Various kinds of accessories(e.g., clock, radio, automatic door locks, alarm devices, etc.) or unit components (e.g., black box, navigation system, alarm, private audio, etc.) require dark current even when the vehicle power is turned off. However, accessories or unit components can be the causes of excessive dark current generation. It results in battery discharge and the vehicle's failure to start. Therefore, immediate detection of abnormal dark current and response are very important for a successful repair job. In this paper, we can increase the maintenance efficiency by presenting a standardized diagnostic process for the measurement of the dark current and the existing problem. As a result of the absence of a system to block the dark current in a vehicle, diagnosis and repair were performed immediately by using a standardized dark current diagnostic process.
본 논문은 금속파편이 발생시 금속파편의 위치를 추정하기위한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 이 추정 알고리즘은 자동화된 알람 구별부와 위치 추정부로 구성된다. 알람 구별부는 충격 신호인지 거짓 충격 신호인지를 구별하는 기능을 수행하며, 위치 추정부는 충격신호로부터 충격신호의 시작점을 찾아내어 위치를 추정한다. 이 알고리즘의 타당성을 검증하기위해 원자로 Mock-up 상에서 실험한 결과 위치 추정값 과 실제 충격값이 약 10 % 이내의 오차율을 보였다.
본 연구는 신뢰성 향상 기반의 풍압센서 자동검사 시스템을 구현하기 위한 연구이다. 신뢰성향상을 위해 수동검사 시스템에서 자동검사 시스템으로 풍압세서 검사의 오류를 최소화한다. 풍압센서 자동검사 시스템은 제어시스템과 모니터링시스템으로 구성되어 되어 실시간으로 검사결과를 제공한다. 검사시스템의 신뢰성은 Gage R&R 분석기법을 적용하여 평가한다, 평가결과는 검사속도 2배 이상, 측정오차 ${\pm}0.02V$, 판정 능력의 유효성 15%, 누락확률 17%, 허위경보확률 12% 등으로 향상되었다. 따라서 풍압센서 자동검사 시스템은 제품 바코드와 연동시켜 데이터베이스화하면 효율적인 신뢰성 향상의 품질관리시스템으로 발전시킬 수 있다.
Tool wear is one of major causes occurring defectives in NC machining. In this paper we developed an automatic tool compensation system for the NC lathe machining. The system compensates machining error without any help of operators whenever the specification of a part is out of a tolerance. The configuration of the automatic compensation system consists of a NC lathe, an autoloader, a sensor, and a PLC. The system is operated as follows. A workpiece loaded by the autoloader is machining on the NC lathe. Once the workpiece is machined to be turned to a part, it is moved onto the sensor to be measured. If the sensor detects a part out of tolerance, a tool compensation is made in the NC controller. The system gives a help in increasing the productivity by reducing occurrence of defective parts as well as by eliminating time for the tool compensation. Besides the productivity increase, the system calculates cumulative usage time of the tool and notices the tool replace time to a worker by an alarm signal. A case is introduced to show that the system can be applied effectively in a shop.
CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.
Currently SCADA System faces various fault situation. Operator must recognize all fault state and management plans. But it is not easy to recognize all category and acquired error data. So it is needed that automatic fault estimation. Automatic fault estimation is possible to data flow control. Data flow control method is two type. One is alarm processing and the other one is topology processing. This paper provide two type processing method in SCADA data flow control.
기존의 PN 부호 초기동기 장치는 AWGN 채널에 이상적으로 설계되었으므로 주파수 선택적 레일리 페이딩 채널에서는 이상적인 구조가 아니다. 따라서 본 논문에서는 자동 임계치 제어(Automatic Threshold Control: ATC) 알고리즘을 적용한 디지틀 정합 필터링(DMF)을 기반으로 하여 직접 시퀀스 대역확산(DSSS) 방식에서의 PN 부호 초기동기 장치를 제안하고, 검출확률(PD)과 오류 경보확률(PFA)에 대한 성능을 분석하였다. 초기동기를 위한 탐색 기법은 직렬탐색기법을 고려하였으며, 성능평가를 위한 두 가지 확률은 도플러 주파수, 샘플링 주기, 평균 초기동기 시간 및 PN 칩율 등을 고려하여 주파수 선택적 레일리 페이딩 채널환경에서 유도하고 분석하였다. DMF를 기반으로 한 초기동기 시스템 모델은 시뮬레이션을 결과로부터 ATC 알고리즘을 채택한 모델이 기존의 일정 임계치 시스템보다 성능이 우수하다는 결론을 보였다.
This study tried to develop the system (device) that automatically notify a manager of condition just before and after farrowing to extend ubiquitous-based technology and to increase efficiency of delivery care and productivity by reducing human labor and time on standby when farrowing management is done in the difficult and hard working environment of farrowing such as night or holidays in field sand especially in pig industry. In this test, selected 10 gilts were executed timed artificial insemination and were set up each temperature sensor and load sensor to them 3 days before the estimated farrowing day and were observed the farrowing situation. This study was embodied the NESPOT-based (KT Corporation) monitoring system, the system to transmit data in real time by utilization of wireless LAN and the sensor module to apply the ubiquitous environment to them. And this study was observed the situation to automatically notify situations of 10 gilts that first bore just before and after farrowing. The result obtained the farrowing situations of them in real time by setup of the NESPOT-based monitoring system to check farrowing situation directly is as follow. The average time of the automatic notice about situation just before farrowing by the temperature sensor was 27.5 minutes before the beginning of farrowing (the expulsion time of a piglet). 6 of 8 pregnant gilts that first bore automatically were notified situations just before farrowing and the temperature sensors inserted into 2 ones before farrowing were omitted. (The automatic notice rate 75%) The average time of the automatic notice of situation just after farrowing by the load sensor was taken 46.5 minutes after the beginning of farrowing (the expulsion time of a first piglet). The average gestation period of 8 ones that first bore and were tested by the automatic notice of farrowing situation was 115.6 days. This result found that the automatic farrowing notice system by the temperature sensor is more efficient than the load sensor as the automatic farrowing alarm device and sanitary treatment and improvement of the omission rate were required.
지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.
Intrusion detection plays a key role in detecting attacks over networks, and due to the increasing usage of Internet services, several security threats arise. Though an intrusion detection system (IDS) detects attacks efficiently, it also generates a large number of false alerts, which makes it difficult for a system administrator to identify attacks. This paper proposes automatic fuzzy rule generation combined with a Wiener filter to identify attacks. Further, to optimize the results, simplified swarm optimization is used. After training a large dataset, various fuzzy rules are generated automatically for testing, and a Wiener filter is used to filter out attacks that act as noisy data, which improves the accuracy of the detection. By combining automatic fuzzy rule generation with a Wiener filter, an IDS can handle intrusion detection more efficiently. Experimental results, which are based on collected live network data, are discussed and show that the proposed method provides a competitively high detection rate and a reduced false alarm rate in comparison with other existing machine learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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