Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.9
no.6
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pp.105-111
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2009
Construction equipment is a very important factor for successful construction. Also, the cost for construction equipment is a major part of the cost of construction. Therefore, the estimation of the equipment cost is a critical task in construction planning. A formula for production rates shown in 'Standard Unit Labor' has been used to estimate construction equipment capability and cost. Although the performance of the equipment has improved over time, the variables in the formula have not been updated in a timely manner. Therefore, this paper has analyzed the preceding research, and performed several site visits to measure the cycle time of a backhoe and a loader. Construction equipment production rates were calculated with collected cycle times and variables given in 'Standard Unit Labor'. In addition,production rates were estimated considering the circumstances of various sites with the simulation program 'crystal ball.'
Machines and robotic structures are questioning existential bases of human beings. They influence our way of thinking and transform our social philosophies and value systems. The same time they keep their fascination ever since. Mechanical technique and skills are symbols for development and hazard at the same time. The attraction of this ambivalence is reviewed in this thesis by having a look at kinetic elements in modern sculpture. The author is focusing on classical sculptural positions that use machines or machinery within sculptural artworks. The historical development is examined and certain examples from the classical modern era are discussed as role models during their time. On this scenario, the portraits of two young contemporary outstanding positions in the field of kinetic art and installation are analyzed and explained. One of the goals was to investigate the eastern and the western language of two artists that are doing artworks in the same field and compare the works and the cultural expressions to each other. Different cultural positions and visual languages become visible due to the research. And the author's final conclusions is, that even in a globalized world there will always be significant local distinguishes remaining.
VM(Virtual Machine) can be considered as a software processor which interprets the machine code. Also, it is considered as a conceptional computer that consists of logical system configuration. But, the execution speed of VM system is much slower than that of a real processor system. So, it is very important to optimize the code for virtual machine to enhance the execution time. Especially the optimizer for a virtual machine code on embedded devices requires the highly efficient performance to the ordinary optimizer in the respect to the optimized ratio about cost. Fundamentally, functions and basic blocks which influence the execution time of virtual machine is found, and then an optimization for them nay get the high efficiency. In this paper, we designed and implemented the optimizer for the virtual(or abstract) machine code(VMC) using profiling. Firstly, we defined the profiling information which is necessary to the optimization of VMC. The information can be obtained from dynamically executing the machine code. And we implemented VMC optimizer using the profiling information. In our implementation, the VMC is SIL(Standard Intermediate Language) that is an intermediate code of EVM(Embedded Virtual Machine). Also, we tried a benchmark test for the VMC optimizer and obtained reasonable results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.58-58
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2019
최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.
Recently, the demand for precision machining through multi-axis machining has been greatly increased. However, it is difficult to evaluate the geometrical accuracy of the machine tool because of its complicated geometric relationship. In this study, we organized the KS/ISO specifications which are distributed in various regulations, and re-organized the geometrical precision evaluation items of multi-axis machine tools. In addition, a test workpiece was proposed to evaluate and analyze the accuracy of a multi-axis machine tool, and a test workpiece was machined according to predetermined methods and procedures, and then the machined surfaces were measured using CMM. As a result, it was verified that the machining results of the standard workpiece and the precision of the machine tool were very similar qualitatively and quantitatively. From these results, it can be confirmed that the precision analysis of the multi-axis machine tool is possible only by machining the test workpiece.
Woo, Chang Gyu;Cho, Won Ki;Kim, Hak-Joon;Kim, Yong-Jin;Han, Bangwoo
Particle and aerosol research
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v.14
no.4
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pp.89-95
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2018
People's environmental concerns for fine particles in Korea lead to the strong necessity of improving the performance of environmental control systems. Wet electrostatic precipitators (ESPs) are considered as one of the alternatives to overcome the limit of previous dry ESPs, the re-entrainment of collected particles during rapping and back corona problem for high electrical resistivity dusts etc. In this study, a wire-cylindrical ESP with a thin water film has been developed. Particle collection characteristics were compared in the ESP with operations of water film on and off. Particle collection efficiencies at various applied voltages as well as voltage-current curves were almost the same in the ESP with and without a water film. Particle collection performance for PM1.0, PM2.5 and PM10 in the wet ESP with a water film was constantly maintained with operation time even in the high dust loading environment. This results indicate that a uniform water film in our wet ESP was successfully formed with a very thin layer without any dry spot and therefore could continuously clean the collected particles on the inner wall of the ESP without any performance degradation.
Kang, Chan-Geun;Kim, Sang Chae;Kim, Han-Sub;Lee, Hang-Seo;Jung, Hyun-il;Jung, Hyun-Chul;Song, Jae-Geun;Kim, Kyeong-suk
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.4
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pp.39-48
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2021
In this paper, an in-plane deformation measuring system using a dual-beam shear interferometer was constructed to measure the in-plane deformation of the measuring object. The in-plane deformation of the object was quantitatively measured according to the load and surface treatment conditions of the object. We also verified the reliability of the proposed technique by simultaneously performing the technique with an electronic speckle pattern interferometry system (ESPI), which is another laser application measurement technology. Digital shearography directly measures the deformation gradient or strain components and has the advantages of being full-field, noncontact, highly sensitive, and robust. It offers a much higher measurement sensitivity compared with noncoherent measurement methods and is more robust and applicable to in-field tests.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.121-126
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2020
Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
Machine translators first appeared in the 1950s and made a leap in translation accuracy by applying the neural translation system in the 2010s. However, it is still having difficulty in translating complex sentences, which made it inconvenient to use machine translators as an English learning tool. Therefore, this study analyzed the usability of a machine translator as an English learning tool through a backtranslation experiment of as phrases. As analysis tools, Google Translator, Naver Papago, and Microsoft Translator, were used since they are representative machine translators using a neural translation system. As a result of the study, findings are: The usability was significantly different according to each as usage when using a machine translator. Accordingly, as usages in sentences were classified into high, ordinary, and low usability. Unlike previous studies, this study has a research contribution in analyzing the machine translator as a direct learning tool and quantifying the usability of the conjunction as.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.11
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pp.36-42
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2021
This study was conducted to analyze the effect of the gear specification and gear quality corresponding to the macro geometry on the gear transmission error. The two pairs of gears with large and small transmission errors were selected for calculation, and two pairs of gears were manufactured with different gear quality. The test gears were manufactured by two different gear specifications with ISO 5 and 8 gear quality, respectively. The transmission error measurement system consists of an input motor, reducer, encoders, gearbox, torque meter, and powder brake. To confirm the repeatability of the test results, repeatability was confirmed by performing three repetitions under all conditions, and the average value was used to compare the transmission error results. The transmission errors of the gears were analyzed and compared with the test results. When the gear quality was high, the transmission error was generally low depending on the load, and the load at which the decreasing transmission error phenomenon was completed was also lower. Even when the design transmission error according to the gear specification was different, the difference of the minimum transmission error was not large. The transmission error at the load larger than the minimum transmission error load increased to a slope similar to the slope of the analysis result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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