nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
쿼드로터는 다른 비행체에 비해 작고 가벼워서 바람과 같은 외란에 민감하다는 단점이 있다. 이 단점을 해결하기 위해 외란에 강인한 제어기법을 이용하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 외란을 해결하기 위해 적은 힘으로 큰 토크를 발생시킬 수 있는 CMGs (Control Moment Gyros)를 활용하였다. 쿼드로터의 자세 제어를 위해 2개의 CMGs를 활용하였고, 4개의 로터와 2개의 CMGs를 구동하기 위한 시스템을 구성하였다. 구성한 시스템의 제어 성능을 확인하기 위해 외란이 있는 환경에서 자세 제어에 대한 시뮬레이션을 진행하였다.

Quadrotors relatively smaller and lighter than other aircraft have a disadvantage of being sensitive to the external disturbances. In order to solve this disadvantage, many studies have been conducted by various control techniques robust to disturbances. In this paper, CMGs (Control Moment Gyros) introducing relatively large control torque with an identical amount of electric powers are applied to cancel the external disturbances. Two CMGs are considered to control the attitude of quadrotors so that a multi-copter installed with two CMGs and four rotors are introduced for this work. Finally, to verify the control performance of the proposed system by the CMGs, a numerical simulation conducted in the given harsh environment.

(게재일: 2021.10.01)
항공기 내 장비의 장착 위치 결정은 환경조건, 감항성, 정비성 등 고려해야 할 사항이 많아 정량적인 기준을 세우기 힘들다. 또한 장비의 숫자 증가에 따라 설계안은 기하급수적으로 늘어나기 때문에 제한된 일정 내에 검토하기 위하여 설계자의 경험에 많이 의존하여 설계가 진행되고 있다. 본 논문에서는 설계안을 비교할 수 있는 정량적인 기준을 만들기 위하여 장비의 위치에 따른 와이어링 하네스 길이 및 중량을 계산하는 방법과 유전 알고리즘을 이용하여 와이어링 하네스의 중량과 장비들의 CG를 최적화하는 방법을 제안하였다. 그리고 최적설계와 실제설계를 비교하여 최적화 결과가 유용함을 확인하였다.

It is difficult to establish a quantitative standard because there are many factors to consider, such as environmental conditions, airworthiness, and maintainability, in determining the installation location of equipment in an aircraft. In addition, as the number of equipment increases, the design proposal increases exponentially, so the design is proceeding depending on the experience of the designer much in order to review it within a limited time schedule. In this paper, a method of calculating the length and weight of the wiring harness according to the location of the equipment and a method of optimizing the weight of the wiring harness and the CG of the equipment using genetic algorithms are described in order to create a quantitative standard useful by comparing the optimal design and the actual design.

(게재일: 2021.10.01)
본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.

This paper provides a process for developing deep learning-based aerial object detection models that can run in realtime on onboard. To improve object detection performance, we pre-process and augment the training data in the training stage. In addition, we perform transfer learning and apply a weighted cross-entropy method to reduce the variations of detection performance for each class. To improve the inference speed, we have generated inference acceleration engines with quantization. Then, we analyze the real-time performance and detection performance on custom aerial image dataset to verify generalization.

(게재일: 2021.10.01)
텔레메트리 표준은 전력 및 대역폭 효율이 우수한 SOQPSK-TG를 변조 기법으로, 복호 성능이 우수한 LDPC 부호를 오류 정정 부호로 채택하고 있다. SOQPSK-TG 송신기는 프리코더와 CPM 변조기로 구성되어 있는데 각각의 수신기를 따로 구현하는 것보다 트렐리스를 결합하여 하나의 비터비 복호기로 구현하면 수신 성능을 향상시킬 수 있는데 본 논문에서는 이 비터비 복호기를 소프트 메트릭 출력이 가능한 max-log-map 복호기로 대신하여 LDPC 부호화한 SOQPSK-TG의 수신성능을 평가하였다. AWGN 채널에서 컴퓨터 모의 실험한 결과 기존의 방식보다 약 0.7~0.8dB의 Eb/No 성능 이득이 있다.

The telemetry standard adopts SOQPSK-TG with excellent power and bandwidth efficiency as a modulation technique, and LDPC code with excellent performance as an error correction code. The SOQPSK-TG transmitter consists of a precoder and a CPM modulator. Rather than implementing each receiver separately, the reception performance is improved by combining the trellis and implementing it as a Viterbi decoder. In this paper, the reception performance of LDPC-encoded SOQPSK-TG was evaluated by replacing the Viterbi decoder with a max-log-map decoder capable of soft metric output. As a result of computer simulation in AWGN channel, there is an Eb/No performance gain of about more than 0.7~0.8dB compared to the conventional method.

(게재일: 2021.10.01)
목적: 본 연구에서는 3D 프린팅 레진과 임시 수복용 레진의 열순환 처리에 따른 전단결합강도의 변화를 연구하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: DLP 방식을 이용하여 3D 프린팅 레진으로 표본을 제작하였다. 표본은 상부에 부착한 임시 수복용 레진(PMMA, bis-acryl resin) 및 열순환 처리 횟수(대조군, 2,000, 3,000, 5,000회)에 따라 8개의 군으로 분류하였다. 만능 재료시험기 상에서 결합된 표본들의 전단결합강도를 측정하였다. 결과: 열순환 처리의 횟수가 증가함에 따라 3D 프린팅 레진에 대한 PMMA와 bis-acryl resin의 전단결합강도는 PMMA에서 3,000회와 5,000회 간을 제외하고 모두 감소하였다. PMMA 그룹에서는 3,000회 미만의 열순환 처리 횟수 간에서 유의한 전단결합강도의 차이를 보였으며(P < 0.05), 3,000회 이상의 열순환 처리 횟수 간에는 유의한 차이를 보이지 않았다(P > 0.05). Bis-acryl resin 그룹에서는 대조군과 2,000회 간, 대조군과 3,000회 간, 대조군과 5,000회 간의 열순환 처리에는 유의한 전단결합강도의 차이가 있었으며(P < 0.05), 2,000회와 3,000회 간, 3,000회와 5,000회 간에는 유의한 차이가 없었다(P > 0.05). 결론: 3D 프린팅 레진에 대한 임시 수복용 레진의 전단결합강도는 열순환 처리를 한 경우 결합강도가 낮아지는 경향을 보였다.

Purpose: In this study, we intended to study the change in bond strength according to the thermal cycling of provisional resin and 3D printed resin for making provisional restoration. Materials and Methods: Through DLP method, 3D printed resin powder was used to produce 3D printed resin samples. The samples were grouped into eight groups, according to types of provisional resin (PMMA, bis-acryl resin) which is to be bonded on the samples and numbers of thermal cycling (control, 2,000, 3,000, 5,000 cycles). Shear bond strength of the bonded samples was measured on the universal testing machine. Results: As the number of thermal cycling increased, the shear bond strength of PMMA and bis-acryl resin for 3D printed resins decreased except between 3,000 cycles and 5,000 cycles in PMMA groups. In the PMMA group, there were significant differences in shear bond strength between less number than 3,000 cycles (P < 0.05) and no significant differences between more number than 3,000 cycles (P > 0.05). In the bis-acryl resin group, there were significant differences in shear bond strength between control and 2,000 cycles, control and 3,000 cycles, and control and 5,000 cycles (P < 0.05), no significant difference between 2,000 and 3,000 cycles, between 3,000 and 5,000 cycles (P > 0.05). Conclusion: The shear bond strength between 3D printed resin and provisional resin tended to decrease after thermal cycling.

(게재일: 2021.09.30)
커넥티드 기반 자율주행 시스템에서 차량의 군집주행은 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽 로드를 크게 감소시켜 줄 뿐만 아니라 교통흐름을 개선하는 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 효율적인 군집주행집단 관리를 위해서는 군집의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하며 이를 위한 신규차량 및 타 군집 소속 차량의 효율적인 병합 제어가 필수적이다. 본 연구에서는 군집의 현재 규모와 차량의 우선순위에 따라 병합 요청을 수락 또는 거절하는 병합 제어 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 마코프 체인 기반의 수학적 분석모델을 이용해 분석하고 검증하었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 중앙 시스템의 부하를 적절하게 잘 관리하는 것을 확인할 수 있었다.

Vehicle platooning in automated connected vehicle systems is an efficient transportation operation model that not only significantly reduces computational load and networking overhead of the central system but also improves traffic flow. For efficient platoon group management, it is important to maintain the platoon group size appropriately and to control the merge request of a new vehicle and other group member vehicle. In this paper, we present a merger control scheme that accepts or rejects merge requests based on the current group size and the priority of vehicles. The proposed method was analyzed and validated through mathematical models based on Markov chains. Performance evaluation shows that the proposed scheme properly manages the load of the central system.

(게재일: 2021.09.30)
비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.

The non-contact body temperature measurement system is one of the key factors, which is manage febrile diseases in mass facilities using optical and thermal imaging cameras. Conventional systems can only be used for simple body temperature measurement in the face area, because it is used only a deep learning-based face detection algorithm. So, there is a limit to detecting abnormal symptoms of the infants and young children, who have difficulty expressing their opinions. This paper proposes an improved facial expression recognition algorithm for detecting abnormal symptoms in infants and young children. The proposed method uses an object detection model to detect infants and young children in an image, then It acquires the coordinates of the eyes, nose, and mouth, which are key elements of facial expression recognition. Finally, facial expression recognition is performed by applying a selective sharpening filter based on the obtained coordinates. According to the experimental results, the proposed algorithm improved by 2.52%, 1.12%, and 2.29%, respectively, for the three expressions of neutral, happy, and sad in the UTK dataset.

(게재일: 2021.09.30)
5G통신의 핵심 기술인 거대다중안테나 시스템은 송신단에서 많은 양의 채널정보가 필요하기 때문에 제한된 채널 피드백을 사용하는 주파수 분할 이중 시스템에서 구현이 어려운 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 장시간 변하지 않는 채널 상관도 정보를 이용하여 단말 그룹 간 간섭을 제거함으로써 채널정보 요구량을 비약적으로 감소시키는 Joint Spatial Division and Multiplexing(JSDM)기법이 제안되었고, 최근에는 그룹 간 잔여 간섭을 허용함으로써 성능을 더욱 향상시키는 정규화된 JSDM기법이 제안된 바 있다. 하지만 기존 JSDM관련 연구들은 주로 그룹 간 간섭제거에 초점을 두고 설계되었기 때문에, 그룹내 간섭 제거 단계에서 제한적인 피드백을 가정한 보다 실제적인 환경에서 성능분석이 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 JSDM기법과 정규화된 JSDM기법을 제한된 피드백 환경에서 그룹 수와 그룹 내 사용자 수에 따른 성능을 분석하고 시뮬레이션 결과를 통해 정규화된 JSDM기법이 제한된 피드백 환경에서 기존 JSDM대비 더욱 두드러지는 이득을 보임을 입증한다.

The massive MIMO system, which is a core technology of 5G communication systems, has a problem that it is difficult to implement in a frequency division duplex system based on limited channel feedback because a large amount of channel information is required at the transmitting end. In order to solve this problem, the Joint Spatial Division and Multiplexing (JSDM) technique that dramatically reduces the channel information requirement by removing interference between the user groups using channel correlation information that does not change for a long time has been proposed. Recently, a regularized JSDM technique has been proposed to further improve performance by allowing residual interference between the user groups. However, such JSDM-related studies were mainly designed to focus on inter-group interference cancellation, and thus performance analysis was not performed in a more realistic environment assuming limited feedback in the intra-group interference cancellation phase. In this paper, we analyze the performance of the JSDM and regularized JSDM techniques according to the number of groups and users in a limited feedback environment, and through the simulation results, demonstrate that the regularized JSDM technique shows a more remarkable advantage compared to the existing JSDM in a limited feedback environments.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 비행체의 궤적 예측에 적절한 순환 신경망 기반 기법을 탐구하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 비행체의 궤적 예측 작업을 수행하기 위한 다양한 입력 및 출력 관계들을 정의하고 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 특히 비행체 위치의 상대값 기반 입출력 관계를 제안하여 비행체의 궤적 예측에 적합함을 보였다. 또한 비행체 궤적 예측에 효율적인 네트워크 구조 및 하이퍼파라미터를 결정하기 위한 다양한 ablation study(비교 실험)를 진행하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 비행체의 궤적 예측을 위해 순환 신경망 기반 기법을 이용하거나 비행체의 궤적 예측에 특화된 딥러닝 기법을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.

In this paper, we present an experimental comparative study of recurrent neural network based techniques for trajectory prediction of flight vehicles. We defined and investigated various relationships between input and output under the same experimental setup. In particular, we proposed a relationship based on the relative positions of flight vehicles. Furthermore, we conducted an ablation study on the network architectures and hyperparameters. We believe that this comprehensive comparative study serves as a reference point and guide for developers in choosing an appropriate recurrent neural network based techniques for building (flight) vehicle trajectory prediction systems.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는, 지속적 학습 환경에서 효율적 경로 선택에 의한 LwF방법의 성능향상을 제안한다. 이를 위해 콘볼루션 레이어를 분리하는 방법을 사용하여 기존의 LwF와 성능 및 구조를 비교한다. 비교를 위해 복잡도가 다른 구성을 가진 MNIST, EMNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 데이터를 사용하여 성능을 실험하였다. 실험결과, 각 태스크 별 정확도가 최대 20% 향상되었으며, LwF 기반의 지속적 학습 환경에서 치명적 망각 현상이 개선되었다.

In this paper, we propose a performance improvement of the LwF method using efficient path selection in Continuous Learning Environment. We compare performance and structure with conventional LwF. For comparison, we experiment with performance using MNIST, EMNIST, Fashion MNIST, and CIFAR10 data with different complexity configurations. Experiments show up to 20% improvement in accuracy for each task, which mitigating the Catastrophic Forgetting phenomenon in Continuous Learning environments.

(게재일: 2021.09.30)
본 연구는 데이터사서의 주요 직무와 핵심 역량을 알아보기 위하여 75개의 미국 데이터사서 구인광고의 내용 분석을 수행하였고, 미국과 캐나다 현직 데이터사서를 대상으로 설문을 진행하여 105명의 응답을 수집 후 통계 분석을 진행하였다. 내용 분석과 통계 분석을 종합한 결과, 데이터사서의 주요 직무는 collaboration, workshops, trainings, conferences, data service, research consultation, 그리고 research support 관련 직무로 파악되었다. 핵심 역량은 communication skill, teaching, diversity, inclusion, and equality, data management, 그리고 data tool 관련 역량으로 나타났다. 본 연구는 가장 최신의 데이터를 이용하여 데이터사서의 주요 직무 및 핵심 역량을 분석하고 현직자의 의견을 수렴했다는 점에서 의의를 가진다. 이는 향후 이어질 데이터사서의 직무만족도, 이용자만족도, 인식조사에 기초연구로 이용될 수 있을 것이다.

To identify key job duties and core competencies of data librarians, this study conducted content analyses of 75 U.S. job advertisements of data librarians and statistical analyses of 105 responses from incumbent data librarians. As a result, the key job duties identified are jobs related to collaboration, workshops, trainings, conferences, data service, research consultation, and research support. Core competencies identified are communication skills, teaching, diversity, inclusion, and equality, data management, and data tool. This study is significant in that it analyzed the key duties and core competencies of the data librarians using the most up-to-date data and opinions collected from incumbent people. It can be a basis for future study such as on job satisfaction, user satisfaction, and perception surveys for data librarians.

(게재일: 2021.09.30)
AlGaN/GaN 반도체 위에 금속이 접합된 HEMT와 SiO 와 NiO를 게이트 층간막으로 갖는 MOSHFET를 제작하고 NiO 박막에 따른 효과와 특성변화의 원인을 연구하였다. HEMT 구조에서 보인 -3.79 V의 문턱전압은 SiO 를 층간막으로 했을 때 - 5.52 V로 -1.73 V의 음방향 변화를, NiO를 층간막으로 했을 때 -2.76 V로 +1.03 V의 양방향 변화를 나타냈다. 또 NiO MOSFET의 경우 선형성이 증가하여 넓은 범위에 걸쳐 균일한 트랜스컨덕턴스 특성을 나타냈으며 0 V 이상의 게이트 전압에서는 HEMT와 SiO MOSHFET보다 더 높은 값을 보였다. 게이트에 입력된 펄스신호가 -5 V~0 V로 스윙할 때 HEMT의 포화 드레인 전류는 0.1 Hz~10 Hz의 주파수에서 20%의 감소를 보인 뒤 그 값을 유지하였으나, NiO MOSHFET은 10 Hz에서부터 지속적으로 감소하여 서로 다른 응답특성을 보였다.

The electrical characteristics of AlGaN/GaN/HEMT and MOSHFETs with NiO were studied. The threshold voltage of NiO MOSHFET revealed positive shift of +1.03 V than the -3.79 V of HEMT and negative shift of -1.73 V for SiO MOSHFET. Also, NiO MOSHFET showed better linearity in drain current corresponding to gate voltage and higher transconductance at positive gate voltage than the others. The response of gate pulse with base voltage of -5 V was different for both transistors as HEMT showed 20 % drain current decrease at the frequency range of 0.1 Hz~10 Hz and NiO MOSHFET decreased continuously above 10 Hz.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 자율주행자동차의 안전성을 보장하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 UL 4600에 대해 다룬다. 자동차 안전성 분야의 기존 표준인 ISO 26262와 ISO/PAS 21448 등은 자율주행자동차에 적용되기에 상당한 제한이 있는데 UL 4600은 새로운 접근 방식을 통해 자율주행자동차에 적용이 가능하다. 기존 표준은 안전을 보장하기 위한 다양한 기술적 확인 조건을 구체적으로 표준에 적시하고 제조사가 이를 지켰는지를 인증하도록 하는데 비해 UL 4600은 자율주행자동차가 왜 안전한지를 제조사가 설명하고 증명하도록 한다. 즉, UL 4600은 (1) 시스템이 설계될 때 가정된 특정 운행 환경에서 (2) 안전성을 보장하기 위한 주장을 설정하고 (3) 이 주장을 만족하는데 필요한 논증을 제시하며 (4) 이 논증을 실제적으로 증명할 수 있는 증거를 제시하도록 한다. UL 4600은 특정 설계나 특정 기술을 요구하지 않으므로 기술 중립적이며 제조사에게 수단 방법과 관계 없이 안전 목표를 증명할 것만 요구한다. 또한 UL 4600은 자율주행자동차를 운용하면서 발생한 다양한 사례를 피드백 루프를 통해 표준 내에 수용하며, 이를 통해서 표준 제정 단계에서는 알 수 없는 다양한 위험에 효과적으로 대응할 수 있다.

This paper describes UL 4600, a new international safety standard to ensure safety of autonomous cars. Conventional vehicular safety standards such as ISO 26262 and ISO/PAS 21448 suffer from large limitations to be applied to autonomous cars, but UL 4600 exploits new approaches to be applied to autonomous cars. Conventional standards define various technological aspects to ensure safety and require manufacturers to certify these aspects. On the contrary, UL 4600 requires manufacturer to explain and prove why autonomous cars are safe. In UL 4600, (1) under specific environments where the system is designed to operate with, (2) claims should be defined to guarantee given safety, and (3) arguments should be suggested to satisfy given goals, and (3) evidences should be presented to prove given arguments. UL 4600 is technology-neutral since it does not require specific designs nor technologies. So UL 4600 only requires manufacturers to prove given safety goals regardless of methods and technologies. Also UL 4600 admits various cases of autonomous car field operations into the standard via feedback loop. So UL 4600 effectively maneuvers various dangers unknown at the time of standard establishment.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발을 제안한다. 임베디드 보드는 메인부, 통신부, 입·출력부 등으로 구성된다. 메인부는 주 연산장치로써 임베디드 보드를 구동하는 운영체제가 포팅되어서 외부 통신, 센서 및 제어를 위한 입출력을 제어할 수 있다. 입·출력부는 필드에 설치되어 있는 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할 및 외부 스텝 모터 제어의 역활을 한다. 통신부는 영상 촬영 카메라 트리거 설정 및 제어 장치의 구동 설정의 역할을 수행한다. 입·출력부는 제어 스위치 및 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할을 수행한다. 동작 모드 등과 관련한 펄스 입력 등을 받기 위한 입력회로에는 외부 노이즈의 간섭을 최소화하기 위하여 각 입력포트에는 포토커플러를 설계한다. 제안된 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발의 정확성을 객관적으로 평가하기 위하여 다른 머신비전 검사 시스템과 비교를 해야 하지만, 현재 다각형 용기의 머신비전 검사 시스템이 존재하지 않기 때문에 불가능하다. 따라서, 동작 타이밍을 오실로스코프로 측정하여서 Test Time, One Angle Pulse Value, One Pulse Time, Camera Trigger Pulse, BLU 밝기 제어 등과 같은 파형이 정확히 출력됨을 확인하였다.

In this paper, we propose the development of a defect inspection system for polygonal containers. Embedded board consists of main part, communication part, input/output part, etc. The main unit is a main arithmetic unit, and the operating system that drives the embedded board is ported to control input/output for external communication, sensors and control. The input/output unit converts the electrical signals of the sensors installed in the field into digital and transmits them to the main module and plays the role of controlling the external stepper motor. The communication unit performs a role of setting an image capturing camera trigger and driving setting of the control device. The input/output unit converts the electrical signals of the control switches and sensors into digital and transmits them to the main module. In the input circuit for receiving the pulse input related to the operation mode, etc., a photocoupler is designed for each input port in order to minimize the interference of external noise. In order to objectively evaluate the accuracy of the development of the proposed polygonal container defect inspection system, comparison with other machine vision inspection systems is required, but it is impossible because there is currently no machine vision inspection system for polygonal containers. Therefore, by measuring the operation timing with an oscilloscope, it was confirmed that waveforms such as Test Time, One Angle Pulse Value, One Pulse Time, Camera Trigger Pulse, and BLU brightness control were accurately output.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

In this paper, we propose the development of deep learning structure to improve quality of polygonal containers. The deep learning structure consists of a convolution layer, a bottleneck layer, a fully connect layer, and a softmax layer. The convolution layer is a layer that obtains a feature image by performing a convolution 3x3 operation on the input image or the feature image of the previous layer with several feature filters. The bottleneck layer selects only the optimal features among the features on the feature image extracted through the convolution layer, reduces the channel to a convolution 1x1 ReLU, and performs a convolution 3x3 ReLU. The global average pooling operation performed after going through the bottleneck layer reduces the size of the feature image by selecting only the optimal features among the features of the feature image extracted through the convolution layer. The fully connect layer outputs the output data through 6 fully connect layers. The softmax layer multiplies and multiplies the value between the value of the input layer node and the target node to be calculated, and converts it into a value between 0 and 1 through an activation function. After the learning is completed, the recognition process classifies non-circular glass bottles by performing image acquisition using a camera, measuring position detection, and non-circular glass bottle classification using deep learning as in the learning process. In order to evaluate the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers, as a result of an experiment at an authorized testing institute, it was calculated to be at the same level as the world's highest level with 99% good/defective discrimination accuracy. Inspection time averaged 1.7 seconds, which was calculated within the operating time standards of production processes using non-circular machine vision systems. Therefore, the effectiveness of the performance of the deep learning structure to improve quality of polygonal containers proposed in this paper was proven.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 산업 공정, 설비 및 모터 드라이브에 적용되는 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술의 기본 개념, 접근법과 연구 동향에 대해서 개괄적으로 기술하였다. 산업 공정을 위한 고장 진단의 주요 역할은 공정의 결함 상태를 파악할 수 있는 효과적인 지표를 만든 후 고장이나 위험한 사고에 대해 적절한 조치를 취하는 것이다. 산업 공정에 패턴이 있는지 특정 프로세스 변수가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 많은 고장 검출 및 진단 기법이 개발되었다. 먼저 본 논문에서는 데이터 기반 기법과 모델 기반 기법에 대하여 살펴본다. 두 번째로 산업 공정을 위한 고장 검출 및 진단 기법을 살펴본다. 세 번째로 수동형 및 능동형 고장 허용 제어 기법을 살펴본다. 마지막으로 AC 모터 드라이브에서 발생하는 주요 고장을 열거, 그 특성을 살펴보고 이를 위한 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술을 살펴본다.

This paper outlines the basic concepts, approaches and research trends of fault diagnosis and fault tolerant control applied to industrial processes, facilities, and motor drives. The main role of fault diagnosis for industrial processes is to create effective indicators to determine the defect status of the process and then take appropriate measures against failures or hazadous accidents. The technologies of fault detection and diagnosis have been developed to determine whether a process has a trend or pattern, or whether a particular process variable is functioning normally. Firstly, data-driven based and model-based techniques were described. Secondly, fault detection and diagnosis techniques for industrial processes are described. Thirdly, passive and active fault tolerant control techniques are considered. Finally, major faults occurring in AC motor drives were listed, described their characteristics and fault diagnosis and fault tolerant control techniques are outlined for this purpose.

(게재일: 2021.09.30)