Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.8
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pp.115-121
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1997
The in-process detection of the tool wear is one of the most important technologies in completely auto- matic operation of machine tool. In this research, using the tools having flank wear, the dynamic compo- nent of cutting forces is considered to be available for identifying the cutting process. In order to investi- gate this relation in detail, the cutting forces in turning of workpiece made of aluminum were measured by dynamometer of piezoelectric type, and the dynamic components of cutting force were analyzed. The fre- quency analysis, probability density analysis and RMS analysis of the dynamic components were carried out independently. Through the experiments, the characteristics of the tool system have a large effect on the dynamic component of cutting forces. As a result, it is shown that the dynamic cutting force was able to detect flank wear accurately.
This paper describes a new system that detects radial pulse wave and allows the diagnosis of malfunctions of cardiovascular system by analyzing the waveforms with the newly proposed algorithm. The system consists of a sensor part and a data processing part within which a new detection algorithm is incorporated In acquiring radial pulse signal noninvasively, the sensor used in this system is a new combinational fiber-optic sensor which has a detecting Part and a transmitting Part. Also, In order to analyze the characteristics of pulsation quantitatively, the algorithm proposed in this paper is a method that runs in parallel with both the data of ECG and differential pulse simultaneously. these concepts are based upon the idea that thfee Q points of ECG give obious discrimination of one entire period of pulse in any abnormal cases, and newly defined feature lines at the differential counterpart can be used to recogrlize sDme significant points in one period of pulses.
From the beginning of aviation history, in-flight smoke/fire events have been a serious issue. As aircraft are getting larger and are becoming more auto-piloted and aircraft systems are getting more complex, it is an increasing risk of in-flight smoke/fire accidents accompanied with fire events. Therefore, we review the statistics of fire/smoke accidents in order to enhance an understanding for risk of in-flight smoke events, and present the certification requirements for smoke per KAS Part 25. In addition, we provide acceptable methods of complying with related requirements, such as smoke detection test, smoke penetration test and smoke evacuation test.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.56
no.1
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pp.28-36
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2007
Sensor networks are usually composed of tens or thousands of tiny devices with limited resources. Because of their limited resources, many researchers have studied on the energy management in the WSNs(Wireless Sensor Networks), especially taking into account communications efficiency. For effective data transmission and sensor fault detection in sensor network environment, a new remote monitoring system based on PCA(Principle Component Analysis) and AANN(Auto Associative Neural Network) is proposed. PCA and AANN have emerged as a useful tool for data compression and identification of abnormal data. Proposed system can be effectively applied to sensor network working in LEA2C(Low Energy Adaptive Connectionist Clustering) routing algorithms. To verify its applicability, some simulation studies on the data obtained from real WSNs are executed.
NLPCA(Nonlinear Principal Component Analysis is a novel technique for multivariate data analysis, similar to the well-known method of principal component analysis. NLPCA can be implemented by a feedforward neural network called AANN (AutoAssociative Neural Network) which performs the identity mapping. In this work, a sensor fault detection system based on NLPCA and Maximum Likelihood Estimation scheme is presented. To verify its applicability, simulation study on the data supplied from Saemangeum measurement stations is executed.
Malicious code distribution on the Internet is one of the most critical Internet-based threats and distribution technology has evolved to bypass detection systems. As a new defense against the detection bypass technology of malicious attackers, this study proposes the automated tracing of malicious websites in a malware distribution network (MDN). The proposed technology extracts automated links and classifies websites into malicious and normal websites based on link structure. Even if attackers use a new distribution technology, website classification is possible as long as the connections are established through automated links. The use of a real web-browser and proxy server enables an adequate response to attackers' perception of analysis environments and evasion technology and prevents analysis environments from being infected by malicious code. The validity and accuracy of the proposed method for classification are verified using 20,000 links, 10,000 each from normal and malicious websites.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.8
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pp.49-56
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1997
In recent years, ultrasonic technics has been widely applied to industrial fields and its application range has been expanded as a result of continuous research and development. This paper is concerned with development of post-processor program for ultrasonic test and two-axis automatic ultrasonic system for application of industrial fields. Test results of ultrasonic test post-processor program and two-axis auto- matic ultrasonic system have a good agreement with results of ultrasonic evaluation for defect detection in industrial fields. Therefore we think that the developed ultrasonic test post-processor program and two- axis automatic ultrasonic system in this work is very useful for application of industrial fields.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.353-361
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2012
In this paper, we propose a improvement method of vision inspector for T type welding nut using an auto sorting system. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. A major problem in this vision inspector is abnormal operation caused by degradation of image acquired. These degradations caused by oil pollution on conveyer belt. For overcome this problem, we introduce a pre-processing using a masked histogram equalization on the image acquired. Histogram equalization is applied on masked region (nut part) for increase contrast. As a result, we can remove features caused by oil pollution on background and reduce a ratio of abnormal operation from 10.0 % to 0.2 %.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.1
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pp.9-21
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2014
In this paper, we propose the auto correction technique of photography composition by which the eye line is concentrated and the stable image of the structure can be obtained in case the general user takes a picture. Because the general user photographs in most case without background knowledge about the composition of the photo, the subject location is not appropriate and the unstable composition is contrasted with the stable composition of pictures which the experts take. Therefore, we provide not the method processing the image after photographing, but he method presenting automatically the stable composition when the general users take a photograph. The proposed method analyze the subject through Saliency Map, Image Segmentation, Edge Detection, etc. and outputs the subject at the location where the stable composition can be comprised along with the guideline of the Rule of Thirds. The experimental result shows that the good composition was presented to the user automatically.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.28-38
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2001
Traffic information can be broadly categorized into point information and spatial information. Point information can be obtained by chocking only the presence of vehicles at prespecified points(small area), whereas spatial information can be obtained by monitoring large area of traffic scene. To obtain spatial information by image processing, we need to track vehicles in the whole area of traffic scene. Image detector system based on global tracking consists of video input, vehicle detection, vehicle tracking, and traffic information measurement. For video input, conventional approaches used auto iris which is very poor in adaptation for sudden brightness change. Conventional methods for background generation do not yield good results in intersections with heave traffic and most of the early studies measure only point information. In this paper, we propose user-controlled iris method to remedy the deficiency of auto iris and design flame difference-based background generation method which performs far better in complicated intersections. We also propose measurement method for spatial traffic information such as interval volume/lime/velocity, queue length, and turning/forward traffic flow. We obtain measurement accuracy of 95%∼100% when applying above mentioned new methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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