The study aimed to analyze the status quo of manufacturing work environment and the work clothes' clothing comfort and wearer mobility of welding and grinding work processes in the machine and shipbuilding industries in South Korea. A questionnaire survey was conducted for the study, which consisted of questions about work clothes' clothing comfort and wearer mobility according to body parts. The findings derived from the research were: the high impact levels of work environment factors on welding and grinding work processes were noise, metal fragment, superheat, toxic gas, UV ray factors. Subject workers' assessment of work clothes' clothing pressures were in the levels between 3 (i.e. moderate) and 4 (i.e. comfortable) in a range of 5-point scale. The impact levels of wearer mobility factor were high on the work processes of welding and grinding in machine and grinding in shipbuilding. While welding process in shipbuilding showed a 'moderate' wearer mobility level and this was because its work postures were uncomfortable yet the rate of the motion change was low. The consideration to develop the work clothes specialized for certain work processes should include the materials' protecting performance from the hazardous work environment factors; and work clothes' designs that provides workers with maximized clothing comfort and wearer mobility for bending or tilting postures of upper, lower and lateral body parts defined in the study.
Developed in this research is a CAM system for 5-axis NC Machining of sculptured surfaces. We identify problems in generating 5-axis NC data and propose methods of overcoming them. Issues discussed in this paper are: kinematic modelling of NC machines; determination of cutter position (location and orientation); check of machine work-range; linear trajectory plann- ing ; calculation of feedrate number. The proposed system has been implemented in FORTRAN77 on the Personal IRIS EWS, and it also constitutes a module of the CAD/CAM system 'CASSET' developed in KIST CAD/CAM lab.
The purpose of the study was to analyze the work clothes' clothing comfort and wearer mobility of painting workers with the consideration of the work environment features in the machine and shipbuilding industries in South Korea. A questionnaire survey was conducted for the study, which consisted of questions on the clothing comfort and wearer mobility aspects of painting work clothes by clothes types and body parts. The work clothes' clothing comfort and wearer mobility levels were scaled in 5 points i.e. 1(: very tight/very uncomfortable) to 5(: very slack/very comfortable). The painting work environmental hazardous features were considered as high impact levels of workplace temperature, oxygen deficiency, organic solvent, toxic gas factors while metal fragment factor only impacts 'low' in the painting processes with the findings throughout this study. Since the painting work consisted of surface washing and the spray and touch-up painting processes, which was carried out in an outdoor work place, the painting work clothes should meet high performance of waterproofing from the painting material and air permeability specially in summer as well as thermal performance in winter. The subjects painting workers' assessment of the existing work clothes' clothing oppression was in the levels between 3 (i.e. moderate) and 4 (i.e. comfortable) in a range of 1 to 5 points. The existing painting work clothes' wearer mobility was evaluated 'very uncomfortable' in all work clothes parts, especially, armhole length, biacromial breadth, sleeve length of the jumper; and body rise, waist, hip, thigh and knee circumferences of the pants.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.93-96
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2022
Natural language processing (NLP) is utilized to understand a natural text. Text analysis systems use natural language algorithms to find the meaning of large amounts of text. Text classification represents a basic task of NLP with a wide range of applications such as topic labeling, sentiment analysis, spam detection, and intent detection. The algorithm can transform user's unstructured thoughts into more structured data. In this work, a text classifier has been developed that uses academic admission and registration texts as input, analyzes its content, and then automatically assigns relevant tags such as admission, graduate school, and registration. In this work, the well-known algorithms support vector machine SVM and K-nearest neighbor (kNN) algorithms are used to develop the above-mentioned classifier. The obtained results showed that the SVM classifier outperformed the kNN classifier with an overall accuracy of 98.9%. in addition, the mean absolute error of SVM was 0.0064 while it was 0.0098 for kNN classifier. Based on the obtained results, the SVM is used to implement the academic text classification in this work.
Diamond turning machines for manufacture of precision optics require deliberate diagnosis to ensure that all the machine elements are properly operating, kinematically, dynamically and thermally, to produce demanded work qualities. One effective way is to directly inspect topographical features of work surfaces that have been carefully generated with prescribed machining conditions intended to exaggerate faulty consequences of any ill-operating machine elements. In this research, a very-large-scale Phase measuring interferometric system that has been developed for years at Korea Advanced Institute of Science and Technology is used to fulfill the metrological requirements fur the surface analysis. A special stitching technique is used to extend the measuring range, which integrates all the patches that are separately sampled over the whole surface while moving the stage. Then, the measured surface profile is analyzed to releated the machine error sources. For this, zernike polynomial fitting is used together with the wavelet filter and the fourier transform. Experimental results showed that the suggested technique in this study is very effective in diagnosing actual diamond turning machines
The primary objective of this study is to develop a conceptual design of automated pothole patching machine that improves the conventional work in safety, quality, and productivity. For this, the following research works are conducted sequentially; 1)literature review, 2)selection of element technology for conceptual design, 3)deduction of work process and conceptual design, 4)life cycle cost analysis of the conceptual design. As a result, X-Y table telescopic manipulator, pothole patching end effector, realtime pothole recognizer, 3D pothole volume profiler, automated pothole patching machine controller are selected as core technologies. Furthermore, a conceptual design and working process of an automated pothole patching machine are developed based on the core technologies. According to the life cycle cost analysis result, the cost of the automated method was 38.3% less than that of the conventional method, and the economic efficiency was also superior(ROR 77.1%, Break-even Point 23.8month). It is expected that the application range and impact on the construction industry will be enormous due to the increasing trend of road maintenance market.
Choe K. J.;Oh K. Y.;Ryu B. K.;Lee S. H.;Park H. J.
Agricultural and Biosystems Engineering
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제5권2호
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pp.50-54
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2004
The study aimed to develop a mechanized mushroom growing system for the substrate materials mixing and wetting, materials fermentation and pasteurisation through the design of integrated cultivation machine system for oyster mushroom. The power requirement of the prototype during fermentation operation was measured in the range of 31$\~$33 kg-m and the torque has not so much differ by the kinds and quantity of materials. The work efficiency of conventional method for stacking the heap and turning the heap of cotton waste by tractor rotavator and manual wetting required 78 hours. But the watering, fermentation and sterilisation by the prototype use same operation required 25.5 hours, which can save the operation labour by $67\%$. The machine can be saved the requirement of heating energy by $63\%$, and the machine can also be saved the material cost by $44\%$. It is envisaged that the machine can effectively be used for large mushroom growing farms or joint use mushroom growing group-farmers in a village.
This Paper is concerned with a man-multi machine assignment problem to minimize idle time. Assuming different types of semi-automatic machines with deterministic service-processing time, the problem approaches by sequential dependent one operator can handle several machines, where determine optimal range the cost of idle labor and machine time is to be minimized in preparing a work schedule. The Procedure, to establish man-machine assignment model, and it's results are: (1) Objective function to minimize opportunity loss cost, which is happened by idle time, is verified recursive process through heuristic method. (2) The algorithm, is programmed by BASIC language for personal computer, and a numerical example is given to illustrate the heuristic algorithm. This study will be helpful to enhance productivity of Shopflooras a result of increasing the efficiencies of both operator and machine.
The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.
This paper describes the mechanism of a new biped machine capable of doing human-robot cooperation work. The biped machine, WABIAN-2 is made of two seven degrees of freedom (DOF) legs, a two DOF waist and no DOF trunk. Its leg system consists of two three DOF ankles, two one DOF knees and two three DOF hips to deal with various walk motions. Its height is about 1.2[m], and its weight is 40[kg]. It is designed with large movable range as a human. Also, a knee stretch walk pattern generation for the biped machine to perform natural walk like a human is discussed in this paper. Its leg motion is compensated by using the motion of its waist. Basic knee stretch walk experiments using WABIAN-2 are conducted on the plane, and the validity of its mechanism and walk pattern generator is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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