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CycleGAN 과 DFDNET 을 이용한 고해상도 몽타주 생성
김석민,황영배 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2022 No.05
CycleGAN은 쌍이 없는 사진 기반의 학습을 통해서 서로 다른 도메인 간의 변환이 가능한 딥러닝 네트워크로써 다양한 어플리케이션에 적용할 수 있지만, 아티팩트가 남아있는 경우가 많고, 고화질의 이미지를 생성하기가 어렵다. 본 연구에서는 CycleGAN 기반의 몽타주 생성 기법을 제안하며, 아티팩트 제거와 업샘플링의 역할을 하기 위해 DFDNET을 적용함으로써 기존 연구에서의 단점을 개선하였다. 제안한 방법은 몽타주 생성 모델에서 기존 CycleGAN만 사용했을 때보다 더 좋은 품질을 얻을 수 있었고, 몽타주 생성 연구에 있어 DFDNET을 통한 화질 개선 및 고해상도 생성 네트워크가 몽타주를 생성하는데 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.
마이크로 V-그루브 가공시 표면거칠기와 AE신호특성과의 관련성에 관한 연구
장수훈(S. H. Jang),김정석(J. S. Kim),강익수(I. S. Kang),박진효(J. H. Park),최태규(T. G. Choi) 한국생산제조학회 2009 한국공작기계학회 추계학술대회논문집 Vol.2009 No.-
This study deals with machining of micro V-grooves using a single crystal diamond tool that is implemented on a 3-axis micro-stage. A method for monitoring the machining conditions is investigated using acoustic emission(AE) signals in the micro-grooving. The AE signals and machined surface profiles are obtained in various the machining conditions. The signals are acquired from an AE sensor that is attached to the tool holder and are investigated to identify the correlation with the machined surface profiles. It is found that the AE signal is an effective parameter for monitoring the texture of machined surface.
최태규,전태보,이종성 대한설비관리학회 1999 대한설비관리학회지 Vol.4 No.2
An approximately normalized control chart modelling approach for poisson process characteristics has been proposed in this study. Transformation formulas are given for the model parameter λ blown, unknown, and varied sample sizes. The resulting quality characteristics in all three cases are plotted in the same standard normal control limits so that any process situation may be well represented. The performance of the proposed model has been examined and the results indicate that it outperforms the traditional normalized chart method in terms of detection power of a possible assignable cause in the process.