Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.65-66
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2021
본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.
Glass materials possess unique functional characteristics of ceramics different from those of metals, which has marked glass as one of the mainstay materials in the history of mankind. Nowadays, industrial sophistication necessitates comparable "smart" attributes of glass materials as a significantly advanced form of sophistication. Smart glasses are increasingly applied in many state-of-the-art digital appliances such as displays and semiconductors and waste is also expected to accumulate therefrom in the near future: More than 60,000 tons of smart glass wastes were reported as of 2012, for example. In the present paper, current status of domestic Korean smart glass industry and related recycling enterprise have been comprehensively investigated. Finally, Korean domestic smart glass recycling technology and its future prospect are also briefly presented.
In this paper, we will propose the new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed for recognition of materials. We made the HH smart sensor in our experiment. Then, we estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. We estimated the sensing ability of HH smart sensor with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.1
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pp.22-27
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2004
A new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor is proposed. The new signal processing method have been developed that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed far recognition of materials. The HH smart sensor was made for experiment. Then, it was estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. The sensing ability of HH smart sensor has been estimated with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
Kim, Hwan-Kyu;Oh, Jae-Buem;Baek, Nam-Seob;Roh, Soo-Gyun;Nah, Min-Kook;Kim, Yong-Hee
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.26
no.2
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pp.201-214
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2005
We have designed and developed novel luminescent lanthanide complexes for advanced photonics applications. Lanthanide(III) ions (Ln$^{3+}$) were encapsulated by the luminescent ligands such as metalloporphyrins and naphthalenes. The energy levels of the luminescent ligands were tailored to maintain the effective energy transfer process from luminescent ligands to Ln$^{3+}$ ions for getting a higher optical amplification gain. Also, key parameters for emission enhancement and efficient energy transfer pathways for the sensitization of Ln$^{3+}$ ions by luminescent ligands were investigated. Furthermore, to enhance the optophysical properties of novel luminescent Ln$^{3+}$ complexes, aryl ether-functionalized dendrons as photon antennas have been incorporated into luminescent Ln$^{3+}$ complexes, yielding novel Ln(III)-cored dendrimer complex. The novel Ln(III)-cored dendrimer complex has much higher PL intensity than the corresponding simple complex, due to the efficient site-isolation effect. In this article, we will deal with recent progress in the synthesis and photophysical studies of inert and stable luminescent Ln$^{3+}$ complexes for advanced photonics applications. Also, our review will include the exploratory investigation of the key parameters for emission enhancement and the effective energy transfer pathways from luminescent ligands to Ln$^{3+}$ ions with Ln(III)-chelated prototype complexes.
Structural health monitoring (SHM) is an application area of Wireless Sensor Networks (WSNs) which usually needs high data communication rate to transfer a large amount of monitoring data. Traditional sink node can only process data from one communication channel at the same time because of the single radio chip structure. The sink node constitutes a bottleneck for constructing a high data rate SHM application giving rise to a long data transfer time. Multi-channel communication has been proved to be an efficient method to improve the data throughput by enabling parallel transmissions among different frequency channels. This paper proposes an 8-radio integrated sink node design method based on Field Programmable Gate Array (FPGA) and the time synchronization mechanism for the multi-channel network based on the proposed sink node. Three experiments have been performed to evaluate the data transfer ability of the developed multi-radio sink node and the performance of the time synchronization mechanism. A high data throughput of 1020Kbps of the developed sink node has been proved by experiments using IEEE.805.15.4.
Sung-Min, Kim;Eun-Ji, Cha;Do-Hun, Kwon;Sung-Uk, Hong;Yeon-Joo, Lee;Seok-Jae, Lee;Kee-Ahn, Lee;Hwi-Jun, Kim
Journal of Powder Materials
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v.29
no.6
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pp.459-467
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2022
Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.
Recently, research on applying composite materials to various industrial fields is being actively conducted. In particular, composite materials fabricated by Fused Deposition Modeling 3D printers have more advantages than existing materials as they have fewer restrictions on manufacturing shape, reduce the time required, weight. With these advantages, it is possible to consider utilizing composite materials in cryogenic environments such as the application of liquid oxygen and liquid hydrogen, which are mainly used in an aerospace and mobility. However, FDM composite materials are not verified in cryogenic environments less than 150K. This study evaluates the characteristics of composite materials such as tensile strength and strain using a UTM (Universal Testing Machine). The specimen is immersed in liquid nitrogen (77 K) to cool down during the test. The specimen is fabricated using 3D print, and can be manufactured by stacking reinforced fibers such as carbon fiber, fiber glass, and aramid fiber (Kevlar) with base material (Onyx). For the experimental method and specimen shape, international standards ASTM D638 and ASTM D3039 for tensile testing of composite materials were referenced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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