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이용귀(Yongkwi Lee),김창범(Chang-Beom Kim),이재영(Jae Young Lee),손지연(Jiyeon Son),공현중(Hyoun-Joong Kong) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
국내에 많은 소·중·대규모 공장에서 플라스틱 성형, 철판 성형, 모양성형등 많은 성형공정이 이루어지고 있다. 그중에 성형이 되고 난 후 두께에 의해서 모양이 틀어지거나, 후처리 공정에서 변형이 발생할 수 있고, 제품이 파손되기도 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 성형품의 두께를 빛과 조도 센서를 활용하여 측정하고, 불량품을 검출하는 방법 및 그 장치에 관한 연구를 진행하였다. 총 11개 공정을 분석하여 문제점을 파악하였고, 성형 두께 분석 방법을 도식화하고, 기구물을 설계하였으며, 성형가공품을 테스트하여 불량을 검출하는 결론을 도출하였다. 해당 연구 내용의 절차와 해결책에 대하여 구체적으로 설명하고자 한다.
발전설비제조공장의 작업 안전 유스케이스 분석을 통한 영상기반 안전관리기술 개발
이용귀(Yongkwi Lee),강현철(Hyun-Chul Kang),임상규(Sang-Kyu Lim),손지연(Jiyeon Son),공현중(Hyoun-Joong Kong) 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.12
본 논문에서는 화력발전소 열교환봉 제조공장에서의 위험요소 분석 및 해결책을 강구하기 위해 연구가 진행되었다. 공정의 문제점을 분석하였으며, 각각의 공정은 튜브로딩, 튜브샌딩등 출하 공정 총 11개의 공정으로 구성되었다. 산업안전 중 작업자 안전사고를 예방하기 위해 카메라를 이용한 비전분석을 통한 개인보호장구(Personal Protective Equipment, PPE) 개념을 도입하여, 작업자안전용구를 인식하게 하였다. 영상분석에는 YOLO 딥러닝 알고리즘을 사용하였으며, 학습데이터는 이미지 1000장을 라벨링 하여 7:2:1 비율로 훈련데이터셋, 검증데이터셋, 시험데이터셋으로 활용하였다. 공정 내 위험요소와 문제를 해결하기 위한 영상분석방법에 대하여 구체적으로 설명하고자 한다. In this paper, we analyzed the risk factors in the heat exchange rod manufacturing plant of a thermal power plant and proceeded with research to find a solution. The problems of all 11 processes were analyzed, and each process consisted of tube loading, tube sanding, high frequency welding, rust prevention, in-process inspection, cutting, banding, banding inspection, packing, pre-shipment inspection, and shipping process. Worker safety equipment was recognized through video analysis in order to prevent worker safety accidents. The YOLOv5 algorithm was used for image analysis, and 1000 images were labeled as training data and used as a training, validate, test set at a ratio of 7: 2: 1. The risk factors in the process and the video analysis method for solving the problem will be explained concretely.
카메라 입력 영상의 표정 추출을 통한 감성 인지 모듈 개발
이용귀(Yongkwi Lee),윤현진(Hyunjin Yoon),박상욱(Sangwook Park),한미경(Mikyung Han),장종현(Jonghyun Jang),임현수(Hyun Soo Lim) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
We were assuming that Human emotions expression from their face expressions. This study’s purpose was developing a system to recognize a facial expression of the extracted emotion from the user face using the FHD webcam. The facial extract and the facial recognition was developed using a Matlab program. The front face is the input video, it was extract out facial image from the input video. It extracts the feature points from the detected face image that can be used in the emotion recognition. User’s emotion was recognized using the feature elements. We were the Matlab code convert to C/C++ code. because the cognitive performance speed to improve. We have changed through the FHD-class webcam with the video on still imagesin addition, the feature point used for emotion recognition ensued objectivity to analysis between the FACS and AU.
김상호,조인귀,최현철,이용현 경북대학교 센서기술연구소 1997 연차보고서 Vol.1997 No.-
FBAR(thin fikm bulk acoustic wave resonator)은 소형, 저가격이면서 레이다나 다른 통신분야에 적용 가능한 높은 Q값을 갖는 rf 회로의 구성소자이며 반도체 소자와 함께 단일칩상으로 집적화가 가능하다. 본 연구에서는 표면 마이크로머시닝을 이용해서 높은 주파수 대역 (㎓ 대역)에서 동작하며 공진기 하부에 air-gap을 가지는 FBAR을 제조하였다. 압전물질로는 RF magnetron sputtering으로 증착된 ZnO 박막이 사용되었다. ZnO압전박막의 두께는 약 1㎛로 FBAR이 ㎓대역에서 동작하도록 하였다. 상·하부전극은 Au:1000 Å/Ni-Cr:50 Å구조를 탄성파의 손실을 줄이기 위해 얇게 증착하였다. 측정된 FBAR의 공진주파수는 2.95 ㎓였고, 입력반사계수 (S_11)는 -18.912 ㏈로 각각 측정되었다. FBAR (Thin-Film Bulk Acoustic wave Resonator) is monolithically integrable with semiconductor device, leading to small size and low cost, high Q rf circuit elements with applications in the radar and communications area. FBAR with air-gap used in high frequency range (㎓ range) was fabricated by surface micromachining technique. Zinc Oxide (ZnO) thin film was used as piezoelectric material and was deposited by rf magnetron sputtering. The thickness of ZnO thin film was about 1 ㎛. Thin metal film (Au:1000 Å/Ni-Cr:50 Å) was used as top and bottom electrodes to reduce acoustic wave loss. The measured resonant frequency of the FBAR was 2.95 ㎓ and S_11 value (forward reflection value) was -18.912 ㏈.