The dynamic resistance monitoring in primary circuit or T/C is one of the important issues in that in-process and real time quality assurance of resistance spot weld is needed to increase the product reliability. It is well known that tile dynamic resistance curve gives us very useful information about nugget growth and weldability. In the present paper, a new dynamic resistance detecting method is presented as a practical manner of weld quality assurance using instantaneous current and voltage measured by primary circuit. Primary dynamic resistance patterns are basically similar to those of the secondary, but there is evident advantage such as no extra devices are needed to obtain the quality assurance index and eventually feedback control will be possible caused by T/C based monitoring system.
When distributed powers are interconnected to the grid, lack of source stability may cause some events that should be measured and stored as soon as they occur. This paper presents a real-time hardware system that has been developed for quick and reliable monitoring of the distributed powers quality. The system is composed of a digital signal processor (MPC7410, Motorola) and a 16 bits A/D board (VMIVME3122, GE). To guarantee the real time operation, it is based on a real time OS (VxWorks). Hardware tests of the embedded system have been made to check the performances of the proposed system. Test signals of several events are generated by using a LabView (hardware) system. The tests show that the system complies with the desired IEEE standard for power quality monitoring.
Research interests in PQ(Power Quality) measurement and monitoring system have been increased. This paper describes an experimental result for monitoring system that monitors power quality and undesirable accidents when distributed generations are connected to the power grid. Prior to develop a physical monitoring system for distributed generation applications, we constitute a mesuring system for the general PQ factors. In this paper, an approach to how to measure the PQ elements is presented by using TMS320C6701 processor. Simulation results using the PSCAD and the power system simulation equipment Dobel have verified the proposed measurement system.
This study is to propose an in-process monitoring system for micro resistance spot welding processes using minute accelerometer. A minute accelerometer is mounted on the upper moving electrode tip holder. With its high sensitivity and frequency response characteristics, accelerometer output signal has been successfully recorded and integrated twice to reflect electrode expansion during micro spot welding processes. The analysis of electrode expansion pattern was attempted to find its correlation with spot weld quality. Major previous findings1-6) regarding spot weld quality assessment with the electrode expansion signal in large scale resistance spot welding processes were proved to be true in this in-process monitoring system.
Characterization of sediment quality is important for the proper management of surface water quality, yet sediment has not been monitored sufficiently. In this study, fecal indicator microorganism concentrations of sediments in the Geum River Basin were monitored. Sampling was carried out at one paddy field, one lakeshore and five monitoring stations in the lower reach of the Geum River Basin. Surface waters and sediments were sampled four times during rainy season. Total coliform concentrations of sediments were 12 times higher in average to those of surface waters while E. coli concentrations of sediments were six times higher. No correlation found between indicator microorganism concentration between surface waters and sediments.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.695-700
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1999
Stream and groundwater qualities of two rural watershes in the upper North Han river basin were monitored for 14months. Six to eight stream sampling sites and two to there groundwater monitoring wells were chosen and water samples were regularyl collected and analyzed with respect to total nitrogen(T-N), total phosphorus(T-P) and total suspended solids(TSS). Monitoring data were graphically analyzed with respect to time.Rainfall amout and intensity seemed to have an impact on stream T-N and T-P concentration changes. TSS concentrations were generally lower than the first class stream water quality standared, Both stream and groundwater qualities near livesstock feetlot areas were degraded indicating the feedlots have an impact on water quality.
This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.
A process monitoring procedure using a correlated variable is presented when a lower specification limit is given on the performance variable. Every item is inspected with a variable correlated with the performance variable. When an item is rejected in the screening inspection, the process is checked for change using the mean and variance of measurements of the correlated variable for n preceding items including the rejected one. The performance variable is assumed to be normally distributed. A linear relationship between the performance and surrogate variables is assumed with normally distributed error term. The monitoring procedure is designed so that the prespecified outgoing quality can be attained.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
The performance measurement of construction projects has traditionally been evaluated as a prerequisite for successful project completion. Considering this importance, the UK and the US are operating quantitative performance measurement systems for construction projects. However, in the case of Korea, there is a limit to the use of existing methods due to the limitation of data collection. Recently, in consideration of the domestic situation, research is being conducted to measure the quantitative performance of a project by using big data including progress and project attribute information. Therefore, this study aims to present the design direction of a performance monitoring system using Quality Function Deployment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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