The report of the Korean National Statistics Office shows that Korea has been emerging as an elderly society rapidly, and it will burden the Korean society with excessive social welfare cost for the aged in the near future. If we can help the aged to live healthy in some ways, the social burden for the health care of the aged will be lessened. In order to help physical and mental health of the elderly person, we have developed an exercise apparatus called intelligent arm wrestling machine system. This paper presents the mechanism and scenario of the proposed intelligent arm wrestling machine system. The proposed mechanism and scenario are peculiar. In particular, the proposed scenario determines randomly who will win between the man and the robot and generates a game process that the arm-wrestler cannot predict in advance.
An intelligent software system which can support efficiently and systematically machine tool design by utilizing deign knowledge is described in this paper. The process of embodiment design of a machining center was modelled represented by IDEF0 and embedded in the system. A hybrid type inference engine has been introduced so that the system can effec-tively deal with knowledge represented in diversified forms The design system was developed on the basis of object-ori-ented programming and has been coded into one software system which can be ported on Windows NT.
AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.
This paper describes the design and implementation of PCOAMC(PC-based Open Architecture Machine Controller) to be flexible and independent from the vendor-oriented hardware and software structure. This openness approach is able to enhance an intelligence and integration of a manufacturing system. The development methodology of PcOAMC is an Object-Oriented approach, and all modules in PcOAMC are modelled using UML(Unified Modelling Language) that provides an easy understanding and modification. In order to demonstrate an applicability of PcOAMC, a simple test has been executed by using the Client-Server system consisting of two PcOAMCS and bus monitoring system. The good results have been obtained, so that the developed controller is expected to be embedded into IMS(Intelligent Manufacturing System) as a basic unit.
In this paper an intelligent supervisory programmable controller for automatic assembly machine is developed. This is achieved by adding sequence control hardware with input-interrupts to supervisory real time language and also by incorporating an automatic planning method which uses a predicate logic model and an action model. The designed intelligent supervisory programmable controller is applied to Die Bonding Machine and is to found to work well.
The 3-dimensional measuring machine by using an ultrasonic sensor is used one of the NDE(Nondestructive Examination). It is applied to the inspection of pipelines, boreholes, pressure vessel and tank, and so on. In particular when a harsh environment prohibits the use of moving mechanical parts. The 3-dimensional measuring machine by using an ultrasonic sensor, which measure 1-dimensional information and 2-dimensional information simultaneously from a target of inspection, and then reembody 3-dimensional information. So we can find the situation in progress and predict remaining life and corrosion without destructive examination. It's a point of excellence that the 3-dimensional measuring machine is portable.
GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어상에서 진화 시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화 시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 GAP 설계 방법을 제안하고 이를 이용하여 진화하드웨어로 State machine을 구현하고자 한다. State machine의 경우 구조상 피드백이 필요하기 때문에 가산기나 멀티플렉서보다는 훨씬 복잡하고 설계가 까다로운 구조이다. 제안된 방법을 통하여 명시적 설계가 어려운 하드웨어 설계에 GAP를 이용한 하드웨어의 진화에 적용함으로써 그 유용성을 보인다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.84-89
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2004
The machine cell formation problem is the problem to group machines into machine families and parts into part families so as to minimize bottleneck machines, exceptional parts, and inter-cell part movements in cellular manufacturing systems and flexible manufacturing systems. This paper proposes a new machine cell formation method based on the adaptive Hamming net which is a kind of neural network model. To show the applicability of the proposed method, it presents some experiment results and compares the method with other cell formation methods. From the experiments, we observed that the proposed method could produce good cells for the machine cell formation problem.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권3호
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pp.8-12
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2005
The positioning system for an ultra precision machine tool must be accurate to the order of a nanometer. Various feed drive devices have been proposed to achieve this resolution; currently, most attention is directed towards hydrostatic lead screws and friction drives. It has been reported that a positioning resolution accurate to an angstrom can be achieved using a twist-roller friction drive. Therefore, we manufactured an ultra precision positioning system driven by a twist-roller friction drive and assessed its performance when defining problems and finding solutions. Our study showed that the twist-roller friction drive is mechanically suitable for ultra precision positioning, but some considerations are required to obtain a higher resolution.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권2호
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pp.141-146
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2009
Support vector machine is a classification algorithm based on statistical learning theory. It has shown many results with good performances in the data mining fields. But there are some problems in the algorithm. One of the problems is its heavy computing cost. So we have been difficult to use the support vector machine in the dynamic and online systems. To overcome this problem we propose to use stratified sampling of statistical sampling theory. The usage of stratified sampling supports to reduce the size of training data. In our paper, though the size of data is small, the performance accuracy is maintained. We verify our improved performance by experimental results using data sets from UCI machine learning repository.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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