International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.37-44
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2016
Optical fiber temperature sensing systems have incomparable advantages over traditional electrical-cable-based monitoring systems. However, the fiber optic interrogators and sensors have often been rejected as a temperature monitoring technology in real-world industrial applications because of high cost and over-specification. This study proposes a multiplexed fiber optic temperature monitoring sensor system using an economical Optical Time-Domain Reflectometer (OTDR) and Hard-Polymer-Clad Fiber (HPCF). HPCF is a special optical fiber in which a hard polymer cladding made of fluoroacrylate acts as a protective coating for an inner silica core. An OTDR is an optical loss measurement system that provides optical loss and event distance measurement in real time. A temperature sensor array with the five sensor nodes at 10-m interval was economically and quickly made by locally stripping HPCF clad through photo-thermal and photo-chemical processes using a continuous/pulse hybrid-mode laser. The exposed cores created backscattering signals in the OTDR attenuation trace. It was demonstrated that the backscattering peaks were independently sensitive to temperature variation. Since the 1.5-mm-long exposed core showed a 5-m-wide backscattering peak, the OTDR with a spatial resolution of 40 mm allows for making a sensor node at every 5 m for independent multiplexing. The performance of the sensor node included an operating range of up to $120^{\circ}C$, a resolution of $0.59^{\circ}C$, and a temperature sensitivity of $-0.00967dB/^{\circ}C$. Temperature monitoring errors in the environment tests stood at $0.76^{\circ}C$ and $0.36^{\circ}C$ under the temperature variation of the unstrapped fiber region and the vibration of the sensor node. The small sensitivities to the environment and the economic feasibility of the highly multiplexed HPCF temperature monitoring sensor system will be important advantages for use as system-integrated temperature sensors.
본 연구에서는 유럽에서 운영 중인 Sentinel-1 위성레이더 자료를 기반으로 하여 한반도 전역의 지반변화를 자동으로 분석하는 체계 구축을 수행하였다. 장시간에 걸려 발생하는 지반변화 자연재난은 광역적 지역에서 발생하게 되어 관측의 어려움과 분석을 위한 대용량의 자료가 요구되었다. 하지만, 인공위성의 발달로 광역지역을 주기적으로 관측할 수 있는 방법이 개발되었으며, 이렇게 축적된 다년간의 위성 관측 자료를 활용하여 시계열적인 지반의 변화를 분석할 수 있게 되었다. 이에 연구원에서는 한반도 전 지역을 대상으로 위성레이더 관측자료 취득에서 부터 지반변위 분석 및 분석 결과 표출까지 모든 과정을 자동화 하는 체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 체계를 기반으로 한반도 전 지역에 대한 주기적인 지반변화 자료의 갱신이 가능하게 되었으며, 변화 우려지역에 대한 사전적 정보제공을 통하여 대형 재난에 대한 예방단계의 대응이 가능하게 될 것으로 기대된다. 향후 지역별 자동화 분석 체계와 동일대상 지역의 다 채널 분석 및 3차원 변화 분석체계에 대한 연구가 진행된다면, 보다 다양한 지반변위 정보를 제공할 수 있을 것이다.
MD Saiful Islam;Mi-Jin Kim;Kyo-Mun Ku;Hyo-Young Kim;Kihyun Kim
마이크로전자및패키징학회지
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제31권2호
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pp.45-53
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2024
The maintenance of semiconductor equipment is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. System management is imperative given the anticipated increase in the capacity and complexity of industrial equipment. Ensuring optimal operation of manufacturing processes is essential to maintaining a steady supply of numerous parts. Particularly, monitoring the status of substrate transfer robots, which play a central role in these processes, is crucial. Diagnosing failures of their major components is vital for preventive maintenance. Fault diagnosis methods can be broadly categorized into physics-based and data-driven approaches. This study focuses on data-driven fault diagnosis methods due to the limitations of physics-based approaches. We propose a methodology for data acquisition and preprocessing for robot fault diagnosis. Data is gathered from vibration sensors, and the data preprocessing method is applied to the vibration signals. Subsequently, the dataset is trained using Gradient Tree-based XGBoost machine learning classification algorithms. The effectiveness of the proposed model is validated through performance evaluation metrics, including accuracy, F1 score, and confusion matrix. The XGBoost classifiers achieve an accuracy of approximately 92.76% and an equivalent F1 score. ROC curves indicate exceptional performance in class discrimination, with 100% discrimination for the normal class and 98% discrimination for abnormal classes.
The wave observation system in Korea has been established with an emphasis on pointmeasurement based on in situ instrumentations. However, the system cannot fully investigate the coastal wave-related problems that are significantly localized and intensified with three-dimensional regional geometries. Observation technique that can cover local processes with large time and spatial variation needs to be established. Video imaging techniques that can provide continuous monitoring of coastal waves and related phenomena with high spatial and temporal resolutions at minimum cost of instrumentation risks are reviewed together with present status of implementation in Korea. Practical applications of the video imaging techniques are suggested to tackle with various coastal issues of public concern in Korea including, real-time monitoring of wave runup and overtopping of swells on the east coast of Korea, longshore and rip currents, morphological and bathymetric changes, storm surge and tsunami inundation, and abnormal extreme waves in the west coast of Korea, etc.
This article provides an overview of Raman spectroscopy and its practical applications for surface analysis of semiconductor processes including real-time monitoring. Raman spectroscopy is a technique that uses the inelastic scattering of light to provide information on molecular structure and vibrations. Since its inception in 1928, Raman spectroscopy has undergone continuous development, and with the advent of SERS(Surface Enhanced Raman Spectroscopy), TERS(Tip Enhanced Raman Spectroscopy), and confocal Raman spectroscopy, it has proven to be highly advantageous in nano-scale analysis due to its high resolution, high sensitivity, and non-destructive nature. In the field of semiconductor processing, Raman spectroscopy is particularly useful for substrate stress and interface characterization, quality analysis of thin films, elucidation of etching process mechanisms, and detection of residues.
Gaia Vitrano;Davide Urso;Guido J.L. Micheli;Armando Guglielmi;Diego De Merich;Mauro Pellicci
Safety and Health at Work
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제15권2호
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pp.213-219
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2024
Background: The design, implementation, and evaluation are three important stages of occupational safety and health (OSH) interventions. Historically, there has been a tendency to prioritize implementation, often neglecting detailed design and rigorous outcome evaluation. Currently, much has changed, and contemporary approaches recognize the interdependence of these stages, considering them integral to the success of any intervention. This work presents a comprehensive procedure for implementing interventions, not only to ensure short-term effectiveness but also their long-term sustainability through continuous monitoring. The focus is on a national OSH project introducing a near-miss management system (NMS) in Italy. Methods: Initial meetings were convened among project partners, complemented by interviews with diverse stakeholders, to plan implementation steps and test the NMS. Tailored questionnaires were designed for diverse stakeholder groups - initial promoters, company managers and employers, and employees - facilitating targeted implementation, and three case studies were started in Italian regions to assess the structured implementation, involving intervention promoters and collaborating companies. Results: The primary outcome is the development of practical tools, specifically three questionnaires, which are considered valuable for establishing an effective human-centered implementation strategy, meticulously designed to facilitate ongoing monitoring of processes and continual enhancement of instruments intended for NMS integration within companies. Conclusions: This work lays the foundation for successful NMS implementation in Italy and, although the outlined procedure had specific objectives, it also provides valuable insights applicable in enhancing the effectiveness and sustainability of interventions across diverse contexts. It underscores the importance of comprehensive planning, stakeholder engagement, and continuous evaluation in achieving lasting OSH interventions.
The purpose of this study is to present a case study of six sigma quality improvement practice in cooling fan motor(CFM) manufacturing processes. In this study, the CFM manufacturing process of automobile parts not relevant to the target process rate of the process point of view, in order to reduce the system to solve the problem of localized resolution procedures of six sigma DMAIC methodology was applied to study. In conclusion, this study's field D in order to improve the initial rate of inadequate quality management best practices by applying the method of Six Sigma quality CFM failure through stabilization schemes were proposed cost reduction.To be CFM product to satisfy customers based on continuous monitoring of the effective field of claims quality management system is required.
Adaptive EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)-x control chart using the Kalman gain recursive average is designed. The designed control chart is effective to on-line process monitoring as continuous flow processes. Performance evaluation between the designed control chart and traditional one is implemented. For this, ARL(Average Run Length) is adopted as a criterion. Results show that the designed adaptive EWMA-x control chart has shorter ARL than EWMA-x control chart when process mean is shifted. This model can be extended to process prevention control. The methodology proposed in this research is turned out to show the high performance than that of the given methodologies.
In a heated rolling process of a steel mill where steel plates are pressed to a sheet coil by spreading and expanding, an irregularly-shaped head portion as well as a tail portion of the sheet coil need to be cropped. Any crop which is not clearly cut and separated from the sheet coil may cause critical damages to the facilities of the following processes. As the cropping process is performed very fast, human eyes are not proper for continuous monitoring of the cropping process. To solve this problem, we have developed a machine-vision based crop-drop detection system. The system also measures lengths of major and minor axes for the crops and thereby determines the proper crop size to minimize steel sheet losses.
This paper is concerned with the design of four control charts for real-time monitoring of the continuous flow processes. Control charts for both uncorrelated data and correlated data are designed using the Kalman filtering techinque. The relative performance between the designed control charts and traditional control charts is evaluated in terms of the Average Run Length(ARL). Results show that the Adaptive EWMA control charts designed for uncorrelated data has better performance when process mean is shifted, while the residual control charts for correlated data has better performance when process is in control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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