• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제1권1호
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• pp.13-23
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• 2001

Most current machine vision systems for industrial inspection were developed with one specific task in mind. Hence, these systems are inflexible in the sense that they cannot easily be adapted to other applications. In this paper, a general vision system framework has been developed that can be easily adapted to a variety of industrial web inspection problems. The objective of this system is to automatically locate and identify \\\"defects\\\" on the surface of the material being inspected. This framework is designed to be robust, to be flexible, and to be as computationally simple as possible. To assure robustness this framework employs a combined strategy of top-down and bottom-up control, hierarchical defect models, and uncertain reasoning methods. To make this framework flexible, a modular Blackboard framework is employed. To minimize computational complexity the system incorporates a simple multi-thresholding segmentation scheme, a fuzzy logic focus of attention mechanism for scene analysis operations, and a partitioning if knowledge that allows concurrent parallel processing during recognition.cognition.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.309-321
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• 2014

Recently, due to the advent of ubiquitous computing and the spread of intelligent portable device such as smart phone, iPad and PDA has been amplified, a variety of services and the amount of information has also increased fastly. It is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. And also, the demands for e-commerce and many different items on e-commerce and interesting of associated items are increasing. Existing collaborative filtering (CF), explicit method, can not only reflect exact attributes of item, but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, using a implicit method without onerous question and answer to the users, not used user's profile for rating to reduce customers' searching effort to find out the items with high purchasability, it is necessary for us to analyse the segmentation of customer and item based on customer data and purchase history data, which is able to reflect the attributes of the item in order to improve the accuracy of recommendation. We propose the method of recommendation system using association rule and weighted preference so as to consider many different items on e-commerce and to refect the profit/weight/importance of attributed of a item. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2041-2049
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• 1998

소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ？살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.369-377
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• 2023

산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.130-139
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• 2024

제조 분야 설비 예지보전을 위해서 진동, 전류, 온도 등 물리 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지하는 인공지능 학습 모델이 활용되고 있다. 설비 결함, 고장 등 설비 이상 유형은 매우 다양하므로, 주로 오토인코더 기반 비지도 학습 모델을 이용한 이상 탐지 방법이 적용되고 있다. 설비 상태의 정상, 비정상 여부는 오토인코더의 재구성 오차를 이용해 효과적으로 분류할 수 있지만, 설비 이상의 구체적인 상태를 식별하는 데 한계가 있다. 설비 불균형, 정렬 불량, 고정 불량 등 설비 이상 상황 발생 시, 설비 진동 주파수는 특정 영역에서 정상 상태와 다른 패턴을 나타낸다. 본 논문에서는 전체 진동 주파수 범위를 N개 영역으로 나누어 이상 탐지를 수행하는 N 분할 이상 탐지 방법을 제시하였다. 압축기의 진동 데이터를 이용해 주파수와 강도를 달리한 9종의 이상 데이터를 대상으로 실험한 결과, N 분할을 적용하였을 때 더 높은 이상 탐지 성능을 나타냈다. 제안 방법은 설비 이상 탐지 이후, 설비 이상 구체화에 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.124-131
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• 2009

방사선영상의 신뢰할 만한 영역검출은 용접부위 결함탐지 이전의 중요한 작업 중의 하나이다. 추출되는 특징들은 각 분할된 영상에 대하여 서로 다른 군집으로 분류되어야한다. 그러나 종래의 분할 기법으로는 방사선영상 고유의 색도중첩과 낮은 SN비로 인해 만족할 만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 전체나 국부처리로는 잡음제거에 취약할 뿐만 아니라 영역분류도 어렵다. 이 논문은 산업용 CR 영상에서 영역기반실현의 분할을 위한 적절한 기법을 제시한다. 강판튜브에서 용접과 비용접 구간의 기하학적 차이가 영상화 과정을 통해 배경부, 두께부, 중간부 및 용접부 영역을 생성하고 계층 구조적 배열을 형성한다. 비록 그 구조가 잡음에 훼손되기는 하지만 영역구분 구도 각 영역의 차별된 기하학적 특성에 근거한 국부군집화에 의해 선별이 가능하다. 관련 영역의 기하학적 속성에 의해 그에 따른 영역이 계층별로 선별되어 실제 구분이 영역간 경계를 반영하기 때문에 직경과 길이방향의 군집화는 각 계층의 구별을 명확케 한다. 그리고 산업용 강판튜브 CR영상에 다양한 분할 방식으로 비교 실험을 실시하여 이 기법의 효과를 보였다.

• 센서학회지
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• 제15권5호
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• pp.328-333
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• 2006

Magnetic Flux Leakage (MFL) methods are widely employed for the nondestructive evaluation (NDE) of gas pipelines. In the application of MFL pipeline inspection technology, corrosion anomalies are detected and identified via their leakage filed due to changes in wall thickness. The gas industry is keenly interested in automating the interpretation process, because a large amount of data to be analyzed is generated for in-line inspection. This paper presents a novel approach to the tasks of data segmentation, feature extraction and depth estimation from gas pipelines. Also, we will show that the proposed method successfully identifying artificial defects.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제64권5호
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• pp.837-842
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• 2021

An atlantoaxial subluxation from the unstable Os odontoideum by the failure of proper integrations between the embryological somites might be a commonly reported pathology. However, its suspicious origin or paralleled occurrence with other congenital anomalies of vertebral body might be a relatively rare phenomenon. The authors present two cases, who simply presented with clinical signs of prolonged, intractable cervicalgia without any neurological deficits, revealed this rare feature of C1-2 subluxation from the unstable, orthotropic type of Os odontoideum that coincide with congenitally fused cervical vertebral bodies between C2-3. Surprisingly, in one case, when traced from the lower cervical down to the thoracic-lumbar levels during the preoperative work-up process, was also compromised with multi-level butterfly vertebrae formations. Presented cases highlight the association of various congenital vertebrae anomalies and the rationale to fuse only affected joints.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권2호
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• pp.142-149
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• 2014

Purpose: A multispectral algorithm for detection and differentiation of defective (defects on apple skin) and normal Red Delicious apples was developed from analysis of a series of hyperspectral line-scan images. Methods: A fast line-scan hyperspectral imaging system mounted on a conventional apple sorting machine was used to capture hyperspectral images of apples moving approximately 4 apples per second on a conveyor belt. The detection algorithm included an apple segmentation method and a threshold function, and was developed using three wavebands at 676 nm, 714 nm and 779 nm. The algorithm was executed on line-by-line image analysis, simulating online real-time line-scan imaging inspection during fruit processing. Results: The rapid multispectral algorithm detected over 95% of defective apples and 91% of normal apples investigated. Conclusions: The multispectral defect detection algorithm can potentially be used in commercial apple processing lines.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권3호
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• pp.452-458
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• 2013

Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.