• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.16-27
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• 2009

최근 주택보급률의 상승과 공동주택 물량의 증가로 인하여 공동주택에 대한 건설기업의 공사 비중이 높아지고 있으며, 공급자 위주에서 수요자 중심으로 분양시장이 변화함에 따라 고객 가치 향상을 위한 고객접점의 하자관리의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 국내 공동주택태 하자관리는 하자관리 업무 프로세스 관리 미흡,하자관리 조직의 관리 부족, 하자 정보 피드백 부족, 시공단계의 하자관리를 위한 대비부족으보 동일 하자 요인이 반복적으로 발생하며 고객이 요구하는 품질 및 만족도에 부합하지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 하자관리의 문제점을 해결하고자 하자관리 업무 프로세스 개선 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시된 하자관리 업무 프로세스 개선 모델은 하자관리와 품질관리의 통합적 관리를 통하여 정보의 피드백을 실현시키며 하자관리와 품질관리의 업무프로세스를 정렬한다. 또한 부적합 처리 업무를 개선함으로써 하자 관리 관련 업무의 질적 향상을 도모하고 궁극적으로 품질 향상을 통한 건설업체의 고객 만족도 및 이미지 제고에도 크게 기여할수 있을 것으로 기대된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제46권9호
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• pp.871-875
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• 2003

목 적 : 소아에서 두 번째로 빈도가 높은 심방 중격 결손의 조기진단이 점차 증가하면서 그 자연 경과에 대한 재조명이 이루어지고 있으나 아직 미흡한 부분이 많으며 특히 결손의 크기 변화가 어떻게 되는지에 대해 보고가 많지 않은 현실이다. 이에 저자들은 소아에서 다른 선천성 심질환이 없는 순수한 이차성 심방 중격 결손 환아의 심초음파 추적 관찰을 통해 성장에 따른 결손크기의 변화에 대해 알아보고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 1996년 1월부터 2000년 12월까지 5년간 연세 심장 혈관 병원 심장 소아과에서 새롭게 심방 중격 결손증으로 진단 받은 272명의 환아 중 다른 선천성 심질환이 있거나, 추적 관찰기간이 12개월 미만이었거나, 추적 관찰 도중 어떠한 이유든 수술이나 중재적 심도자술을 시행 받은 환아들을 제외한 89명을 대상으로 심초음파적 추적 관찰을 시행하였다. 심초음파적 크기는 늑골하 장, 단축면상에서 얻은 것으로 통일하였다. 진단 시 결손크기에 따라, 나이에 따라 각각 4개 군으로 나누어 각각의 군에서 결손의 자연 폐쇄 여부와 시간경과에 따른 결손의 크기변화(mm/월)를 알아보았다. 또한 폐쇄군과 비폐쇄군으로 나누어 각각의 군의 특징에 대해서 알아보았다. 결 과 : 대상 환아 89명 중 결손의 크기가 5 mm 미만인 군은 총 25명(28%), 이중 22명(88%)이 자연폐쇄 되었으며 평균 결손의 크기 변화는 -0.206(mm/월)이었다. 5-8 mm인 군은 총 22명(24.7%), 이중 10명(45.5%)이 자연 폐쇄되었으며 평균 결손의 크기변화는 -0.067이었다. 9-12 mm인 군은 총 26명(29.3%), 이중 3명(11.5%)이 자연 폐쇄되었으며 평균 결손의 크기변화는 +0.058이었다. 12 mm 초과인 군은 총 16명(18%), 이중 자연폐쇄는 없었으며 평균 결손의 크기변화는 +0.155이었다. 연령에 따른 분류에서 1, 2, 3, 5세를 기준으로 각각 기준 이하와 초과의 군으로 나누었을 때 3세까지는 자연 폐쇄와 결손의 크기변화가 통계학적으로 유의하게 차이가 있었으며(P<0.05) 5세가 되면 차이가 없어지는 것으로 조사되었다. 결손이 폐쇄된 군은 총 35명(39.3%), 폐쇄되지 않은 군은 54명(60.7%)으로 두 군 사이의 통계학적 차이는 진단 시 결손의 크기였다. 비폐쇄군의 절대적인 결손 크기변화는 +0.116(mm/월)으로서 통계학적으로 의미 있게 결손의 크기가 증가된 것으로 조사되었으나(P<0.005), 이를 체표면적으로 환산하였을 경우 통계학적 의미는 없었다. 결 론 : 소아의 단순 심방 중격 결손증에서 첫 진단 시 결손의 크기가 작을수록, 연령이 어릴수록 자연 폐쇄의 가능성이 높으며 자연 폐쇄되지 않는 경우 결손의 절대적 크기가 증가되나 체표면적으로 환산시 통계학적 의의는 없다. 결손의 자연 폐쇄는 평균 26.2개월에 이루어져 진단 후 약 2년 이상의 추적관찰이 필요하다.

• 기술사
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• 제33권6호
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• pp.57-60
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• 2000

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.179-186
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• 1997

In this paper we suggest a development of surface defect inspection algorithms for cold mill strip. The defects which exist in a surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. This paper consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. By preprocessing, the binarized defect image is achieved. In this procedure, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used. Especially, Top-hit transform using local min/max operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment and co-occurrence matrix features are calculated. For the defect classification, multilayer neural network is used. The proposed algorithm showed 15% error rate.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.55-62
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• 2013

동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.208-212
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• 1998

This paper suggests the method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree constructed by genetic algorithm automatically. In case of classifying the complex the complex patterns with high similarity like the defect patterns of cold mill strip, the selection of the optimal feature set and the structure of recognizer is important for high recognition rate. In this paper genetic algorithm is used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset of maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by linear decision function. After this process is repeated at each node until all the patterns are classified respectively into individual classes. In this way , binary decision tree classifier is constructed automatically. After construction binary decision tree, the final recognizer is accomplished by the learning process of neural network using a set of standard p tterns at each node. In this paper, binary decision tree classifier is applied to recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results are given to show the usefulness of the proposed scheme.

• Corrosion Science and Technology
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• 제9권3호
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• pp.109-115
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• 2010

Interstitial-free (IF) steels are widely used for car body material. However, a few types of streaky mark defect are commonly found on hot dip galvannealed (GA) IF steel sheets. In the present study, both the phase structure of a streaky mark defect and the microstructure of the substrate just below it were characterized by optical microscopy (OM) and scanning electron microscopy (SEM). It was found that the bright streaky mark area was composed of ${\delta}$ phase while the dark normal area was full of craters. More than half of the grains at the uppermost surface of the substrate just below the streaky mark defect are unrecrystallized grains which could result from lower finish rolling temperature during hot rolling and be kept stable during the annealing process, while almost all the grains in the normal area are equiaxed grains. In order to confirm the effect of the unrecrystallized grains on the coating morphology, hot dip galvannealing simulation experiments were carried out in IWATANI HDPS. It is proved that the unrecrystallized grains accelerate the Fe-Zn reaction rate during galvannealing and result in a flatter coating surface and an even coating thickness. Finally, a formation mechanism of the streaky mark defect on the hot dip galvannealed IF steel sheet was discussed.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.365-365
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• 2010

In this paper, silicon nitride thin films with different silane and ammonia gas ratios were deposited and characterized for the antireflection and passivation layer of high efficiency single crystalline silicon solar cells. As the flow rate of the ammonia gas increased, the refractive index decreased and the band gap increased. Consequently, the transmittance increased due to the higher band gap and the decrease of the defect states which existed for the 1.68 and 1.80 eV in the SiNx films. The reduction in the carrier lifetime of the SiNx films deposited by using a higher $NH_3/SiH_4$ flow ratio was caused by the increase of the interface traps and the defect states in/on the interface between the SiNx and the silicon wafer. The silicon and nitrogen rich films are not suitable for generating both higher carrier lifetimes and transmittance. These results indicate that the band gap and the defect states of the SiNx films should be carefully controlled in order to obtain the maximum efficiency for c-Si solar cells.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2015년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.245-246
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• 2015

Cases of lawsuit and conflict are increasing because of defects in apartments in use after the completion of construction. Further, with changes in the consciousness of residents and in the social environment, many residents are showing interest in defect-related lawsuits. However, the term of warranty liability defined in the current law is not practically appropriate, and the verification of the determination of the term of warranty liability is insufficient. Against this background, this research aims to evaluate the appropriateness of defect repair periods by examining the actual defect condition of the finishing work among the various defects related to apartments. Collected performance data are analyzed by statistical techniques by considering the defect occurrence rate per construction type and the construction year of the finishing work in apartment construction. The analysis results will be used as basic data for evaluating the appropriateness of the standards for the term finishing works warranty liability.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.98-103
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• 2000

This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.