In modular architecture, manufacturing drawing which includes whole information for modular unit production is essential since works for modular unit have to be performed in manufacturing factory not construction field. Although the manufacturing drawing is important as known it is insufficient to utilize the manufacturing drawing in modular architecture project and this makes modular unit low-quality with re-work and work time delay. To prevent low-quality modular unit caused by insufficient manufacturing drawing, in this research firstly manufacturing drawing's current situation and error cases in manufacturing phase of past modular housing project were analyzed, and correlation between reduction of errors occurance frequency and improving manufacturing drawing was verified. Secondly manufacturing drawing improvement factors were deducted in interior, furniture, mechanical work phase which errors' occurance rate is high and the way of deducting manufacturing drawing lists and contents were suggested with light-weight work as an example in case of new type of errors occurance. A series of research process can contribute to good-quality modular unit by errors reduction. As a result of research, about half of errors occurance can be reduced with suggested manufacturing drawing improvement factors. And the manufacturing drawing process can contribute to modular production which have uniform quality.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2001.10a
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pp.216-219
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2001
The production of fine wire through multi-pass wet wire drawing process would be impossible with no backtension at inlet of dies. Backtension is affected by many process parameters, such as dies reduction, coiling number of wire at capstan, machine constant, slip between wire and capstan, characteristic of lubricant and so on. Up to date, dies design and dies pass schedule of multi-pass wet wire drawing process have performed by trial and error of expert in the Industrial field without consideration of quantitative relation among process variables. Thus study investigates the multi-pass wet wire drawing process considering the relation among process variables, such as dies reduction, coiling number of wire at capstan, machine constant, slip between wire and capstan, etc. And analysis program which can analyze many important process values(drawing force, backtension force, slip rate, slip velocity rate, etc) for die design and dies pass schedule of multi-pass wet wire drawing process was developed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.3
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pp.375-383
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2008
This paper deals with reduction and analysis of cogging torque for permanent magnet synchronous generators with multi-pole rotor for wind power applications. Open-circuit field solutions are derived using a magnetic vector potential and a two-dimensional (2-d) polar coordinate systems. On the basis of derived open-circuit field solutions and 2-d permeance functions, we also derive open-circuit field solutions considering stator slotting effects. By using open-circuit field solutions considering stator slotting effects and energy variation methods, this paper analytically predicts the cogging torque considering skew effects. All analytical results are shown in good agreement with those obtained from finite element (FE) analyses. In order to reduce the cogging torque, by predicting the variation of the cogging torque according to pole arc/pitch ratio using analytical and FE methods, pole arc/pitch ratio which makes the cogging torque minimum are determined. However, we confirm that measured value for cogging torque of the PMG with determined pole arc/pitch ratio is twice higher than predicted value. Therefore, the reason for an error between measured and predicted cogging torque is discussed in terms of a shape of PMs and is proved experimentally.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.737-742
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2007
The method of the reducing duct noise can be classified by passive and active control techniques. However, passive control has a limited effect of noise reduction at low frequencies (below 500Hz) and is limited by the space. On the other hand, active control can overcome these passive control limitations. The active control technique mostly uses the Least-Mean-Square (LMS) algorithm, because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time particularly when the Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an active noise control (ANC) system. However, the convergence performance of the LMS algorithm decreases slightly so it may delay the convergence time when the FXLMS algorithm is applied to the active control of duct noise. Thus the Co-FXLMS algorithm was developed to improve the control performance in order to solve this problem. The Co-FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Co-FXLMS algorithm is presented in comparison with the FXLMS algorithm. Simulation results show that active noise control using Co-FXLMS is effective in reducing duct noise.
The objective of this study is to quantitatively evaluate the effects of various SAR speckle reduction methods for multisource land-cover classification by backpropagation neural network, especially over the coastal region. The land-cover classification using neural network has an advantage over conventional statistical approaches in that it is distribution-free and no prior knowledge of the statistical distributions of the classes is needed. The goal of multisource land-cover classification acquired by different sensors is to reduce the classification error, and consequently SAR can be utilized an complementary tool to optical sensors. SAR speckle is, however, an serious limiting factor when it is exploited for land-cover classification. In order to reduce this problem. we test various speckle methods including Frost, Median, Kuan and EPOS. Interpreting the weights about training pixel samples, the “Importance Value” of each SAR images that reduced speckle can be estimated based on its contribution to the classification. In this study, the “Importance Value” is used as a criterion of the effectiveness.
In this Paper, we propose a new codeword tying algorithm based on a tree structured classfier. The proposed algorithm which can be viewed as a kind of soft decision using statistical properties between codewords and states has an advantage of fast construction, and guarantees a unique optimal solution. Also, it can easily be applied to any speech recognition system based on discrete hidden Markov model (HMM). Experimental results on speaker-independent isolated word recognition show error reduction of $6\%$ for the codebook of size 256 and $9\%$ for 512 size and also HMM parameter reduction of about $20\%$.
Kim, Min-A;Oh, Yoo-Rhee;Kim, Hong-Kook;Lee, Yeon-Woo;Cho, Sung-Eui;Lee, Seong-Ro
MALSORI
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no.65
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pp.93-103
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2008
In this paper, we propose a method for optimizing a multiple pronunciation dictionary used for modeling pronunciation variations of non-native speech. The proposed method removes some confusable pronunciation variants in the dictionary, resulting in a reduced dictionary size and less decoding time for automatic speech recognition (ASR). To this end, a confusability measure is first defined based on the Levenshtein distance between two different pronunciation variants. Then, the number of phonemes for each pronunciation variant is incorporated into the confusability measure to compensate for ASR errors due to words of a shorter length. We investigate the effect of the proposed method on ASR performance, where Korean is selected as the target language and Korean utterances spoken by Chinese native speakers are considered as non-native speech. It is shown from the experiments that an ASR system using the multiple pronunciation dictionary optimized by the proposed method can provide a relative average word error rate reduction of 6.25%, with 11.67% less ASR decoding time, as compared with that using a multiple pronunciation dictionary without the optimization.
The conventional CELP(code excited linear prediction) type vocoder has no V/UV(voiced/unvoiced) classifier. So, the unvoiced speech is processed like the voiced speech. In this paper, to reduce the bit rate, we propose a new V/UV decision algorithm minimized error rate and preprocessing computation. This V/UV classifier use the LSP(line spectrum pair) parameter which is acquired spectrum analysis process in CELP vocoders. Applying this method to the 5.3kbps ACELP(algebraic code excited linear prediction) in the G.723.1, we can get the transmission bits rate reduction of 6% approximately without degradation of speech quality.
This paper introduces an effect of a preparing $ZrO_2$-Ag composite on its mechanical properties and microstructure. In present study, $ZrO_2$-Ag was prepared by reduction-deposition route and wetting dispersive milling method, respectively. Two type of Ag powders (nano Ag and micron Ag size, respectively) were dispersed into $ZrO_2$ powder during wetting dispersive milling in D.I. water. Each sample was sintered at $1450^{\circ}C$ for 2hr in atmosphere, and then several mechanical tests and analysis of microstructure were carried out by bending test, hardness, fracture toughness and fracture surface microstructure. As for microstructure, the Ag coated $ZrO_2$ showed homogeneously dispersed Ag in $ZrO_2$ in where pore defect did not appear. However, $ZrO_2$-nano Ag and $ZrO_2$-micro Ag composite appeared Ag aggregation and its pore defect, which carried out low mechanical property and wide error function value.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.5
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pp.95-106
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1992
Active control of acoustic noise is an application area of adaptive digital signal processing with increasingly interest along the last year. This work studies the implementation of the multichannel LMS filter and the application of this algorithm for the reduction of the noise inside a vechicle cabin using a number of 'secondary sources' drived by adaptive filtering of a reference noise source. Firstly, we propose the use of an adaptive method for the time-varient optimal convergence factor. Secondly, we propose the use of adaptive delayed inverse model to estimate the elastic-acoustic transfer function presented in vechicle cabin. The original, primary source is often periodic, with a known fundamental frequency. A suitably filtered reference signal can thus be used to drive the secondary sources. An algorithm is presented for adapting the coefficients of an FIR filter feeding such a secondary source in such a way as to minimize the output of a suitably placed microphone. In this algorithm, the coefficients of adaptive filter driving an array of secondary sources can be adapted to minimize the sum of the squares of the outputs of a number of error microphones. The multichannel LMS algorithm displays that such an algorithm is considered suitable to used for the global suppression of noise in vehicle cabin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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