The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator's hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator's hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.
In this paper, we first propose a new total variation-based regularization model for image restoration. We next propose a fixed-point-like method for solving the new image restoration model, and then we provide convergence analysis for the fixed-point-like method. To evaluate the feasibility and efficiency of the fixed-point-like method for the new proposed total variation-based regularization model, we provide numerical experiments for several test problems.
Nowadays, it is increasingly important to detect whether cables are live for the operator's safety if there is a sudden power failure. It is especially hard to detect the electrical field of an underground line because of shielding. This paper on detection of live-line states in cables studied the detection characteristics of the change in the magnetic field and axis as the frequency, voltage, and distance at the same load are changed using 3 axes. A search coil type was used as a magnetic field sensor with non-contact. We found that magnetic fields decrease proportionally to the square of the distance and the decrease of rated voltage with load effected to magnetic field. The magnetic field was detected by 3-axis sensors given correct proximity, but appeared as noise components beyond a distance of 2 cm.
자동공급조절기를 사용하는 기업체에서는 대량 생산을 위해 여러 대의 피더를 근접해서 사용하고 있다. 이런 경우, 피더를 독립적으로 사용할 때와 달리, 비동기화로 인한 공진현상이 발생하여 이송품이 서로 부딪히거나 한쪽으로 쏠려서, 다음 프로세스로 운송되지 못하게 된다. 불안정한 공진현상이 일어날 때마다, 작업자는 각각의 피드컨트롤러의 값을 다시 설정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 피드를 여러 대 사용하는 자동공급조절기에 적합한 동기화 알고리즘을 제안하고, 성능 개선을 확인하고자 한다.
일반적인 기계나 자동차 등의 제조업 조립공정은 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee, Bluetooth, 무선 센서 네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정 진행 정보를 네트워크를 통하여 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버로 수집하는 방식으로서 공정의 흐름을 파악하고 생산량을 점검하기에 적합하나 개별 작업자의 해당 작업장 내에서의 작업 누락이나 동선 파악을 위한 실시간 위치 추적은 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여, 작업자 공구의 실시간 위치 추적시스템 도입을 통해 공구의 위치 및 궤적을 실시간으로 분석하여 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하고 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 비숙련공이나 실수에 의해서 조립공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 작업자에게 실시간으로 알려주거나 사전에 차단하여 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 이를 위하여, 전동공구의 기계적인 진동 및 무선통신 노이즈를 제거하고 측정신호의 정밀도 향상을 위하여 칼만필터를 적용한 UWB(Ultra Wide Band) 삼변측량 기반의 실시간 공구 위치 추적 센서시스템을 개발하였고 이동평균필터에 비해 약 21%의 무선측정 성능개선을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
해상에서 두 척의 대형 해양경찰 함정을 이용하여 충돌 가능성이 높은 네 가지 조우방위각($000^{\circ}$, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$)을 설정하여 피험자인 30명의 해양경찰관을 대상으로 조우방위별 거리 3해리(Nautical Mile: NM)에서부터 0.25 NM까지 근접하며 상대거리가 점차 감소될 때 피험자들이 상대선박을 보며 지각한 충돌위험도(Perceived Ship Collision Risk, PSCR)를 측정(0.25 NM 간격으로 기록)하는 실험을 하였고 획득된 데이터를 이용하여 특징을 통계적으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 인적오류 예방을 위하여 실선 실험한 선박 조우방위별 상대거리 3 NM에서 0.25 NM까지의 열두 구간에서 획득한 충돌위험도 값을 적정 다항식으로 곡선 근사(Curve Fitting)하여 분포곡선으로 나타내고 특징을 분석하여 항해당직자들이 지각한 충돌위험도의 변화가 최대인 거리를 제시하기 위한 것이다. 분석결과, 각 조우방위에서 거리 구간별 최적의 회귀방정식을 도출하였으며 거리 1.25 1 NM 구간에서 충돌위험도 평균값의 편차가 가장 크게 변화되었고, 특히 1 NM에서 충돌위험도 값이 가장 크게 나타나 실선 실험결과 항해당직자가 지각(Perception)한 충돌위험도의 변화 값이 최대인 거리가 1 NM임을 도출 및 검증하였으며 이는 선박 충돌가능성이 높은 근접상황에서 인적오류 예방 자료로 유용할 것으로 기대된다.
임플란트 보조 국소의치의 치료는 오래전부터 여러 형태로 시도되어 왔으며, 이 중 임플란트 서베이드 크라운 국소의치의 경우 점차 예지성을 얻고 있으며, 특히 경제적, 해부학적으로 불리한 부분 무치악 환자에게 한 가지 치료 방법이 될 수 있다. 이때 임플란트의 식립 위치는 치료 목적에 따라 전방 식립과 후방 식립으로 분류될 수 있는데, 이는 환자의 치조제, 잔존치 예후, 대합치 등 여러 상황을 고려하여 결정되어야 한다. 본 증례에서는 하악 Kennedy 1급 부분 무치악 환자에게 두 개의 임플란트 서베이드 크라운을 활용한 하악 임플란트 보조 국소의치를 통해 수복하였다. 본 환자에게 후방 식립이 어렵다는 점과 잔존치의 예후를 고려하여 임플란트를 잔존치에 근접한 부위에 두 개를 식립하는 것이 계획되었으며, 가이드 수술을 통해 계획한 위치, 각도, 깊이에 식립되었다. 고정성 보철물 제작 과정은 상악 무치악 치아 배열 과정과 병행하여 예지성을 높였고, 국소의치를 제작 시에는 임플란트가 최후방 지대치로서 과도한 하중이 가하지 않도록 기능 운동을 허용하는 형태로 디자인되고, 이차 인상 과정을 거쳐 제작되었다. 각 치료 과정을 계획한대로 진행하여 환자와 술자 모두 심미적, 기능적으로 만족스러운 결과를 얻었기에 이를 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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