• 전자공학회논문지SC
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• 제44권4호통권316호
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• pp.42-47
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• 2007

상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.74-80
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• 2005

This paper presents a misfire monitoring method by using the weight factor. According to OBD II(On-Board Diagnostics) regulations of the CARB (California Air Resources Board), an ECU (Electronic Control Unit) should detect misfires which occur in the internal combustion engine. A misfire is 1311owe4 by post-oscillations for short duration. Sometimes, the amplitude of oscillations may be as high as misfire and can be falsely detected as another misfire. To prevent this, the software designers do not attempt to detect another misfire for this short duration, during which the post oscillations exist. Because of this, ECU does not detect all the misfires and hence, the unstable state of automobile cannot be detected. If this happens for a long time, automobile may get damaged. To solve these problems, this paper suggests a new algorithm to detect misfire by using weighting factor Weighting factor is a concept to distinguish the misfire with the post oscillation and to improve the detection rate. This value of weighting factor is used for counting the misfire. This paper also shows the result of experiment done on a automobile using this software. The software is implemented using ASCET-SD which is preferred in the design of engine control. This paper's result show the possibility of improving the misfire detection by implementing this algorithm.

• 한국재료학회지
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• 제27권12호
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• pp.705-709
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• 2017

The electronic and optical characteristics of molybdenum disulphide ($MoS_2$) film significantly vary with its thickness, and thus a rapid and accurate estimation of the number of $MoS_2$ layers is critical in practical applications as well as in basic researches. Various existing methods are currently available for the thickness measurement, but each has drawbacks. Transmission electron microscopy allows actual counting of the $MoS_2$ layers, but is very complicated and requires destructive processing of the sample to the point where it will no longer be useable after characterization. Atomic force microscopy, particularly when operated in the tapping mode, is likewise time-consuming and suffers from certain anomalies caused by an improperly chosen set point, that is, free amplitude in air for the cantilever. Raman spectroscopy is a quick characterization method for identifying one to a few layers, but the laser irradiation causes structural degradation of the $MoS_2$. Optical microscopy works only when $MoS_2$ is on a silicon substrate covered with $SiO_2$ of 100~300 nm thickness. The last two optical methods are commonly limited in resolution to the micrometer range due to the diffraction limits of light. We report here a method of measuring the distribution of the number of $MoS_2$ layers using a low voltage field emission electron microscope with acceleration voltages no greater than 1 kV. We found a linear relationship between the FESEM contrast and the number of $MoS_2$ layers. This method can be used to characterize $MoS_2$ samples at nanometer-level spatial resolution, which is below the limits of other methods.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.230-238
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• 2023

식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.