The grain growth behavior in the (1-x)K0.5Na0.5NbO3-xCaZrO3 (KNNCZ-x) system is studied as a function of the amount of CZ and grain shape. The (1-x)K0.5Na0.5NbO3-xCaZrO3 (KNNCZ-x) powders are synthesized using a conventional solid-state reaction method. A single orthorhombic phase is observed at x = 0 - 0.03. However, rhombohedral and orthorhombic phases are observed at x = 0.05. The grain growth behavior changes from abnormal grain growth to the suppression of grain growth as the amount of CaZrO3 (CZ) increases. With increasing CZ content, grains become more faceted, and the step-free energy increases. Therefore, the critical growth driving force increases. The grain size distribution broadens with increasing sintering time in KNNCZ-0.05. As a result, some large grains with a driving force larger than the critical driving force for growth exhibit abnormal grain growth behavior during sintering. Therefore, CZ changes the grain growth behavior and microstructure of KNN. Grain growth at the faceted interface of the KNNCZ system occurs via two-dimensional nucleation and growth.
This paper presents high voltage operation sensing boost converter with high side current. Proposed topology has three functions which are high voltage driving, high side current sensing and low voltage boost controller. High voltage gate driving block provides LED dimming function and switch function such as a load switch of LED driver. To protect abnormal fault and burn out of LED bar, it is applied high side current sensing method with high voltage driver. This proposed configuration of boost converter shows the effectiveness capability to LED driver through measurement results.
본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
The vehicle stabilizer link is one of the suspension components that reduces the bumping and rolling during vehicle driving. However, this stabilizer link could be a source of the abnormal noises when its free gaps have higher than normal values. Therefore, the current study aims at investigating the quantitative relationships between the abnormal noises and free gaps of the vehicle stabilizer links, as well as the length of time that the vehicle stabilizer links could be used without generating abnormal noises. In this study, the abnormal noises were measured based on the magnitude of the stabilizer link vibration, while the free gaps were quantified through the force-displacement curves of the stabilizer links. Harsh durability tests were also conducted in order to quantify the operating cycles of the stabilizer links before generating the abnormal noises, along with the concomitant measurements of the free gaps. The current results showed that the abnormal noises of the stabilizer links were detected when its free gaps were larger than 0.12 mm. However, the free gaps of the stabilizer links, which are bigger than 0.1 mm, produced the abnormal noises at 1.5 million cycles under harsh durability test conditions. A parametric study in the future that would reflect the different shapes and sizes of the stabilizer links for diverse vehicles could determine more generalized relationships between the abnormal noises and free gaps of the vehicle stabilizer links.
Jinmo Yang;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim;Kidu Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.142-148
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2023
In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.
Driving gear units can be affected by various problems, including those associated with external or internal defects in the bearing, problems with the lubricant oil, high-loading of the railway, and frequent impacts generated by rail joints. Temperature monitoring is a basic method in diagnosing abnormal conditions in the reduction gear and other components. This paper describes a new wireless monitoring system for the temperature diagnosis of abnormal conditions of the reduction gear. Integrated circuit (IC)-type temperature sensors were installed in the reduction gear box of a high-speed railway car. The temperature data from the reduction gear were acquired and analyzed in situ during high-speed rail operation. Analysis of these data was used to alert the driver and/or maintenance personnel when problems occurred.
As a method to improve the equipment reliability, early warning researches that can be detected fault symptom of an equipment at an early stage are being performed out among developed countries. In this paper, when abnormal signal is input to actual normal signal of a pump, early detection studies on pump's fault symptom were carried out with auto-associative kernel regression as an advanced pattern recognition algorithm. From analysis, correlations among power of motor driving pump, discharge flow of pump, power output of pump, and discharge pressure of pump are exited. When the abnormal signal is input to one of those normal signals, the other expected values are changed due to the influence of the abnormal signal. Therefore, the fault symptom of pump through the early-warning index is able to detect at an early stage.
VVVF 전동차 팬터그래프의 주습판은 전차선과 미끄럼 접촉에 의한 집전을 하면서 편마모 등 이상마모 현상이 나타나게 된다. 우천 시에는 윤활성분이 손실되어 주습판과 전차선과의 왕복운동에 대한 마찰저항이 급상승하여 국부적 마모가 가속화 된다. 내마모 특성을 가져야 하는 동계 주습판의 특성을 고려하여 합금설계를 통해 제작된 개선 주습판의 현차시험 결과 이상마모와 편마모가 발생하지 않았다. 개선된 주습판의 밀도향상은 Fe-Ti의 부석효과를 상승시켜 우기 시에도 우수한 내마모성 및 내아크성을 유지함으로써 이상마모 발생을 방지하였다. 또한, 기계적, 전기적 마모에 의한 주습판의 성분 및 조성변화가 일어나지 않았다. 주습판의 내마모성 향상에 기여함과 더불어 우기와 동절기 등 악 조건하에서 현차시험을 거치고 전차선과의 상관관계도 분석하여 전 전동차에 적용하였다.
본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.
자율주행차량의 기술과 수준이 발전하고 보다 다양한 도로 환경에서 주행함에 따라 차량이 직면한 상황을 해결하고 대응하기 위한 직관적이고 효율적인 상호작용 시스템이 필요하다. 자율주행의 관점에서의 주행 기술 개발은 사람 혹은 그 이상의 상황을 대응하기 위한 궁극적인 목표를 가지고 있다. 특히, 복잡하고 상호 양보해야 하는 도로환경에서는 차량 간 혹은 보행자와 차량 간의 서로의 상황을 이해할 수 있는 효율적인 의사소통에 대한 방법을 통해 유연한 대처가 가능한 시스템의 역할이 중요하다. 차량의 상태 혹은 직면한 상황을 해결하기 위해서는 정보의 제공과 방법이 직관적이고 의도에 대한 상호 작용을 통해 효율적인 자율주행 차량을 운영해야 한다. 본 논문에서는 리빙랩에 주행하는 자율주행차량이 다양하고 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 주행을 하기 위해 차량이 처한 상황에 대한 정보를 표출할 수 있는 차량 구조와 그 기능을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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