메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이송연 (한국기술교육대학교) 허용정 (한국기술교육대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.9
발행연도
2023.9
수록면
677 - 683 (7page)
DOI
10.7736/JKSPE.022.106

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Bone plates are a medical device used for fixing broken bones, which should not have a crack and hole defect. Defect detection is very important because bone plate defect is very dangerous. In this study, we proposed a defect detection model based on a parallel type convolution neural network for detecting bone plate crack and pore deformation. All size filters were different according to the defect shape. A convolution neural network detected pore defects. Another convolution neural network detected the crack. Two convolution neural networks simultaneously detected different defect types. The performance of the defect detection model was measured and used for the F1- score. We confirmed that performance of the defect detection model was 98.4%. We confirmed that the defect detection time was 0.21 seconds.
#Bone plates(골절합용 판) #Defect detection(불량 탐지) #Detection time improvement(탐지 속도 개선) #Image classification(이미지 분류) #Parallel convolution neural network(병렬 합성곱 신경망)

목차

1. 서론
2. 골절합용 판의 이미지 데이터 수집
3. 병렬 구조의 불량 탐지 알고리즘 제작
4. 모델 검증 및 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Jung, H., Park, S. J., Woo, H., (2022), Mechanical properties characteristics according to heat treatment conditions of medical bone plates by 3D printing, Journal of Biomedical Engineering Research, 43(2), 116-123. google schola Park, J.-Y., Yoo, J.-H., (2013), Selection of plate in internal fixation of fractures: Locking plate and compression plate, Journal of the Korean Fracture Society, 26(1), 92-102. google schola Lee, H., Seo, T., Choi, K., (2009), Study of optimal design for clavicle bone plate using finite element method, Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference, 823-824. google schola Park, H. J., Kim, M. Y., Seo, J. H., (2020), Deep learning-based object detection and target selection for image-based grasping motion control, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 37(5), 389-394. google schola Kim, D.-H., Kim, D.-H., Lee, D.-H., Kim, Y., (2022), A robust real-time license plate recognition system using anchor-free method and convolutional neural network, Journal of the Korea Society of Computer and Information, 27(4), 19-26. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Effects of CNN Backbone on Trajectory Prediction Models for Autonomous Vehicle
Seoyoung Lee ,  Hyogyeong Pa ,  k 외 3명 Journal of information and communication convergence engineering 2023 .12
Prediction of Machining Conditions from EDMed Surface Using CNN
이지효 ,  김재연 ,  심대보 외 1명 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2024 .11
Development of Brazing Device and Fabrication of Its PCD Tip Brazed Cutting Tools
사민우 ,  손호민 ,  박경환 외 1명 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2024 .08
Development of an EEG-based Gait Recognition Classification CNN-BiLSTM Model for Brain-Computer Interfaces (BCI)
이서현 ,  장윤성 ,  이현주 외 1명 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2024 .06
CNN 기반 절삭공구 상태 및 학습 분석에 관한 연구
장성수 ,  송영호 ,  권재영 외 3명 Proceedings of KIIT Conference 2022 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-555-002004546