As the 3D laser scanning technology capable of databaseing large sewage box culverts becomes possible, it is necessary to develop a standardization manual that can clearly distinguish the structural and operational defect types of box culver and analyze the defect data. In this study, we collected and analyzed defects in sewage box culverts of 14,827m in total by selecting three districts in Korea. The major defects were surface damages, and their defect densities were $2.17m^2/m$, $0.27m^2/m$ and $0.10m^2/m$ for aggregate exposure, Steel reinforcement exposure, and Steel reinforcement projecting. In order to support the decision of the box culverment management, it was divided into five grades and each defect code and defect score were allocated. The results of this study are useful for the diagnosis of the sewage box culverts in Korea and it is expected to support a decision making for management.
TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.
In the construction industry, IT based information system has been diversely applied to increase productivity. Although IT device such as PDA, RFID, Barcode, wireless network and web camera has been introduced to gather information in construction site, the effect of the IT device is limited, because of bringing about additional works of engineer. In this paper, we proposed a defect management system which is based on handwritten document digitalization framework for introducing applicability of new IT device, digital pen. By the proposed system, we can effectively gather and input defect information to defect management system by using digital pen and paper like conventional way. Applying the data gathering device, digital pen to defect management, it is able to increase productivity by improving work process, building up and utilizing defect information database of good quality.
In general, for the condition monitoring of a power transformer using the UHF PD measuring technique, detection of any partial discharge, identifying the defect in the transformer and locating the insulation defect are necessary. In this paper one of the most frequent detects which can result in turn to turn fault in power transformer was examined for identifying the defect. In order to model the defect, as a discharge source, a partial discharge cell was used for experimental activity. Magnitude of electromagnetic wave signals and corresponding amount of apparent discharge were measured simultaneously against phase of applied voltage to the discharge cell. Frequency range and phase resolved partial discharge signals were measured and analyzed. The results will be contributed to build the defect database of power transformer and to decrease the occurrence of transformer faults.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
The domestic CANDU nuclear power plants have been operated for a long time and various unforeseen spent fuel defects have been discovered. As the spent fuel defects are important factors in the safety of the nuclear power plant, a study on the analysis of the spent fuel defects to prevent their recurrence is necessary. However, in cases where the fuel rods inside the fuel assembly are defected, it is difficult to dismantle the fuel assembly owing to their welded structure and the facility conditions of the plant. Therefore, it is impossible to analyze the spent fuel defect because it is difficult to visually check the shape of the fuel defect. To resolve these problems, an analysis technology that can predict the number of defected fuel rods and defect size was developed. In this study, we developed a methodology for investigating the root cause of spent fuel defects using a database of the earlier fuel defects in the plants. It is anticipated that in the future this analysis technology will be applied when spent fuel defects occur.
Taper roller bearing is used on rotating shaft where radial and thrust loads are attended. To avoid the sudden failure and maintain the good condition of rotating machinery it is necessary to monitor the condition of bearing and diagnose the defect of bearing. In this study the diagnosis program of taper roller bearing which is used on the lower bearing of V.A.W.T. (Vertical Axis Wind Turbine) is developed. By plenty of test the database is constructed and by Gaussian distribution obtained from database the defect probability of bearing is calculated.
고품질의 소프트웨어를 만들기 위해서는 발생하는 결함을 발견하고 해결해야 한다. 결함 관리 작업의 소홀함은 후에 재작업을 요구하게 되고, 결국 납기 지연 등 프로젝트 실패로 이어질 수 있다. 그러므로 조직들은 결함 관리 프로세스를 정립하고 내재화해야 한다. 관련 표준 모델들은 결함 관리 프로세스를 프로젝트 모니터링 및 제어 영역에서 다루고 있다. 하지만, 소규모 조직에서는 표준 문서 기반의 프로세스 구현에 어려움을 느끼고, 적용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 프로젝트 참여 인원과 기간에 적합한 결함 관리 프로세스와 체계적인 지원을 위한 Redmine과 Subversion, Maven, Jenkins 등의 오픈 소스 소프트웨어 기반의 SW Visualization 구축 방안을 제시한다. 또한, 결함 데이터 베이스 구축과 이를 기반으로 결함 데이터 분석 및 제어 활동을 위한 방안을 제시한다. 제안한 프로세스와 Tool Chain을 중소기업에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.
진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.
공동주택 하자 분쟁의 증가와 함께, 하자관리의 중요성 또한 커지고 있다. 그러나 기존의 연구는 '공용 부분'에 초점을 맞추어 진행되었다. 또한 하자관리의 주체인 '관리사무소'를 위한 시스템 연구도 부족한 실정이다. 이는 관리사무소의 하자관리 능력의 부족과 관리 품질의 저하를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 관리사무소를 위한 기계학습 기반의 하자 정보 관리 시스템을 제안한다. OCR과 NLP 모듈을 사용하여 관리상의 불편한 점을 해소하는 것을 목표로 한다. OCR을 통해 수기로 작성된 하자 정보를 디지털 문서로 변환한다. 이후 언어모델을 이용하여 사용자가 지정한 양식과 함께 하자 정보를 재생성한다. 최종적으로 생성된 텍스트를 데이터베이스에 저장하고 이를 기반으로 통계적 분석을 실행한다. 이러한 일련의 과정을 통해, 관리사무소의 하자관리 역량을 향상할 수 있도록 돕고, 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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