Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.3
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pp.83-91
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2021
A crawler crane, which consists of a lattice boom, a driving system, and a movable vehicle, is widely used on construction sites. The crawler crane often traverses rough terrain at these sites; as a result, an overload limiter needs to be installed on the crane to prevent it from overturning and breaking. In this paper, we studied the distributed load change in relation to boom length and the angle of rotation of the roller that comes in direct contact with the grounded track shoe. First, we developed a 3D model of a crawler crane and meshed it for finite elements. Then, we performed finite element analysis to derive the load on the roller. Finally, we graphed and examined the roller distributed load data of the case according to boom length and rotation angle. By detecting the load on the roller of the crawler crane, we can predict the potential for the crane to overturn before it happens.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.90-96
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2021
As real-time data of factories can be collected using various sensors, the adaptation of intelligent unmanned processing systems is spreading via the establishment of smart factories. In intelligent unmanned processing systems, data are collected in real time using sensors. The equipment is controlled by predicting future situations using the collected data. Particularly, a technology for the prediction of tool wear and for determining the exact timing of tool replacement is needed to prevent defected or unprocessed products due to tool breakage or tool wear. Directly measuring the tool wear in real time is difficult during the cutting process in milling. Therefore, tool wear should be predicted indirectly by analyzing the cutting load of the main spindle, current, vibration, noise, etc. In this study, data from the current and acceleration sensors; displacement data along the X, Y, and Z axes; tool wear value, and shape change data observed using Newroview were collected from the high-speed, two-edge, flat-end mill machining process of SKD11 steel. The support vector machine technique (machine learning technique) was applied to predict the amount of tool wear using the aforementioned data. Additionally, the prediction accuracies of all kernels were compared.
The importance of process for repair and reinforcement of the bridge is increasing because of the lack of the fatigue load and stress, a lowering of the bridge load carrying capacity owing to impact and oscillation, deterioration on cultivation periods of the bridge, etc. Typically the experimenter values the bridge load carrying capacity by the real rating factor and response modification factor in bridge load rating through static load test and dynamic load test. But the error occurred in reliability of response modification factor in bridge load rating according to experience of experimenter. so tests of connecting probability theory and valuation of the bridge recently. The study is to compute the real load carrying capacity of the bridge and the rating factor and response modification factor on grade of the bridge, and calculate the probability of over-loaded truck load from Weigh In Motion(WIM) Data in FORTRAN programming applying to Monte-Carlo Simulation. At the result of this study, it is acquired that the new grade is computed for the probability of over-loaded truck load and surface inspection. The A grade is over 1.95, B grade is $1.55{\sim}1.94$, C grade is $1.26{\sim}1.54$, D grade is $1.14{\sim}1.25$, E grade is under 1.13 of rating factor, respectively.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2001.11a
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pp.239-256
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2001
1. 일관성 (Consistency)과 표준화(Standardization) 2. 유용한 피드백의 제공 3 실수에 대한 대응책(Easy Error Handling) 4. 자기 위치정보의 제공(Internal Locus of Control) 5. 단기 기억부담의 최소화(Minimal Memory Load) (중략)
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.139-147
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2023
The metal bush assembling process is a process of inserting and compressing a metal bush that serves to reduce the occurrence of noise and stable compression in the rotating section. In the metal bush assembly process, the head diameter defect and placement defect of the metal bush occur due to metal bush omission, non-pressing, and poor press-fitting. Among these causes of defects, it is intended to prevent defects due to omission of the metal bush by using signals from sensors attached to the facility. In particular, a metal bush omission is predicted through various data mining techniques using left load cell value, right load cell value, current, and voltage as independent variables. In the case of metal bush omission defect, it is difficult to get defect data, resulting in data imbalance. Data imbalance refers to a case where there is a large difference in the number of data belonging to each class, which can be a problem when performing classification prediction. In order to solve the problem caused by data imbalance, oversampling and composite sampling techniques were applied in this study. In addition, simulated annealing was applied for optimization of parameters related to sampling and hyper-parameters of data mining techniques used for bush omission prediction. In this study, the metal bush omission was predicted using the actual data of M manufacturing company, and the classification performance was examined. All applied techniques showed excellent results, and in particular, the proposed methods, the method of mixing Random Forest and SA, and the method of mixing MLP and SA, showed better results.
In this paper, we describe a case study to improve performance through the load testing of multi-tired system for financial accounts before the system opening. The load test was conducted after the data collection tools(Performance Monitor, DB PSSDiag) were installed. By analyzing the collected log, we were able to identify the main sector requiring performance improvements among the presentation tier, web tier, business logic tier and data tier. The ASP.NET server-down on the web tier could be improved by modifying the parameter values in the configuration file. Some server downs occurred on the business logic tier when a large number of users access at the same time, were more difficult to be solved. By analyzing the hang-dump at the server-down time, we were able to find a process that caused the problem. and we had to modify the relevant codes. For major performance improvements of the data-tier, indices of some queries was optimized by using the built-in DBMS query analyzer, after analyzing the log of long-response-time queries. The problems and solutions considered in this case study will be a reference for the performance improvement of a multi-layer system with the similar structure.
This paper describes a structured overlay network scheme based on multiple different time intervals. Many types of data (e.g., sensor data) can be requested at specific time intervals that depend on the user and the system. These queries are referred to as "interval queries." A method for constructing an overlay network that efficiently processes interval queries based on multiple different time intervals is proposed herein. The proposed method assumes a ring topology and assigns nodes to a keyspace based on one-dimensional time information. To reduce the number of forwarded messages for queries, each node constructs shortcut links for each interval that users tend to request. This study confirmed that the proposed method reduces the number of messages needed to process interval queries. The contributions of this study include the clarification of interval queries with specific time intervals; establishment of a structured overlay network scheme based on multiple different time intervals; and experimental verification of the scheme in terms of communication load, delay, and maintenance cost.
Recently, the demand on the Hanok have been increased with social change. However, Hanok has a major problem of a rising costs caused by hand-made process. So, performance comparison between hand-made process and pre-cut process was conducted to modularize the joints in Hanok. Douglas-fir was used to manufacture the structural size dovetail joints by hand-made and pre-cut precess. The bending strengths on joints with two process were evaluated. The average ultimate load of pre-cut joints was 1.5 times higher than that of hand-made joints. F-test results in both process showed a great relationships between ultimate load and tenon's size variation. The length and thickness of tenon showed a proportional relationship with the ultimate load, but the tenon width showed inverse proportion with the ultimate load. This results may be used as basic data for the joint modularization of Hanok.
In order to reduce damage from natural disasters, prevention activities through analysis and predicting based on meteorological factor and damage data is required. Other countries already have continuously studied on natural disasters and developed reducing disasters damage. But the risk assessment model for natural disaster is not to Korea. Therefore, a previous model of hurricane, Florida Public Hurricane Loss Model(FPHLM), is the basis and is applying to domestic situation. Accordingly, this study introduces the variables selecting process because input variables should be selected under Korea present state and be used. The estimating representative damage method would be necessary along with selecting housing types representing relevant areas because estimating damage amount of all over relevant areas housing was very hard during damage estimating process. But there is no exact representative housing types in the Korea. Therefore, we select housing types applicable to risk assessment model for natural disasters representing the Korea through previous studies and literature reviews. We using ASCE 7-98(Minimum Design Loads for Buildings and Other Structures, 1998) standard which estimated wind load using 3-second gust. ASCE 7-98 divided Main Wind Force Resistance System(MWFRS) and Component and Cladding(C&C) and it estimated wind load. Therefore, we estimate wind load affected by 3-second gust of a typhoon Maemi through calculating wind load process using selected representative detached house types in the process of selecting input variables for previous disaster predict model. The result of houses damage amount is about 230 hundred million won. This values are limit the 1-story detached dwelling, 19~29pyeong(62.81~95.56 $m^2$) of total area and flat roof. Therefore, this process is possible application to other type houses.
Typically a wireless sensor network consists of a number of nodes that sense surrounding environment and collaboratively work to process and route the sensing data to a sink or gateway node. We propose an architecture with support of multiple routers in IPv6-based Low-power Wireless Personal Area Network (6LoWPAN). Our architecture provides traffic load balancing and increases network lifetime as well as self-healing mechanism so that in case of a router failure the network still can remain operational. Each router sends its own Router Advertisement message to nodes and all the nodes receiving the messages can select which router is the best router with the minimum hop-count and link information. We have implemented the architecture and assert our architecture helps in traffic load balancing and reducing data transmission delay for 6LoWPAN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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