Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
Analyzing the collapse behavior of thin-walled steel structures holds significant importance in ensuring their safety and longevity. Geometric imperfections present on the surface of metal materials can diminish both the durability and mechanical integrity of steel shells. These imperfections, encompassing local geometric irregularities and deformations such as holes, cavities, notches, and cracks localized in specific regions of the shell surface, play a pivotal role in the assessment. They can induce stress concentration within the structure, thereby influencing its susceptibility to buckling. The intricate relationship between the buckling behavior of these structures and such imperfections is multifaceted, contingent upon a variety of factors. The buckling analysis of thin-walled steel shell structures, similar to other steel structures, commonly involves the determination of crucial material properties, including elastic modulus, shear modulus, tensile strength, and fracture toughness. An established method involves the emulation of distributed geometric imperfections, utilizing real test specimen data as a basis. This approach allows for the accurate representation and assessment of the diversity and distribution of imperfections encountered in real-world scenarios. Utilizing defect data obtained from actual test samples enhances the model's realism and applicability. The sizes and configurations of these defects are employed as inputs in the modeling process, aiding in the prediction of structural behavior. It's worth noting that there is a dearth of experimental studies addressing the influence of geometric defects on the buckling behavior of cylindrical steel shells. In this particular study, samples featuring geometric imperfections were subjected to experimental buckling tests. These same samples were also modeled using Finite Element Analysis (FEM), with results corroborating the experimental findings. Furthermore, the initial geometrical imperfections were measured using digital image correlation (DIC) techniques. In this way, the response of the test specimens can be estimated accurately by applying the initial imperfections to FE models. After validation of the test results with FEA, a numerical parametric study was conducted to develop more generalized design recommendations for the stainless-steel shell structures with the initial geometric imperfection. While the load-carrying capacity of samples with perfect surfaces was up to 140 kN, the load-carrying capacity of samples with 4 mm defects was around 130 kN. Likewise, while the load carrying capacity of samples with 10 mm defects was around 125 kN, the load carrying capacity of samples with 14 mm defects was measured around 120 kN.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.1
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pp.59-67
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2009
In this paper, we have proposed the structure of the IMADF(improved modified multiplication-free adaptive filter) to cancel the adaptive noise in biomedical signals. The IMADF structure use the one-step predicted filter in the multiplication-free adaptive digital filter(MADF) structure using the DPCM and Sign algorithm. And then we use the heart phantom model based on the magnetocardiographic (MCG) to test the biomedical signals and analyze the signal of it. Their functions of the heart phantom occur from the multidipole current source. This can play role the same in the real function of the human heart to study it. In the experimental results, the IMADF algorithm has reduced the computational complexity by use of only the addition operation without a multiplier. Also, under the condition of identical stationary-state error, it could obtain the stabled convergence characteristics that the IMADF algorithm is almost same as the sign algorithm, but is better than the MADF algorithm. Here, this algorithm has effective characteristics when the correlation of the input signal is highly.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.152-163
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2019
In this paper, effect of steel fiber inclusion, compressive strength of matrix, shear reinforcement and shear span to depth ratio on the flexural behavior of UHPFRC(Ultra High Performance Fiber Reinforced Concrete) were investigated with test of 10-UHPFRC beam specimens. All test specimens were subjected to the flexural static loading. It was shown that steel fiber significantly improve the shear strength of UHPFRC beams. 2% volume fraction of steel fiber change the mode of failure from shear failure to flexural failure and delayed the failure of compressive strut with comparatively short shear span to depth ratio. UHPFRC beams without steel fiber had a 45-degree crack angle and fiber reinforced one had lower crack angle. Shear reinforcement contribution on shear strength of beams can be calculated by 45-degree truss model with acceptable conservatism. Using test results, French and Korean UHPFRC design recommendations were evaluated. French recommendation have shown conservative results on flexural behavior but Korean recommendation have shown overestimation for flexural strength. Both recommendations have shown the conservatism on the flexural ductility and shear strength either.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.6
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pp.1-14
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2019
Carbon storage is one of the regulating ecosystem services provided by urban street trees. It is important that evaluating the economic value of ecosystem services accurately. The carbon storage of street trees was calculated by measuring the morphological parameter on the field. As the method is labor-intensive and time-consuming for the macro-scale research, remote sensing has been more widely used. The airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) is used in obtaining the point clouds data of a densely planted area and extracting individual trees for the carbon storage estimation. However, the LiDAR has limitations such as high cost and complicated operations. In addition, trees change over time they need to be frequently. Therefore, Structure from Motion (SfM) photogrammetry with unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a more suitable method for obtaining point clouds data. In this paper, a UAV loaded with a digital camera was employed to take oblique aerial images for generating point cloud of street trees. We extracted the diameter of breast height (DBH) from generated point cloud data to calculate the carbon storage. We compared DBH calculated from UAV data and measured data from the field in the selected area. The calculated DBH was used to estimate the carbon storage of street trees in the study area using a regression model. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of applying UAV imagery and SfM technique to the carbon storage estimation of street trees. The technique can contribute to efficiently building inventories of the carbon storage of street trees in urban areas.
Testing is an important part of quality control in the software life cycle. One of the most important issues in the software testing is to generate the appropriate test cases. Generally, the software can be tested based on product understanding. However, it is not easy to create test cases that can ensure the quality of the software according to the clients' request. Especially, it is difficult to create test cases for abnormal or exceptional situations. In this paper, we present a novel approach to generate exceptional test cases at the design level of UML model. Furthermore, we describe the results of actual experiment where DAB(Digital Audio Broadcasting) parsing program is tested with previous method and also with the proposed method. The results implies that our proposed method of generating test cases for exceptional situations detect more faults than that of previous method by 7.08%.
Most steep slope failures tend to take place in geographically unstable areas. Mt. Baekdusan is known as a potentially active volcano in a typical mountainous terrain. This study prepared a digital elevation model of Mt. Baekdusan area and created a hazard map based on topographical factors and structural lineament analysis. Factors used in vulnerability analysis included geographical data involving aspect and slope distribution, as well as contributory area of upslope, tangential gradient curvature, profile gradient curvature, and the distribution of wetness index among the elements that comprise topography. In addition, the stability analysis was conducted based on the lineament intensity map. Concerning the disaster vulnerability of Mt. Baekdusan region, the south and south west area of Mt. Baekdusan has a highest risk of disaster (grade 4-5) while the risk level decreases in the north eastern region.
Terrain data is one of important basic data in various areas of Earth science. Recently, finer DEM data is available, which necessary to develop a method that deals with such huge data efficiently. This study was conducted on the lossless compression of DEM data and efficient partial reconstruction of terrain information from compressed data. In this study, we compressed the wavelet coefficients of DEM, obtained from integer wavelet transform (IWT) by entropy encoding. CDF (Cohen-Daubechies-Feauveau) 3.5 wavelet showed the best compression ratio of about 45.4% and the optimum decomposition level was 3. Results also showed that a small region of terrain could be restored from the inverse wavelet transform with a part of the wavelet coefficients that are related to such region instead of whole reconstruction. We discussed the potential applications of the terrain data compression for precise gravity terrain correction.
Motion artifacts of central and autonomic nervous system signals degrades the performance of the bio-signal based human factor analysis. Firstly, we propose a defining method of motion artifact section by analyzing successive image frames. Motion artifact section is defined when the amount of motion is greater than the pre-defined threshold. In here, the amount of motion is estimated by first derivation of image frames at temporal domain. Secondly, we propose another defining method of motion artifact section through designing 2D Gaussian probability density function model by analyzing feature vectors of one cycle of signal such as length and amplitude. The defined motion artifact sections are interpolated on the basis of 1D Gaussian function. At result of applying the method into photoplethysmography signal, we confirmed that the calculated heartbeat rate from the restored photoplethysmography came up to the one from electrocardiography. Also, we found that the video based method generated relatively more false acceptance of motion artifact section and the probability density function based method generated relatively more false rejection of motion artifact section.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.19
no.5
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pp.369-377
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1999
Recently, it is gradually raised necessity that thickness of thin film is measured accuracy and managed in industrial circles and medical world. Ultrasonic signal processing method is likely to become a very powerful method for NDE method of detection of microdefects and thickness measurement of thin film below the limit of ultrasonic distance resolution in the opaque materials, provides useful information that cannot be obtained by a conventional measuring system. In the present research. considering a thin film below the limit of ultrasonic distance resolution sandwiched between three substances as acoustical analysis model, demonstrated the usefulness of ultrasonic signal processing technique using information of ultrasonic frequency for NDE of measurements of thin film thickness. Accordingly, for the detection of delamination between the junction condition of boundary microdefect of thin film sandwiched between three substances the results from digital image processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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