In an earlier work, we proposed the chromatic dispersion monitoring technique of non-return to zero (NRZ) signal based on clock-frequency component (CFC) through numerical simulations. However, we have not yet shown any experimental demonstration or analytic derivation of it. In this paper, we show an experimental demonstration and analytic derivation of the proposed chromatic dispersion monitoring technique. We confirm that the experimental results and the analytic results correspond with the simulation results. We also demonstrate that monitoring range and accuracy can be improved by using a simple clock-extraction method.
Objectives: The principal aim of this study is to provide fundamental data for suggesting substantial management plan of personal air sampler by investigating current situation of work environment monitoring service provider. Materials and Methods: The questionnaires regarding a personal air sampler were sent by electronic mail to 150 institutions, except for 22 institutions which are out of business or closed temporarily, among total 172 domestic work environment monitoring service providers designated by Ministry of Employment and Labor based on 2013. The institutions which did not reply to the questionnaire for 30 days were required directly by phone call. Finally 97 institutions gave an answer to the questionnaire and therefore the respondence rate was 65%. Results: The normal operation rate of personal air sampler exceeded 70% in all the types (particle, gas and both combination) in terms of purchased year. Furthermore the personal air sampler purchased recently showed a trend of high operation rate compared to the personal air sampler purchased previously. The distribution patterns of personal air sampler In terms of manufacturers were Gillian>MSA>SKC for particle, Gillian>SKC>AMETEK for gas and Gillian>MSA>Casella for both combination, respectively. As a result, it was found that the personal air sampler manufactured by Gillian company was utilized the most in domestic work environment monitoring service provider regardless of types of personal air sampler. Conclusions: Based on the results obtained from this study, the normal operation rate according to types of personal air sampler was as follows: 94% for personal air sampler for collecting particle only, 93% for personal air sampler for collecting gas only and 89% for collecting both particle and gas. Overall, the numbers of personal air sampler possessed and operated normally in domestic work environment monitoring service provider were 5,458 and 5,062, which indicates the normal operation rate of personal air sampler in total aspect is 93%.
Purpose This study aims to develop a work-related injury and illness monitoring geographic information system that analyzes and visualizes the types of work-related injury and illness based on workers' compensation insurance big data. Design/methodology/approach Using the developed system, we explained the process of monitoring the areas of the applied workplace, medical care application, index, and medical care institution. We also showed examples of analyzing the index and medical care institution area. By applying the system, we can intuitively recognize the current status of workers' compensation insurance and confirm the basic information necessary for managing the current status of workers' compensation insurance. Findings We generated more helpful information by combining workers' compensation insurance data and designated medical care institution data. We were able to apply the severity score and the vulnerability index of work-related injury and illness to the system as a demonstration. To efficiently manage workers' compensation insurance, it was necessary to integrate workers' compensation insurance and designated medical care institution data, as well as the data from various sources.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
The shoes process management monitoring system for supporting SCM is developed in this study. This system consists of a monitoring program, a conveyer system, a pneumatic unit, a controller, an USB camera, and a server and a client computer. To operate the developed system easily, the monitoring program using LabVIEW in the Windows environment is developed. This program consists of 5 modules: production management, inventory control, media management, defective management, and communication management. The developed system has several advantages: reduced time for managing process work, decreased labor costs, effective operation, and continuous work without an operator. Nowadays advanced manufacturing companies are trying to find a way to check the performance of their production equipments and plants from remote sites. Thus, to manage the developed system from remote sites, communication network is constructed. In order to evaluate the performance of the monitoring system, experiments were performed. The experimental results showed that the developed system provided a reliable performance and a stable communication.
The purpose of this study was to identify the preferable learning strategies in science learning and to find out the relationship between these strategies and scientific achievement of students in the secondary school. The learning strategies were tested with two categories, self-focused and work-focused learning. The four types of learning strategies in science learning were analyzed, and they were named to organization, monitoring, elaboration and memorization strategies, which were defined by GSSS test. In the self-focused learning, the organization and monitoring strategies were preferred to the elaboration and memorization strategies. Middle school students had a preference for memorization strategy (p=0.000), whereas high school students had a preference for monitoring strategy (p=0.015). In the case of organization strategy, female groups were preferable to male groups (p=0.027). In the second form of learning types, work-focused learning, the memorization strategy was the same preference as organization and monitoring strategies in the secondary school students, especially the male groups of high school students. The preference of elaboration strategy was relative lower compared with that of self-focused learning type. Middle school students had a preference for monitoring strategy (p=0.001), whereas high school students had a preference for elaboration strategy (p=0.001). The difference of each preference between male and female groups was not shown. From the analysis of correlation between learning strategy and scientific achievement, it showed that the monitoring strategy was commonly correlated with scientific achievement. In the self-focused learning, elaboration and organization strategies were correlated with scientific achievement in high school students (p<0.05). In the work-focused learning, memorization strategy was correlated with scientific achievement in middle school students, especially in male groups (p<0.05).
Objectives: Improvement of the reliability of work environment measurement results is one of the principal subjects to be resolved in the field of industrial hygiene. Thus, this study was conducted in order to review domestic programs for enhancing the reliability of work environment measurement results and propose a more efficient management plan for workplace monitoring. Materials and Methods: The current domestic programs reviewed in this study are the quality control system and evaluation system for industrial hygiene laboratories, the reliability system accompanied by KOSHA (the Korea Occupational Safety and Health Agency), the system of permissible exposure limits and observed inspection system for permissible exposure limits. Their contents and data were analyzed by reviewing articles, reports, and guidelines related to reliability improvement for work environment measurement results. Results: As a result of the literature review, all the domestic programs investigated in this study had both merits and demerits in terms of considering the reliability of work environment measurement results. In particular, the fact that preliminary notification is provided to the head of a workplace before implementation would be an obstacle for elevating the reliability of work environment measurement results. Conclusions: Based on the review results obtained from this study, it is proposed that on-site measurement without preliminary notification should be considered for a more efficient inspection system that would enhance the reliability of workplace monitoring.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
이미지를 이용해 공종을 분류하는 작업은 건설 관리와 공정 관리와 같은 더욱 복잡한 어플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 하지만, 공사 현장에서 수집한 이미지들은 항상 깨끗하지 않을 수 있고, 이와 같이 문제가 있는 이미지들은 이미지 분류기의 성능에 부정적인 타격을 입힐 수 있다. 이러한 가능성은 공종을 판별하는 시스템을 보조할 수 있는 데이터나 방법의 필요성을 부각한다. 본 연구에서 우리는 공종의 선·후행 관계를 이용해 이미지 분류기를 보조하여 공종을 판별하는 시스템의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 그리고 제시하는 방법이 공종 판별의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다. 특히, 이미지 판별기의 성능이 좋지 않을때 더욱 드라마틱한 성능의 향상을 경험할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Film thickness monitoring with plasma impedance monitoring (PIM) is demonstrated for small area $SiO_2$ RF plasma etching processes in this work. The chamber conditions were monitored by the impedance signal variation from the I-V monitoring system. Moreover, modified principal component analysis (mPCA) was applied to estimate the $SiO_2$ film thickness. For verification, the PIM was compared with optical emission spectroscopy (OES) signals which are widely used in the semiconductor industry. The results indicated that film thickness can be estimated by 1st principal component (PC) and 2nd PC. Film thickness monitoring of small area $SiO_2$ etching was successfully demonstrated with RF plasma harmonic impedance monitoring and mPCA. We believe that this technique can be potentially applied to plasma etching processes as a sensitive process monitoring tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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