This paper resents a virtual forming system to simulate deep drawing process for stress-strain information by utilizing virtual system designed using Virtual Reality Modeling Language (VRML) and computer aided analysis (CAE) tool. The CAE tool to calculate stress, strain, and deformation is designed using Finite Element Method. Stress distributions and deformation profiles as well as the operation of forming machine can be simulated and visualized in the web. The developed system consists of three modules, input module, virtual forming machine module, and output module. The input nodule was designed using HTML and ASP. The input data for FEM calculation is directed to the forming machine module for calculation. The results from the forming machine module can be visualized through output module as well as the forming process simulation.
본 논문에서는 커널 함수를 이용한 기법을 통한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 추천 시스템은 기계 학습 기법을 이용하여 새로운 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하고 예측된 결과를 바탕으로 사용자가 선호할만한 아이템들을 추천한다. 일반적으로 사용자의 평가 정보는 잡음이 포함되어 있고 일관성이 적으므로 잡음에 영향을 적게 받는 이원 분류기인 이중 마진 Lagrangian support vector machine (DMLSVM) 을 사용한다. 제안된 기법은 MovieLens 데이터베이스에 적용하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
The fundamental issues to evaluate machine tools performance through simulation pertain to the physical models of the machine tool itself and of process while the practical problems are related to the development of the modular software structure. It allows the composition of arbitrary machine/process models along with the development of programs to evaluate each state of machining process. Surface roughness is one of the fundamental factors to evaluate machining process and performance of machine tool, but it is not easy to evaluate surface roughness due to its tribological complexity. This paper presents an algorithm to calculate surface roughness considering cutting geometry, cutting parameters, and contact dynamics of cutting between tool and workpiece as well as tool wear in turning process. This proposed algorithm could be used in the designed virtual machining system. The system can be used to evaluate the surface integrity of a turned surface during the design and process planning phase for the design for manufacturability analysis of the concurrent engineering.
본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 개발된 가상 머신(VM, Virtual machine) 기반 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 시스템 식별 기법을 이용하여 진단을 위한 파라메터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다 개발된 진단 플랫폼은 기존의 DC-DC 컨버터의 제어기와 직렬 통신으로 연결되어 있으며 웹을 통해 주요 제어 변수의 설정과 모니터링이 가능하도록 제작되었다. 웹 서비스를 위해서 스트롱암(StrongArm) 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스(linux) 환경에서 자바 가상 머신(java VM)을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
This study proposes a systems engineering approach for the development of an advanced planning & scheduling (APS) system for a cosmetic case manufacturing factory. The APS system makes production plans and schedules based on the injection process, which consists of 27 plastic injection machines in parallel to control recommended inventory of products. The system uses machine operation/failure information and defective product/work-in-process tracking information to support intelligent scheduling. Furthermore, a genetic algorithm model is applied to handle the complexity of heuristic rules and machine/quality constraints in this process. As a result of the development, the recommended inventory compliance rate is improved by scheduling the 30-day production plan for 15 main products.
Most of the seeds of cucurbitaceous rootstock species used for grafting were mainly sown by hand. This study was carried out to develop an on-line discriminating algorithm of seed direction using machine vision and an automatic seeding system. The seeding system was composed of a supplying device, feeding device, machine vision system, reversing device, seeding device and system control section. Machine vision was composed of a color CCD camera, frame grabber, image inspection chamber, lighting and personal computer. The seed image was segmented into a region of seed part and background part using thresholding technique in which H value of HSI color coordinate system. A seed direction was discriminated by comparing position between the center of circumscribed rectangle to a seed and the center of seed image. It took about 49ms to identify and redirect seed. Line-up status of seed was good the more than 95% of a sowed seed. Seeding capacity of this system was shown to be 10,140 grains per hour, which is three times faster than that of a typical worker.
자동 시각 검사 장비는 전 세계적으로 제조업 기반의 기업들의 공장 자동화 시스템의 주요 장비로 자리 잡고 있다. 반도체, LCD, 철강, 제지 등 다양한 분야에서 품질관리의 자동화를 위하여 필수적으로 활용되고 있다. 그러나 대학, 직업전문학교 등의 교육기관에서는 이에 대한 교육이 거의 이뤄지지 못하고 있다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템의 기술훈련을 위하여 라인스캔 카메라 기반의 자동 시각 검사 장비 교육을 위한 실습 장비에 대해서 다루고 있다. 제작된 시스템은 산업현장에 널리 사용되고 있는 X-Y stage 기반으로 구성되었으며, 영상의 픽셀해상도는 $10-30{\mu}m$의 범위에서 가변적으로 조절 가능하다. 또한 조명구조에 따른 영상효과를 확인하기 위하여, 측면 직사조명과 동축조명을 장착하여 활용할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 훈련자가 실습환경에서 다양한 조건들을 변경시키며 실습을 수행할 수 있음을 의미하며, 실제 제조 현장에서 활용되는 라인스캔 카메라 기반의 머신비전 시스템과 거의 동일한 기능을 수행하도록 제작되었다.
산업용 HMI(Human Machine Interface) 시스템은 공장 자동화의 주요 구성요소 중 하나로서 PLC와 연결되어 자동화 설비 또는 장치의 운전 상태를 감시하고 제어하는데 사용된다. 이러한 HMI는 주로 제조업체별로 특정한 시스템을 사용하고, 근거리에 위치하여 쓰이기 때문에 시스템 개발 시 많은 부하를 주게 되고 시스템 확장이 어려운 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 오픈 소스인 임베디드 리눅스 기반에 멀티 플랫폼을 지원하는 Qt/Embedded와 무선 통신 모듈을 사용하여 터치패널형 산업용 HMI 소프트웨어 모듈을 설계 및 구현하였다. 이 모듈은 Qt가 지원되는 시스템이면 소스 수정 없이 사용할 수 있으며 무선 랜 모듈을 이용하여 시스템의 이동성 및 네트워크 구축 및 시스템 확장을 보다 유동성 있게 설계할 수 있다. 이에, 리눅스 기반의 무선통신이 가능한 HMI 소프트웨어 모듈 구현으로 이동성 확보 및 범용 운영체제의 사용으로 인한 시스템 개발 시 부하 감소와 가격 경쟁력의 향상을 이루게 되었다.
In this paper, We determine the expected travel time for several forks Storage/Retrieval machine which is allowed multiple stops in aisle. When throughput is increased, We propose adding to fork number of each S/R machine rather than adding to number of S/R machine, We also describe such a model which determines the optimal number of each several forks S/R machine subject to constraints on the hourly throughput and warehouse dimensions. Numerical example is presented to compare warehouse shapes against each single fork, twin forks, triple forks S/R machine for various throughput values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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