This paper addresses solutions th the challenges of carrier phase integer ambiguity resolution and cycle slip detection/identification, for maintaining high accuracy of an integrated GPS/Pseudolite/INS system. Such a hybrid positioning and navigation system is an augmentation of standard GPS/INS systems in localized areas. To achieve the goal of high accuracy, the carrier phase measurements with correctly estimated integer ambiguities must be utilized to update the system integration filter's states. The contribution presents an effective approach to increase the reliability and speed of integer ambiguity resolution through using pseudolite and INS measurements, with special emphasis on reducing the ambiguity search space. In addition, an algorithm which can effectively detect and correct the cycle slips is described as well. The algorithm utilizes additional position information provided by the INS, and applies a statistical technique known as th cumulative-sun (CUSUM) test that is very sensitive to abrupt changes of mean values. Results of simulation studies and field tests indicate that the algorithms are performed pretty well, so that the accuracy and performance of the integrated system can be maintained, even if cycle slips exist in the raw GPS measurements.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
Cylindrical worm reducers are generally used in various fields and forms throughout the industry, and demand is increasing due to their role as an integral part of the industry. Market trends require high-load, high-precision components, and small-sized reducers with large loads. When using a cylindrical worm reducer, a reducer designed with a reduced center distance while maintaining the same output torque results in gear wear. To overcome this difficulty, an enveloping worm gear reducer is introduced and studied. In this paper, three types of end mill tools are used to evaluate the tooth profile accuracy for each tool shape during machining of the tooth profile for a non-developed surface worm thread. The effect of the endmill shape on the accuracy of the tooth profile was analyzed by performing 3D modeling of the surrounding worm tooth profile based on the Hindley method. In this study, we analyzed tooth profile accuracy, tooth surface roughness, and tooth surface machining time, etc. Through the study, efficient machining conditions for the enveloping worm gears and the influence of parameters on the process were presented.
Park, Sang I.;Kwon, Tae-Ho;Park, Junwon;Seo, Kyung-Wan;Yoon, Young-Cheol
Journal of the Korean Society of Safety
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v.37
no.1
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pp.41-48
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2022
Bridge engineering documents have essential contents that must be referenced continuously throughout a structure's entire life cycle, but research related to the quality of the contents is still lacking. XML schema matching is an excellent technique to improve the quality of stored data; however, it takes excessive computing time when applied to documents with many contents and a deep hierarchical structure, such as bridge engineering documents. Moreover, it requires a manual parametric study for matching elements' weight factors, maintaining a high matching accuracy. This study proposes an efficient weight-factor determination method based on an artificial neural network (ANN) model using the simplified XML schema-matching method proposed in a previous research to reduce the computing time. The ANN model was generated and verified using 580 data of document properties, weight factors, and matching accuracy. The proposed ANN-based schema-matching method showed superiority in terms of accuracy and efficiency compared with the previous study on XML schema matching for bridge engineering documents.
The semi-discrete central scheme and central upwind scheme use Runge-Kutta (RK) time discretization. We do the Lax-Wendroff (LW) type time discretization for both schemes. We perform numerical experiments for various problems including two dimensional Riemann problems for Burgers' equation and Euler equations. The results show that the LW time discretization is more efficient in CPU time than the RK time discretization while maintaining the same order of accuracy.
Maintaining the required dimensional accuracy after springback becomes the main concern of sheet-forming die designers when formability is secured through beforehand tryouts. As a part to build guidelines for springback control in automobile frame forming, experiments are carried out to show the effects of process parameters, such as holding force, blank size, and lubrication, on corner angles of channels formed by U-bending or by square-cup drawing and trimming. The results predicted by a commercial FE package were compared with the experiment and the current limitations on springback evaluation were closely discussed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1992.10a
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pp.198-203
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1992
There are two important variables in machining process control, which are feed and cutting speed. It is possible to improve the machining accuracy and the productivity by maintaining the optimal feed and cutting speed. IN this work, a controller is designed to achieve on-line cutting force control based on the modeling of cutting process dynamics established through step response test. Two schemes are proposed and implemented. The first is feed control under the constant spindle speed and the second is spindle speed control under the constant feed. Finally, both are proved to work properly through simulation and experimentation.
Ha, Jeong-ung;Park, Dong-hui;Park, Hwang-gi;Jeon, Seung-min;Hong, Jin-pyo;Yoon, Sang-hwan;Park, Jong-kyu
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.9
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pp.107-115
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2020
The rotation accuracy of the main spindle that determines the accuracy of CNC machine tools is closely related to the quality of production because it directly affects the shape error and surface roughness of the workpiece. Therefore, the main spindle requires high rotation accuracy, rigidity, and rotation technology. This rotation accuracy is greatly affected by the bearing, center alignment between rotating parts, assembly tolerance, and unbalance of the rotation mass. In this study, the effects of the unbalance of the rotation mass of the main spindle on the rotation accuracy were investigated experimentally. In particular, we tried to study the technical reasons for improving the unbalance of the main spindle and maintaining the rotation accuracy as we verified the correlation between the vibration characteristics of CNC machine tools due to the specifically set unbalance amount and the surface roughness of the workpiece.
Advancements in next generation sequencing (NGS) technologies have significantly increased the translational use of genomics data in the medical field as well as the demand for computational infrastructure capable processing that data. To enhance the current understanding of software and hardware used to compute large scale human genomic datasets (NGS), the performance and accuracy of optimized versions of GATK algorithms, including Parabricks and Sentieon, were compared to the results of the original application (GATK V4.1.0, Intel x86 CPUs). Parabricks was able to process a 50× whole-genome sequencing library in under 3 h and Sentieon finished in under 8 h, whereas GATK v4.1.0 needed nearly 24 h. These results were achieved while maintaining greater than 99% accuracy and precision compared to stock GATK. Sentieon's somatic pipeline achieved similar results greater than 99%. Additionally, the IBM POWER9 CPU performed well on bioinformatic workloads when tested with 10 different tools for alignment/mapping.
Nowadays, most of the major manufacturing companies prepare their manufacturing schedule using package based solutions. Even though the accuracy of the detail scheduling result is high at implementation, however, it is low during maintenance period. The main cause of low accuracy during maintenance period is due to difficulties in maintaining the accurate level of master data. In this paper, we propose to easily maintain setup time, which is one of the most important factors required in master data to achieve good scheduling result, after changing job. This paper is mainly focused on how to deduce the factors that influence the setup time in a roll-based manufacturing field with print operations. For this purpose, we employed rule based algorithm and applied for deciding setup time for the existing product items. Likewise, it can be applied to new items without any complex setup procedures, and, finally, it displays the result of the real setup-time and calculated setup-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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