This thesis is about the result of conducting a specific experiment for the development of noncontact vibration displacement sensor for measuring the spindle vibration that is used for conditional monitoring of machinery. One should be careful when using the eddy current type displacement sensor because the sensitivity of it is different according to the quality of the material. While the probe used for nondestructive inspection adopts the effect of transmitting the material by using the high frequency domain, the eddy current type displacement sensor uses the lower frequency of around 1MHz. Also, while the nondestructive probe uses the method of enhancing output by using the resonance zone, the vibration displacement sensor utilizes the stable zone by avoiding the resonance zone. Since the oscillator of the converter uses the "L" element as Probe, its characteristic changes with the variation of a relevant impedance. In other words, if the length of Probe's Cable gets extended (Impedance increase), the sensitivity declines accordingly. The effect of surrounding temperature was small, but the influence of the quality of Sensor Coil used was high. Moreover, following an experimental demonstration of the phenomenon where the sensitivity decreases as the frequency of the tested material increases from a frequency response test, the maximum frequency that could be measured was approximately 1KHz. It was noted that the degree of precision could be maintained by using the gap of the probe in the linear zone at the installation site.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
최근 전자뇌관은 다양한 현장에서 폭넓게 사용되어지고 있다. 흔히 전자뇌관은 발파에 의해 발생되는 소음과 진동을 줄이기 위한 목적으로 사용된다. 또한 일반뇌관에 의한 발파작업이 불가능한 지역이나 보안물건이 근접하여 기계식굴착 공법이 적용된 현장에서 정밀한 발파작업을 위해 전자뇌관을 사용하고 있다. 발파현장에서는 전자뇌관을 이용하여 시공성을 높이고 생산원가를 낮추기 위한 다양한 기술이 시도되고 있다. 본 사례는 보안물건이 근접해 있는 지역에서 전자뇌관을 사용하여 보안물건에 대한 허용기준치를 충족시키면서 작업의 효율성을 높인 시공사례를 소개한다. 한화에서 생산하는 하이트로닉II(HiTRONIC II™)를 사용하여 국내 및 해외 수직구 현장에서 작업을 시행하였다. 일반적으로 수직구 현장에서는 발파에 따른 소음과 진동 영향 때문에 굴착면을 분할하여 발파를 시행한다. 그러나, 본 사례에서는 발파 굴착면을 1회에 전단면발파를 실시하였으며 이에 따른 공사기간을 단축시킬 수 있었다.
The magnetic polishing is the useful method to finish using magnetic power of magnet. That method is one of precision polishing techniques and has an aim of the clean technology using for the pure of gas and inside of the clean pipe. The magnetic abrasive polishing method is not so common for machine that it is not spreaded widely. There are rarely researcher in this field because of non-effectiveness of magnetic abrasive. Therefore, in this paper deals with development of the magnetic abrasive using Sr-Ferrite. In this development, abrasive grain GC used to resin bond fabricated low temperature. And Sr-Ferrite of magnetic abrasive powder fabricated that Sr-Ferrite was crused into 200 mesh. The XRD analysis result show that only GC abrasive and Sr-Ferrite crystal peaks detected which explains resin bond was not any more chemical reaction. From SEM analysis it is found that GC abrasive and Sr-Ferrite were strong bonding with each other by bond. The magnetic polishing is performed by polishing the surface of pipe by attracting magnetic abrasives with magnetic fields. This can be widely applied for finishing machinery fabrications such as various pipes and for other safety processes. In this paper, we could have investigated in to the changes of the movement of magnetic abrasive grain. In reference to this result, we could have made the experiment which is set under the condition of the magnetic flux density, polishing velocity according to the form of magnetic brush.
정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 기계 학습 도구인 상관에의한 특성선택을 사용하여 최적의 변인을 선택한다. 그리고 퍼지의사결정법에 기반하여 각 변인의 가중치를 사용하여 최적의 변인을 생성하였다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 퍼지의사결정법을 제안하고, 재현율과 정밀도 분석에 의해 만족도 평가에 대한 정확성을 확인하였다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
얼라인(Align) 보정은 제품 생산 전/후 빈번하게 사용되는 머신비전 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 생산품에 각인된 마커(Marker) 또는 생산품에 존재하는 유니크한 패턴을 이용하여 생산품의 각도와 위치를 고속으로 판별하고 보정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 템플릿매칭(Template Matching)의 속도를 개선한 적분 히스토그램(Integral Histogram)의 변형을 이용하여 후보들을 추출하고, 클러스터링을 적용하여 후보들을 축소하는 방법을 적용 후 마커의 각도와 위치를 판별하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 클러스터링을 적용하기 전 보다 클러스터링을 적용 후 약 5s 719ms 개선된 것을 알 수 있었고, 각도 판별에서도 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.
고 정밀도와 고 속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 및 강인한 위치 제어 기법이 제안된다. 모델 불확실성에 대한 강인한 위치 제어기 설계를 위해서 적분형 가변구조 제어 기법이 고려된다. APS의 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 변화는 위치 제어 성능에 직접적 영향을 주며 이러한 불확실성 하에서도 강인한 위치 응답 성능을 보유하는 위치 제어기가 설계된다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 위치 응답 성능을 가지며 고 정밀도와 고 속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.
Wang, Yu-Chun;Lee, Yi-Hsun;Lin, Chu-Cheng;Tsai, Richard Tzong-Han;Hsu, Wen-Lian
한국언어정보학회:학술대회논문집
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한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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pp.489-497
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2007
Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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