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이호민,최태호,박정주,배철호,Lee, Ho-Min,Choi, Tae-Ho,Park, Jeong-Joo,Bae, Cheol-Ho 대한상하수도학회 2022 상하수도학회지 Vol.36 No.5
In this study, we collect water control valves that have had accidents due to existing cracks, etc. are collected, and propose investigation items for strengthening the valve structural safety evaluation through a series of analyzes from valve specifications to physicochemical properties are proposed. The results of this study are as follows. First, there was a large variation in the thickness of the body or flange of the valves to be investigated, which is considered to be very important factor, because it may affect the safety of the valve body against internal pressure and the flange connected with the bolt nut. Second, 60% of the valves under investigation had many voids in the valve body and flange, etc. and the decrease in thickness due to corrosion was relatively large on the inner surface in contact with water rather than the outer surface. It is judged that the investigation of depth included voids is very important factor. Third, all valves to be investigated are made of gray cast iron foam, and therefore it is judged that there is no major problem in chemical composition. It is judged that the chemical composition should be investigated. Fourth, as a physical investigation item, the analysis of metal morphology structure seems to be a very important factor for nodular cast iron from rather than a gray cast iron foam water valve with a flake structure. As it was found to be 46.7~68.8% of the standard recommended by KS, it could have a direct effect on damage such as cracks, and therefore it is judged that the evaluation of tensile strength is very important in evaluating the safety of the valve.
반도체 칩 이미지검출 및 인식 기술을 이용한 계수 정확도 향상에 관한 연구 (openCV, YOLOv4)
박진우(PARK JIN WOO),이선우(LEE SUN WOO),유하얀(YU HA YAN),박호민(PARK HO MIN),김양중 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 x-ray머신으로 이미지를 확보하여 반도체 칩 인식 정확도 향상을 위해 openCV, YOLO v4 알고리즘을 사용하였다. 칩 릴 테이프를 선검출 후 칩 영역을 검출하기 위해 3가지 방법으로 이미지인식을 진행한 이유는 openCV Match, labelling,, YOLOv4의 각각 활용하여 결과를 알아보고 장점과 단점을 알고자 하였다. 가장 계수능력이 좋은 방법을 찾아 설득력이 있는 방법을 찾고자 한 것이다. 생산현장에서 릴 형태의 반도체 칩을 검출하는 것은 창고관리와 재고관리를 하는데 자재관리 시간을 절약하고 계수 정확도 향상하는 데 있어 매우 중요한 개선방법이다. 따라서, 반도체 릴에 있는 수량파악을 정확하게 해낼 수 있다면 인력과 시간을 줄일 수 있는 중요한 포인트이다. 스마트 공장의 일환으로 x-ray머신을 이용한 계수기를 도입하였으나 계수 정확도 면에서 만족할 만한 성과를 보이지 못했으며 오차가 발생하였다. 현재 update를 하고 있으나 각 릴마다의 오차는 재고관리에서 수량의 오차를 발생하게 되어 실물과 일치하지 않는다. 이미지를 읽고 계수의 능력을 향상하기 위해서 최적의 방법을 찾는 것은 중요한 연구과제이다. coding을 실시하여 결과를 검토하였다. openCV매칭 ,openCV 라벨링으로서는 인식능력에 한계를 보였으며, 상용화단계에 이르기까지는 많은 단계의 프로그램 구성이 필요하였다. YOLO-V4를 이용하여 반도체 칩 릴 테이프 인식 과정을 모의실험한 결과, openCV매칭,openCV라벨링에서 수작업했던 부분의 단점을 보완하여 계수를 정확하게 할 수 있었다. 본 논문의 연구 결과를 통해 알 수 있듯, YOLO 기반 X-ray 머신 이미지 반도체 칩 검출 및 인식 기술은 반도체 릴 테이프 칩 계수 속도 향상에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
윤호(Ho Yoon),김창현(Chang-Hyun Kim),천민아(Min-ah Cheon),박호민(Ho-min Park),남궁영(Young Namgoong),최민석(Min-seok Choi),김재균(Jae-kyun Kim),김재훈(Jae-Hoon Kim) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.3
Named entity recognition (NER) seeks to locate and classify named entities into predefined categories such as person names, organization, location, and others. Most name entities consist of more than one word and so the multitude of annotated corpora for NER are encoded by the BIO (short for Beginning, Inside, and Outside) format: A “B-” prefix before a tag indicates that the tag is the beginning of a named entity, and an “I-” prefix before a tag indicates that the tag is inside the named entity. An “O” tag indicates that a word belongs to no named entity. In this format, words with “O” tags in the corpora amount to more than about 90% of the words and thus, can cause two problems: the high perplexity of words with “O” tags and imbalance learning. In this paper, we propose a novel format to represent the NER corpus called the BIT format, which uses “T (short for POS Tags)” tags in place of “O” tags. Experiments have shown that the BIT format outperforms the BIO format when the meaning projection of the word representation is unreliable, namely, when word embedding is trained through a relatively small number of words.