Seo, Jong-Min;Han, Kap-Kyu;Lim, Ji-Young;Kim, Sun-Kuk
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.450-454
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2007
In line with the construction projects, which have been increasingly getting larger and complex, safety accident has been on the rise, particularly those in association with the construction equipment. In a bid to prevent the safety accident, it's needed to analyze the cause of such accidents. The thesis was intended to identify the cause of safety accident by reviewing the cases of construction disaster complied by Korea Occupational Safety and Health Agency. The cases subject to study were limited to the accident by excavator. Summarizing the study is as follows. 1) Among the cause of accidents caused by excavator were, in order of high frequency, being caught in equipment or machine, falling, being crashed or bumped. 2) Among the causes of accident were, in order of high frequency, worker's unauthorized presence within the range of equipment operation. inappropriate use, failure of equipment inspection prior to starting work and inappropriate work method. The study is highly expected to pave the foundation for further study as well as to make commitment to mitigating the safety accident.
This is a fundamental study to develop a sensor to detect weeds in paddy field using machine vision adopted spectralphotometric technique in order to use the sensor to spread herbicide selectively. A set of spectral reflectance data was collected from dry and wet soil and leaves of rice and 6 kinds of weed to select desirable wavelengths to classify soil, rice and weeds. Stepwise variable selection method of discriminant analysis was applied to the data set and wavelengths of 680 and 802 m were selected to distinguish plants (including rice and weeds) from dry and wet soil, respectively. And wavelengths of 580 and 680 nm were selected to classify rice and weeds by the same method. Validity of the wavelengths to distinguish the plants from soil was tested by cross-validation test with built discriminant function to prove that all of soil and plants were classified correctly without any failure. Validity of the wavelengths for classification of rice and weeds was tested by the same method and the test resulted that 98% of rice and 83% of weeds were classified correctly. Feasibility of CCD color camera to detect weeds in paddy field was tested with the spectral reflectance data by the same statistical method as above. Central wavelengths of RGB frame of color camera were tried as tile effective wavelengths to distingush plants from soil and weeds from plants. The trial resulted that 100% and 94% of plants in dry soil and wet soil, respectively, were classified correctly by the central wavelength or R frame only, and 95% of rice and 85% of weeds were classified correctly by the central wavelengths of RGB frames. As a result, it was concluded that CCD color camera has good potential to be used to detect weeds in paddy field.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.53-60
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2009
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking; and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.603-607
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2004
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.52
no.3
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pp.163-170
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2019
Durability of instrument is one of the most important factor to ensure accurate treatment and decrease failure for the orthopedic surgical operation. Normally, a set-screw driver tip has been processed with hard coating for their higher durability and wear resistance. And several surface modification methods were obtained such as titanium nitride (TiN) coating, diamond like carbon coating, other nitriding, and etc. In this study, we have surface modified on set-screw driver tip with TiN and DLC, investigated whether the TiN and DLC coatings affect the mechanical properties and durability of the set-screw driver tip in the pedicle screw system. The surface morphologies were observed with scanning-electron microscopy (SEM), and the static/dynamic torsional properties were investigated with universal testing machine based on ASTM F543. Coating thickness of each coatings were commonly around $1^{\circ}C$. Static torsional stiffness, and ultimate torque values for DLC and TiN coated samples were significantly higher than those of non-coated sample by the pared T-test. Surface morphology of after the dynamic torsional test was more clean with less scratch or friction traces from DLC coating than that of TiN coating and non-coated sample.
This study proposes a CMS platform for AR-based remote collaboration in a smart factory. The Smart Factory site utilizes various forms of AR technology to save time and money. As the level of smart factory increases, system-oriented tasks such as machinery and equipment are performed in people-oriented work. Therefore, there is a need for a system that allows the operator to immediately repair the machine or equipment in case of a failure, or to get help if necessary. Remote collaborative CMS platform is designed to work in conjunction with DATABASE of ERP, MES / POP, and PLM system built through text, 2D 3D contents and smart factory business, This study is meaningful in that it saves time and cost by sharing information such as management, repair method, manual, etc., and repairing it quickly.
PURPOSE. This study aimed to assess the effect of non-thermal plasma on the shear bond strength of resin cements to polyetherketoneketone (PEKK) in comparison to other surface treatment methods. MATERIALS AND METHODS. Eighty PEKK discs were subjected to different surface treatments: (1) Untreated (UT); (2) Non-thermal plasma (NTP); (3) Sandblasting with $50{\mu}m$$Al_2O_3$ particles (SB); and (4) Sandblasting + Non-thermal plasma (SB+NTP). After each surface treatment, the contact angle was measured. Surface conditioning with Visio.Link was applied in all groups after pre-treatment. RelyX Unicem resin cement was bonded onto the PEKK specimens. After fabrication of the specimens, half of each group (n=10) was initially tested, while the other half was subjected to thermocycling ($5^{\circ}C$ to $55^{\circ}C$ at 10,000 cycles). Shear bond strength (SBS) testing was performed using a universal testing machine, and failure modes were assessed using stereomicroscopy. The SBS results were analyzed statistically using one-way ANOVA followed by Tukey's post hoc test. Independent t-test was used to examine the effect of thermocycling (P<.05). RESULTS. The highest SBS values with or without thermocycling were observed with PEKK specimens that were treated with SB+NTP followed by the SB group. The lowest SBS results were observed in the UT groups. CONCLUSION. The shear bond strength between PEKK and resin cements was improved using non-thermal plasma treatment in combination with sandblasting.
PURPOSE. The purpose of this study was to evaluate the shear bond strength (SBS) of an indirect resin composite (IRC) to the various resin matrix ceramic (RMC) blocks using different surface treatments. MATERIALS AND METHODS. Ninety-nine cubic RMC specimens consisting of a resin nanoceramic (RNC), a polymer-infiltrated hybrid ceramic (PIHC), and a flexible hybrid ceramic (FHC) were divided randomly into three surface treatment subgroups (n = 11). In the experimental groups, untreated (Cnt), tribochemical silica coating (Tbc), and Neodymium-Doped Yttrium Aluminum Garnet (Nd:YAG) laser irradiation (Lsr) with 3 W (150 mJ/pulse, 20 Hz for 20 sec.) were used as surface treatments. An indirect composite resin (IRC) was layered with a disc-shape mold ($2{\times}3mm$) onto the treated-ceramic surfaces and the specimens submitted to thermal cycling (6000 cycles, $5-55^{\circ}C$). The SBS test of specimens was performed using a universal testing machine and the specimens were examined with a scanning electron microscope to determine the failure mode. Data were statistically analyzed with two-way analysis of variance (ANOVA) and Tukey HSD test (${\alpha}=.05$). RESULTS. According to the two-way ANOVA, only the surface treatment parameter was statistically significant (P<.05) on the SBS of IRC to RMC. The SBS values of Lsr-applied RMC groups were significantly higher than Cnt groups for each RMC material, (P<.05). Significant differences were also determined between Tbc surface treatment applied and untreated (Cnt) PIHC materials (P=.039). CONCLUSION. For promoting a reliable bond strength during characterization of RMC with IRC, Nd:YAG laser or Tbc surface treatment technique should be used, putting in consideration the microstructure and composition of RMC materials and appropriate parameters for each material.
Objectives: The aim of this in vitro study was to evaluate the push-out bond strength of a novel calcium silicate-based root repair material-BIOfactor MTA to root canal dentin in comparison with white MTA-Angelus (Angelus) and Biodentine (Septodont). Materials and Methods: The coronal parts of 12 central incisors were removed and the roots were embedded in acrylic resin blocks. Midroot dentin of each sample was horizontally sectioned into 1.1 mm slices and 3 slices were obtained from each root. Three canal-like standardized holes having 1 mm in diameter were created parallel to the root canal on each dentin slice with a diamond bur. The holes were filled with MTA-Angelus, Biodentine, or BIOfactor MTA. Wet gauze was placed over the specimens and samples were stored in an incubator at $37^{\circ}C$ for 7 days to allow complete setting. Then samples were subjected to the push-out test method using a universal test machine with the loading speed of 1 mm/min. Data was statistically analyzed using Friedman test and post hoc Wilcoxon signed rank test with Bonferroni correction. Results: There were no significant differences among the push-out bond strength values of MTA-Angelus, Biodentine, and BIOfactor MTA (p > 0.017). Most of the specimens exhibited cohesive failure in all groups, with the highest rate found in Biodentine group. Conclusions: Based on the results of this study, MTA-Angelus, Biodentine, and BIOfactor MTA showed similar resistances to the push-out testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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