Theodolite measurement system is non-contacted 3-dimensional measurement system. The system accuracy is ${\pm}0.5mm$or better for distance 0~100m. And the system is used for the measurement of a product of middle and large scale. This study is performed for the measurement error factors of the system. We could know that the main measurement error factors are temperature, illumination and skill. Also, we performed the study for the effect according to the height difference of scale bar.
Theodolite measurement system is non-contacted 3-dimensional measurement system. The system accuracy is 0.5 mm or better for distance 0 ~ 100m. And the system is used for a product of middle and large scale. This study is performed for the measurement uncertainty of the system. We could know that the main uncertainty factors are temperature, illumination and skill. And, we perform the study for the effect according to the height difference of scale bar. And, we calculated the measurement uncertainty with those factors.
Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.
Focused Ion Beam(FIB) systems is a useful tool for the fabrication of micro-nano scale structures. In this study, the effects of FIB etching on the Au microstructure are systematically investigated. As the fabrication parameters, ion dose, dwell time and beam overlap ratio are studied. First, the increases of Ga ion dose makes the milling yield higher and the sidewall of milling profile steeper. Dwell time is found to have little effects on the milling profile due to the relatively large milling area of $1\times1{\mu}m^2$ used in this study. However, beam overlap significantly affects not only milling rate but also milling profile. As the beam overlap ratio changes from positive to negative, the development of regular cross-stripe patterns at the bottom with low milling rate is observed.
A non-contact precision measurement system is a theodolite system, a laser tacker and a photogrammetry system etc. Nowadays, the system reaches to a limit of measurement accuracy required from industrial product of middle and large scale. The one of the solutions for this problem is to maximize the accuracy of the existing measurement system. According to it we performed the study far a measurement accuracy of theodolite system when the distance between two theodolites is changed 1m to 5m. We could blow that the changes of distance affect the measurement accuracy of theodolite system and that the maximum measurement accuracy is $\pm$ 0.02 mm on theodolite distance 3∼4 m.
Recent ultra-precision machining systems have nano-scale resolution, and can machine various shapes of complex structures using five-axis driven modules. These systems are also multi-functional, which can perform various processes such as planing, milling, turning et al. in one system. Micro machining technology using these systems is being developed for machining fine patterns, hybrid patterns and high aspect-ratio patterns on large-area molds with high productivity. These technology is and will be applied continuously to the fields of optics, display, energy, bio, communications and et al. Domestic and foreign trends of micro machining technologies for flat molds were investigated in this study. Especially, we focused on the types and the characteristics of ultra-precision machining systems and application fields of micro patterns machined by the machining system.
Electrical Discharge Machining, with its ability to machine hard metals and tough shapes has become a very desirable process. In the past few years, Electrical Discharge Machining (EDM) has been solidly established in tool-room and large-scale production. However, in spite of its indispensability in many areas of metal removal applications, the theoretical basis of EDM process is yet to be established. More importantly, the information regarding essential technology parameters such as machining rate and resulting surface roughness integrity, has not been raised to the level of a general technical science. The paper presents a method, which can be determining approprate machining parameters for the given parameters such as electrode wear and surface roughness based on machining guideline utilizing neural networks.
Adaptive neural network approach is presented for determining Electrical Discharge Machining (EDM) parameters. Electrical Discharge Machining has been widely used with its capability of machining hard metals and tough shapes. In the past few years, EDM has been established in tool-room and large-scale production. However. in spite of it's wide application, an universal selection method of EDM parameters has not been established yet. No attempt has been tried before to suggest a logical method in determining essential machine parameters considering the machining rate and resulting surface roughness integrity. The paper presents a method, which is focusing on determining appropriate machining parameters. Depending on the electrode wear and surface roughness, an adaptive neural network is designed for providing suitable machining guideline.
Recursive formulas have been effective in solving the equations of motion for large scale constratined mechanical sys-tems. However, derivation of the formulas has been limited to individual terms in the equations of motion, such as veloci-ty, acceleration. and generalized forces. The recursive formulas are generalized in this paper. The velocity transformation method is employed to transform the equations of motion from Cartesian to the joint spaces. Computational structure of the equations of motion in the joint space is carefully examined to classify all necessary computational operations into sev-eral categories. The generalized recursive formula for each category is then developed and applied whenever such a cate-gory of computation is encountered. Since the velocity transformation method yields the equations of motion in a compact form and computational efficiency is achieved by generalized recursive formulas, the proposed method is not only easy to implement but is also efficient. A library of generalized recursive formulas is developed to implement a dynamic analysis algorithm using backward difference.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.685-703
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2024
Cloud computing provides each consumer with a large-scale computing tool. Different Cyber Attacks can potentially target cloud computing systems, as most cloud computing systems offer services to many people who are not known to be trustworthy. Therefore, to protect that Virtual Machine from threats, a cloud computing system must incorporate some security monitoring framework. There is a tradeoff between the security level of the security system and the performance of the system in this scenario. If strong security is needed, then the service of stronger security using more rules or patterns is provided, since it needs much more computing resources. A new way of security system is introduced in this work in cloud environments to the VM on account of resources allocated to customers are ease. The main spike of Fog computing is part of the cloud server's work in the ongoing study tells the step-by-step cloud server to change the tremendous measurement of information because the endeavor apps are relocated to the cloud to keep the framework cost. The cloud server is devouring and changing a huge measure of information step by step to reduce complications. The Medical Data Health-Care (MDHC) records are stored in Cloud datacenters and Fog layer based on the guard intensity and the key is provoked for ingress the file. The monitoring center sustains the Activity Log, Risk Table, and Health Records. Cloud computing and Fog computing were combined in this paper to review data movement and safe information about MDHC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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