For preventing the accidents generated from the chemical materials, thus far, MSDS (Material Safety Data Sheet) data have been made to notify how to use and manage the hazardous and chemical materials in safety. However, it is difficult for users who handle these materials to understand the MSDS data because they are only listed based on the alphabetical order, not based on the specific factors such as similarity of characteristics. It is limited in representing the types of chemical materials with respect to their characteristics. Thus, in this study, a lots of MSDS data are visualized based on relationships of the characteristics among the chemical materials for supporting safety managers. For this, we used the textmining algorithm which extracts text keywords contained in documents and the Self-Organizing Map (SOM) algorithm which visually addresses textual data information. In the case of Occupational Safety and Health Administration (OSHA) in the United States, the guide texts contained in MSDS documents, which include use information such as reactivity and potential risks of materials, are gathered as the target data. First, using the textmining algorithm, the information of chemicals is extracted from these guide texts. Next, the MSDS map is developed using SOM in terms of similarity of text information of chemical materials. The MSDS map is helpful for effectively classifying chemical materials by mapping prohibited and hazardous substances on the developed the SOM map. As a result, using the MSDS map, it is easy for safety managers to detect prohibited and hazardous substances with respect to the Industrial Safety and Health Act standards.
The production using U-shaped line is studied. This research presents the relationship among machining time, cycle time and production rate in a U-shaped line. The U-shaped line produces shafts by automated machines. In this paper when any production rate is given the U-shaped line always satisfies the production rate. An algorithm is developed for the determination of cycle time, the number of machines and workers of the U-shaped line in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given production rate. The U-shaped line was successfully designed by applying the proposed algorithm.
This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.
An elevator system, which is essential equipment for vertical movement of an object, as a property of building, has been driven by various expenditures and purposes. Since developing electrical control technology, control system are highly developed. The elevator system has expanded widely, but a data accuracy acquisition technique and safety predict technique for securing system safety is still at a basic level. So, objective verification for elevator confidence condition requires an absolute accuracy measurement technique. Therefore, this study is executed in order to acquire a method of depending on sense of a manager with simple numeric measurement data, and to construct a logical, analytical foresight system for more efficient elevator management system. As an artificial intelligence for diagnosis, the fuzzy inference algorithm is used for foreseeing the system in this thesis, because the fuzzy algorithm is the most useful method for resolving subjective ideas and a vague judgment of humans. The fuzzy inference algorithm is developed for each sensor signal(i.e. vibration, velocity, current).
Piping systems comprising pumps and valves are essential in the power plant, oil, and defense industry. Their purpose includes a stable supply of the working fluid or ensuring the target system's safe operation. However, piping system accidents due to leakage of toxic substances, explosions, and natural disasters are prevalent In addition, with the limited maintenance personnel, it becomes difficult to detect, isolate, and reconfigure the damage of the piping system and recover the unaffected area. An autonomous recovery piping system can play a vital role under such circumstances. The autonomous recovery algorithms for the piping system can be divided into low-pressure control algorithms, hydraulic resistance control algorithms, and flow inventory control algorithms. All three methods include autonomous opening/closing logic to isolate damaged areas and recovery the unaffected area of piping systems. However, because each algorithm has its strength and weakness, appropriate application considering the overall design, vital components, and operating conditions is crucial. In this regard, preliminary research on algorithm's working principle, its design procedures, and expected damage scenarios should be accomplished. This study examines the characteristics of algorithms, the design procedure, and working logic. Advantages and disadvantages are also analyzed through simulation results for a simplified piping system.
In this study, we propose a fully parallelized adaptive particle refinement (APR) algorithm for smoothed particle hydrodynamics (SPH) to construct a stable and efficient multi-resolution computing system for nuclear safety analysis. The APR technique, widely employed by SPH research groups to adjust local particle resolutions, currently operates on a serialized algorithm. However, this serialized approach diminishes the computational efficiency of the system, negating the advantages of acceleration achieved through high-performance computing devices. To address this drawback, we propose a fully parallelized APR algorithm designed to enhance both efficiency and computational accuracy, facilitated by a new adaptive smoothing length model. For model validation, we simulated both hydrostatic and hydrodynamic benchmark cases in 2D and 3D environments. The results demonstrate improved computational efficiency compared to the conventional SPH method and APR with a serialized algorithm, and the model's accuracy was confirmed, revealing favorable outcomes near the resolution interface. Through the analysis of jet breakup, we verified the performance and accuracy of the model, emphasizing its applicability in practical nuclear safety analysis.
Purpose: Safety pin ingestion is common in some regions of the world and may lead to severe morbidity and mortality. The aim of this study was to present some practical suggestions for ingested safety pins using an accompanying algorithm, presented for the first time in the literature to the best of our knowledge. Methods: Twenty children with ingested safety pins during a 4-year period were retrospectively included in the study. Results: Median age of patients was 9.5 months (interquartile range, 6.3-14 months), and 70% were girls. On endoscopic examination, safety pins were observed in the stomach (25%), duodenal bulb (20%), upper esophagus (15%), middle esophagus (10%), and second part of the duodenum (10%) but were not observed in 20% of the cases. Safety pins were removed using endoscopy in 15 cases (75%). In four cases (20%), no safety pin was observed on endoscopic examination. In one case (5%) involving a 6-month-old infant, the safety pin could not be removed although it was observed using endoscopy. No surgical intervention was needed for any patient. No complications such as perforation or deaths developed, except for erosions, due to the foreign body removal procedure. Conclusion: Safety pins are easily removed endoscopically. The best option is to remove the safety pin using endoscopy while it is still in the esophagus and stomach. For this reason, endoscopic procedures should be performed as soon as possible in children who have ingested safety pins.
Communication based train control system is applied regularly worldwide. And this system may be used in domestic soon. Communication based train control system does not depend on conventional track circuit. Therefore, position and distance control of train to prevent collision with leading train may become important safety factor. This paper developed collision avoidance algorithm to control trains of several units efficiently for this. In developing a collision avoidance algorithm, it is desirable to avoid the need for additional system. Additional system restricts the development of the algorithm by limiting the effectiveness of the algorithm to only those areas where the additional system can be afforded and has been installed.
This paper presents a study on the analysis for reducing the number of false alarms in fire detection system. In order to intelligent algorithm fuzzy logic is adopted in developing fire detection system to reduce false alarm. The intelligent fire detection algorithm compared and analyzed the fire and non-fire signatures measured in circuits simulating flame fire and smoldering fire. The algorithm has input variables obtained by fire experiment with K-type thermocouple and optical smoke sensor. Also triangular membership function is used for inference rules. And the antecedent part of inference rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. A fire-experiment is conducted with paper, plastic, and n-heptane to simulate actual fire situation. The results show that the intelligent fire detection algorithm suggested in this study can more effectively discriminate signatures between fire and similar fire.
The paper represents an optimization algorithm for reinforced concrete retaining wall design. The proposed method, called Rao-3 optimization algorithm, is a recently developed algorithm. The total weight of the steel and concrete, which are used for constructing the retaining wall, were chosen as the objective function. Building Code Requirements for Structural Concrete (ACI 318-05) and Rankine's theory for lateral earth pressure were considered for structural and geotechnical design, respectively. Number of the design variables are 12. Eight of those express the geometrical dimensions of the wall and four of those express the steel reinforcement of the wall. The safety against overturning, sliding and bearing capacity failure were regarded as the geotechnical constraints. The safety against bending and shear failure, minimum and maximum areas of reinforcement, development lengths of steel reinforcement were regarded as structural constraints. The performance of proposed algorithm was evaluated with two design examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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