• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.38-47
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• 2020

RC 고층건물에서 발생하는 기둥축소의 예측 오차를 최소화하기 위하여 계측결과를 이용한 해석보정에 대한 변수연구가 수행되었다. 해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치이며, 변수에 따른 해석보정 모델을 41층 규모의 RC 건물의 시공단계해석에서 적용하여 변수에 따른 보정 효과를 비교·분석하였다. 보정 횟수와 전체 보정량에 따른 층별 오차 값의 감소율을 비교하였으며, 해석보정의 시행기준은 일정한 간격을 기준으로 해석보정 할 경우, 해석보정 값은 오차 값만큼 보정할 경우, 계측 위치는 매 층 계측이 될 경우에 오차가 최소화되는 경향을 확인하였다. 이로부터 실제 해석 모델에 대하여 여러 해석보정 모델을 적용함으로써 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.183-191
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• 2024

Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f² trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R² (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.235-242
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• 2004

수많은 부품들로 구성되는 정보통신 기기들은 제조 시, 부품의 이상 유무를 정확히 판단하고 불량부품을 배제하는 것이 품질 개선을 위해 매우 중요하다. 최근 그 수요가 급격히 증가하고 있는 LCD의 경우, 제조 공정에서 LCD 패널을 보호하기 위해 외부 프레임을 합착하는 너트의 이상 유무를 판단하기 위해 인력에 의한 목시(目視)검사를 수행하고 있다. 생산이 급격히 확대되고 있는 이와 같은 장비의 부품 검사를 위한 자동화 시스템에 대한 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 LCD 프레임 제작 시에 삽입되는 너트의 불량 유무를 이미지 프로세싱을 이용하여 자동으로 검사하는 장비의 개발에 대하여 기술하였다. 개발된 시스템은 투입되는 너트의 나사선 개수, 피치 간 간격, 피치의 폭, 너트의 내경 측정을 자동으로 수행한다. 시스템의 고정밀도를 위해 고배율 렌즈와 교정 툴을 사용하고, 측정 결과 값을 일정하게 유지하기 위해 자동 광량 조절 조명을 제작하고, 자동 검사를 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발 시스템을 실제 현장라인에 적용하여 에러율 측정을 통해 인력에 의한 검사보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.38-48
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• 2020

기존에 건조되어 있거나, 신규로 건조되고 있는 선저를 검사하기 위해선 전문 잠수부가 직접 수중 하부에서 육안으로 검사를 한다. 하지만 직접 사람이 하는 일이기 때문에 인명사고, 충돌사고 등 많은 위험이 뒤따른다. 이를 해결하기 위해 Visual Inspection을 위한 선박 검사용 수중 드론 개발이 필요하다. 수중 드론에 적용되는 기술과 각 부품의 용도와 제작 과정, 펌웨어 개발과 같은 제작 방법에 관해 기술하였으며 수중에서 드론 자체의 주행 능력과 크롤러를 이용한 주행 능력을 측정하여 차이를 비교해보고 위치 추적 장치 테스트를 통해 실제 위치와의 오차를 확인하였다. 본 연구를 통해 제작된 수중 드론을 작업 현장에서 사용하였을 때 인명사고를 예방하고 경제적 효과와 안정성을 얻을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권3호
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• pp.273-284
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• 2023

건설프로젝트 진행 시 골조공사 후 시공상태를 점검하는 업무가 필수적이며, 이에 골조의 수직 및 수평 정확도를 점검하고 결함에 대한 보수작업을 수행한다. 하지만 기존의 업무방식은 점검자의 주관적 판단 및 인적오류의 발생 가능성으로 인한 신뢰성 문제, 수작업으로 인한 인력 및 시간 소모적 문제 등이 존재한다. 이에 본 연구는 상기 문제점을 해결하고, 골조공사 시공상태 점검 및 결과공유 과정의 효율을 높이고자 LiDAR 및 AR 기술의 활용방안을 제안하였다. 본 연구에서는 LiDAR를 통해 골조의 3D Point Cloud 데이터를 취득하여 시공상태 점검에 적용하는 방안과, 점검결과 데이터를 BIM 모델에 입력 후, AR을 통해 시각화하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방식 대비 점검과정의 객관성, 결과공유의 신속성 및 정확도 측면에서 효율적인 방식임을 확인하였으며, 더불어 건설프로젝트 전체의 품질 및 생산성 향상에 기여할수 있을 것으로 기대된다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.19-28
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• 2011

Objective: The aim of this study is to reclassify human errors and to develop hands-on tools to apply the new classification for preventing human error accidents in highway construction site. Background: The main cause of accidents in highway construction was reported as the carelessness of workers. However, such diagnosis could not help us operationally prevent accidents in real workplace. Method: The accidents in highway construction were reanalyzed and the causes of human error were reclassified in order to educate and improve the awareness of human error in highway construction. Field survey and interview with safety managers and workers were conducted to find the causal relationship between the actual accidents and the human errors. Results: The most frequently observed human errors in highway construction were classified into six categories such as mis-perception, distraction, memory fail, slip, cognition error and mis-judgment. In order to provide hands-on tools to increase the awareness of human error in construction field, the human error checklist and card sorting diary were developed. Especially, the card sorting diary was designed to increase the ability in human error inspection of safety manager at construction site. Moreover, posters were developed based on actual accident cases. Conclusion: We suggested that the improved awareness and analytical report on checklist, card sorting diary and posters for construction field could collectively prevent the accident. Application: The classification of human error, hands-on tools and posters can be directly applicable on highway construction site. This analytical and collective approach preventing human error-related accident could be extended to other construction workplaces.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3444-3449
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• 2013

선로전환기를 제어하는 제어모듈은 첨단화되었으나 타 도시철도 운영기관의 점검주기 및 점검방식을 그대로 도입, 계전연동장치를 사용하던 시기와 동일하게 적용하여 과잉정비 및 오정비로 인한 장애를 발생시켰다. 장애복구과정에서 인적오류는 열차의 탈선 등 중대사고로 이루어질 수 있어 선로전환기 모니터링시스템을 설치하고 실시간으로 선로전환기의 운영 상태를 자동으로 감시할 수 있도록 하였다. 고장유형별 치명도, 평균고장간격(MTBF), 평균복구간격(MTTR), 가용률을 산출한 결과와, 점검항목별 유지보수요원의 의견을 반영하여 점검주기를 변경하고 유지보수를 시행한 후에 작업이 간소화되었고 연평균 11건 발생하던 고장이 4년 연속 한건도 발생하지 않았다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권5호
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• pp.513-519
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• 2013

Line scan camera has been widely used in the area of inspection of glass, film, fabric, iron, PCB and etc. due to the high resolution and the high speed. We developed the line scan based vision system to inspect tangled and cut-off status of yarn in the manufacturing process. The original image is binarized with a proper threshold, and the gap distances in the yarn are measured in real time, so finally the status of the process is decided by the maximum value of the gap distance. All procedures are executed in real time by realization of multi-processed threads. By implementation of this system, the error of the yarn in manufacturing process can be precedently monitored and the loss of the yarn is decreased efficiently.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.353-362
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• 1999

This paper presents a shape reconstruction method for automatic inspection of the solder joints on PCBs using X-ray. Shape reconstruction from X-ray radiographic image has been very important since X-ray equipment was used for improving the reliability of inspection result. For this purpose there have been lots of previous works using tomography, which reconstructs the correct shape, laminography or tomosynthesis, which are very fast algorithm. Latter two methods show outstanding performance in cross-sectional image reconstruction of lead type component, but they are also known to show some fatal limitations to some kinds of components such as BGA, because of shadow effect. Although conventional tomography does not have any shadow effect, the shape of PCB prohibits it from being applied to shape reconstruction of solder joints on PCB. This paper shows that tomography using Iterative Reconstruction Technique(IRT) can be applied to this difficult problem without any limitations. This makes conventional radiographic instrument used for shape reconstruction without shadow effect. This means that the new method makes cost down and shadow-free shape reconstruction. To verify the effectiveness of IRT, we develop three dimensional model of BGA solder ball, make projection model to obtain X-ray projection data. and perform a simulation study of shape reconstruction. To compare the performance of IRT with that of conventional laminography or tomosynthesis, reconstruction data are reorganized and error analysis between the original model are also performed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1551-1556
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• 2010

본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.