Bae Hyeon;Kim Sung-Shin;Woo Kwang-Bang;May Gary S.;Lee Duk-Kwon
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.3
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pp.372-381
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2006
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and improve ingot quality. The ingot is the first manufactured material of wafers. Trace parameters were collected on-line but measurement parameters were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Therefore, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were used for data generation. Then, modeling was performed, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to control parameters. Secondly, rule extraction was performed to find the relation between the production quality and control conditions. The extracted rules can give important information concerning how to handle the process correctly. The dynamic polynomial neural network (DPNN) and decision tree were applied for data modeling and rule extraction, respectively, from the ingot fabrication data.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.6
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pp.2057-2066
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1996
^In this paper, diagnostic technique for detecting the engine faults, especially misfire, are introduced and compared with each other under the same conditions. With all of them the instantaneous angular velocitys, measured at the flywheel, were analyzed. The techniques include the frequency analysis, auto-correlation function, velocity index, acceleration index, maximum acceleration index, and integrated torque index. Since the main driving components for the angular velocity fluctuation are both the pressure and the inertia torque, the component of the inertia torque in it must be excluded to extract the information of the combustion from the angular velocity. To do this, it is required to consider only the first half of the combustion period in the angular velocity fluctuations, which has never been proposed in the existing methods. On the basis of this fact, the results show that the most effective diagnostic technique is maximum acceleration index.
Dog meat was begun to be edible by the Chinese, Japanese, the French, Belginan, German Philippines Vietnamese, North-Americans African-Indians Canadian-aborigines Alaskan aborigines including Kor-eans. According to the record, Korea has a long history to have eaten dog meat from the era of Sam-kug(three kingdoms BC 57∼AC 668) and so there are numerous languages proverbs, and customs re-lated to the dog meat. Over the long history there have been many records and recipes about the edib-leness of dog meat. But at present time only the way of cooking such as Bosintang(a soup) Suyuk(a boiled meat) Duruchighi(boiled meat added spice and slightly roasted) Muchim(boiled meat added by spice and mixed) Gaesoju(an extract) Jeongol(boiled meat mixed with spices vegetables and water on the pot) remains. Koreans eat dog meat following the traditional customs n the Boknal(hottest day in summer). Also the areas of Buyo. Sochon, Boryong adn Chongyang of Chungnam province and the ad-jacent areas like Kongju, Iksan, and Nonsan have customs to kill the dog and offer dog meat to the gue-sts in time of small or big occasions such as funeral ceremony Hoigap(anniversary of one's 60th birth-day) and one's birthday. This range of customs is expanding larger and larger. These areas are the cen-ter of past Baekche(BC 57∼AC 660). In spite of this it is unreasonable, and excessive action for foreig-ner to fine fault with the dog meat or Korean food culture.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.35-41
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2021
A rotor is a crucial component in various mechanical assemblies. Additionally, high-speed and high-efficiency components are required in the automotive industry, manufacturing industry, and turbine systems. In particular, the failure of high-speed rotating bearings has catastrophic effects on auxiliary systems. Therefore, bearing reliability and fault diagnosis are essential for bearing maintenance. In this work, we performed failure mode and effect analysis on bearing rotors and determined that corrosion is the most critical failure type. Furthermore, we conducted experiments to extract vibration characteristic data and preprocess the vibration data through principle component analysis. Finally, we applied a machine learning algorithm called support vector machine to diagnose the failure and observed a classification performance of 98%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.153-161
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2009
In this paper, we designed and implemented realtime DID(digital information display) system based on web server that displayed multimedia contents. The contents are weather, news information on the internet web sites and public relations or advertisements data on local systems. The DID system has client/server architecture that the server send to client that schedule informations and multimedia contents received form web server and the client displayed the contents though scheduled information. Therefore the systems overcome network fault for the mean time. Also, the system has realtime services of web page filtering function that extract the partial information of specific web pages.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.128-139
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2017
Railway is one of the public transportation systems along with shipping and aviation. With the recent introduction of high speed train, its proportion is increasing rapidly, which results in the higher risk of catastrophic failures. The wheel bearing to support the train is one of the important components requiring higher reliability and safety in this aspect. Recently, many studies have been made under the name of prognostics and health management (PHM), for the purpose of fault diagnosis and failure prognosis of the bearing under operation. Among them, the most important step is to extract a feature that represents the fault status properly and is useful for accurate remaining life prediction. However, the conventional features have shown some limitations that make them less useful since they fluctuate over time even after the signal de-noising or do not show a distinct pattern of degradation which lack the monotonic trend over the cycles. In this study, a new method for feature extraction is proposed based on the observation of relative frequency energy shifting over the cycles, which is then converted into the feature using the information entropy. In order to demonstrate the method, traditional and new features are generated and compared using the bearing data named FEMTO which was provided by the FEMTO-ST institute for IEEE 2012 PHM Data Challenge competition.
Wire ropes are used in a myriad of various industrial applications such as elevator, mine hoist, construction machinery, lift, and suspension bridge. Especially, the wire rope of crane is important component to container transfer. If it happens wire rope failures during the operation, it may lead to safety accident, economic loss by productivity decline and so on. To solve this problem, we developed remote wire rope fault detecting system, and this system is consisted of 3 parts that portable fault detecting part, signal processing part and remote monitoring part. All detected signal has external noise or disturbance according to circumstances. So, we applied to discrete wavelet transform to extract a signal from noisy data. It is verified that the detecting system by de-noising has good efficiency for inspecting faults of wire ropes in service. As a result, by developing this system, container terminal could reduce expense because of extension fo wire ropes exchange period and could competitive power. Also, this system is possible to apply in several field such as elevator, lift and so on.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.7
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pp.1588-1593
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2005
In coagulant control of water treatment plants, rule extraction, one of datamining categories, was performed for coagulant control of a water treatment plant. Clustering methods were applied to extract control rules from data. These control rules can be used for fully automation of water treatment plants instead of operator's knowledge for plant control. To perform fuzzy clustering, there are some coefficients to be determined and these kinds of studies have been performed over decades such as clustering indices. In this study, statistical indices were taken to calculate the number of clusters. Simultaneously, seed points were found out based on hierarchical clustering. These statistical approaches give information about features of clusters, so it can reduce computing cost and increase accuracy of clustering. The proposed algorithm can play an important role in datamining and knowledge discovery.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.3
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pp.68-74
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2001
A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.3
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pp.477-489
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2014
Based on some flaws occurred for implementing a public key cryptosystem in the embedded security device, many side-channel attacks to extract the secret private key have been tried. In spite of the fact that the cryptographic exponentiation is basically composed of a sequence of multiplications and squarings, a new Square Always exponentiation algorithm was recently presented as a countermeasure against side-channel attacks based on trading multiplications for squarings. In this paper, we propose Known Power Collision Analysis and modified Doubling attacks to break the Right-to-Left Square Always exponentiation algorithm which is known resistant to the existing side-channel attacks. And we also present a Collision-based Combined Attack which is a combinational method of fault attack and power collision analysis. Furthermore, we verify that the Square Always algorithm is vulnerable to the proposed side-channel attacks using computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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