Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.958-962
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2003
We acquired data of injection molding machine in operation and stored the data in database. We acquired the data of injection molding machine for fault detection and diagnosis (FDD) continuously and estimated the fault results with a fuzzy algorithm. Many of FDD are applied to a huge system, nuclear power plant and a computer numerical control(CNC) machine for processing machinery. But, the research of FDD is rare in injection molding machine compare with computer numerical control machine. We appraise the accuracy of the FDD and the limit of the application to the injection molding machine. We construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in order to improve the reliability of detection and diagnosis.
This paper describes the systematic control method of process information transfer and machine cell control in FMS implementation. We have constructed an experimental FMS computer network and control system. The system hardware consists of host computer to manage process data and information transfer of machine cells, cell control computers to control machine cells(NC lathe, machining center). On the other hand, software is made up of oredr management module, NC program searching and generation module, NC part program error check module and cell control module. In this study, we could arrive at conclusion as following : The first, each task could be accomplihed by the efficient information transfer in hierachical computer network. The second, data base system of part programs and process control data is needed for the efficint information transfer and production management. Lastly, expansion of FMS control system could be achieved by the hierachical and decentralized computer control system.
Park, Jooyoung;Lim, Jungdong;Lee, Wonbu;Ji, Seunghyun;Sung, Keehoon;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.73-83
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2014
Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.
This study was an attempt to control and monitor Computerized Numerical Controller (CNC) machines anywhere and anytime for the development of a ubiquitous machine (u-machine). With a Personal Digital Assistant (PDA) phone, the machine status and machining data of CNC machines can be monitored in wired and wireless environments, including the environments of IMT2000 and Wireless LAN. Moreover, CNC machines can be controlled anywhere and anytime. The concept of the anywhere-anytime controlling and monitoring of a manufacturing system was implemented in this study for the purpose of u-manufacturing and u-machines. In this concept, the communication between the CNC controller and the PDA phone was successfully performed anywhere and anytime for the real-time monitoring and control of CNC machines. In addition, the interface between the CNC controller and the developed application module was implemented by Object linking and embedding for Process Control (OPC) and shared CNC memory. For communication, the design of a server contents module within the target CNC was based on a TCP/IP. Furthermore, the client contents module within the PDA phone was designed with the aid of embedded c++ programming for mobile communication. For the interface, the monitoring data, such as the machine status, the machine running state, the name of the Numerical Control (NC) program, the alarm and the position of the stage axes, were acquired in real time from real machines with the aid of the OPC method and by sharing the CNC memory. The control data, such as the start, hold, emergency stop, reserved start and reserved stop, were also applied to the CNC domain of the real machine. CNC machines can therefore be controlled and monitored in real time, anywhere and anytime. Moreover, prompt notification from CNC machines to mobile phones, including cellular phones and PDA phones, can be automatically realized in emergencies.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.10a
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pp.117-122
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1995
An Integrated Test Facility(ITF) is a human factors experimental environment to evaluate an advanced man machine interface(MMI) design. The ITF includes a human machine simulator(HMS) comprised of a nuclear power plant function simulator, man-machine interface, experiment control station for the experiment control and design, human behavioural data measurement system, and data analysis and experiment evaluation supporting system(DAEXESS). The most important features of ITF is to secure the flexibility and expandibility of Man Machine Interlace(MMI) design to change easily the environment of experiments to accomplish the experiment's objects In this paper, we describe a development scope and characteristics of the ITF such as, hardware and software development scope and characteristics, system thermohydraulic modelling characteristics, and experiment station characteristics for the experiment variables design and control, to be used as an experiment environment for the evaluation of VDU-based control room.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.1
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pp.44-51
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2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
Kim, Hye-Jin;Lee, Hyeon Soo;Choi, Byung Jin;Kim, Yong-Hyuk
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.4
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pp.17-23
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2019
In this paper, quality control (QC) is applied to each meteorological element of weather data collected from seven IoT sensors such as temperature. In addition, we propose a method for estimating the data regarded as error by means of machine learning. The collected meteorological data was linearly interpolated based on the basic QC results, and then machine learning-based QC was performed. Support vector regression, decision table, and multilayer perceptron were used as machine learning techniques. We confirmed that the mean absolute error (MAE) of the machine learning models through the basic QC is 21% lower than that of models without basic QC. In addition, when the support vector regression model was compared with other machine learning methods, it was found that the MAE is 24% lower than that of the multilayer neural network and 58% lower than that of the decision table on average.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.11
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pp.487-494
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2014
This paper focuses on an advanced congestion control scheme for M2M(Machine-to-Machine) communications in 3GPP LTE-A standard. A large number of MTC(Machine-type-Communication) devices try to access to LTE-A networks and send data to the networks all at once. In this characteristics, M2M communications will bring the serious network congestion problems into LTE-A cellular networks. To solve this critical problem, a congestion control mechanism will be required and it has been studied since Rel-10 LTE-A systems based on backoff mechanism for mobility management and session management. In this paper, we briefly introduce the main concept and operation about the congestion control scheme in 3GPP LTE-A standard. Also, simulation results for the basic congestion control and advanced congestion control scheme in MTC communication environment are provided and the improvement direction is considered in future 3GPP LTE-A standard.
This paper presents a new technique to analyze data on the coordinate x, y, z and apply these data to design the motion control to improve the efficiency of the engraving machine so that it can engrave accordingly in 3 dimensions. First, the tool path on the x-y plane is analyzed to be synchronized with the z-axis. The digital data is then sent to the motion control to guide the movement of the engrave point on the x-y plane. Tool path moves along the x-axis with zero degree and different values of the y-axis according to the coordinate of the digital data and the analysis along z-axis to determine the depth for engraving. The depth can be specified from the gray level with the 256 levels of resolution. The data obtained includes the distances on x-axis, y-axis, and z-axis, the acceleration of the engrave point's movement, and the speed of the engrave point's movement. These data is then transfered to the motion control to guide the movement of the engrave point along the z-axis associated with the x-y plane. The results indicate that engraving using this technique is fast and continuous. The specimen obtained looks perfect in 3D view.
Recently, the automotive industry is being developed rapidly. On this, a demand of high quality performancetestmachine is increased too. But it is progressive technology that must be combined hydraulic, mechanic and electronic technologies. To construct this system, the design of oil hydraulic circuit, interface skill between sensor and personal computer, data acquisition & display system and integrated control are very important skill. Moreover, reliable data is obtained with vacuum system and complex heat exchange system. Therefore, in this study, we designed a performancetestmachine by using above key technologies and we also made a integrated PC control system using personal computer which is more progressive and flexible method than PLC control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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