In this paper, we propose an adaptive wavelet method for car interior noise cancellation. For this purpose, we use a node dependent threshold which minimizes the Bayesian risk. We propose a noise estimation method based on spectral entropy using histogram of intensity and a candidate best basis instead of Donoho's best bases. And we modify the hard threshold function. Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient, especially to heavy noisy signal than conventional one.
One fo the major problems in speech recognition is the mismatch between training and testing environments. Recently, SNR normalization technique, which normalizes the dynamic range of frequency channels in mel-scaled filterbank, was proposed[1]. While it showed improved robustness against additive noise, it requires a reliable speech detection mechanism and several adaptation parameters to be optimized. In this paper, we propose a modified SNR normalization technique. In this technique, we take simply the maximum of filterbank output and predetermined masking constant for each frequency band. According to the speaker-independent isolated word recognition in car noise environments, proposed modification yields better recognition performance that the original SNR normalization method, with rather reduced complexity.
Bogie frame of the electric car is an important structural member for the support of vehicle loading. In general, more than 25 years' durability is necessary. A lot of study has been carried out for the prediction of the structural integrity of the bogie frame in experimental and theoretical domains. The objective of this paper is to estimate the structural integrity of the bogie frame of an electric car, which is under the running test. F.E. analysis of bogie frame was performed to find locations for attaching strain gage and to estimate static stress. Dynamic stress were measured by using strain gage in order to evaluate the structural integrity of the bogie frame.
Recently, to avoid global warming, reduction of $CO_2$ generation has been demanded. Each car manufacture takes positive actions for improvement in fuel consumption by various kinds of countermeasures, e.g. improving engine efficiency, using alternative fuels, lightening the car body. Regarding lightening of the car body, aluminum alloys and high tensile strength steels has been gradually adopted as lightweight materials. However, such materials are normally not easy to be treated with zinc phosphate system. Focusing the pre-treatment processes, low temperature phosphate system could be demanded for energy saving. This time, new surface conditioning process for lightweight materials and low temperature phosphate system shall be discussed.
In this prolonged economic recession, the countries in Northeast Asia play a crucial role in the global market and the relationship between Korea and China gets more attention due to its significant achievement during the past 20 years after the establishment of diplomatic ties in 1992. In this regards, this study presents general overview of Korea-China Car Ferry Route and evaluates the efficiency level of each operating route using DEA model. Incheon-Yingkou, Incheon-Lianyungang, Pyeong Taek-Lianyungang are analyzed as efficent routes, while from the view point of passenger efficiency, 4 routes i.e, Incheon-Dalian, Incheon-Dandong, Pyeong Taek- Weihai, Gunsan-Shidao are also noted as efficient routes. Consequently, other inefficient routes can benchmark these efficient routes by increasing cargo volume and passengers.
e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
차량이 자력계를 끌면서 자기장을 측정하는 자력탐사시스템에서 차량 자체가 발생하는 잡음으로서의 자기장을 제거하기 위한 실험을 하였다. 차량 자체의 잔류자기 및 유도자기를 추출하기 위하여, 먼저 자력계를 고정된 점에 두고 차량을 이동하면서 자기장을 측정하였고, 이 자료로부터 차량을 고정된 점에 두고 자력계를 이동하면서 측정한 자료로 만들었으며, 후자의 자료로부터 역산을 통하여 차량 자체의 잔류자기 및 유도자기를 계산하였다. 한편, 차량 자력탐사시스템으로 측정한 각 측점의 자료로부터, 역산으로부터 계산한 차량 자체의 잔류자기 및 유도자기에 의해 발생하는 잡음으로서의 영향을 벡터적으로 제거 즉, 보정하여 자력이상을 추출하였다.
Because of the turbulent markets and the increasing demand on product quality, the application of new technology to practice is increasingly important. In case of automotive industries, they take interest in laser welding to solve these problems because laser welding has many advantages such as good accessibility, welding quality, fast welding speed and so on. To apply this technology to welding of car body, the data of laser welding are collected through lots of the experiment according to the material, geometry and layer number of welding points. Based on the experiment results and the information of product, i.e. the car side panel, the clustering of stitches for laser welding was carried out and the optimal equipments are selected through the comparison between the requirements of welding and the potential of equipments. Using these results, laser welding cell for the car side panel are configured with the concept of the digital manufacturing, which ensures maximum planning security with visualization and simulation. Finally, the optimal laser welding cell is chosen by the evaluation of alternative cells with assessment criteria.
Sofia Coloma;Paul Espinosa Peralta;Violeta Redondo;Alejandro Morono;Rafael Vila;Manuel Ferre
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4191-4203
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2023
Robotics applications are greatly needed in hazardous locations, e.g., fusion and fission reactors, where robots must perform delicate and complex tasks under ionizing radiation conditions. The drawback is that some robotic parts, such as active electronics, are susceptible to radiation. It can lead to unexpected failures and early termination of the robotic operation. This paper analyses the ionizing radiation effect from 0.09 to 1.5 Gy/s in robotic components (microcontrollers, servo motors and temperature sensors). The first experiment compares the performance of various microcontroller types and their actuators and sensors, where different mitigation strategies are applied, such as using Radiation-Hardened (Rad-Hard) microcontrollers or shielding. The second and third experiments analyze the performance of a 3-Degrees of Freedom (DoF) robotic arm, evaluating its components' responses and trajectory. This study enhances our understanding and expands our knowledge regarding radiation's impact on robotic arms and components, which is useful for defining the best strategies for extending the robots' operational lifespan, especially when performing maintenance or inspection tasks in radiation environments.
1990년대 초까지 자동차 제조사는 인테리어 디자인을 중요하게 생각하지 않았다. 주로 설계, 구동방식, 크기 등 기술적 구조를 체계화하기 위한 시도를 중점으로 발전을 거듭하였고 단순히 의장디자인과 비교하면서 인테리어를 개발하였다. 그러나 1990년대에 이러한 상황은 바뀌기 시작하는데 이유는 소비자가 차안에서 보내는 시간이 많아지면서 고객에게 편안함을 주고 기능적으로도 만족할 수 있는 기술을 개발하려는 의지를 보이기 시작했기 때문이다. 인간이 자동차 안에서 어떻게 하루를 보내며 사용하는지 관찰하고, 그 결과 인테리어를 새롭게 하는 트렌드가 무엇인지를 고려하는 즉, 전략적으로 브랜드 아이덴티티를 갖도록 인테리어의 개성을 강화하고 소비자의 감성적인 부분을 고려하는 사용자 중심의 가치관 전환을 가져온 중요 요인이 되었다. 오늘날 자동차 인테리어 디자인 은 다양한 요소 변화를 반영하는 컨셉트카를 매 해 선보이고 있는데, 향후에는 감지기능과 네비게이션 적용의 무인주행을 실현시킬 수 있는 첨단 기술을 반영한 디자인 적용이 미래 디자인의 핵심적 트렌드로 제기되고 있다. 또한 제품디자인, 패션, 가구 등 타 분야에서의 직접적인 영향으로 인테리어 디자인인의 다각적 컨셉트 적용을 시도하고 있는 현 시점에서 객관적인 관점으로 시대적 배경에 따라 자동차 인테리어 디자인 변화와 조형적 특징을 조사, 분석해야 함을 강조하고자 한다. 본 연구에서는 시대적 배경과 자동차 인테리어의 흐름을 크래쉬패드 중심으로 비교하여 다변화(多變化)하는 기술적 중요 요인과 함께 향후 자동차 인테리어 디자인 방향을 연구하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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