Industrial mixers to homogeneously blend particulate materials have been developed and widely used in various industries. However, most industrial mixers have at most two-degree-of-freedom for the operation, which limits the range of operation parameter selection for optimal blending. This paper proposes a multi-degree-of-freedom robotic mixer designed by converging a conventional drum blender and a robotic manipulator and evaluated its performance in a virtual operating environment. Discrete element simulations were conducted for mixing performance evaluation. The numerical results showed that the proposed mixer design exhibits a better mixing performance than conventional ones.
고도(高度)의 엔지니어링 구조물(構造物)로 경제성이 높은 경량(輕量) 목조(木造)트러스에 사용될 수 있는 소나무(Pinus densiflora) 재(材)에 적용한 20게이지 아연도금 강(鋼) 플레이트 접합부(接合部)의 조합하중(組合荷重) 및 모멘트 성능(性能)을 평가하기 위하여 정밀도를 개선(改善)한 편심가력(偏心加力) 장치(裝置)를 창안하여 실험하고 반강절(半剛節) 접합부의 개념(槪念)과 가상(假想)일 법(法)을 적용한 모형을 유도하여 비선형(非線形) 해석(解析)하였다. 반강절(半剛節) 접합부(接合部)의 개념을 도입하여 저자가 유도한 비선형(非線形) 모형으로 조합하중 하에서의 접합부 거동을 해석한 결과, 금속 플레이트 접합부의 모멘트는 Wolfe 모형에 비하여 정확도가 높은 값으로 계산되었는데, 이는 비선형모형에서 접합부의 반강성(半剛性)에 의한 2차적인 모멘트의 영향을 적절히 고려한 때문으로 판단되었다. 본 연구에서 사용한 실험장치는 조합하중에 대한 금속 플레이트 접합부의 성능을 평가하기 위한 표준시험법(標準試驗法)으로 적용될 수 있을 것이며, 비선형(非線形) 해석방법(解析方法)은 조합하중(組合荷重)및 모멘트 성능(性能)을 예측(豫測)하는데 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.45-46
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2024
본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.
This paper is an experimental study of the chemical resistance of mortar which contains silica sand particles. The possible use of silica sand particles in the future as an admixture for improving chemical resistance of mortar is examined in mortar model experiments. The possibility of using mortar model its prediction models for the chemical resistance of concrete is examined. The results obtained are as follows. Since the experimental results from the chemical resistance tests based on the kinds and the amount of replaced admixture are similar to those from the concrete. mortar model could be used as a prediction model of chemical resistance of concrete.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9C
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pp.1323-1329
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2004
This paper presents an enhanced MSEA(multi-level successive elimination algorithm) which is a fast algorithm of the full-search motion estimation. We predict the SAD at the final level using the values of norms at the preceding levels in MSEA and then decide on whether the processing at the following levels should be proceeded or not. We skip the computation at the following levels where the processing is not meaningful anymore. Consequently, we take computational gain. For the purpose of predicting the values of SAD at each level, we first show the theoretical analysis of the value of norm at each level, which is verified by experiments. Based on the analysis a new motion estimation method is proposed and its performance is evaluated.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.2
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pp.199-204
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2017
In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.23
no.3
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pp.28-34
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2015
An analysis method of trajectory prediction has been suggested and the developed trajectory prediction module, which is an important functional component of the Arrival Manager (AMAN) of Jeju airport, has been tested by applying the suggested method. The objective of this method is to improve prediction performance of the trajectory prediction module. The trajectory prediction module predicts the trajectories based on the real-time track data and flight plans. Therefore, the suggested analysis method includes the simulation framework which is based on real-time playback, recording, and graphic display systems for testing. Besides, the definition of time error, which is a important index for the time based scheduling system, such as AMAN, is included in the suggested analysis method. An example of arrival time prediction accuracy improvement through the suggested analysis method has also been presented.
Yujeong Kang;Hee-Wook Choi;Yuna Choi;Sang-Sam Lee;Hye-Won Hwang;Hyuk-Je Lee;Yong Hee Lee
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.31
no.3
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pp.30-41
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2023
Aviation turbulence, caused by atmospheric eddies, is a disruptive phenomenon that leads to abrupt aircraft movements during flight. To minimize the damages caused by such aviation turbulence, the Aviation Meteorological Office provides turbulence information through the Korea aviation Turbulence Guidance (KTG) and the Global-Korean aviation Turbulence Guidance (GKTG). In this study, we evaluated the performance of the KTG and GKTG models by comparing the in-situ EDR observation data and the generated aviation turbulence prediction data collected from the mid-level Korean Peninsula region from January 2019 to December 2021. Through objective validation, we confirmed the level of prediction performance and proposed improvement measures based on it. As a result of the improvements, the KTG model showed minimal difference in performance before and after the changes, while the GKTG model exhibited an increase of TSS after the improvements.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.17-25
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2013
In this paper, a coding algorithm is proposed for multi-user multi-input multi-output (MU-MIMO) systems to improve the reception performance in fading conditions without reducing the bandwidth efficiency. The space division multiple access (SDMA) scheme that is one of the commonly used for MU-MIMO systems is vulnerable to the fading. The space time block code (STBC) scheme that is used to overcome the fading has a disadvantage of reduced throughput. The proposed MU-MIMO system first encodes transmitted symbols by linear dispersion code (LDC) which is less vulnerable to the fading and increases the throughput in proportional to the number of transmit antennas. Then, the LDC coded symbols are pre-coded by the result of singular value decomposition (SVD) of the estimated channel gain. We evaluate the performance of the proposed scheme compared with the conventional algorithms by computer simulations.
Recently, DVC (Distributed Video Coding) is receiving a lot of attention as one of the low complexity video encoding techniques suitable for various applications with computation-limited and/or power-limited environment, and is being actively studied for improving the coding efficiency. This paper proposes a rate-distortion based selective block encoding scheme. First, the motion information is obtained in the process of generating side information at decoder and received through the feedback channel, and then, based on this information, the proposed method performs a selective block encoding based on rate-distortion optimization. Experimental results show that the performance of the proposed scheme reaches up to 2.2 dB PSNR gain over the existing scheme. Moreover, it is shown that the complexity can be reduced by encoding parts of region considering rate-distortion cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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