Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.2
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pp.128-137
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1992
An automatic noise detection system is developed to sense abnormal noises in operating a microwave electronic range. A noise detection method is presented which accounts for the effects of backgound and dynamic noises of the range. A recursive formula used as a noise estimator is a special case of the discrete-time Kalman filter in stochastic processes. Noise levels were measured using a noise acquisition processor in a closed room free of background noise, and detected signals were processes using a microcomputer. The results obtaines showed that the fault detection system should be fast in response to the data acquired and should be high in accuracy and reliability.
Effects on increased noise influenced residents on the urban areas as well as the rural areas because of rapidly increasing traffic volume and newly-constructed road. The object of this study is to better establish environmental policy for the year 2000s through analyzing current environment administration system in the field of noise and vibration. Noise and vibration administration system in Korea is composed of various standards in areas of noise environment, traffic noise regulation, living noise regulation, factory noise and vibration regulation, and aircraft noise regulation. Furthermore, there exists environment noise and vibration monitoring networking system. This study is to improve noise and vibration administration system through analyzing present condition and problems. This study suggests improved noise and vibration administration system by achieving four steps ; 1) goal establishment in noise and vibration administration system; 2) development of reduction mitigation method; 3) estimation of reduction mitigation method; 4) establishment of enforcement method. Proposed "Noise and Vibration Policy Committee" should be established to harmonize noise and vibration policy on scientific basis for the $21^{st}$ century.
This study is to present a method for reductin of noise and vibration of home electric motors coupled to the mechanical load causing relatively big amplitude of vibration. The noise and vibration factors have been analysed in the divisions such as the pattern related to the armature reaction, the pattern related to the circulating current by induction and the other patterns those are affected by a dditive magnetic field and have an effect on mechanical constants. From the systematic mutual relations between the patterns and daping effects, it is possible to derive the fundamental measure for reduction of noise and vibration. Vibration measurements and analysis were carried out in accordance with the planned experimentation and thre object model was chosen randomly from the production line in a factory where home electric machines were mass-produced. Based on the above-mentioned fundamental measure, suppression effects on noise and vibration have been analysed according to the number of slots, the amount of rotor skew and the way the stator winding connection was series or parallel.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.1047-1051
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2004
Charge amplifier systems benefit from the very wide dynamic range of PE accelerometers by offering flexibility in adjusting the electrical output characteristics such as sensitivity and range. They are well suited for operation at high temperatures. Modern charge systems feature improved low noise operation, simplified digital controls, and dual mode operation for operation with charge or IEPE voltage mode sensors. high impedance circuitry is not well suited for operation in adverse field or factory environments. The resolution of a PE accelerometer may not be specified or known since noise is a system consideration determined by cable length and amplifier gain. IEPE accelerometrs operate from a constant current power source, provide a high-voltage, low-impedance, fixed mV/g output. They operate through long, ordinary, coaxial cable in adverse environments without degradation of signal quality. They have limited high temperature range. IEPE sensors are simple to operate. Both resolution and operating range are defined specifications. Cost perchannel is lower compared to PE systems since low-noise cable and charge amplifiers are not required.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.7-13
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2021
Machine vision is a technology that helps the computer as if a person recognizes and determines things. In recent years, as advanced technologies such as optical systems, artificial intelligence and big data advanced in conventional machine vision system became more accurate quality inspection and it increases the manufacturing efficiency. In machine vision systems using deep learning, the image quality of the input image is very important. However, most images obtained in the industrial field for quality inspection typically contain noise. This noise is a major factor in the performance of the machine vision system. Therefore, in order to improve the performance of the machine vision system, it is necessary to eliminate the noise of the image. There are lots of research being done to remove noise from the image. In this paper, we propose an autoencoder based machine vision system to eliminate noise in the image. Through experiment proposed model showed better performance compared to the basic autoencoder model in denoising and image reconstruction capability for MNIST and fashion MNIST data sets.
This paper describes an image processing method for inspecting the surface outlook of high speed moving plates. Noise free image and a new real time processing methods are required to inspect the surface outlook of the high speed moving plates in real time. It is difficult to get a noise free image due to a signal noise, a light noise and background image in typical industrial factory. Thus, pre-processing techniques should be required to get a good image and produce so many time steps to proceed the image data. The objective of this research is to get image on the surface of the moving plates with a speed of 1m/sec and to detect some defaults on the surface image. So, the pre-processing techniques ...
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.8
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pp.726-735
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2007
Inside the factory buildings of aprecision industry (which produces semiconductors or TFT-LCD), thousands of vibration-sensitive precision equipments operate in the clean rooms. Various utility equipments that are installed around them for proper operation cause various sources of noise and of vibration to exist inside the clean rooms and thus deteriorate the noise and the vibration environment within. In this study, we check if the existing transient vibration phenomenon is caused by the vibrations that arise from operating the utility installed near these equipments; compare and evaluate the vibration criteria of precision equipments regarding the transient vibration phenomenon; and check the efficiency of these criteria.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.10
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pp.748-755
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2011
After the Industrialization of 1960s, while it has greatly contributed to the industrial development owing to acceleration of mechanization, but it is real situation that the countermeasure to noise damage generating at the loud noise workshop is scarcely made. Especially, the machine noise made at factory and workplace is so shocking and repeatedly reiterating terrible noise that most of the spot workers are forcedly imposing such dangers as the severe unpleasant feeling and hearing impairments. On such point of view, this research has attempted to extract the proper rating vocabulary in order for evaluation on machine noise made at the high noisy workshop, therefore it is considering that those extracted vocabularies could be utilized as the useful psycho-acoustic experiment for evaluation on machine noise, also for establishment of regulation standard in domestic high noisy workshop.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.30
no.4
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pp.387-393
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2020
Objective: This study aimed to investigate the differences in temporary threshold shift (TTS) and recovery patterns according to different types of sound and volume. Methods: TTS and recovery patterns were assessed for eight students after 30-minute exposure to both 70.0 dB and 90.0 dB of factory noise (noise) as well as music. TTS was measured before exposure and two minutes post exposure, and recovery patterns were evaluated every 10 minutes for one hour. The subjects performed activities of daily life and sleeping times as usual but taking drugs or drinking alcohol were prohibited. The experiment was repeated three times with an interval of at least 16 hours. ANOVA and T-test were carried out using SPSS 19.0 for Windows. Results: The hearing threshold of all subjects before exposure was less than 30 dB at all frequencies. Mean TTSs of 70 dB noise and 90 dB noise exposure were 0.14 and 4.48 dB (p<0.001). Meanwhile, the difference in music was insignificant (-0.63 dB and 0.55 dB, p=0.063). A significance in the difference was also found between the mean TTS of music and noise exposure, more obviously at 90.0 dB (p<0.001) than at 70 dB (p=0.232). The TTS differences were found frequency-wise in terms of sound type. Mean TTS by frequency was higher at 4,000 and 6,000 Hz than at other frequencies, and higher in noise than music at the same sound pressure. The TTS difference in each frequency between both sound types was significant at 90 dB (p<0.001). Subjects mostly recovered from TTS in one hour after exposure, but not with 90 dB-noise exposure. Conclusion: TTS and recovery patterns were different depending on the sound type. When exposed to factory noise, TTS was greater and recovery time was longer compared to music at the same sound pressure. These results suggested that the difference in cognitive processes and psychological factors according to the type of sound causes a change in TTS and recovery.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.751-756
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2018
In smart factories and industrial IoT, all facilities in a factory are monitored over the Internet, thereby facility can reduce the downtime and increase the availiability by preventive maintenance before it breaks down. The abnormal conditions of the major facilities in the plant are caused by abnormal temperature rise, vibration, and variations in noise. Consequently, it is critical to develop a very small smart device that is easily installed in a small space to enable real-time monitoring of the vibration status of the facility. In this study, smart devices were developed for smart factory fault prediction and robustness management using ultra small micro-controllers with WiFi capabilities and MEMS acceleration sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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