Seo, Jung-Ho;Lee, Baek-Rae;Kim, Ju-Hyung;Kim, Jae-Jun
한국건축시공학회지
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제12권3호
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pp.299-314
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2012
One of reasons for introducing Building Information Modeling (BIM) is to support clash detection tasks by means of a 3D product model. In the conventional construction project process, clashes have been found during construction phase. However, it can cause cost overrun and time delay. In order to investigate and correct clash detections at design phase, relevant business process and guide for this task should be provided. This study aims to identify hindrances in clash detection tasks at the design phase and analyze its current process using IDEF0 model. Despite the convenience of IDEF0 as a systems analysis tool, professional participants might have difficulties to understand their own tasks according to business process. For this reason, in this research, Business Process Model and Notation (BPMN) is introduced to provide ideal process and required decision making governance. The provide BPMN model will provide insights for a BIM-based collaborative environment to enhance the constructability through the construction project.
Through the process of chemical vapor deposition, Tungsten Hexafluoride (WF6) is widely used by the semiconductor industry to form tungsten films. Tungsten Hexafluoride (WF6) is produced through manufacturing processes such as pulverization, wet smelting, calcination and reduction of tungsten ores. The manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is required thorough quality control to improve productivity. In this paper, a real-time detection system for oxidation defects that occur in the manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is proposed. The proposed system is implemented by applying YOLOv5 based on Convolutional Neural Network (CNN); it is expected to enable more stable management than existing management, which relies on skilled workers. The implementation method of the proposed system and the results of performance comparison are presented to prove the feasibility of the method for improving the efficiency of the WF6 manufacturing process in this paper. The proposed system applying YOLOv5s, which is the most suitable material in the actual production environment, demonstrates high accuracy (mAP@0.5 99.4 %) and real-time detection speed (FPS 46).
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.250-255
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1993
In this paper, for detection and isolation of instrument and process faults related with steam generator(S/G) in nuclear power plant, two types of observers are designed based on the linearized dynamic model of S/G : a bank of Dedicated Observers (DOS) for instrument faults detection and a bank of Unknown Input Observers(UIO) for process faults detection. And then, they are combined to decide which one between the above two faults occurs. In principle, the failure in ith instrument(process) can be isolated by monitoring the error between the ith output and its estimation obtained from the ith DOS(UIO). It is shown via computer simulations that the present scheme is feasible in finding out the source of a fault.
Precision manufacturing technology is rapidly developing due to the extreme miniaturization of semiconductor processes to comply with Moore's Law. Accurate and precise alignment, which is one of the key elements of the semiconductor pre-process and post-process, is very important in the semiconductor process. The center detection of wafer align marks plays a key role in improving yield by reducing defects and research on accurate detection methods for this is necessary. Methods for accurate alignment using traditional image sensors can cause problems due to changes in image brightness and noise. To solve this problem, engineers must go directly into the line and perform maintenance work. This paper emphasizes that the development of AI technology can provide innovative solutions in the semiconductor process as high-resolution image and image processing technology also develops. This study proposes a new wafer center detection method through variable thresholding. And this study introduces a method for detecting the center that is less sensitive to the brightness of LEDs by utilizing a high-performance object detection model such as YOLOv8 without relying on existing algorithms. Through this, we aim to enable precise wafer focus detection using artificial intelligence.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.153-156
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2005
Skin region detection in images is an important process in many computer vision applications targeting humans such as hand gesture recognition and face identification. It usually starts at a pixel-level, and involves a pre-process of color spae transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes and other classes, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying imaging conditions, without any complicated analysis. In this paper, we examine if the color space transformation actually brings those benefits to the problem of skin region detection on a set of human hand images with different postures, backgrounds, people, and illuminations. Our experimental results indicate that color space transfomation affects the skin detection performance. Although the performance depends on camera and surround conditions, normalized [R, G, B] color space may be a good choice in general.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.395-405
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2012
A joint template matching algorithm is proposed in this paper to reduce the high rate of miss-detection and false-alarm caused by the traditional template matching algorithm during the process of multi-object detection. The proposed algorithm can reduce the influence on each object by matching all objects together according to the correlation information among different objects. Moreover, the rate of miss-detection and false-alarm in the process of single-template matching is also reduced based on the algorithm. In this paper, firstly, joint template is created from the information of relative positions among different objects. Then, matching criterion according to normalized cross correlation is generated for multi-object matching. Finally, the proposed algorithm is applied to the detection of watermarks in bill. The experiments show that the proposed algorithm has lower miss-detection and false-alarm rate comparing to the traditional NCC algorithm during the process of multi-object detection.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
Hand region detection in images is an important process in many computer vision applications. It is a process that usually starts at a pixel-level, and that involves a pre-process of color space transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes for hands and non-skin classes for other parts, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying illumination conditions, without any sound reasonings. In this work, we examine if the color space transformation does bring those benefits to the problem of hand region detection on a dataset of images with different hand postures, backgrounds, people, and illuminations. Results indicate that best of the color space is the normalized RGB.
Kim, In-Kyu;Moon, Sang-Man;Kim, Hyoun-Kyoung;Lee, Sang-Jong;Kim, Tae-Sik;Lee, Hae-Chang
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권1호
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pp.8-16
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2005
This paper describes target detection performance of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR process schemes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR, and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between target detection probability and signal to noise ratio. This paper concludes the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter, When range bins increase.
A new method of multiple damage detection in beam like structures is introduced. The mode shapes of both healthy and damaged structures are used in damage detection process (DDP). Multiple Damage Localization Index Based on Mode Shapes (MDLIBMS) is presented as a criterion in detecting damaged elements. A finite element modeling of structures is used to calculate the mode shapes parameters. The main advantages of the proposed method are its simplicity, flexibility on the number of elements and so the accuracy of the damage(s) position(s), sensitivity to small damage extend, capability in prediction of required number of mode shapes and low sensitivity to noisy data. In fact, because of differential and comparative form of MDLIBMS, using noise polluted data doesn't have major effect on the results. This makes the proposed method a powerful one in damage detection according to measured mode shape data. Because of its flexibility, damage detection process in multi span bridge girders with non-prismatic sections can be done by this method. Numerical simulations used to demonstrate these advantages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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