Remotely operated vehicle(ROV) and autonomous underwater vehicle(AUV) have been used for underwater surveys, underwater exploration, resource harvesting, offshore plant maintenance and repair, and underwater construction. It is hard for people to work in the deep sea. Therefore, we need a vision control system of underwater submersible that can replace human eyes. However, many people have difficulty in developing a deep-sea image control system due to the deep sea special environment such as high pressure, brine, waterproofing and communication. In this paper, we will develop an Ethernet based remote image control system that can control the image mounted on ROV.
In this paper, configuration control for the Horizontal Maintenance of the 2 wheel robot has been studied using ARS(Attitude Refrence System). The 2 wheel robot technique is getting attention and there have been many researches on the seg-way since the US. Using its 2 freedom, a 2 wheel robot can move in various modes and Our robot performs goal reaching ARS.2 wheel robot fall down to the forward or reverse direction to converge to the stable point. Kalman Filter is normally used for the algorithm and numerous research is progressing at the moment. To calculate the attitude in ARS using 2 axis gyro(roll, pitch) and 3 axis accelerometers (x, y, z). In this paper we present a two wheel robot system for an autonomous mobile robot. This paper realized the robot control method which is much simpler but able to get desired performance by using the ARS control.
This study tries to analyze how TPM works in domestic manufacturing industry by estimating two-stage model. First stage tests the effects of five TPM-factor variables (TFV : (1) Small group activity & Autonomous maintenance, (2) Education & Training, (3) Planned maintenance, (4) improving effectiveness of each piece of facility (5) Safety & Environment) to two TPM-performance variables. Second stage tests how two TPVs affect the industry's productivity level. By combining these two stages, this study uses a model to explain how TPM, represented by TFVs, works to improve productivity via TPVs. Multivariate and univariate regression and correlation analyses were peformed. It is shown that five TFVs works in two different ways to improve the industry's productivity level. In the second stage, overall equipment effectiveness has relatively more significant effects to the productivity level.
Castro-Perez, Beatriz I.;Estrada-Angulo, Alfredo;Rios-Rincon, Francisco G.;Nunez-Benitez, Victor H.;Rivera-Mendez, Carlos R.;Urias-Estrada, Jesus D.;Zinn, Richard A.;Barreras, Alberto;Plascencia, Alejandro
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제33권6호
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pp.1034-1041
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2020
Objective: The objective of this experiment was to evaluate the effect of shade allocation and shade plus fan on growth performance, dietary energy utilization and carcass characteristics of feedlot cattle under tropical ambient conditions Methods: Two trials were conducted, involving a total of 1,560 young bulls (289±22 kg BW) assigned to 24 pens (65 bulls/pen and 6 pens/treatment). Pens were 585 ㎡ with 15 m fence line feed bunks. Shade treatments (㎡ shade/animal) were: i) limited shade (LS) to 1.2 ㎡ shade/animal (LS1.2); ii) limited shade to 2.4 ㎡ shade/animal (LS2.4); iii) total shade (TS) which correspond to 9 ㎡/animal, and iv) total shade equipped with fans (TS+F). Trials lasted 158 and 183 days. In both studies, the average weekly maximum temperature exceeded 34℃. Results: Increasing shade allocation tended (p = 0.08) to linearly increases average daily gain (ADG), and dry matter intake (DMI, quadratic effect, p = 0.03). This effect was most apparent between LS1.2 and LS2.4. Shade allocation, per se, did not affect gain efficiency or estimated dietary net energy (NE). Compared with TS, TS+F increased (p<0.05) ADG, gain efficiency, and tended (p = 0.06) to increase dietary NE. There was a quadratic effect of shade on longissimus area and marbling score, with values being lower (p<0.01) for LS2.4 than for LS1.2 or TS. Likewise, marbling score was lower for TS+F than for TS. Percentage kidney, pelvic, and heart (KPH) linearly decreased with increasing shade. In contrast, KPH was greater for TS than for TS+F. Conclusion: Providing more than 2.4 ㎡ shade/animal will not further enhance feedlot performance. The use of fans in combination with shade increases ADG and gain efficiency beyond that of shade, alone. These enhancements were not associated with increased DMI, but rather, to an amelioration of ambient temperature humidity index on maintenance energy requirement.
Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system. In order to realize these tasks autonomously, the three dimensional position of target object such as electric line and the stand of insulator must be recognized accurately and rapidly. The approaching of an insulator and the wrenching of a nut task is selected as the typical task of the maintenance of active electric power distribution lines in this paper. Image recognition by multilayer neural network and optimal target position calculation method are newly proposed in order to recognize the center 3 dimensional position of the bolt hole in the stand of insulator. By the proposed image recognition method, it is proved that the center 3 dimensional position of the bolt hole can be recognized rapidly and accurately without regard to the pose of the stand of insulator. Finally the approaching and wrenching task is automatically realized using 6-link electro-hydraulic manipulators.
Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system. In order to realize these tasks autonomously, the there dimensional position of target object such as electric line and the stand of insulator must be recognized accurately and rapidly. The insertion task of an electric line into a sleeve is selected as the typical task of the maintenance of active electric power distribution lines in this paper. A modified hough transform is applied to the recognition of the center of electric line and optimal target position calculation method is newly derived in order to recognize the center 3 dimensional position of the electric line. By the proposed method, it is proved that the center position of the electric line can be recognized without respect to the noise of image and the shape of electric lines and the insertion task of an electric tine is realized.
Gohel, Hardik A.;Upadhyay, Himanshu;Lagos, Leonel;Cooper, Kevin;Sanzetenea, Andrew
Nuclear Engineering and Technology
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제52권7호
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pp.1436-1442
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2020
Nuclear infrastructure systems play an important role in national security. The functions and missions of nuclear infrastructure systems are vital to government, businesses, society and citizen's lives. It is crucial to design nuclear infrastructure for scalability, reliability and robustness. To do this, we can use machine learning, which is a state of the art technology used in various fields ranging from voice recognition, Internet of Things (IoT) device management and autonomous vehicles. In this paper, we propose to design and develop a machine learning algorithm to perform predictive maintenance of nuclear infrastructure. Support vector machine and logistic regression algorithms will be used to perform the prediction. These machine learning techniques have been used to explore and compare rare events that could occur in nuclear infrastructure. As per our literature review, support vector machines provide better performance metrics. In this paper, we have performed parameter optimization for both algorithms mentioned. Existing research has been done in conditions with a great volume of data, but this paper presents a novel approach to correlate nuclear infrastructure data samples where the density of probability is very low. This paper also identifies the respective motivations and distinguishes between benefits and drawbacks of the selected machine learning algorithms.
The purpose of this study was to identify the physical exercise and the effects of exercise on health. Data were collected from Oct. to Dec. 1998. The subjects were 241 middle aged women living in Seoul and near Seoul. The following instruments were used in the study: The questionniare for physical exercise and health status was combined with simple CMI and climacteric symptom. Analysis of the data was done by chi-test. t-test. and ANOVA with SAS program. The results of this study were as follows: 1. The rate of physical exercise was 59.3% of subjects. The mean number of exercise per week was 3.1. Duration at one time exercise was 25.6 minutes. The period of exercise was 18.6 months. And main objective of exercise was health promotion. 2. The physical exercise had differences according to the age. job. monthly income. period of marriage. type of family. and perceived body image. 3. Musculoskeletal and mental complaints were lower in no-exercise group than exercise group(respectively P=0.04. 0.02). According to the duration of exercise. autonomous nervous symptoms was the lowest in 20 minutes group(P=0.04) and psychologic complaints was the lowest in below 60 minutes group(P=0.03). According to the period of exercise. cardiovascular and fatigue complaints was the lowest in 7-12 months maintenance group and autonomous nervous complaint was the lowest in below 3 months maintenance group(P=0.04). This study is only a preliminary effort. so I recommend that the repeated studies be carried out including detailed. comprehensive exercise practice and developing systematic exercise program.
This paper proposes a strategic model of linkage between productivity metrics and financial accounting metrics to properly evaluate the financial effect of TPM activities and the business performance. This linkage strategy provides a connection tool for clear communication between factory-level and headquarters that the metrics proposed by this paper ultimately improves a quality of support from the management by receiving the factors required for productivity activities in the practical field. This factor includes such as equipment, raw materials and labors. Here, we propose that chain reaction models using break down structure of productivity metrics and financial metrics enhance the knowledge sharing of KPI (Key Performance Indicator) which generally tend to create oversimplified communication between management in headquarters and employees in the practical fields. The productivity metrics include OEE(Overall Equipment Effectiveness) of TPM (Total Productive Maintenance), OLE (Overall Labor Effectiveness) of PAC(Performance and Analysis and Control) activities, and OYE (Overall Yield Effectiveness) of TMM(Total Material Management) activities. The financial accounting metrics include ROE(Return on Equity), ROA(Return on Asset), and AVR(Added-Value Rate). The suggested chain reaction model selects the financial metrics as initial stage and branch down until final stage of productivity metrics. When demand exceeds supply, an ideal speed rate, the lean OEE strategy can be initially applied to reduce the gap between the demand and supply, then apply variable costing to estimate correct amount of operating profit. In addition, the paper presents a new type of model for linkage between financial accounting metrics including CAPEX(Capital Expenditure), OPEX(Operating Expenditure), EVA(Economic Added Value), DCL(Degree of Combined Leverage), and TPM productivity activities including AM(Autonomous Maintenance), PM(Preventive Maintenance), MP(Maintenance Prevention) and QM(Quality Maintenance). In order to support the evidence of proposed linkage strategy, a case analysis on 52 projects from national TPM contest from 2011 to 2012 is analyzed. The case presents the classification of CAPEX and OPEX activities from TPM, and proposes the correct implementation of financial effect for TPM projects.
2014년 철도운영자들과 철도시설관리자의 자발적인 안전관리를 정착시키기 위하여 철도안전법에서 '철도안전관리체계'를 강화하였다. 이에 따라 위험도를 평가하고 위험도를 관리하기 위한 안전대책을 수립하고 시행할 것으로 판단하였으나 현재 위험도 평가 체계는 개별 분야 내 단편적인 안전관리 수준으로 진행되고 있다. 또한 안전관리체계의 기술기준에서 철도 운영기관의 위험도 평가에 관한 내용이 의무사항으로 명시되어 있어 철도시설 및 철도차량유지보수의 위험도 평가를 위한 표준화된 기준이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최근 10년간 철도사고 데이터를 분석하여 먼저 철도 위험도 수준을 검증하였고, 철도차량유지보수 부분에서 데이터를 기반으로 개발된 상태기반 스마트 유지보수 시스템 사례를 통해 위험도를 효과적으로 평가하고 관리할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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