This research paper describes several possible suggestions which are essential to develop for Built-In-Test(BIT) related systems, such as more precise BIT parameter analysis, sensitivity analysis of the impact of BIT on redundant systems, statistical inference of field data for BIT performance parameters, methods of reducing BIT false alarms, BIT application in industrial automation and remote control, prevent the system from the impact of BIT failure, undetections and false alarms, life cycle cost analysis for BIT. And, it is mainly focused on redundancy technique for solving BIT diagnostic problems. Algorithms for redundant systems : overlapping technique, flexible redundant BITs are presented and case study will be shown based on various experiment.
In this paper, thermal analysis of Cubicle type Gas Insulated Switchgear(C-GIS) was investigated through experiments and numerical analysis. To predict 3-dimensional temperature and velocity distribution, the commercial package was used. Although some assumptions and simplifications were introduced to simulate the model, results from the computational model were in good agreement with actual temperature rise measurements obtained from experiments.
A noise reduction equipment in power systems was device combined in a passive element such as the form of L, R and C. A analysis of frequency characteristics for the transformer models shall be considered the additional capacitance between the windings($C_{ps}$), terminals($C_s$), and winding-ground($C_g$). A noise in transformer is modeled by take account into the different frequency. In case of the high frequency, transformer windings with stray capacitance have lower impedance. Therefore a noise is transferred from primary winding to secondary winding. Noise Cut Transformer(NCT) was the noise reduction device and was normally single phase two-winding type transformer. We analyzed frequency characteristics using the nodal network analysis with the equivalent circuit and the simulation of the MATLAB.
Hyo-Joong Kim;Jung-Whan Oh ;Min Yu ;Mi-Hye Lee ;Young-Dong Yu ;Tae-Keun Park
국제학술발표논문집
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The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1187-1192
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2005
Approximately 25% of military establishments became superannuated to unable perform their function, and it influences on the environment by construction wastes and the waste of national budget, as there is no rational and objective standard even though old facilities have been replaced through modernization project. Therefore, it has been searched to introduce industrial building system that can cope with the new building-construction and transference for the improvement of existing military establishments. However, as there is no economical estimation standard for practical use, industrial building-construction is still remaining at the initial stage, and the study is insufficient too. So. in this study, I would like to develope LCC cost model for rational LCC comparative analysis between industrial construction system (Modular) and existing reinforced concrete structure and cage, and to evaluate economical efficiency through case analysis.
4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.
Accident analysis is an essential process to make basic data for accident prevention. Most researches depend on survey data and accident statistics to analyze accidents, but these kinds of data are not sufficient for systematic and detailed analysis. We, in this paper, propose an accident classification model that extracts task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths from accident reports. The classification model is a support vector machine (SVM) with word occurrence features, and these features are selected based on mutual information. Experiment shows that the proposed model can extract task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths with almost 100% accuracy. We also develop an accident ontology to express the information extracted by the classification model. Finally, we illustrate how the proposed classification model and ontology effectively works for the accident analysis. The classification model and ontology are expected to effectively analyze various accidents.
The structural stress and fatigue behavior of tensile specimen containing internal shrinkage defect were modeled. Real shrinkage defect in casting was scanned by industrial CT (computed tomography), and subsequently its shape was simplified by ellipsoidal primitives for the structural analysis (S.S.M., shape simplification method). The analysis results were compared with the results by real shrinkage shape without any simplification process. It was possible to consider real shrinkage of casting in stress analysis and the method to predict fatigue life of casting with defect was proposed.
In this paper, we investigate how the power consumption of a heat pump dryer depends on various factors in the drying process by analyzing variables that affect the power consumption. Since there are in general many variables that affect the power consumption, for a feasible analysis, we utilize the principal component analysis to reduce the number of variables (or dimensionality) to two or three. We find that the first component is correlated positively to the entrance temperature of various devices such as compressor, expander, evaporator, and the second, negatively to condenser. We then model the power consumption as a multiple regression with two and/or three transformed variables of the selected principal components. We find that fitted value from the multiple regression explains 80~90% of the observed value of the power consumption. This results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the heat pump dryer.
Adiabatic blanking is a method to improve productivity through an autocatalytic cycle that occurs repeatedly through plastic deformation and thermal softening caused by impact energy. In this study, an axisymmetric analysis model comprising a punch, die, holder, and specimen was developed to confirm the temperature and deformation characteristics caused by an impact load. Through this, the impact energy, diameter of the punch, gap between the punch and die, and the effect of the fillet were analyzed. Because this process occurs in a very short time, adiabatic analysis can be performed using the explicit time-integration method. The analysis, confirmed that it is necessary to design a structure capable of increasing the local temperature and plastic deformation by controlling the impact energy, working area, gap, and the fillet.
In Modern Industrial Society, Service industry are became more important and larger. It is necessary in Serve industry that Service Quality system(SQS) which is as like Total Quality Management system. In this appaer, we propose Service Quality System Model which is compose Monitoring-Analysis-Validate-Improve-Control(MAVIC). Specially Monitoring-Analysis are measured and analysis by using SERVQUAL model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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