• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1867-1869
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• 2003

In this paper, chamber(Circuit breaker compartment of C-GIS) made of stainless steel with 4 mm width is used. Artificial defect was made on enclosure or HV conductor of chamber and $SF_6$ gas was injected into it according to pressure. In this experiment, Acoustic emission sensors of different types was used to compare sensitivity to detect acoustic signal occurred by Partial discharge(PD) of according to types and resonance frequency in $SF_6$ gas atmosphere. Sensors used in tests was R6I, R15I and 2/4/6 Pre-Amplifier connected with R6IU without pre. amp. In case of R6IU, gain was adjusted with 40 dB like other sensors and operated by differential mode. Post amplifier(post. amp) and band pass filter(BPF) were developed Gain of post. amp. is 60 dB and BPF has band width of $50{\sim}300$ kHz. Also, envelope circuit developed reduces frequency of AE sensor. As a result, in $SF_6$ atmosphere, R6IU and R6I had resonance frequency of 60 Hz was better than R15I. Also, R6IU was better than R6I because of type property of pre.amp. had differential mode.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제29권3호
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• pp.267-272
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• 2004

The purpose of this in vitro study was to evaluate the effect of surface defects and cross-sectional configuration of NiTi rotary files on the fatigue life under cyclic loading. Three NiTi rotary files ($K3^{TM},{\;}ProFile^{\circledR},{\;}and{\;}HERO{\;}642^{\circledR}$) with ＃30/.04 taper were evaluated. Each rotary file was divided into 2 subgroups : control (no surface defects) and experimental group (artificial surface defects), A total of six groups of each 10 were tested. The NiTi rotary files were rotated at 300rpm using the apparatus which simulated curved canal (40 degree of curvature) until they fracture. The number of cycles to fracture was calculated and the fractured surfaces were observed with a scanning electron microscope. The data were analyzed statistically. The results showed that experimental groups with surface defects had lower number of cycles to fracture than control group but there was only a statistical significance between control and experimental group in the $K3^{TM}$ (p<0.05), There was no strong correlation between the cross-sectional configuration area and fracture resistance under experimental conditions. Several of fractured files demonstrated characteristic patterns of brittle fracture consistent with the propagation of pre-existing cracks. This data indicate that surface defects of NiTi rotary files may significantly decrease fatigue life and it may be one possible factor for early fracture of NiTi rotary files in clinical practice.

• 한국가스학회지
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• 제6권1호
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• pp.10-16
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• 2002

본 논문에서는 자기해석을 기초로 배관의 결함을 검사할 수 있는 자기인가장치를 개발하져다. 자기인가장치는 영구자석(Nd-Fe-B계열) 및 Linear Hall Effect 센서를 이용하여 배관을 충분히 자화시킬 수 있도록 설계되었으며, 센서 어레이는 8인치 크기로 설계, 제작하였다. 제작된 자기인가장치는 5개의 yoke와 45개의 Linear Hall Effect 센서로 구성된다. 자기회로법을 이용하여 설계된 자기장 인가장치가 배관을 포화시킬 수 있는가를 확인하였고. 또한 8인치 탄소강관(두께 : 5.85mm)에 인공 결함을 제작하여 누설 자속을 측정하였다. 시험 배관에 만들어진 두께 $10\%{\~}80\%$의 결함은 제작된 MFL 모듈을 이용하여 모두 검출하였으며 결함의 깊이가 가장 얇은 0.5mm까지 검출이 가능함을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권4호
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• pp.307-314
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• 2004

배관의 축방향 균열 검사를 위하여 원주 방향으로 진행하는 유도초음파 모드를 적용하였다. 배관의 곡률을 변수로 원주 유도초음파의 분산선도를 계산하였으며 이를 배관 검사에 적용하기 위하여 중수로 피더관의 곡관부 축방향 균열을 탐지에 적용하였다. 상대적으로 낮은 주파수에서는 Lamb 파 특성을 따르나 주파수가 증가함에 따라 평판의 경우, 즉 곡률이 무한대인 경우 첫 번째 $A_0$ 모드와 두 번째 $S_0$ 모드가 합쳐져서 Rayleigh 모드 형태로 변화한다. 한편 곡률을 가진 배관의 경우는 주파수가 증가하더라도 첫 번째 모드와 두 번째 모드가 합쳐지지 않았다. 이러한 해석을 기초로 하여 배관의 일종인 중수로 피더관 곡관부 축방향 결함을 탐지하기 위하여 사각 탐촉자를 사용하여 Rocking 원주 유도초음파 기법을 적용하였다. 원주 방향으로 유도파를 진행시키면서 인공 결함으로부터의 수집된 신호를 분석하여 진동 모드를 확인하였으며 두께 대비 10% 깊이의 notch도 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제22권4호
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• pp.177-182
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• 2021

Background: Although prompt surgery after an orbital fracture is preferable, the actual timing of surgery in real-world settings varies. Therefore, this study investigated the outcomes of implant surgery for inferior orbital wall fractures by comparing three groups according to the time interval between the injury and surgery. Methods: A retrospective review was conducted of patients' medical charts and initial computed tomography images from 2009 to 2020. The time to treatment was chosen by patients or their guardians based on the patients' comorbidities and the physician's explanation. The patients were divided into three groups according to the time of surgery (group 1: 3-7 days, group 2: 8-14 days, group 3: 15 or more days). Data were collected on age, the time interval until surgery, the dimensions of the defect, the operation time, the follow-up period, and the postoperative paresthesia score (ranging from 0 to 10). The outcomes were evaluated using a 4-point scale: 4=good (no complications), 3=fair (no subjective symptoms), 2=poor (remaining paresthesia), and 1=very poor (strabismus and/or enophthalmos). Results: The study included 85 patients with unilateral fractures who underwent surgery from 3 to 93 days after injury. The overall score distribution of the surgical outcomes was as follows: good=63, fair=7, poor=6, and very poor=9. The three groups showed no significant differences in the transverse dimension of the injury (p=0.110) or the anteroposterior dimension (p=0.144). In groups 1, 2, and 3, the postoperative outcome scores were 3.84±0.37, 3.63±0.87, and 2.93±1.33 (p=0.083), and the percentage of patients with good outcomes was 84%, 81.25%, and 57.14%, respectively. Conclusion: Performing surgery using an artificial implant within 2 weeks of the injury showed better outcomes and fewer postoperative complications than when treatment was delayed.

• 한국주조공학회지
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• 제42권4호
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• pp.209-217
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• 2022

본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.213-215
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• 2021

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제51권2호
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• pp.283-296
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to actually implement and verify whether welding defects can be detected in real time by utilizing deep learning AI solutions in the welding process of electric vehicle hairpin winding motors. Methods: AI's function and technological elements using synthetic neural network were applied to existing electric vehicle hairpin winding motor laser welding process by making special hardware for detecting electric vehicle hairpin motor laser welding defect. Results: As a result of the test applied to the welding process of the electric vehicle hairpin winding motor, it was confirmed that defects in the welding part were detected in real time. The accuracy of detection of welds was achieved at 0.99 based on mAP@95, and the accuracy of detection of defective parts was 1.18 based on FB-Score 1.5, which fell short of the target, so it will be supplemented by introducing additional lighting and camera settings and enhancement techniques in the future. Conclusion: This study is significant in that it improves the welding quality of hairpin winding motors of electric vehicles by applying domestic artificial intelligence solutions to laser welding operations of hairpin winding motors of electric vehicles. Defects of a manufacturing line can be corrected immediately through automatic welding inspection after laser welding of an electric vehicle hairpin winding motor, thus reducing waste throughput caused by welding failure in the final stage, reducing input costs and increasing product production.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.570-573
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• 2022

본 논문에서는 신경망 모델을 적용한 몰드변압기의 보이드 결함 크기 판별에 관한 연구를 수행하였다. PCB 기반의 로고우스키 코일형 부분방전 센서를 제작하여 부분방전 신호를 측정하였고, 보이드에 의한 부분방전 결함을 모의하기 위한 PD 전극계를 제작하였다. 또한 보이드는 원통형 모양의 알루미늄 틀을 제작하여 에폭시가 경화되는 과정에서 실린지를 삽입하고 공기를 주입하여 서로다른 직경을 가지는 4개의 시편을 제작하였다. 보이드 결함 크기 판별을 위해 부분방전 전하량, 방전 펄스 수, 위상 분포의 부분방전 특성 파라미터를 추출하여 Labview 기반의 VI (Virtual Instrument)로 역전파 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과로부터 제작된 알고리즘은 90%이상의 판별률로 결함의 직경크기를 구분할 수 있었다. 본 연구의 결과는 현장에서 PD 측정 시 몰드변압기의 유지보수 및 절연물 교체의 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.