Kim Jong Won;Jo Jang Gun;Cho Hyun Chan;Kim Doo Yong
Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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2005.09a
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pp.110-123
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2005
This paper proposes an intelligent method for the optimal load distribution of two cooperating robots(TCRs) using fuzzy logic. The proposed scheme requires the knowledge of the robots' dynamics, which in turn depend upon the characteristics of large flat panel displays(LFPDs) carried by the TCRs. However, the dynamic properties of the LFPD are not known exactly, so that the dynamics of the robots, and hence the required joint torque, must be calculated for nominal set of the LFPD characteristics. The force of the TCRs is an important factor in carrying the LFPD. It is divided into external force and internal force. In general , the effects of the internal force of the TCRs are not considered in performing the load distribution in terms of optimal time, but they are essential in optimal trajectory planning: if they are not taken into consideration, the optimal scheme is no longer fitting. To alleviate this deficiency, we present an algorithm for finding the internal-force factors for the TCRs in terms of optimal time. The effectiveness of the proposed system is demonstrated by computer simulations using two three-joint planner robot manipulators.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.90-96
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2021
As real-time data of factories can be collected using various sensors, the adaptation of intelligent unmanned processing systems is spreading via the establishment of smart factories. In intelligent unmanned processing systems, data are collected in real time using sensors. The equipment is controlled by predicting future situations using the collected data. Particularly, a technology for the prediction of tool wear and for determining the exact timing of tool replacement is needed to prevent defected or unprocessed products due to tool breakage or tool wear. Directly measuring the tool wear in real time is difficult during the cutting process in milling. Therefore, tool wear should be predicted indirectly by analyzing the cutting load of the main spindle, current, vibration, noise, etc. In this study, data from the current and acceleration sensors; displacement data along the X, Y, and Z axes; tool wear value, and shape change data observed using Newroview were collected from the high-speed, two-edge, flat-end mill machining process of SKD11 steel. The support vector machine technique (machine learning technique) was applied to predict the amount of tool wear using the aforementioned data. Additionally, the prediction accuracies of all kernels were compared.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.92-103
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2021
With the continuous acceleration of economic and social development, people gradually pay attention to their health, improve their living environment, diet, strengthen exercise, and even conduct regular health examination, to ensure that they always understand the health status. Even so, people still face many health problems, and the number of chronic diseases is increasing. Recently, COVID-19 has also reminded people that public health problems are also facing severe challenges. With the development of artificial intelligence equipment and technology, medical diagnosis expert systems based on big data have become a topic of concern to many researchers. At present, there are many algorithms that can help computers initially diagnose diseases for patients, but they want to improve the accuracy of diagnosis. And taking into account the pathology that varies from person to person, the health diagnosis expert system urgently needs a new algorithm to improve accuracy. Through the understanding of classic algorithms, this paper has optimized it, and finally proved through experiments that the combined classification algorithm improved by latent factors can meet the needs of medical intelligent diagnosis.
This study presents one man-portable, hazardous gas detecting and capturing robot. The robot can be fit in the trunk of a sedan car. Its weight is less than 20 kg. A dedicated gas intake mechanism is proposed for the robot. The robot can detect and capture gases at a height of 2 m above the ground, although the height of the robot is about 0.2 m. The performance of the gas intake mechanism is verified through computational fluid dynamics (CFD) analysis and experiments. Its gas detecting signals were acquired by serial communication and processed in Robot Operating System (ROS) based control software. The proposed robot can successfully move on rough terrains such as stairs, sand roads, and rock roads.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1291-1298
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2023
Surveillance reconnaissance sensor network is used for surveillance in wartime and area of operation. In this paper, we propose a target localization method using the detection signal strength of seismic sensors. Relay equipment calculates the target location using coordinate information and detection signal strength of the seismic sensors. Target localization error deviation due to environmental factors was minimized by subtracting the dynamic offset when calculating the target location. Field test shows improvement of target localization through reduction of errors. The average error was decreased to 3.62m. Up to 62% improved result was obtained compared to weighted centroid localization method.
Seokhyeon Jin;Dabin Lee;Dohyeong Kim;Chansik Park;Dongmin Lee
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.1096-1102
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2024
Construction hoists are essential equipment for vertical lifting of workers and materials on construction sites, and their efficient operation significantly impacts the success of construction projects. To optimize hoist operation, it is crucial to accurately understand the call situation on each floor (i.e., the external waiting state) and the internal state of the hoist. This study aims to use object detection technology to monitor the status of workers and materials waiting on each floor, as well as the boarding state inside the hoist in real-time. Subsequently, by utilizing the real-time gathered information, a model was developed to reduce the number of stops, thereby demonstrating the potential of object detection technology in reducing the hoist's transportation time. The research results show that it is possible to determine the number of workers, the types of materials, and the quantity of materials to board the hoist using object detection, and to derive an optimized route. Consequently, it demonstrates that the use of object detection can reduce the transportation time of the hoist, thereby improving its operational efficiency.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.65-70
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2018
As technological development is progressing recently, various technologies are actively being studied in the course of the 4th industrial revolution. So, even in the educational field, virtual reality and augmented reality technology are used in educational environments, but specialized additional equipment is required and the price is very expensive. Also, since a plurality of equipment are required for a large number of people, it is urgent to study the technology that can be effectively applied to the industrial education field. So in this paper, we propose an industrial training system for HMD-AR, MPEG-DASH and SOAP based HTTP based Live Machinery Operation using Smartphone to solve the problems of existing system.
Due to the advanced IT environment, the role of Security Monitoring & Control becomes more important as the cyber-crime is becoming intelligent, diversified, and advanced. In contrast to the way it relied solely on security devices such as Firewall and IDS in the past, Security Monitoring & Control tasks responding to cyber attacks through real-time monitoring have become wide spread and their role is also important. In response to current cyber threats, since security equipment alone can not be guaranteed a stable defense, the task of Security Monitoring & Control became essential to operate and monitor security equipment and to respond in real time. In this study, we will discuss how to configure network security system effectively and how to improve the real-time Security Monitor & Control.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2003.11a
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pp.87-92
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2003
According to the realization of highly information dependent society, the recent building system is developed into the concept of suitable for management of intellegent work, which is demanded to unify of IBS(Intelligent Building System), IC(information communication), OA(office automation), BA(building automation) system and computer technology. However inspite of the presence arrester, cable shielding, insulated TR, filter, earth etc., in the IBS building for the cope with several surge and noise has several problems from the wrong operation of the equipment which caused from several surge, damage of equipment, and noise etc. And the miss operation caused by wrong earth works, which must be considered at first during the building construction. In order to minimize these problems, it's necessary that various earth project are performed effectively, and bonding methods between the mutual wiring of earth system and the equipments in the building should be improved sucessively. So in this paper, we analyze present domestic conditions of the earth technology in IBS building, and propose minimization method for the various surge and noise problem, and examine and analyze through the applied works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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