Kim S.H.;Choi D.H.;Hwang W.B.;Kim Y.S.;Jung B.S.;Kang D.W.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.561-564
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2005
The quality of a rotating body such as a washing machine depends on the vibration characteristics. So, the researches to reduce the vibration of a washing machine are actively performing, but it is very difficult to conduct these experiments because there are many design parameters affecting the vibration behavior. Accordingly, in this study it was complete to build a modeling of a drum washing mashing to analyze and predict vibration behaviors. The design parameters which affect the vibration were found, and the method for the systematic analysis of the design parameters was suggested using axiomatic design. In the previous study, the effect of the gasket has not considered on vibration behaviors, but in this study it was considered. The simulation results showed good agreements with the experimental results in the vibration displacement and the vibration tendency of a drum washing machine.
Nowadays an information exchange on XML such as B2B electronic commerce is spreading. Therefore the systematic and stable management mechanism for storing the exchanged information is needed. For this goal there are many research activities for connection between XML application and relational database. But because XML data have hierarchical structures and relational database can store only flat-structured data, we need to make the conversion rule which changes the hierarchical architecture to 2-dimensional information. Accordingly the modeling methodology for storing each structured information in relational database is needed. In this paper, we introduce a XML modeling methodology to design W3C XML schema using UML and we propose a unified design methodology for relational database schema to store XML data efficiently in relational databases. In the second place, in order to verify objectivity of a unified design methodology. By the way of Ronald Bourret, First we introduce the method of the transformation from XML schema to object model and second we translate object model into relational database schema. Therefore we show the mutual consistency between those consequence, and so can verify a unified design methodology.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.9
no.1
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pp.65-84
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2013
This paper introduces a systems engineering approach to reliability centered maintenance to address some of the weaknesses. Reliability centered maintenance is a systematic, disciplined process that produces an efficient equipment management strategy to reduce the probability of failure [1]. The study identifies the need for RCM, requirements analysis, design for RCM implementation. Value modeling is used to evaluate the value measures of RCM. The system boundary for the study has been selected as containment spray pump and its motor drive. Failure Mode and Criticality Effects analysis is applied to evaluate the failure modes while the logic tree diagram used to determine the optimum maintenance strategy. It is concluded that condition based maintenance tasks should be enhanced to reduce component degradation and thus improve reliability and availability of the component. It is recommended to apply time directed tasks to age related failures and failure finding tasks to hidden failures.
Recently, digital contents systems have been constructed by means of a Web-based Information Systems(WBIS). However, developers supper from the Web Crisis since there is no systematic methodology for development and maintenance of the WBIS. To partially cope with the problem, we propose web-based business process and navigation modeling methods for efficient restructuring of a WBIS. A Business Process Net model is the business process model. Additionally, system structure model, state transition model, and user interaction model are the navigation models. These models might be useful for development and restructuring of a WBIS which includes digital contents.
Artificial neural network models can be successfully used to simulate the complex behavior of many problems in civil engineering. As compared to conventional computational methods, this popular modeling technique is powerful when the relationship between system parameters is intrinsically nonlinear, or cannot be explicitly identified, as in the case of concrete behavior. In this investigation, an artificial neural network model was developed to assess the residual compressive strength of self-compacted concrete at elevated temperatures ($20-900^{\circ}C$) and various relative humidity conditions (28-99%). A total of 332 experimental datasets, collected from available literature, were used for model calibration and verification. Data used in model development incorporated concrete ingredients, filler and fiber types, and environmental conditions. Based on the feed-forward back propagation algorithm, systematic analyses were performed to improve the accuracy of prediction and determine the most appropriate network topology. Training, testing, and validation results indicated that residual compressive strength of self-compacted concrete, exposed to high temperatures and relative humidity levels, could be estimated precisely with the suggested model. As illustrated by statistical indices, the reliability between experimental and predicted results was excellent. With new ingredients and different environmental conditions, the proposed model is an efficient approach to estimate the residual compressive strength of self-compacted concrete as a substitute for sophisticated laboratory procedures.
This paper presents a systematic design and training procedure for the feed-forward back-propagation neural network (NN) modeling of both forward and inverse behavior of a rotary magnetorheological (MR) damper based on experimental data. For the forward damper model, with damper force as output, an optimization procedure demonstrates accurate training of the NN architecture with only current and velocity as input states. For the inverse damper model, with current as output, the absolute value of velocity and force are used as input states to avoid negative current spikes when tracking a desired damper force. The forward and inverse damper models are trained and validated experimentally, combining a limited number of harmonic displacement records, and constant and half-sinusoidal current records. In general the validation shows accurate results for both forward and inverse damper models, where the observed modeling errors for the inverse model can be related to knocking effects in the measured force due to the bearing plays between hydraulic piston and MR damper rod. Finally, the validated models are used to emulate pure viscous damping. Comparison of numerical and experimental results demonstrates good agreement in the post-yield region of the MR damper, while the main error of the inverse NN occurs in the pre-yield region where the inverse NN overestimates the current to track the desired viscous force.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.3
no.4
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pp.353-364
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1998
This paper presents a systematic approach to the modeling of power electronic circuits with systemlongrightarrowlevel simulation l languages. It is shown that a circuit model reduces to one of four basic types according to input/output conditions. The e elementary models for single series components and shunt components are derived which are integrated to develop a m model of given converter circuit. The constraints imposed on the model development-matching input/output conditions a and avoiding algebraic loop-are discussed in relation to the realization example of a buck converter circuit model. It is s shown that the constraints can always be fullfilled by introducing fictitious interface blocks, which is generalized to the c concept of model transformation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.591-597
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1999
When fuzzy logic controllers which are designed based on plant models and intuitive base are applied to
real plants, the control systems may not give satisfactory control results due to the modeling error and the
lack of knowledge on the plants. In that case. the controller must be retuned by adjusting the control
parameters; this retuning process may require a large number of trial-and-error evaluations and thus much
time and cost. In order to resolve these problems, we propose a systematic and efficient procedure for
designing a fuzzy logic controller using response surface methodology. First wc select the initial optimal
conditions of control parameters using a genetic algorithm, in which a nominal plant model with intrinsic
modeling errors is used. And then we determine the tinal optimal conditions of the control parameters using
response surface methodology. Computer simulations are performed to verify the capability of the proposed
method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_2
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pp.593-605
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2012
LiDAR systems provide dense and accurate topographic information. A pre-requisite to achieving the potential accuracy of LiDAR is having a proper system calibration, which aims at estimating all the systematic errors in the system measurements and the mounting parameters relating the different components. This paper presents a rigorous and two approximate methods for LiDAR system calibration. The rigorous approach makes use of the LiDAR equation and the system raw measurements. The approximate approaches utilize simplified LiDAR equations using some assumptions, which allow for less strict requirements regarding the raw measurements. The first presented approximate method, denoted as quasi-rigorous, assumes that we are dealing with a vertical platform (i.e., small pitch and roll angles). This method requires time-tagged point cloud and trajectory position data. The second approximate method, denoted as simplified, assumes that we are dealing with parallel strips, vertical platform, and minor terrain elevation variations compared to the flying height above ground. Such method can be performed using the LiDAR point cloud only. Experimental results using a real dataset, whose characteristics deviate to some extent from the utilized assumptions in the approximate methods, are presented to provide a comparative analysis of the outcome from the introduced methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.4
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pp.113-119
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1999
Recently, design patterns have been known to be highly effective and practical. Design pattern is a collection of collaborating classes that captures the application independent behavior of system in a particular domain. By using design pattern, the development time and software quality can be greatly increased. However, systematic development process and detailed instructions of building design patterns have not been studied enough. In this paper. we propose practical intranet structure modeling technique that are based on design pattern. The proposed process consists of the four typical software development phases; analysis, navigation, interface, behavior domain design, and each phase is defined as a logical sequence of development tasks. Since the proposed process is based on design pattern foundation, and can be efficiently produced by applying this process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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