E-Actuator is an essential part of an eVGT, it receives the command from the main ECU and controls the vane. An e-Actuator failure can cause an abrupt change in engine output and it may induce an accident. Therefore, it is required to detect anomalies in the e-Actuator in real time to prevent accidents. In this paper, an e-Actuator fault detection method using on-line parameter identification is proposed. To implement on-line fault detection algorithm, many constraints are considered. The test input and sampling rate are selected considering the constraints. And new recursive system identification algorithm is proposed which reduces the memory and MCU power dramatically. The relationship between the identified parameters and real elements such as gears, spring and motor are derived. The fault detection method using the relationship is proposed. The experiments with the real broken gears show the effectiveness of the proposed algorithm. It is expected that the real time fault detection is possible and it can improve the safety of eVGT system.
We present real-time pedestrian detection that exploit accuracy of Faster R-CNN network. Faster R-CNN has shown to success at PASCAL VOC multi-object detection tasks, and their ability to operate on raw pixel input without the need to design special features is very engaging. Therefore, in this work we apply and adjust Faster R-CNN to single object detection, which is pedestrian detection. The drawback of Faster R-CNN is its failure when object size is small. Previously, small sized object problem was solved by Scale-aware Network. We incorporate Scale-aware Network to Faster R-CNN. This made our method Scale-aware Faster R-CNN (DF R-CNN) that is both fast and very accurate. We separated Faster R-CNN networks into two sub-network, that is one for large-size objects and another one for small-size objects. The resulting approach achieves a 28.3% average miss rate on the Caltech Pedestrian detection benchmark, which is competitive with the other best reported results.
신뢰도 기반 유지보수의 연구가 진행됨에 따라 설비의 신뢰도를 바탕으로 한 효율적인 유지보수 업무가 가능하게 되었다. Risk Priority Number(RPN)는 시스템을 구성하고 있는 설비에 대한 Severity(S), Occurrence(O), Detection(D)을 각각 평가하고 이를 하나의 통합된 수치로 표현함으로써 설비간의 유지보수 우선순위에 관한 정보를 제공한다. 하지만 철도 전력 설비와 같이 통계적인 고장 데이터가 부족하거나 신뢰성이 떨어지는 경우에는 이들의 평가가 객관적으로 이루어지기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 설비의 Occurrence를 평가하기 위해 퍼지 이론을 이용한 고장률 가공 방법을 제시하고, 객관적인 Severity와 Detection 평가를 이용하여 Risk Priority Number를 계산하는 새로운 방법을 제시하였으며, 이를 철도 변전소 모의 시스템에 적용시켜 보았다.
This paper presents a study on the analyzing reliability of smoke fire detector using accelerated life test. In general, the smoke fire detector is broken by dust which flow in smoke detection chamber. In order to conduct accelerated life test of smoke fire detector dust is set accelerated factor in this paper. The dust is fly-ash which is test particle 5th regulated by KS A 0090. The dust accelerated level is 60 g, 180 g and 360 g and failure time is measured by smoke sensitivity testing. It is considered to failure of detector if detector don't operate within 30 secconds when subjected to an air stream having a velocity of 20 cm/s~40 cm/s containing smoke with a concentration of 15% of rate of light-response of 1 m. The goodness of fit test and mean life prediction conduct using the failure time. The result show that life distribution fits the weibull distribution for failure time data and the mean lifes calculate 22.5 year in domestic product and 14.7 years in overseas product applied dust stress only.
Failure to thrive (FTT) is a term generally used to describe an infant or child whose current weight or rate of weight gains is significantly below that expected of similar children of the same age, sex and ethnicity. It usually describes infants in whom linear growth and head circumference are either not affected, or are affected to a lesser degree than weight. FTT is a common problem, usually recognized within the first 1-2 years of life, but may present at any time in childhood. Most cases of failure to thrive involve inadequate caloric intake caused by behavioral or psychosocial issues. The most important part of the outpatient evaluation is obtaining an accurate account of a child's eating habits and caloric intake. Routine laboratory testing rarely identifies a cause and is not generally recommended. FTT, its evaluation, and its therapeutic interventions are best approached by a multi-disciplinary team includes a nutritionist, a physical therapist, a psychologist and a gastroenterologist. Long term sequelae involving all areas of growth, behavior and development may be seen in children suffering from FTT. Early detection and early intervention by a multidisciplinary team will minimize its long term disadvantage. Appropriate nutritional counseling and anticipatory guidance at each well child visit may help prevent some cause of FTT.
Built-In-Test is a design feature in more and more advanced weapon system. During development test and evaluation(DT&E) it is critical that the BIT system be evaluated. The BIT system is an integral part of the weapon system and subsystem. Built-In-Test assists in conducting on system and subsystem failure detection and isolation to the Line Replaceable Unit(LRU). This capability reduces the need for highly skilled personnel and special test equipment at organizational level, and reduces maintenance down-time of system by shortening Total Corrective Maintenance Time. During DT&E of weapon system the objective of BIT system evaluation is to determine BIT capabilities achieved and to identify deficiencies in the BIT system. As a result corrective actions are implemented while the system is still in development. Through the use of the reiterative BIT evaluation the BIT system design was corrected, improved, or updated, as the BIT system matured.
With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
한계평형법 이론들을 사용하기 위해서는 극한 파괴 상태에서 나타나는 파괴 전단면을 찾아야 한다. 강도 감소법에서는 유한요소해석의 수치해가 일정 반복 횟수 이내에 수렴하지 못하는 시점을 극한 파괴 상태로 정의한다. 하지만 Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL)기법을 유한요소해석에서 사용하면 극한 파괴 상태에 도달하여도 수치해의 비수렴 상황이 발생하지 않으므로 이러한 정의는 사용하기 어렵다. 본 연구에서는 CEL 기법을 이용한 유한요소해석에서 지반의 극한 파괴 상태를 감지할 수 있는 객관적인 물리량 기준을 제시하였다. 비배수 조건의 연약지반이 연속기초 하중을 받는 경우 극한 파괴 상태에 해당하는 이론적 하중에서 소성 소산 에너지의 변화속도가 민감하게 변화함을 찾을 수 있었다.
The capacity of memory chip has increased vert quickly and 64MDRAM becomes main product in semiconductor manufacturing lines consists of many sequential processes, including etching process. although it needs direct sensing of wafer state for the accurae detching, it depends on indirect esnsing and sample test because of the complexity of the plasma etching. This equipment receives the inner light of etch chamber through the viewport and convets it to the voltage inetnsity. In this paper, EDP voltage signal has a new role to detect etching failure. First, we gathered data(EPD sigal, etching time and etchrate) and then analyzed the relationships between the signal variatin and the etch rate using two neural network modeling. These methods enable to predict whether ething state is good or not per wafer. For experiments, it is used High Density Inductive coupled Plasma(HDICP) ethcing equipment. Experiments and results proved to be abled to determine the etching state of wafer on-line and analyze the causes by modeling and EPD signal data.
지능형 경로 이동 기능을 갖춘 드론을 이용하여, IoT형 열화상 기반 태양광 고장 검출 장비의 개발 및 드론과의 연동을 최적화하여 취득된 이미지 데이터의 실시간 분석을 통해 태양광 발전소의 고장 판독을 용이하게 함으로써, 태양광발전소의 발전율 향상과 효율적인 유지관리 모델을 만들 수 있는 기반 기술의 제시와 이미지 차감 분석기법을 이용하여 태양광 패널의 고장을 판독할 수 있는 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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