생산되는 리브/웨브 형태를 갖는 축대칭 부품에 대한 블로커설계 자동화시스템의 개발에 관하여 설명한 다. 플레시를 갖는 밀폐형단조 공정에서 블로커 형상의 설계는 매우 중요하다. 일반적으로 단조공정에서 부품의 형상은 대부분 3차 원 형상이다. 그러나 복잡한 3차원 형상의 부품을 그대로 고려하여 설계한다는 것은 어려움이 많고 실용적이지도 못하다. 따라서 블로커를 설계할 때 부품을 단면으로 도려함으로서 설계작업을 단순화시킬 수 있다. 본 논문에서는 축대칭 형태의 부품만을 고려하였다. 한 부품단면은 리브나 웨브와 같은 부분단면들로 분할할 수 있으며, 이 부분단면들에 대하여 설계규칙과 데이타베이스를 적용함으로서 블로커형상을 설계할 수 있다. 부품단면의 형상을 분할하여 시스템 내에 인식시키기 위하여 단면을 도면요소표현, 좌표 및 반경표현 그리고 속성표현으로 나타냈으며 여기에 단면의 도면요소표현은 부품의 체적, 단면적, 원주길이 및 반단면의 질량중심을 계산하는데 쉽게 이용될 수 있다. 그리고 좌표 및 반경표현은 경사각, 코너반경과 필렛반경을 수정하는데 그리고 속성표현은 리브와 웨브의 형태와 특성을 고려하여 블로커를 설계하는데 이용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제17권1호
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• pp.18-24
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• 2011

영상인식기술은 지능로봇 또는 지능형 홈이 하나 또는 다수의 영상정보를 이용하여 일상 생활 환경에서 대상 객체의 유무, 객체의 식별, 객체의 형상 추출, 객체의 위치 파악등을 자동으로 수행하는 기술을 통칭한다. 이러한 영상인식기술은 지능형 로봇과 지능형 홈, 지능형 안전시스템 등 앞으로 생활환경을 급속히 변화시킬 것으로 예상되는 첨단기기에서 가장 중요한 핵심기술이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.85-93
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• 2008

악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권3호
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• pp.337-345
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• 2015

항공기에 사용하는 제트엔진을 생산하기 위해서는 고도의 절삭가공 기술이 필요하다. 항공기 엔진 가공업체들은 가공 시 발생할 수 있는 오류들을 방지하기 위해, CAM(computer-aided manufacturing) 기술을 도입하였다. 그러나 CAM 모델 생성을 위해서는, 작업자가 수 일에서 수 주 동안 CAD 모델을 기반으로 가공 연산을 일일이 생성해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 CAD 모델로부터 구멍 가공 부분에 대한 CAM 모델의 자동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 CAD 모델에서 구멍 특징형상을 인식하고 이를 CATIA 의 가공 연산으로 변환하는 방법을 적용하였다. 또한 프로토타입 시스템의 구현을 통해 제안한 방법을 실험 및 검증하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1990년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.434-437
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• 1990

• 비파괴검사학회지
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• 제19권5호
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• pp.378-391
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• 1999

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.7-7
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• 2010

형상기억합금은 합금이 갖는 형상기억효과 및 초탄성효과 때문에 학문적으로 공업적으로 큰 흥미를 끌어왔다. 형상 기억효과는 Au-Cd 합금과 Cu-Zn 합금에서 최초로 발견되었지만 당시에는 크게 주목을 받지 못하였다. 그 후 1962년 Ti-Ni 합금에서 형상기억효과가 발견된 이래로 크게 주목을 받게 되었고, 곧바로 상용화를 위한 노력이 이어져 리벳, 열엔진, 커플링, 회로차단기 등에 적용이 시도되었다. 현재까지 약 300여종에 이르는 형상기억합금이 개발되어 있지만 형상기억효과의 안정성, 우수성, 내식성, 가공성, 내피로성, 내마모성이 우수한 Ti-Ni 합금이 가장 실용화에 적합한 합금으로 인식되고 있다. Ti-Ni합금은 1960년대에 개발되었지만 의료분야에 적용되기 시작한 것은 1980년대이고, 그 후 미국의 FDA가 Ti-Ni 합금으로 제조된 몇몇 3급(Class III) 임플란트를 인증하면서 시장규모도 폭발적으로 증가하고 있다. 일본의 경우 1980년대 초부터 Ti-Ni 합금을 치과용 임플란트로써 사용하여 왔, 독일, 중국, 러시아도 1980년대부터 임상에 적용해 왔다. 우리나라는 2004년 식약청(식품의약안정청)으로부터 제조 및 판매가 허가되어 현재 실제 임상에 적용되고 있다. 이와 같이 Ti-Ni 합금이 의료용 금속재료로서 널리 쓰이게 된 가장 근본적인 이유는 말할 나위 없이 합금이 갖는 형상기억효과 및 초탄성효과 때문이다. 본 강연에서는 Ti-Ni 합금을 의료용 금속재료의 입장에서 재조명해보고, 본 합금이 의료용 금속재료로서 어떠한 장점이 있으며, 그러한 장점을 의료분야에서 어떻게 응용하고 있는가에 대해 소개하고자 한다. 또한 의료용 Ti-Ni 합금에서 향후 개선되어야 할 요소에 대해서도 논의하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제16권1호
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• pp.34-45
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• 1996

음향 방출 신호의 수집 및 처리, 특징값 추출 및 선택, 분류기 설계 및 검증 과정 등을 수행할 수 있는 신호 형상 인식 프로그램을 개발하고, 이를 오스테나이트계 STS304 용접부의 인공 결함 분류 연구에 적용하였다. 특히 분류기로는 선형 함수 분류기, 경험적 Bayesian 분류기, 신경 회로망 분류기를 사용하였고, 센서는 광대역 센서와 공진형 센서를 사용하여 분류기간의 비교와 센서간의 차이점을 검토하였다. 그 결과 신경 회로망 분류기가 다른 분류기에 비해 높은 인식률을 주었고, 공진형 센서보다는 광대역 센서를 통해 받은 신호가 더 높은 인식률을 주었다.