• 한국산업융합학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.51-59
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• 2006

The study is diagnosis about fatigue failure phenomenon of heating coil spring (sup9) and heat treatment method that is used to crusher. Because more than 80~90% of damage announcement of breakdown of machine and construction is been caused in fatigue present state, fatigue failure became important leading person at design. Calculated design load is imposed repeatedly that fatigue breakdown is safe. Is phenomenon that change load is imposed in the construction continuously. Used coil spring applies heat 30minute by Quenching temperature $860^{\circ}C$ if see manufacturing process and temperature of gasoline of $50^{\circ}C$ keep after quench that know tempering a $460^{\circ}C$ 90minute a product be. If doto apply heat $950^{\circ}C$ material at rolling process historically before quenching, austenite formation clay pipe being done AGS(Austenite Grain Size) by 2.5~4 become. Apply heat quenching 30minute by $820^{\circ}C$ by improvement method and after quench that keep $50^{\circ}C$ in oil tempering if do $450^{\circ}C$, 90minute spring ideal formation sorbite formation of the river form and condition that satisfy most more than AGS 7 appeared. Also, we can secure authoritativeness through MT since shot peening processing.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1338-1346
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• 2007

모바일 단말기의 성능과 해상도가 발전함에 따라 모바일 단말기는 단순히 음성통신 장치가 아닌 다양한 서비스를 제공하는 도구로 인식되기에 이르게 되었다. 또한 인간과 기계간의 사용자 인터페이스의 진보로 인하여 전자장치와 임베디드 시스템 기술에 기반한 차량의 진단과 관리 기술이 출현하고 있다. 본 논문에서는 모바일 단말기에서 OBD-II(On Board Diagnostics version II) 프로토콜을 이용하여 자동차를 진단하는 기능에 대하여 설명하고자 한다. 2005년 이후 국내에 출시되는 모든 자동차에는 진단 시스템 표준인 OBD-II 시스템 장착이 의무화되었다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 OBD-II표준을 기반으로 한 프로토콜 변환기와 개인소지 휴대폰만으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 사용자 인터페이스는 모바일 표준 플랫폼인 WIPI에서 구현하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권5호
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• pp.237-241
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• 2017

Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.

• 지식경영연구
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• 제17권2호
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• pp.27-50
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• 2016

Korean manufacturing industry have recently faced the catch-up of China in the mass commodity product, such as automotive, display, and smart phone in terms of market as well as technology. Accordingly, discussion on the importance of achieving catch-up in complex product systems (CoPS) has been increasing as a new innovation engine for the industry. In order to achieve successful catch-up of CoPS, we explored emerging technologies of CoPS, which are featured by the characteristics of radical novelty, relatively fast growth and self-sustaining, through the study of emerging technologies of gas turbine for power generation. We found that emerging technologies of the gas turbine are technologies for combustion nozzle and composition of electrical machine for increasing power efficiency, washing technology for particulate matter, cast and material processing technology for enhancing durability from fatigue, cooling technologies from extremely high temperature, interconnection operation technology between renewable energy and the gas turbine for flexibility in power generation, and big data technology for remote monitoring and diagnosis of the gas turbine. We also found that those emerging technologies resulted in technological progress of the gas turbine by converging with other conventional technologies in the gas turbine. It indicates that emerging technologies in CoPS can be appeared on various technological knowledge fields and have complementary relationship with conventional technologies for technology progress of CoPS. It also implies that latecomers need to pursue integrated learning that includes emerging technologies as well as conventional technologies rather than independent learning related to emerging technologies for successful catch-up of CoPS. Our findings provide an important initial theoretical ground for investigating the emerging technologies and their characteristics in CoPS as well as recognizing knowledge management strategy for successful catch-up of latecomers. Our findings also contribute to the policy development of the CoPS from the perspective of innovation strategy and knowledge management.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1445-1449
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• 2005

The ram assembly is important equipment in fueling machine of PHWR(Pressurized Heavy Water Reactor) plant where fuel replacement is possible while the plant is in service. Troubles in the ram assembly can cause lots of difficulties in power plant operation. The ram assembly is typically composed of the B-ram, the L-Ram and the C-Ram. The B-ram is focused in this paper because it plays the most important role in the ram assembly. Among the ram fault phenomena, ram stuck phenomena are the most frequent cases in the B-ram, which has a ball screw mechanism driven by a hydraulic motor. Ram stuck phenomena are due to ball wear and damage in ball nut that increase in proportion to the number of fuel replacement. It is required to predict ram stuck phenomena before they occur. In this paper, a method is proposed for predicting ram stuck phenomena using a discrete wavelet transform. The discrete wavelet transform provides information on both the time and frequency characteristics of the input signals. The proposed method uses the frequency bandwidths of coefficients of discrete wavelet decompositions and detail coefficients of discrete wavelet transform to predict ram stuck phenomena. The signal used in this paper is a torque-related signal such as a hydraulic service outlet pressure signal in a hydraulic driving system or a current signal in a DC motor driving system. Finally, the validity of the proposed method is shown via experiment using ball nut characteristic test equipment that simulates ram stuck phenomena due to increased ball friction in ball nut.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.97-107
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• 2015

디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1397-1404
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• 2014

그랩 크레인은 부두 항만으로 모래 및 토사가 퇴적이 되거나, 해저 공사를 하기 위해 다목적으로 사용된다. 그립 크레인의 구성 요소 중 와이어 드럼과 디스크 브레이크 패드는 핵심적인 소모품으로 많은 열이 발생되며 교체 시 가격이 매우 비싸다는 단점이 있다. 본 논문에서는 그랩 크레인의 와이어 드럼에 작용되는 디스크 브레이크 패드에 대한 열화상 진단 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 브레이크 고장 및 디스크 패드 손상 전에 디스크 및 패드 표면의 온도가 비정상적으로 분포하는 특징을 이용하여 열화상을 통해 패드 열 진단 분석을 수행한다. 따라서 기계 부품의 이상을 고장 전에 미리 발견하여 고장으로 인한 피해를 방지할 수 있으며, 과부하 유무를 상시체크하면서 크레인을 작동시켜 패드의 수명 연장과 비용을 절감할 수 있다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제44권2호
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• pp.89-94
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• 2014

Purpose: Vertical root fracture (VRF) is a common complication in endodontically treated teeth. Considering the poor prognosis of VRF, a reliable and valid detection method is necessary. Cone beam computed tomography (CBCT) has been reported to be a reliable tool for the detection of VRF; however, the presence of metallic intracanal posts can decrease the diagnostic values of CBCT systems. This study evaluated and compared the effects of intracanal stainless steel or titanium posts on the sensitivity, specificity, and accuracy of VRF detection using a NewTom VG CBCT system. Materials and Methods: Eighty extracted single-rooted teeth were selected and sectioned at the cemento-enamel junction. The roots were divided into two groups of 40. Root fracture was induced in the test group by using an Instron machine, while the control group was kept intact. Roots were randomly embedded in acrylic blocks and radiographed with the NewTom VG, both with titanium and stainless steel posts and also without posts. Sensitivity, specificity, and accuracy values were calculated as compared to the gold standard. Results: The sensitivity, specificity, and accuracy of VRF diagnosis were significantly lower in teeth with stainless steel and titanium posts than in those without posts. Interobserver agreement was the highest in teeth without posts, followed by stainless steel posts, and then titanium posts. Conclusion: Intracanal posts significantly decreased the VRF diagnostic values of CBCT. The stainless steel posts decreased the diagnostic values more than the titanium posts.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• Genomics & Informatics
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• 제4권4호
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• pp.161-166
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• 2006

The establishment of DNA microarray technology has enabled high-throughput analysis and molecular profiling of various types of cancers. By using the gene expression data from microarray analysis we are able to investigate diagnostic applications at the molecular level. The most important step in the application of microarray technology to cancer diagnostics is the selection of specific markers from gene expression profiles. In order to select markers of Immortalization and transformation we used c-myc and $H-ras^{V12}$ oncogene-transfected NIH3T3 cells as our model system. We have identified 8751 differentially expressed genes in the immortalization/transformation model by multivariate permutation F-test (95% confidence, FDR<0.01). Using the support vector machine algorithm, we selected 13 discriminative genes which could be used to predict immortalization and transformation with perfect accuracy. We assayed $H-ras^{V12}$-transfected 'transformed' cells to validate our immortalization/transformation dassification system. The selected molecular markers generated valuable additional information for tumor diagnosis, prognosis and therapy development.