Noncircular gears have been used for obtaining the modified anglualr velocity ratio between parallel axes. The elliptical gear, which is a kind of noncircular gears, makes use of ellipse as a pitch curve, and is applied for the measurement of the discharge of liquid. The applications of an elliptical gear are more advantageous than any other mechanism as like a crank-slider linkage or a cam mechanism in view of the accuracy and the reliability to transmit the prescribed motion. In this paper, acceding to the theoretical involute tooth profile, two pairs of the elliptical gears were manufactured by using CNC wire electronic discharge machine. The proper ranges of the operating pressure angle and of module not to generate under cutting are studied on the change of the eccentricity, because it is the eccentricity of the pitch curve that determines most of the characteristics of the elliptical gear and then the vibration analysis is executed for the verification of harmonious rotating.
International journal of advanced smart convergence
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제5권1호
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pp.47-50
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2016
Big Data is coming rapidly in recent times and keep the vast amount of data was utilized them. These data are utilized in many fields in particular, based on the patient data in the medical field to increase the therapeutic effect, as well as re-incidence to better treatment, lowering the readmission rates increased the quality of life. In this paper it is practiced to report basis of the analysis and verification of data using python. And it can be analyzed the data through a simple formula, from Select reason of Python to how it used; by Press analysis of Agriculture, Forestry and Fisheries research. In this process, a simple formula can be used that expression for analyzing the actual data so it taking advantage of the use of functions in real life.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권4호
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pp.50-64
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2018
This paper describes a visual object detection approach utilizing ensemble based machine learning. Object detection methods employing 1D features have the benefit of fast calculation speed. However, for real image with complex background, detection accuracy and performance are degraded. In this paper, we propose an ensemble learning algorithm that combines a 1D feature classifier and 2D DNF (Disjunctive Normal Form) classifier to improve the object detection performance in a single input image. Also, to improve the computing efficiency and accuracy, we propose a feature selecting method to reduce the computing time and ensemble algorithm by combining the 1D features and 2D DNF features. In the verification experiments, we selected the Haar-like feature as the 1D image descriptor, and demonstrated the performance of the algorithm on a few datasets such as face and vehicle.
Nowadays, the STL format, industrial standard data, which approximates three dimensional CAD model to triangular facets, is used for RP(Rapid Prototyping) system. Because most RP machine is accpted to only two dimensional line segments, but some STL translators are sometimes poorly implemented. The error verifying process is as follows. 1) Remove facets with two or more vertices equal to each other. 2) Fix overlapping error such as more than three facets adjacent to an edge. 3) Fill holes in the mesh by using Delaunay triangulation method. 4) Repair wrong direction and value of normal vectors. This paper is concerned with searching the mentioned errors in advance and modifying them.
In this paper, we describes the development of automatic inspection system for detecting the defects on photovoltaic wafer by using machine vision. Until now, The defect inspection process was manually performed by operators. So these processes caused the produce of poorly-made articles and inaccuracy results. To improve the inspection accuracy, the inspection system is not only configured, but the image processing algorithm is also developed. The inspection system includes dimensional verification and pattern matching which compares a 2-D image of an object to a pattern image the method proves to be computationally efficient and accurate for real time application and we confirmed the applicability of the proposed method though the experience in a complex environment.
This study is an investigation far the Am optimum design using FEA. We write out program which express ADS perfectly and reduce the required time far correcting of model to the minion in solution md manufacture result. We complete algorithm which can plan optimum forming of model by feedback error information in CAE. Then we contract model by feedbback date obtaining in solution process, repeat course following stress solution again iud do modeling rachet wheel for optimum forming. That is our aim. In cachet wheel, greatest equivalence strss originates in key groove comer and KS standard is proved the design far security.
Duan, Qiwei;Liu, Shi;Schlaberg, H. Inaki;Long, Teng
Journal of Power Electronics
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제18권3호
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pp.817-825
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2018
In this paper, a current hysteresis control with good decoupling properties for doubly-fed brushless induction machines (BDFIMs) has been proposed based on a generalized vector model. The independent control of the reactive power and speed for BDFIMs has been achieved by controlling the d-axis and the q-axis current of the control windings (CW). The proposed vector control method has been developed for the power winding (PW) flux frame. Experimental verification of a type Y180M-4 BDFIM prototype with 1/4 pole-pairs has been presented. Evidence of its good performance has been shown through experimental results.
클라우드 컴퓨팅에서 사용되는 웹 서비스들은 워크플로우에 따라 서비스가 설계되어 조합된다. 대표적인 웹서비스 명세언어인 BPEL의 검증방법에는 Petri nets, Abstract State Machine(ASM), BPE-Calculus 등이 존재한다. 하지만 기존의 방법은 설계와 검증이 분리되어 있어 일관성이 부족하고, 시각화 문제, 동일성, 시간에 대한 제약조건의 문제점이 존재한다. 이에 대한 해결방안으로 이동성, 재구성성, 동일성, 시간속성 등의 새로운 분석 방법을 제시하는 Onion 언어가 제안되었다. 본 논문은 BPEL로 명세된 서비스를 Onion 시스템에 적용시키기 위한, 변환 과정에 대해서 다룬다. 이에 대한 과정으로 BPEL의 액티비티를 Onion으로 변환하고, 워크플로우 패턴을 적용하여, 3 가지 패턴을 Onion OVL로 변환을 적용하였다. 이를 통하여 BPEL을 Onion OVL로 변환하는데 문제가 없음을 보였으며, 효율적인 표현이 가능함을 보였다. 추후 Onion 시스템의 컴포넌트로 적용하여, BPEL로 작성된 서비스를 Onion 시스템을 통해 분석/검증할 수 있다.
이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.
4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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