본 연구에서는 단순절삭의 특성과 관련된 신호처리 방법을 검토하고, 선삭의 경우와 달리 제기되는 문제점중의 하나인 센서의 부착위치를 예비실험을 통하여 결정 하며, 공구마멸의 진전에 따른 AE신호의 특성변화를 조사하여 공구마멸 자동감지의 기 초가 되는 공구마멸의 점진적 증가에 따른 AE신호의 특성변화를 관찰하고자 한다. 특히 절삭조건 즉 이송량, 절석깊이, 절삭속도, 그리고 정착된 인서트의 수가 AE신호 의 특성에 미치는 영향을 각각 조사하여 절삭조건의 변화에 따른 AE신호의 변화경향을 살펴보고자 한다.
In order to evaluate performance of anti-vibration gloves, it is necessary to measure the transmitted vibration to the hand and the applied forces at the same time while gripping the vibrating handle. In the study a system was developed to measure both the vibration and the forces. The system consists of a measurement handle with eight strain gauges and two accelerometers and a PC-based system with a software for signal processing and evaluation of the hand-transmitted vibration and for control of applied forces in the pre-determined range. The handle was installed on the vibration shaker which is strong enough so as not to be affected by dynamic coupling with the hand-arm system. Whole procedure of ISO 10819 to determine the vibration transmissibility of anti-vibration gloves was programmed into the system. As an example of the application, three subjects joined the test to get vibration transmissibilities of anti-vibration gloves where each glove was tested twice a subject. Average and standard deviation of vibration transmissibility were also calculated.
양식장에서 사용되는 기존의 수중 카메라는 제한된 구역만 촬영할 수 있으며, 수중 오염으로 인해 훼손되기 쉽다. 또한 양식장 그물망에 사료 공급에 따른 잉여 찌꺼기가 퇴적되어 양식장을 오염시키는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 양식장 수중 모니터링과 그물망 청소를 위한 수중 드론을 제안한다. 수중 드론을 이용한다면 수중 영상 촬영, 모니터링과 양식장 그물망 청소가 가능하다. 이를 활용하면 양식장 환경 변화를 감지해 데이터를 수집할 수 있고 그 데이터를 기반으로 양식장 내에서 발생하는 변화에 대응할 수 있다. 더불어 통합관제 시스템을 구축하게 되면 이를 통해 효율적이고 안정적인 스마트 양식장 구축이 가능할 것이다.
Cylindrical worm reducers are generally used in various fields and forms throughout the industry, and demand is increasing due to their role as an integral part of the industry. Market trends require high-load, high-precision components, and small-sized reducers with large loads. When using a cylindrical worm reducer, a reducer designed with a reduced center distance while maintaining the same output torque results in gear wear. To overcome this difficulty, an enveloping worm gear reducer is introduced and studied. In this paper, three types of end mill tools are used to evaluate the tooth profile accuracy for each tool shape during machining of the tooth profile for a non-developed surface worm thread. The effect of the endmill shape on the accuracy of the tooth profile was analyzed by performing 3D modeling of the surrounding worm tooth profile based on the Hindley method. In this study, we analyzed tooth profile accuracy, tooth surface roughness, and tooth surface machining time, etc. Through the study, efficient machining conditions for the enveloping worm gears and the influence of parameters on the process were presented.
A laser-engineered net shaping (LENS) process is a representative directed energy deposition process. Deposition characteristics of the LENS process are greatly dependent on the process parameters. The present paper preliminarily investigates deposition characteristics of Inconel 718 superalloy on S45C structural steel using a LENS process. The influence of process parameters, including the laser power and powder feed rate, on the characteristics of the bead formation and the dilution in the vicinity of the deposited region is examined through repeated experiments. A processing map and feasible deposition conditions are estimated from viewpoints of the aspect ratio, defect formation, and the dilution rate of the deposited bead. Finally, an appropriate deposition condition considering side angle, deposition ratio, and buy-to-fly (BTF) is predicted.
In this study, response surface method (RSM), back propagation neural network (BPNN), and genetic algorithm (GA) were used for modeling and multi-objective optimization of the parameters of AA5052-H32 in incremental sheet forming (ISF). The goal of optimization is to determine the maximum forming angle and minimum surface roughness, while varying the production process parameters, such as tool diameter, tool spindle speed, step depth, and tool feed rate. A Box-Behnken experimental design (BBD) was used to develop an RSM model and BPNN model to model the variations in the forming angle and surface roughness based on variations in process parameters. Subsequently, the RSM model was used as the fitness function for multi-objective optimization of the ISF process the GA. The results showed that RSM and BPNN can be effectively used to control the forming angle and surface roughness. The optimized Pareto front produced by the GA can be utilized as a rational design guide for practical applications of AA5052 in the ISF process
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.232-240
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2022
To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.
국내 해조류 자원의 이용성 증대를 위해서 해조류의 기능성, 유산균 생육 특성, 가공식품에의 이용, 생분해성 포장재의 소재, 그리고 부산물을 이용한 동물사료화 및 퇴비화 가능성의 연구 보문을 조사하였다. 기능성물질 연구에서는 유용색소 (Fucoxanthin)의 추출과 부위별 함량 및 분광학적인 특성이 있으며, 해조류로부터 alginate의 함량 조사와 최적추출조건 확립에 대한 연구를 수행하여 AASA (Acid alkali soluble alginate) 추출방법에서 3% $Na_2CO_3$ 농도와, $H_2SO_4$의 농도 0.4 N에서 가장 높은 수율을 얻었다. 톳으로부터 산알칼리 (AASA) 방법으로 추출한 알긴산에 인위적으로 sulfate를 흡착 Lactobacillus acidophilus를 접종한 후 배양하면서 유산균의 성장에 대한 영향을 살펴 본 결과 모든 농도에서 이들 배지에 S-alginate를 첨가한 것이 유산균의 성장을 증가시켰다. 미역귀 추출물로 잼을 제조하였고, 김, 미역, 다시마의 물 추출물로 물성이 우수하고 관능성적도 양호한 젤리를 제조하였다. 해조류 젤리를 상품화하는데 있어서 해조류가 갖는 해조취와 젤리색소의 안정화가 상품화의 요소로 대두되어 이를 개선할 방법도 제시되었다. 해조 간장과 된장 및 두부에서는 다당류나 무기질 등 영양적인 기능성과 관능적 기호성을 향상시킬 수 있었다. 알긴산 필름의 물성 증진을 위하여 $CaCl_2$를 필름용액에 직접 첨가 또는 필름을 $CaCl_2$용액에 침지하는 두 가지 방법에서 수분 저항성이 강한 필름을 제조할 수 있었다. 미이용 해조분말이나 해조가공 부산물로 얻어지는 해조분말을 이용하여 새로운 생분해성 포장소재로 사용할 수 있는 가능성이 있다. 해조류의 영양성분 및 아미노산 함량을 분석한 결과 사료첨가제로서 충분한 가치가 있었으나 다량의 염분 함량으로 인하여 그 가치가 평가 절하되었다. 따라서 해조류의 사료적 가치를 증진시키기 위하여 발효처리를 하였으며, 그 결과 기능성 영양소 (불포화 지방산)가 증가되는 효과가 있었다.
가축의 배합사료는 가축의 성장을 유지하기 위한 충분한 영양소를 함유하고 있어 적절한 온도와 습도하에서 부패되기 쉽다. 착유우 사료를 여름철 고온 다습한 환경 조건인 수분 33%, 온도 30℃에서 15일 동안 부패시키면서 일어나는 미생물 및 화학적 변화를 조사하였다. pH는 최초 6.29에서 4.66으로, 수분활성은 0.99에서 0.95으로 각각 감소하였다. 세균은 6.2×106~1.6×107 CFU/g에서 5일째에 최대 2.1×109 CFU/g까지 증가하였으며 이후 108 CFU/g수준을 유지하였다. 곰팡이는 약 103에서 8.0×104 CFU/g으로 증가하였다. 세균은 Acinetobacter oleivorans, Pediococcus acidilactici, Acinetobacter oleivorans, Weissella cibaria 및 Methylobacterium komagatae이 성장하였고, 곰팡이는 Fusarium속과 Mucor속이 분리되었다. 10일까지는 수분 함량은 증가하였고(p<0.01), 조단백질 함량은 큰 변화가 없었으나 조지방은 약 6.0%에서 5.5%로 감소하였다(p<0.01). 조섬유와 조회분은 각각 2.0~3.0%, 4.5~4.8%의 범위에서 변화되었으나 유의적인 차이는 없었다. 총에너지는 4,400 kcal/kg로 거의 변화가 없었다. 사료가 부패되면서 젖산과 프로피온산은 증가하였고 아세트산은 검출되지 않았다(p<0.01). 제랄레논은 59.2 μg/kg에서 623.8 μg/kg으로 약 10.5배가 증가하였다. 결론적으로 사료부패가 일어나는 동안은 pH 감소, 생균수의 증가 및 다양한 화학적 변화가 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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