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- 저자 : 정평수(Pyeung-Soo Jeong) (검색결과 2 건)
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노승훈(Seung-Hoon Ro),정평수(Pyeung-Soo Jeong),안재우(Jae-Woo An),강희태(Hee-Tae Kang),이태훈(Tae-Hoon Lee) 한국산업융합학회 2010 한국산업융합학회 논문집 Vol.13 No.4
Laser welding is widely used for precision welding because of superior mechanical properties and high productivity. Generally the accuracy of the welding is determined by the distribution of the bead which is affected by the structural vibrations of the equipment. This study was originated to stabilize a laser welding machine to minimize the bead distribution for the precise joining. The structural properties of the laser welding machine have been investigated to analyze the major factors of the vibrations to cause the bead distribution. The ideas for the design improvement have been applied to the simulation model to identify the effects and further to achieve the stability design and to minimize the bead distribution. The result shows that a few simple design alterations can substantially suppress the structural vibrations and improve the welding accuracy. The procedure used for this study can also be applied to similar welding equipments for improving the structural stability and the welding accuracy.
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최종호(Jongho Choi),이주선(Jusun Lee),김영기(Youngki Kim),정평수(Pyeung-Soo Jeong) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
본 논문은 (영상 기반) 백혈구(WBC, White Blood Cell) 감별 기기 개발을 제안하며, 기기는 영상 인터페이스, {검출, 감별}부로 구성한다. 먼저, 영상 인터페이스 부 내에, {고속, 고해상도} 산업용 카메라와 트리거(Trigger) 조명을 이용하여 백혈구 영상의 분해능을 향상 시키고, ISP(Image Signal Processing)을 적용하여, 영상을 보정한다. 백혈구 검출은 {저,고}배율로 구분하여 수행한다. (저배율 내에) 백혈구 후보를 검출한 후에, 고배율로 이동하여 최종적인 백혈구를 검출한다. 여기서 최종적인 백혈구는 AR(Artifact Cell)을 제외한 {정상, 비정상} 백혈구를 의미한다. 크로핑(Cropping)된 백혈구 영역 내에, 단일기반 영역 분할을 수행하고, (분할된 영상 내에) CNN(Convolutional Neural Network)[1]와 Random Forest[2]을 이용하여 14-클래스의 백혈구를 감별한다. 성능 검증은 TPR(True Positive Rate)방식으로, 정확도를 평가하였고, 처리시간은 (S/W 기준) 각각의 모듈 별로 측정하였다. 결론적으로, 95% 이상의 성능으로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
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