본 논문에서는 Conversay 음성인식엔진 사용법을 근간으로 한 Conversay SD K로 3개의 시나리오를 바탕으로 프로그램화하여 음성인식을 이용한 어학 학습기를 구현하였다. 이를 위하여 리눅스를 탑재하였고. 마이크로 프로세서로 Intel의 StrongARM SA1110을 사용하여 구현하였으며,기능으로는 영어 발음/ 문장 인식 기능, 영어 대화 기능과 같은 기본기능 외에 음성을 이용한 시간 조정, 알람 기능, Test 기능, 학습 Check 기능 등을 부가하였다.
본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.
본 연구에서는 누전경보 기능이 내장된 누전경보차단기(JER-E2S, ETECKOREA Co., Korea)를 개발하고, 그 특성을 분석하였다. 개발된 누전경보차단기는 단상 220 V 전용으로 정격전류는 32 A, 20 A, 20 A(화장실용), 16 A 등이다. JER-E2S는 기존 누전차단기(ELB)의 특성을 모두 만족하고 있으며, 13 ± 2 mA의 저항성누설전류(Igr)인 화재전류가 전선로에 흐르면 실시간 검출하여 LED 램프로 위험 상태를 점멸할 수 있는 제품이다. 개발된 누전경보차단기는 LED 램프 및 통신기기 등에서 필연적으로 발생되는 용량성누설전류(Igc)에 대한 내성이 있어서 안정적인 전기 공급이 가능하다. 또한, 누전경보차단기는 순간지락 정전보호 기능이 있어서 작은 물방울 및 나뭇잎 등의 순간지락에 따른 차단기의 오동작 없이 전원 공급이 가능하다. 그리고 개발된 누전경보차단기의 대기전력은 0.1 W 이하로 기존 ELB에 비해 절전 성능이 3~8배 우수한 특성을 나타냈으며, 일반 120 ㎡의 아파트 1 세대에 10개 정도의 누전경보차단기가 설치되었을 때 1 개월에 2~5 kWh의 전기를 절감할 수 있다. 개발된 누전경보차단기는 기존 누전차단기의 특성을 만족할 뿐만 아니라 전기화재 예방기능 및 오동작 방지기능이 있어서 전원 품질이 우수하고, 전기화재 예방에 혁신적으로 기여할 수 있는 제품이다.
This paper describes the architecture and basic function of alarm system for the TDX-1A digital switching system. Also, it is shown that implemented software structure for alarm treatment employed in distributed control system TDX-1A.
In this paper, one type of a security system for panel working is suggested. The industrial Ethernet is used for open-close door control of the working panel and for monitoring the working panel is correct or not. Especially to upgrade the security system, a remote approval function of panel working by using the given approval number, a remote monitoring function for checking the approved panel is currently working or not, and an alarming function for keying the unapproved number or opening the disapproved panel, are added for preventing and reducing the intentional working error. Also the worker and working time are stored in PC automatically in exel file for detecting the working error. To show the possibility of suggested security system. two-working panel system is prepared and studied.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제9권E호
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pp.397-400
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1993
The possible air pollution problems in a proposed underground highway are discussed using carbon monoxide (CO) as an indicator. Carbon monoxide concentrations in the underground highway depend on several factors, including the size of tunnel, the number of automobiles, the CO emission rate, and the tunnel ventilation rate. Using the estimated values, CO concentrations in the underground highway can be predicted. Without proper ventilation system, CO concentration in the underground highway can be dangerous level. However, the cost of operating the mandatory mechanical ventilation system may be tremendouslyy high and may be technically unrealistic to implement. If the underground highway is constructed with proper ventilation system, a continuous air pollution monitoring system with alarming function must be installed to alert personnel of serious air pollution built up in the underground highway. Traffic must be restricted, whenever the inside air pollution levels exceed agreed values. Short distances between evacuation exits are necessary for emergency situations or malfunction of ventilation system.
Small size real-time ECG signal analysis function by QRS-complex detection was put into sensor nodes. Wireless sensor nodes attached on the patient’s body transmit ECG data continuously in normal u-healthcare system. So there are heavy communication traffics between sensor nodes and gateways. New developed platform for real-time analysis of ECG signals on sensor node can be used as an advanced diagnosis and alarming system for healthcare. Sensor node does not need to transmit ECG data all the time in wireless sensor network and to server PC via gateway. When sensor node detects suspicion or abnormality in ECG, then the ECG data in the network was transmitted to the server PC for further powerful analysis. This system can reduce data packet overload and save some power in wireless sensor network. It can also increase the server performance.
Yaragal, Subhash C.;Kumar, B. Chethan;Mate, Krishna
Computers and Concrete
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제23권6호
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pp.421-431
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2019
The alarming rate of depletion of natural stone based coarse aggregates is a cause of great concern. The coarse aggregates occupy nearly 60-70% by volume of concrete being produced. Research efforts are on to look for alternatives to stone based coarse aggregates from sustainability point of view. Response surface methodology (RSM) is adopted to study and address the effect of ferrochrome slag (FCS) replacement to coarse aggregate replacement in the ordinary Portland cement (OPC) based concretes. RSM involves three different factors (ground granulated blast furnace slag (GGBS) as binder, flyash (FA) as binder, and FCS as coarse aggregate), with three different levels (GGBS (0, 15, and 30%), FA (0, 15, and 30%) and FCS (0, 50, and 100%)). Experiments were carried out to measure the responses like, workability, density, and compressive strength of FCS based concretes. In order to optimize FCS replacement in the OPC based concretes, three different traditional optimization techniques were used (grey relational analysis (GRA), technique for order of preference by similarity (TOPSIS), and desirability function approach (DFA)). Traditional optimization techniques were accompanied with principal component analysis (PCA) to calculate the weightage of responses measured to arrive at the final ranking of replacement levels of GGBS, FA, and FCS in OPC based concretes. Hybrid combination of PCA-TOPSIS technique is found to be significant when compared to other techniques used. 30% GGBS and 50% FCS replacement in OPC based concrete was arrived at, to be optimal.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.801-809
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2020
Public accountant profile dominated by over-50-year-old people appears to be alarming. The intention towards this profession had better be fostered immediately; therefore, the predictors to boost the intention need to be known. The study examines the influence of accounting knowledge toward the intention to work as public accountant using the Theory of Planned Behavior approach. A survey of 146 students revealed that there was a significantly positive influence of accounting knowledge toward the intention of becoming public accountant, both directly and indirectly, through the mediation of attitudes and perceived behavioral control. Subjective norms did not function as an appropriate mediation. The findings are expected to contribute to universities and professional accounting bodies. The study urges the accounting educators to redesign and reorganize the curriculum, including a more interesting teaching and learning methods. The professional accounting bodies are expected to cooperate with accounting educators in enhancing the internship program and providing real-case study to instill a positive attitude and assurance toward the students' competence, which, in the end, might spark the intention to work as public accountant. That accounting knowledge positively influences the intention toward public accounting profession through the mediation of perceived behavioral control was statistically supported.
This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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