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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.