In recent years there has been a significant growth in the use of the automated and/or robotic welding system, carried out as a means of improving productivity and quality, reducing product costs and removing the operator from tedious and potentially hazardous environments. One of the major difficulties with the automated and/or robotic welding process is the inherent lack of mathematical models for determination of suitable welding process parameters. Partial-penetration, single-pass bead-on-plate welds were fabricated in 12mm AS 1204 mild steel flats employing five different welding process parameters. The experimental results were used to develop three empirical equations: curvilinear; polynomial; and linear equations. The results were also employed to find the best mathematical equation under weld bend width to assist in the process control algorithms for the Gas Metal Arc Welding(GMAW) process and to correlate welding process parameters with weld bead width of bead-on-plates deposited. With the help of a standard statistical package program. SAS, multipe regression analysis was undertaken for investigating and modeling the GMAW process, and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권3호
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pp.29-40
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1997
Two asymptotic analyses of the queue length distribution at a statistical multiplexor supporting heterogeneous exponential on-off sources are considered. The first analysis is performed by approximating the cell generation rates as a multi-dimensional Ornstein-Uhlenbeck process and then applying the Benes queueing formula. In the second analysis, w state with a system of linear equations derived from the exact expressions of the dominant eigenvalue of the matrix governing the queue length distribution. Assuming that there are a large number of sources, we obtain asymptotic approximations to the dominant eigenvalue. Based on the analyses, we define a traffic descriptor to include the mean and the variance of the cell generation rate and a burstiness measure. A simple expression for the quality of service (QoS) in cell loss rate is derived in terms of the traffic descriptor parameters and the multiplexor parameters (output link capacity and buffer size). The result is then used to quantify the factors determining the required capacity of a call taking the statistical multiplexing gain into consideration. As an application of the analyses, we can use the required capacity calculation for simple yet effective connection admission control(CAC) algorithms.
Process Capability Index (PCI) is useful Statistical Process Control (SPC) tool that is measure of process diagnostic and assessment tools widely use in industrial field. It has advantage of easy to calculate and easy to use in the field. $C_p$ and $C_{pk}$ are traditional PCIs. These are only considers of process variation. These are not given information about the characteristic value does not match the target value of the process. Studies of this process capability index by many scholars actively for supplement of its disadvantage. These studies to evaluate the capability of situation of various field has presented a new process capability index. $C_{pm}$ is considers both the process variation and the process deviation from target value. And $C_{pm}{^+}$ is considers economic loss for the process deviation from target value. In this paper development of new process capability index that is Taguchi's quadratic loss function by applying the expected loss. And check the correlation between existing traditional process capability index ($C_{pk}$) and new one. Finally, we propose the criteria for classification about developed process capability index.
쇽옵서버 피스톤로드(shock absorber piston rod)는 자동차의 충격과 진동의 흡수에 작용하는 자동차 현가장치(suspension equipment)부품의 일종이다. 피스톤로드는 자동차 충격흡수에 매우 밀접한 영향을 주기 때문에 제조에 있어서 고도의 정밀도와 표면 매끄러움이 요구된다. 피스톤로드의 제조공정은 선삭, 홈가공, 밀링, 전조 등 여러 공정으로 구성되는데, 여기서 품질불량에 가장 크게 영향을 주는 공정은 선삭공정(lathing process)이다. 이는 선삭공정의 가공공구(insert component)가 주원인으로서 반복되는 가공으로 인한 공구의 마모(abrasion)나 파손(breakage)이 주요 원인으로 지적되고 있다. 따라서 가공 데이터를 수집 분석하여 공구의 교체시기를 파악한다거나 가공 부품의 측정 데이터가 관리도 상하한선 내에 있는지 등 가공 공정 전반에 대한 체계적인 공정관리 시스템 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자동차 쇽업서버 피스톤로드 제조공정의 가공 정보를 체계적으로 수집하여 관리하고 분석하는 자동차 쇽업서버 피스톤로드 제조공정에 대한 공정관리시스템을 개발하는 것이 목적이다. 개발결과 피스톤 로드의 측정 치수 변화 및 불량발생을 측정, 감지할 수 있었으며, 본 시스템을 통해 가공공구의 치수오차를 보정(compensation)하고 공정의 불량발생을 조기에 방지 함으로써 불량률은 1/5로 경감하고 작업자 수도 1/2로 감소시킬 수 있었다.
Process quality control, which prevents problems and risks that may occur in products and processes, has been recognized as an important issue, and SPC techniques have been used for this purpose. Process Capability Index (PCI) is useful Statistical Process Control (SPC) tool that is measure of process diagnostic and assessment tools widely use in industrial field. It has advantage of easy to calculate and easy to use in the field. $C_p$ and $C_{pk}$ are traditional PCIs. These traditional $C_p$ and $C_{pk}$ were used only as a measure of process capability, taking into account the quality variance or the bias of the process mean. These are not given information about the characteristic value does not match the target value of the process and this has the disadvantage that it is difficult to assess the economic losses that may arise in the enterprise. Studies of this process capability index by many scholars actively for supplement of its disadvantage. These studies to evaluate the capability of situation of various field has presented a new process capability index. $C_{pm}$ is considers both the process variation and the process deviation from target value. And $C_{pm}{^+}$ is considers economic loss for the process deviation from target value. In this paper we developed an improved Expected Loss Capability Index using Reflected Normal Loss Function of Spring. This has the advantage that it is easy to realistically reflect the loss when the specification is asymmetric around the target value. And check the correlation between existing traditional process capability index ($C_{pk}$) and new one. Finally, we propose the criteria for classification about developed process capability index.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.98-115
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2012
New trend called ubiquitous leads the recent business by standardization and integration. It should be the main issue how to guarantee the integration and accountability on each business, especially in mission critical system which is mainly supported by M2M (Machine to Machine) control mechanism. This study is from the analysis of digital forensics case study that is from the M2M Sensing Control Mechanism problem of the "Imjin River" case in 2009, where a group of family is swept away to death by water due to M2M control error. The ubiquitous surroundings bring the changes in the field of criminal investigation to real time controls such as M2M systems. The needs of digital forensics on M2M control are increasing on every crime scene but we suffer from the lack of control metrics to get this done efficiently. The court asks for more accurately analyzed results accounting high quality product development design. Investigators in the crime scene need real-time analysis against the crime caused by poor quality of mission critical systems. It seems to be every need of Real-Time-Enterprise, so called ubiquitous society on the case. We try to find the efficiency and productivity in discovering non-functional design defects in M2M convergence products focusing on three metrics in study model with quick implementation. Digital forensics system in present status depends on know-how of each investigator and is hard to expect professional analysis on every field. This study set up a hypothesis "Co-working of professional investigators on each field will qualify Performance and Integrity" especially in mission critical system such as M2M and suggests "Online co-work analysis model" to efficiently detect and prevent mission critical errors in advance. At the conclusion, this study proved the statistical research that was surveyed by digital forensics specialists around M2M crime scene cases with quick implementation of dash board.
With the recent development of manufacturing technology and the diversification of consumer needs, not only the process and quality control of production have become more complicated but also the kinds of information that manufacturing facilities provide the user about process have been diversified. Therefore the importance of big data analysis also has been raised. However, most small and medium enterprises (SMEs) lack the systematic infrastructure of big data management and analysis. In particular, due to the nature of domestic manufacturing companies that rely on foreign manufacturers for most of their manufacturing facilities, the need for their own data analysis and manufacturing support applications is increasing and research has been conducted in Korea. This study proposes integrated analysis platform for process and quality analysis, considering manufacturing big data database (DB) and data characteristics. The platform is implemented in two versions, Web and C/S, to enhance accessibility which perform template based quality analysis and real-time monitoring. The user can upload data from their local PC or DB and run analysis by combining single analysis module in template in a way they want since the platform is not optimized for a particular manufacturing process. Also Java and R are used as the development language for ease of system supplementation. It is expected that the platform will be available at a low price and evolve the ability of quality analysis in SMEs.
This study deals with the experiment of perceiving visual information according to the positions of vehicle side mirrors. In the design of vehicle, the consideration of safety is very important. Therefore we consider the positions of side mirrors to use visual information effectively which is important factor to driver. This paper presents the position of side mirror to elevate the degree of visual perception for the circumstances of danger by experiments. To exhibit the circumstances of danger. 4 LED(Light Emitted Diode) art located at each side(right. left front. hack) of vehicle. A subject pushes the LED switch to see that if he perceives the circumstance of danger. To record the circumstance of randomly generated danger, computer interface card is used to control 4 LED and swithch on IBM PC/AT Experiments are divided into 2 parts. The 1st experiment present the independence of right & left side mirror. The 2nd experiment present optimal position of right & left side mirror. The vehicle used in experiment is model EL of H Co.. Statistical process of experimental data using SPSS(Statistical Package for Social Sciences)/PC package concludes that 1) the optimal position of right side mirror is 54cm forward of exist position. 2) for the left side mirror, the position of 120cm forward of exist position shows the worst degree of perception. and the optimal position does not exist in statistical meaning.
Purpose: The purpose of this study is to apply the machine and deep learning methodology on error terms which are continuously auto-generated on the sensors with specific time period and prove the improvement effects of power generator prediction diagnosis system by comparing detection ability. Methods: The SVM(Support Vector Machine) and MLP(Multi Layer Perception) learning procedures were applied for predicting the target values and sequentially producing the error terms for confirming the detection improvement effects of suggested application. For checking the effectiveness of suggested procedures, several detection methodologies such as Cusum and EWMA were used for the comparison. Results: The statistical analysis result shows that without noticing the sequential trivial changes on current diagnosis system, suggested approach based on the error term diagnosis is sensing the changes in the very early stages. Conclusion: Using pattern of error terms as a diagnosis tool for the safety control process with SVM and MLP learning procedure, unusual symptoms could be detected earlier than current prediction system. By combining the suggested error term management methodology with current process seems to be meaningful for sustainable safety condition by early detecting the symptoms.
In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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