Kim Seung Jin;Jin Young Dae;Kang Ji man;Jung Gee Jin
Textile Coloration and Finishing
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v.16
no.5
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pp.48-53
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2004
This study surveys the tension differences between Textec and Vamatex looms and analyses fabric mechanical properties using KES-FB system according to warp and weft tension differences. Fabric is designed as 5 harness satin weave using 150d/48f warp and 200d/384f weft polyester filaments, and is woven by $Omega^{\circledR$-Panter rapier loom by Textec Co.Ltd and P1001es rapier loom by Vamatex Co.Ltd., respectively. These grey fabrics are processed on the same dyeing and finishing processes. Weavability is also analysed by measuring warp tension variation according to the warp position. The relationship between shed amount and the warp tension on one fixed heald frame is surveyed, and the relationship between end breaks and warp and weft tensions is also discussed.
Non-destructive methods such as rebound hardness method and ultrasonic method are widely studied for evaluating the physical properties, condition and damage of concrete, but are not suitable for detecting delamination and cracks near the surface due to various constraints of the site as well as the accuracy. Therefore, in this study, the impact resonance method was applied to detect the separation cracks occurring near the surface of the concrete slab and bridge deck. As a next step, the principal component analysis were performed by extracting various features using the FFT data. As a result of principal component analysis, it was analyzed that the reliability was high in distinguishing defects in concrete. This feature extraction and application of principal component analysis can be used as basic data for future use of machine learning technique for the better accuracy.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.56
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pp.93-102
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2000
Today, the number of automated machine has rapidly increased in industrial workplaces. Nevertheless, workers are often required to handle materials manually. Technical information for using the revised NIOSH lifting equation to evaluate a variety of two - handed Manual Material Handling (MMH) tasks was investigated. The NIOSH suggested the Lifting Index that provides a relative estimate of the level of physical stress associated with a particular manual lifting task. To measure operator's workload in lifting task, Lifting Index Simulator(LIS) was developed based upon the revised NIOSH lifting equation in this study. The purpose of this study was to develop LIS and use the NIOSH lifting equation in our workplace.
In this study, random polypropylene (rPP) was compounded with two of monoglycerides, namely, glyceryl monolaurate (GML) and glyceryl monostearate (GMS), as antifogging agents to improve its antifogging performance. rPP film samples were prepared by a film-casting method using a three-roll casting machine after melt blending through a twin screw extruder. With an increase in the monoglyceride content, the melt flow index for rPP films with GML and GMS increased, and their yield strength decreased. The incorporation of GMS in rPP was proven to be more effective in improving its physical properties than was rPP with GML. When GML and GMS were separately added to the rPP film at contents of more than 1 phr and more than 5 phr, respectively, the film exhibited antifogging performance.
We introduce a lifetime assessment technique using deep learning algorithm with complex electrical parameters such as resistivity, permittivity, impedance parameters as integrated indicators for predicting the degradation of the organic molecules. The evaluation system consists of fully automated in-situ measurement system and multiple layer perceptron learning system with five hidden layers and 1011 perceptra in each layer. Prediction accuracies are calculated and compared depending on the physical feature, learning hyperparameters. 62.5% of full time-series data are used for training and its prediction accuracy is estimated as r-square value of 0.99. Remaining 37.5% of the data are used for testing with prediction accuracy of 0.95. With k-fold cross-validation, the stability to the instantaneous changes in the measured data is also improved.
Self-powered sensors play an important role in everyday life, and they cover a wide range of topics. These sensors are meant to measure the amount of relevant motion and transform the biomechanical activities into electrical signals using triboelectric nanogenerators (TENGs) since they are sensitive to external stimuli such as pressure, temperature, wetness, and motion. The present advancement of TENGs-based self-powered wearable, implantable, and patchable sensors for healthcare monitoring, human body motion, and medication delivery systems was carefully emphasized in this study. The use of TENG technology to generate electrical energy in real-time using self-powered sensors has been the topic of considerable research among various leading scholars. TENGs have been used in a variety of applications, including biomedical and healthcare physical sensors, wearable devices, biomedical, human-machine interface, chemical and environmental monitoring, smart traffic, smart cities, robotics, and fiber and fabric sensors, among others, as efficient mechanical-to-electric energy conversion technologies. In this evaluation, the progress accomplished by TENG in several areas is extensively reviewed. There will be a discussion on the future of self-powered sensors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.83-90
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2022
Traditional Cloud Computing would be unable to safely host IoT data due to its high latency as the number of IoT sensors and physical devices accommodated on the Internet grows by the day. Because of the difficulty of processing all IoT large data on Cloud facilities, there hasn't been enough research done on automating the security of all components in the IoT-Cloud ecosystem that deal with big data and real-time jobs. It's difficult, for example, to build an automatic, secure data transfer from the IoT layer to the cloud layer, which incorporates a large number of scattered devices. Addressing this issue this article presents an intelligent algorithm that deals with enhancing security aspects in IoT cloud ecosystem using butterfly optimization algorithm.
Due to the rigid nature of the silicon carbide fiber(SiC), fiber damage occurs from the friction during the carding process. This damage not only lowers the spun yarn yield, but also lowers the heat resistance of the spun yarn, so that ultra-high heat resistant yarn cannot be manufactured. Therefore, in the carding process where the most friction between fiber and machine(wire, etc.) occurs, some factors were modified and tested, and as a result of measuring the change in physical properties, fiber damage decreased due to the wire angle or wire density, resulting in improved yield. The test method used to measure the yield of SiC fiber was the carbonization method, and the content of SiC fibers was calculated using the remaining amount after carbonization. Carbonization test was performed at air condition, 700℃, and for 2 hours. Analysis by SEM-EDX showed that the carbide was consistent with the composition of the SiC fiber.
컴퓨터 스크린상에 어떤 물체의 형상을 나타낼 때 각 형태에 따라 그 표현 기법은 크게 두 분야로 나뉘게 되는데 대부분의 기계부품들처럼 원통이나 평면 등과 같이 기하학적 기본형태들로 이루어진 것과 사람이나 동물처럼 형상자체가 단순한 수학적공식으로 표현이 불가능한 형태(Free Form Geometry)로 분류된다. 어떤 대상물체가 선정되면 그것의 기하학적 형상을 먼저 컴퓨터 스크린상에 정확한 형상데이터로 표현된 다음 가시화를 위한 것이든 시뮬레이션 목적이든 그 형상 데이터가 이용된다. 이처럼 컴퓨터에 의한 모의 실험에서 대상물체를 모델링하는 단계는 반드시 필요하다. 최근 컴퓨터에 의한 각종 모델의 시뮬레이션을 시도할 때 Modeling 단계에서 수학적 공식으로 표현이 가능한 모델(Mathemeatical model)보다 임의 형태를 가진 모델(Physical model)표현에 많은 애로를 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인간이나 항공기처럼 복잡한 형태를 가진 물체형상을 컴퓨터 스크린상에 표현할 때 비교적 실물에 가까운 형상데이터를 얻는 기법들에 대해 기술하고 그 결과를 소개한다. 특히 인간의 정적 또는 동적인 자세변화에 따른 각 신체 부위의 정확한 계량분석을 시도할 때 본 기법들의 응용이 가능하다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.05a
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pp.1037-1040
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2004
Sound and vibrations enter every aspect of our daily lives. Some, like music and verbal communications, soothe and relax us; others, such as the noise and vibration from traffic or machinery, can threaten our well being. The Rion Co., Ltd. was eslablished in 1944 as an affiliate of physics and acoustic pioneer, Kobayashi Institute of Physical Research. The RION lineup affords a full line of easy-to handle measuring, recording, and analyzing equipment with innumerable applications for monitoring and maintaining a comfortable environment. RION's concern takes in all manner of sound and vibration. Our activities extend from measuring reverberation time in concert halls and testing the soundproofing characteristics of housing materials to the control and maintenance of machine noise and vibration levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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