An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.
This paper deals with a geometric error simulator, measurement and inspection of workpiece errors on the machine tools, and identification and compensation methodology of thermal errors in machining centers. In order to raise the machining accuracy of workpieces a measurement and inspection system on the machine tool is developed. By using MPPGT module Manual and CNC type CMMs are realized on the machining centers. To compensate for geometric and thermal deformation errors of machining centers, a real time and an off line geometric adaptive control system were developed on the machining centers. A vertical and a horizontal machining center equipped with FANUC 0MC were used for experiments. Performance of the systems were confirmed with a large amount of experiment.
Jahan, Nusrat;Park, Taeseong;Kim, Young Hwan;Lee, Dongsun;Kim, Hackyoung;Noh, Kwangmo;Kim, Young Jun
Mass Spectrometry Letters
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제4권3호
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pp.41-46
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2013
The goal of this study is to find an experimental condition which enables us to perform enzymatic studies on the cellular behavior of PTEN (phosphatase and tensine homolog) through identification of molecular species of phosphatidylinositol 3,4,5-trisphosphates and their quantitative analysis in a mammalian cell line using mass spectrometry. We initially exployed a two-step extraction process using HCl for extraction of phosphatidylinositol 3,4,5-trisphosphates from two mammalian cell lines and further analyzed the extracted phosphatidylinositol 3,4,5-trisphosphates using tandem mass spectrometry for the identification of them. We finally quantified the concentration of phosphatidylinositol 3,4,5-trisphosphates using internal standard calibration. From these observation, we found that HEK 293-T cells is a good model to examine the enzymatic behavior of PTEN in a cell, and the minimum amount of phosphatidylinositol 3,4,5-trisphosphates is more than 50 pmol for quantification in a mass spectrometer. These results suggest that the well-optimized experimental conditions are required for the investigation of the cellular PTEN in terms of the catalytic mechanism and further for the detailed identification of cellular substrates.
This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
Chan-Jung Lee;Hye-Sung Park;Seong-Yeon Jo;Gi-Hong An;Ja-Yun Kim;Kang-Hyo Lee
한국버섯학회지
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제22권2호
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pp.37-47
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2024
Fluorescent bacteria were isolated from sporocarps that browned into various mushrooms during survey at places of the production in Korea. We examined the pathogenicity, biodiversity, and genetic characteristics of the 19 strains identified as Pseudomonas tolaasii by sequence analysis of 16S rRNA and White Line Assay. The results emphasize the importance of rpoB gene system, fatty acid profiles, specific and sensitive PCR assays, and lipopeptide detection for the identification of P. tolaasii. As a result of these various analyses, 17 strains (CHM03~CHM19) were identified as P. tolaasii. The phylogenetic analysis based on the 16S rRNA gene showed that all strains were clustered closest to P. tolaasii lineage, two strains (CHM01, CHM02) were not identified as P. tolaasii and have completely different genetic characteristics as a result of fatty acids profile, specific and sensitive PCR, lipopetide detection, rpoB sequence and REP-PCR analysis. Pathogenicity tests showed 17 strains produce severe brown discolouration symptoms to button mushrooms and watersoaking of sporophore tissue within three days after inoculation. But two strains did not produce discolouration symptoms. Therefore, these two strains will be further investigated for correct species identification by different biological and molecular characteristics.
본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 방식에 기초한 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 제어 방법은 혼돈 비선형 시스템의 동정을 위해 다층 신경 회로망과 간단한 상태 공간 신경 회로망을 사용한 직-병렬 동정 구조를 이용하여 오프 라인으로 동정 과정을 수행하였으며, 학습된 혼돈 비선형 시스템에 대한 신경 회로망 모델을 사용하여 온 라인으로 제어를 수행하였다. 이때 혼돈 비선형 시스템의 동정 및 제어를 위한 학습 방법은 오차 역전파 방법을 사용하였다. 한편 본 논문에서 제안된 제어 방법을 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 방정식과 Lorenz 방정식에 각각 적용하여 신경 회로망을 사용한 기존의 제어 방법과 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 성능을 비교 및 고찰하였다.
Purpose: It can deduce improvement plan that recognizes any risk factors in initial production and mass production by using FMEA and through this process, the appropriate criteria for defence items can be established. Methods: It proposes two methodology - Apply DT/OT data achieved from the beginning mass production stage based on FMECA data of the design stage, to risk management, and risk management plan that reflected line and field faliure data in case of is offered. Results: It proposes the risk management plan through Bayesian method and the risk identification that considered MTTF estimated value in case of initial production process. In case of mass production process, both risk identification by using fault occurrence frequency scores and Byaesian method, In case of the Initial production and mass production, it proposes use both two methods. Conclusion: A more realistic risk identification method can be applied, and by this method the quality improvement effect is expected.
Three TNF-$\alpha$inhibitory lignans were isolated from the flower buds of Magnolia fargesii through bioassay-guided isolation. They were identified as eudesmin, magnolin and lirioresinol-B dimethylether on the basis of their spectroscopic data. All three lignans showed inhibitory effects on TNF-$\alpha$ production in LPS-stimulated murine macrophage cell line, RAW264.7 and eudesmin showed the strongest activity ($IC_{50}=51{\mu}M)$.
This paper proposes the discrimination method for the fault location, whether it is within the line where the distributed generation(DG) is integrated or out of the line (but sharing the same bus of the substation). In general, DG has to be disconnected from the grid when the fault occurs on the interconnected distribution feeder as soon as possible. However, the faults occured on the neighboring feeder would mistakenly cause the disconnection of the DG. For reliable operation of DG, DG should be sustained at the fault occurred on neighboring distribution feeders. The proposed identification method utilizes the impedance monitored from the DG and examines the coordination of overcurrent relay of the distribution system. This paper describes how the proposed method to identify the faulted feeder and how the method can be utilized.
In this paper the new neural network and sliding mode suspension controller is proposed. That neural network is error self-recurrent neural network. For fast on-line learning, this paper use recursive least squares method. A new neural networks converges considerably faster than the backpropagation algorithm and has advantages of being less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension systems is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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