The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.111-119
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2015
Smart Grid is a next-generation intelligent grid to optimize energy efficiency by integrating information and communication technologies to the existing power grid as a two-way exchange of information. HPGP communication standard for smart grid implementation has been developed for the emerging smart energy, home automation, electric vehicle communications applications. HPGP communication standard has the advantage of reducing cost and power consumption. Also, it can be interoperated with the previous HPAV communication standard. For the introduction of a new communication standard, the analysis of the reliability and interoperability verification is required. In this paper, we present sniffer test method as reliability test method about power line communication between PEV(Plug-in Electric Vehicle) and EVSE(Electric Vehicle Supply Equipment). Power line communication between PEV and EVSE is one of the most important Smart Gird applications. Also, we analyzed sniffer test results about power line communication based on HPGP between PEV and EVSE by using QCA7000 device, AVitar and Tool kit.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.756-760
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2017
Meeting the growing demand deadlines, reducing the production cost and upgrading the quality control measurements are the reasons why the automotive part manufacturers are venturing into automation. Attaining these objectives is impossible with human inspection for many reasons. Accordingly, the introduction of inspection system purposely for door hinge bracket inspection is presented in this study as an alternative for human inspection. This proposal is designed to meet the demands, features and specifications of door hinge bracket manufacturing companies in striving for increased throughput of better quality. To improve demerits of this manual operation, inspection system is introduced. As the inspection algorithm, template matching algorithm is applied to distinguish the articles of good quality and the poorly made articles. Through the verification test of the inspection process algorithm and the similarity metric matching algorithm, the detection accuracy was 98%, and it was applied to the production site to contribute to the improvement of the productivity due to the decrease of the defective product.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.2
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pp.129-136
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2017
Among the information technology and automation that have rapidly developed in the manufacturing industries recently, tens of thousands of quality variables are estimated and categorized in database every day. The former existing statistical methods, or variable selection and interpretation by experts, place limits on proper judgment. Accordingly, various data mining methods, including decision tree analysis, have been developed in recent years. Cart and C5.0 are representative algorithms for decision tree analysis, but these algorithms have limits in defining the tolerance of continuous explanatory variables. Also, target variables are restricted by the information that indicates only the quality of the products like the rate of defective products. Therefore it is essential to develop an algorithm that improves upon Cart and C5.0 and allows access to new quality information such as loss cost. In this study, a new algorithm was developed not only to find the major variables which minimize the target variable, loss cost, but also to overcome the limits of Cart and C5.0. The new algorithm is one that defines tolerance of variables systematically by adopting 3 categories of the continuous explanatory variables. The characteristics of larger-the-better was presumed in the environment of programming R to compare the performance among the new algorithm and existing ones, and 10 simulations were performed with 1,000 data sets for each variable. The performance of the new algorithm was verified through a mean test of loss cost. As a result of the verification show, the new algorithm found that the tolerance of continuous explanatory variables lowered loss cost more than existing ones in the larger is better characteristics. In a conclusion, the new algorithm could be used to find the tolerance of continuous explanatory variables to minimize the loss in the process taking into account the loss cost of the products.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.7
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pp.949-955
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2018
Hardware-in-the-loop (HIL) simulation is a technique that can be employed for developing and testing complex real-time embedded systems. HIL simulation provides an effective platform for verifying power management system (PMS) performance of liquefied natural gas carriers, which are high value-added vessels such as offshore plants. However, HIL tests conducted by research institutes, including domestic shipyards, can be protracted. To address the said issue, this study proposes a field programmable gate array (FPGA) based PMS-HIL simulator that comprises a power supply, consumer, control console, and main switchboard. The proposed HIL simulation platform incorporated actual equipment data while conducting load sharing PMS tests. The proposed system was verified through symmetric, asymmetric, and fixed load sharing tests. The proposed system can thus potentially replace the standard factory acceptance tests. Furthermore, the proposed simulator can be helpful in developing additional systems for vessel automation and autonomous operation, including the development of energy management systems.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.261-274
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1999
Recently, automated business processing systems, so called workflow systems, have been studied. have been studied. even though each task has noticible duration inherently, most of previous models regard it as a simple finite automation where state transitions occur instantly. In this paper, we propose a modeling method for workflow each of whose component task has minimum processing time and due-date. Firstly we provide a priority function to choose the proper alternatives when tasks fail before their due-date. The priority function considers the time-relevant factor and the semantic compatibility level to decide the best alternative. secondly, we identify six different types of execution requirements for tasks with noticible durations. They are serial, parallel, simultaneous start simultaneous termination, interleaved and nested dependency. Note that previous models deal with only serial execution and parallel execution. Lastly, we also propose graph-based methods to detect logical conflicts in time constraint-based workflow specifications.
Programmers can be got the test-related information for implementation without interference of source code complexity by use of the formal specification. Especially the external inputs and system responses can be represented precisely by formal specification in testing phase of web-based software systems. This paper suggests a method of extracting test cases by use of formal specification. Object-Z formal specification represents various test-related information for complex functions of web-based applications. State Transition Models could be built from the formal specification so that test scenarios were extracted from STDs from the highest level to detail levels. The target system for verification of this method is a web-based banking system which is necessary to be secured and critical on errors. This method would be an important factor in automatizing test procedure for web-based application software systems combining the user-base test technique.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.4
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pp.531-540
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2019
Existing dozer productivity computation models use different input variables, formulas, productivity correction factors, and experimental data source. This paper presents a method that characterizes the productivity outputs obtained by the PLS model and the Caterpillar model that are accepted as industry standards. The method identifies the input variables to be collected from the site, the performance charts to be referenced, and the formulas and implements them in a single computational tool. This study verifies that the PLS model may replace the manual computational process of Caterpillar model by eliminating reliance on graphics manipulation. Replacing the Caterpillar model with the PLS model and implementing the process as a function contributes to assess the productivity of a dozer timely by encouraging to utilize real-time information collected directly from the site. This study allows researchers and practitioners to effectively deal with the values of productivity correction factors collected from the job site and to control the productivity. The practicality and effectiveness of the method have been validated by applying to a project case.
Park, Il-Hwan;Jeon, Yong-Jae;Go, A-Ra;Seol, Sang-Seok;Hong, Dae-Sun
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.12
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pp.62-69
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2020
The demand for industrial robots is proliferating with production automation. Industrial robots are used in various fields, such as logistics, welding, and assembly. Generally, six degrees of freedom are required to move freely in space. However, the palletizing robot used for material management and logistics systems typically has four degrees of freedom. In designing such robots, their main parts, such as motors and reducers, need to be adequately selected while satisfying payload requirements and speed. Hence, this study proposes a practical method for selecting the major parts based on dynamic analysis using ADAMS. First, the acceleration torques for the robot motion were found from the analysis, and then the friction torques were evaluated. This study introduces a constant-speed torque constant instead of friction coefficient. The RMS torque and maximum power of each motor were found considering the above torques. After that, this study recommends the major specifications of all motors and reducers. The proposed method was applied to a palletizing robot to verify the suitability of the pre-selected main parts. The verification result shows that the proposed method can be successfully applied to the early design stage of industrial robots.
Downhole seismic method is very economic and easy of operation because it uses only one borehole and simple surface source to obtain the shear wave velocity ($V_s$) profile of a site. Even though it is widely used by the site investigation companies, universities and institutes, however, the $V_s$ profile determined by downhole seismic method has often low reliability due to employment of wrong combinations of field losing equipment and interpretation method and deficiency of experience. Round robin test was performed and testing equipment and procedure were compared. Adequate downhole seismic testing equipment was constructed based on the comparison and verification study of the round robin test. The data acquisition and software interpretation were also developed for automation and quick test in field. Finally, the effectiveness and applicability were verified through the field test by using the constructed testing system.
With an increase in meat consumption, the need to measure the weight of each primal cut of pork has increased. Recently, automation devices have been used to measure the weight of each primal cut of pork. The objective of this study was to investigate the accuracy of VCS2000, one of the non-invasive pig carcass analyzers. Production levels of 7 primal cuts of 50 pigs were measured with VCS2000. Average error rates between dissected value for each primal cut and VCS2000 measurement values of ham, shoulder picnic, belly, loin, and shoulder blade were around 5%. Average error rates for spare rib and tenderloin were about 10%. Correlation coefficients between the dissected value and the VCS2000 measured value for ham, shoulder picnic, loin, belly, and shoulder blade were high at 0.66-0.83. Correlation coefficients of spare rib and tenderloin were low at 0.35 and 0.47. Coefficient of determination of the VCS2000 measured value for each primal cut by regression analysis was 0.77 or more for ham, shoulder picnic, loin, and shoulder blade and 0.63 for belly. Coefficients of determination for spare rib and tenderloin were low at 0.40 and 0.27. In addition, the coefficient of determination of VCS2000 for each primal cut was higher than that of the dissected value for all primal cuts. In conclusion, pig carcass analysis using the VCS2000 has a high reliability for pork cuts with high production levels, but a relatively low reliability for pork cuts with low production levels and high fat levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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