• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.249-255
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• 2020

본 연구에서는 프레스 시험 중 시편에서 발생하는 음향방출 신호와 신호필터링을 통해 시편의 건전성을 평가하는 연구를 진행하였으며, 실험결과를 통해 음향방출 진동횟수와 최대진폭 두 개의 음향방출 파라미터를 프레스 시편 건전성 판단에 적용하고자 한다. 프레스 장치를 이용한 구멍확장시험 중에는 시편에서 탄성파가 발생하며, 탄성파를 음향방출 센서를 통해 수집하였다. 이 신호를 바탕으로 음향방출 파라미터를 획득한 뒤, 시편의 크랙을 감지하는 연구를 진행하였다. 명확한 건전성 판단을 위해 STFT(Short Time Fourier Transform)와 고주파수 통과 필터(High-Pass Filter)를 이용하였다. 향후 본 연구에서 제안하는 신호 처리 기법 및 해당 파라미터를 활용한다면 프레스공정에서의 시편 건전성 평가 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.561-568
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• 2023

콘크리트 구조물은 대내외적 환경에 의해 다양한 결함이 발생한다. 결함이 있는 경우 콘크리트의 구조적 안전성에 문제가 있어 이를 효율적으로 파악하여 유지관리하는 것이 중요하다. 하지만, 최근 딥러닝 연구는 콘크리트의 균열에 초점이 맞추어져 있어, 박락과 오염 등에 대한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 라벨링이 어려운 박락과 오염에 초점을 맞추어 언라벨 방법, 필터링 방법, 전이학습과 k-means cluster의 융합을 통한 4개의 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 분석결과, 융합모델이 결함을 가장 세밀하게 구분하였으며, 직접 라벨링을 하는 것보다 효율성을 증가시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 라벨링이 어려운 다양한 결함 유형에 대한 딥러닝 모델 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 산업기술연구
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• 제21권B호
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• pp.67-74
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• 2001

According as the patterns of PCB (Printed Circuit Board) become denser and complicated, quality and accuracy of PCB influence the performance of final product. It's attempted to obtain trust of 100% about all of parts. Because human inspection in mass-production manufacturing facilities are both time-consuming and very expensive, the automation of visual inspection has been attempted for many years. Thus, automatic visual inspection of PCB is required. In this paper, we used an algorithm which compares the reference PCB patterns and the input PCB patterns are separated an object and a scene by filtering and edge detection. And than compare two image using pattern matching algorithm. We suggest an defect inspection algorithm in PCB pattern, to be satisfied low cost, high speed, high performance and flexibility on the basis of $640{\times}480$ binary pattern.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.65-70
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• 2003

In this study, researchers developed the estimative algorithm for artificial defect in semiconductor packages and performed it by pattern recognition technology. For this purpose, the estimative algorithm was included that researchers made software with MATLAB. The software consists of some procedures including ultrasonic image acquisition, equalization filtering, Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network. Self-organizing Map and Backpropagation Neural Network are belong to methods of Neural Networks. And the pattern recognition technology has applied to classify three kinds of detective patterns in semiconductor packages : Crack, Delamination and Normal. According to the results, we were confirmed that estimative algerian was provided the recognition rates of 75.7% (for Crack) and 83.4% (for Delamination) and 87.2 % (for Normal).

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2001년도 학술대회논문집
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• pp.139-144
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• 2001

Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defect. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear, it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a magnetic wave and acoustic signal to diagnoses an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System) and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment is investigated. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.

• 한국항해학회지
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• 제20권1호
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• pp.81-85
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• 1996

The defects occurred in knitted fabrics have several types due to some trouble sources. In particular, the defects caused by knitting machine troubles give a serious damage to the whole webs. It is, therefore, necessary to discriminate the kind of defects. The method to discriminate the type and size of defects has been proposed, which is used a pair of narrow band eliminating spatial filters. This method is based upon an isotropic signal processing in time domain. This paper is to confirm that the proposed method can be useful in the discrimination of defects, having analyzed in spatial frequency domain.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.357-358
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• 2006

We propose the robust PBFLMS in noises, which is the enhanced acoustic echo canceller using ACPBF-LMS(Alternative Constrained Partitioned Block Frequency domain Least Mean Square) algorithm. The defect of the block structure filtering is the deterioration of convergence efficiency from noise and interference. To improve the performance of convergence efficiency, noise effect should be reduced. The new method of reducing noise effect is proposed, which apply the estimated background noise to adaptive filter step size. By experiments, the proposed acoustic echo canceller has TCL of 50dB, and always provides faster convergence speed and lower complexity than the full-tap NLMS. We also carried out an implementation of PBFLMS using ARM9EJ-S.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.69-70
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• 2007

Now the IEC flicker measuring algorithms and its flicker index of $P_{st}$ and $P_{lt}$ are accepted internationally as standards. But it is recently found that IEC flickermeter has a main drawback that it cannot afford to detect the fluctuating patterns of voltage envelope caused by interharmonics higher than 102Hz in the 60Hz power system. This is brought about by two components of IEC flicker measuring steps, squaring and low-pass filtering. This paper presents the innate defect of IEC flickermeter and proposes a modified measuring method considering the voltage flickers by subharmonics and interharmonics.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.1-2
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• 2023

본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결함 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 0db 이상의 SNR비로 합성할 경우 원본 데이터와 분류 결과상 큰 차이가 존재하지 않았으며, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0db 이하의 SNR비로 합성할 경우, -20db의 STFT 이미지 기준 약 26%의 성능 저하가 발생하였다. 또한, Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 이후, 노이즈를 효과적으로 제거하여 분류 성능의 결과가 높아지는 점을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권10호
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• pp.1507-1512
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• 2010

본 연구에서는 조선용 6mm 아연코팅강판의 $CO_2$ 레이저 겹치기 용접시 발생하는 유기 플라즈마를 마이크로폰과 포토다이오드로 측정하였다. 이때 겹치기 갭간극에 따른 용접조건을 RMS한 신호와 비교 분석하였다. 이를 통해 아연증발량이 증가함에 따라 RMS값도 증가하였으며, 겹침부의 조건에 따라 결함 발생시 RMS의 급격한 변화도 확인할 수 있었다. 또한 용접조건에 따른 Raw signal의 FFT값을 구한 후, 이때 구해진 주파수값을 밴드폭으로 설정하여 Raw signal을 필터링한 뒤의 RMS값을 용접비드와 대응하여 필터링하지 않은 RMS와의 차이점도 비교 분석하였다. 이를 통해 기존의 방법들보다 신뢰성 높은 In-process 모니터링이 가능함을 확인하였다.