In this paper, we developed the micro NCT system for punching the thin plates, which is driven is driven by the standalone type microprocessor. In order to adjust the alignment between the punch and die in-situ punching procedures, the non-contact type laser sensor for measuring the burr and micro-driving system for punching die with using the differential screw are developed. The height of burr in four directions in the punched hole of test specimen are measured, and the measured data are transferred to the personal computer by RS232C serial communication technology. In the personal computer, by using the graphic user interface type monitoring program and data handling procedures which includes the filtering algorithms, the direction and length of movement of the die position is decided and these data are transferred back to the microprocessor. The microprocessor drives the micro positioning stage based on these data. Even if this method is not a perfect solution for the in-situ alignment in micro punching, but this alignment methodology is accomplished in the same stage just after the punching that we hope to solve the alignment problem in the punching system based on this technology.
Bridges form crucial links in the transportation network especially in high seismic risk regions. This research aims to provide a quantitative methodology for post-earthquake performance evaluation of the bridges. The experimental portion of the research involved shake table tests of a 4-span bridge which was subjected to progressively increasing amplitudes of seismic motions recorded from the Northridge earthquake. As part of this project, a high resolution long gauge fiber optic displacement sensor was developed for post-seismic evaluation of damage in the columns of the bridge. The nonlinear finite element model was developed using Opensees program to simulate the response of the bridge and the abutments to the seismic loads. The model was modified to predict the bent displacements of the bridge commensurate with the measured bent displacements obtained from experimental analysis results. Following seismic events, the tangential stiffness matrix of the whole structure is reduced due to reduction in structural strength. The nonlinear static push over analysis using current damaged stiffness matrix provides the longitudinal and transverse ultimate capacities of the bridge. Capacity loss in the transverse and longitudinal directions following the seismic events was correlated to the maximum displacements of the deck recorded during the events.
Abnormal symptoms on operating conditions of power transformer are monitored by a preventive diagnostic system which prevents the sudden power failure in case of quick progress of abnormal situation. The preventive diagnostic system helps plan the proper maintenance method according to the transformer conditions via accumulated data. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine of 345kV substations since 1997. Application techniques of the diagnostic sensors were settled, but diagnostic algorithm and practical use of accumulated data are not yet established. To build up the diagnostic algorithm and effective use of the preventive diagnostic system, the reliability of the data which were accumulated in a server computer is very important. This paper describes the data analysis in the server in order to advance the reliability of the accumulated data of the preventive diagnostic system. The principles and data flows of the diagnostic sensors were analyzed, and the data discrepancy between sensors and server were calibrated.
본 논문에서는 발광 다이오드(LED)의 조도를 기반으로 삼각측량법을 사용한 위치 계측 시스템을 제안한다. 세 개의 LED는 가상공간의 천장에 위치하고 각각의 고정 좌표는 모니터링 프로그램에 입력하여, 조도 값과 길이의 관계식을 통해 각각 LED로부터 조도 센서까지의 길이를 도출하였다. 도출된 길이를 바탕으로 삼각측량법을 사용해 가상공간의 물체 위치 정보를 검출하였다. 삼각측량법으로 도출된 길이의 오차를 최소화하기 위해 최소자승식을 이용하여 오차를 최대한으로 줄였다. 기존의 가시광통신(VLC)을 이용한 실내 위치 측정시스템과는 달리, 제안된 시스템은 송신기와 수신기 사이의 동기화가 필요치 않으므로 시스템을 간결하게 구성할 수 있다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
본 연구에서는 일상생활에서 지속적으로 사용자의 맥박, 심전도, 활동량을 체크하고 이를 데이터베이스화 하여 원격지에서 모니터링 할 수 있도록 하는 손목형 단말기를 개발하였다. 이를 위해 맥파 측정을 위한 압력센서, 심전도 측정을 위한 기기 부착형 전극, 활동량 검출을 위한 3축 가속도센서를 이용하였다. 검출된 정보들에 대한 신호처리 과정을 거쳐서 사용자의 건강상태를 파악할 수 있는 정량적인 정보를 제공하는 알고리즘을 수립하고 펌웨어 프로그램을 적용하였다. 개발된 기기는 사용자가 손목에 착용하여 간단히 자신의 건강상태를 체크하고 블루투스 통신을 이용해 전송할 수 있는 개인용 단말기로서, 위급상황에 대한 신속하고 정확한 조치를 가능하게 함으로써 u-헬스케어 환경에 필요한 휴대형 기기로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최적의 에너지 효율을 위한 새로운 LED 조명기기 점등제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 점등제어 알고리즘은 다중센서를 기반으로 주변 조도를 측정하여 LED 조명기기의 전원부를 제어하여 에너지를 절약하였다. 또한 점등된 시간동안에는 팔각형 패턴으로 점등을 하게 되고, 일정시간 간격으로 패턴을 반전시켜 점등제어를 하다가 모션 센서에 의해 움직임이 감지되면 전체 LED는 점등하도록 설계하였다. 그리고 실시간으로 센서들로부터 측정된 정보를 Zigbee 무선 네트워크에 의하여 중앙관제센터와 통신하여 원격으로 관리제어가 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 점등제어 알고리즘은 에너지 절감 효과를 입증하기 위하여, 점등제어 프로그램을 이용하여 LED 조명기기의 점등 상태에 대한 전력 소비를 측정하였다. 측정한 결과, 기존의 점등 방식보다 제안한 알고리즘을 적용한 점등방식은 약 40% 이상의 에너지 절감 효과가 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 전력 시스템의 전원 및 부하 측을 동시에 감시가 가능한 다 채널(전압 8채널, 전류 10채널) 전력 측정 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 전력품질과 관련된 규정인 IEEE 1459-2010의 정의를 사용하여 전력 성분을 계산하는 신호처리 알고리즘을 기반으로 TMS320C42 DSP를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템은 표준 전원 공급 장치를 이용하여 그 성능 시험을 실시하였고, 그 결과 측정오차는 0.2% 이하로 나타났다. 또한 제안된 시스템을 3상 4선식 전력시스템에 설치하여 실증 시험을 실시하여 그 성능을 입증하였다. 제안된 시스템은 상업 및 산업용 전력 시스템에 적용하여 동시에 다 채널로 전력을 측정 및 분석함으로써 전력품질과 관련된 다양한 문제를 줄일 수 있을 것이다.
In this task, the tool dynamometer design and manufacture, and the Ansys S/W structural analysis program for tool attachment that satisfies the cutting force measurement requirements of the tool dynamometer system are used to determine the cutting force generated by metal cutting using 3-axis static structural analysis and the LabVIEW system. The cutting power in a cutting process using a milling tool for processing metals provides useful information for understanding the processing, optimization, tool status monitoring, and tool design. Thus, various methods of measuring cutting power have been proposed. The device consists of a strain-gauge-based sensor fitted to a new design force sensing element, which is then placed in a force reduction. The force-sensing element is designed as a symmetrical cross beam with four arms of a rectangular parallel line. Furthermore, data duplication is eliminated by the appropriate setting the strain gauge attachment position and the construction of a suitable Wheatstone full-bridge circuit. This device is intended for use with rotating spindles such as milling tools. Verification and machining tests were performed to determine the static and dynamic characteristics of the tool dynamometer. The verification tests were performed by analyzing the difference between strain data measured by weight and that derived by theoretical calculations. Processing test was performed by attaching a tool dynamometer to the MCT to analyze data generated by the measuring equipment during machining. To maintain high productivity and precision, the system monitors and suppresses process disturbances such as chatter vibration, imbalances, overload, collision, forced vibration due to tool failure, and excessive tool wear; additionally, a tool dynamometer with a high signal-to-noise ratio is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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