Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2017.05a
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pp.995-999
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2017
The factors affecting the flow coefficient of a control valve were identified and analyzed. The flow coefficient of a control valve are affected by not only Reynolds Number but also the figure and the roughness of the inlet/outlet pipes. Therefore, the flow coefficient is not a constant value. For the purpose of use in the system such as LRE, requiring the exact flow-coefficient of a control valve, the flow-coefficient should be measured under similar Reynolds Number using the inlet and outlet pipes which have the same figure and roughness with a real system.
Eun-seo Oh;So-ryeong Gwon;Joung-min Oh;Bo Peng;Tae-kook Kim
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.10
no.4
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pp.9-19
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2024
In this paper, a real-time public transportation monitoring system is proposed. The proposed system was implemented by developing a public transportation app and utilizing optical sensors, pressure sensors, and an object detection algorithm. Additionally, a bus model was created to verify the system's functionality. The proposed real-time public transportation monitoring system has three key features. First, the app can monitor congestion levels within public transportation by detecting seat occupancy and the total number of passengers based on changes in optical and pressure sensor readings. Second, to prevent errors in the optical sensor that can occur when multiple passengers board or disembark simultaneously, we explored the possibility of using the YOLO object detection algorithm to verify the number of passengers through CCTV footage. Third, convenience is enhanced by displaying occupied seats in different colors on a separate screen. The system also allows users to check their current location, available public transportation options, and remaining time until arrival. Therefore, the proposed system is expected to offer greater convenience to public transportation users.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.4
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pp.493-499
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2004
Variations of temperature and velocity fields in a Hele-Shaw convection cell (HSC) were investigated using a holographic interferometry and 2-D PIV system with varying Rayleigh number. To measure quasi-steady variation of temperature field, two different measurement methods of holographic interferometry, double-exposure method and real-time method, were employed. In the double-exposure method, unwanted waves were eliminated effectively using a digital image processing technique. The reconstructed images are clear, but transient flow cannot be reconstructed clearly. On the other hand, transient convective flow can be reconstructed well using the real-time method. However, the fringe patterns reconstructed by the real-time method contain more noises, compared with the double-exposure method. Experimental results show a steady flow pattern at low Rayleigh numbers and a time-dependent periodic flow structure at high Rayleigh numbers. The periodic flow pattern at high Rayleigh numbers obtained by the real-time holographic interferometer method is in a good agreement with the PIV results.
In this paper we consider continuous block allocation scheme of UNIX file system to support real time retrieval service. The proposed block allocation scheme is designed to place real time data at appropriate disk block location in considering the consume-rate that is given with real time data. To effectively determine the disk block location we analyze the relationship between consume-rate and the two variable factors that are the number of continuous blocks and the cylinder distance of logically consecutive data. In traditional UNIX block allocation scheme it is in fact impossible to find continuous free disk blocks in a specific cylinder location. Thus we propose new bitmap-based free block allocation scheme that enables to determine whether a block in specific cylinder location is free state, or not.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.603-608
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2001
In order to distinguish fault electric motors automatically in real time. an intelligent diagnosis technique may be required. This paper presents an automatic fault detection system for electric motors by using their acoustic noises. Time signals of each candidate motor were measured in an anechoic chamber for further analysis. Spectral analysis was first carried out and they showed that two typical types of fault motors could be successfully distinguished in the frequency domain; bearing faults and scratches. Unlike the trend of normal motors that shows only a single dominant peak at around 2000 ㎐, several peaks are bunched together in bearing fault motors. On the other hand, large frequency noises at around 6500 ㎐ are newly arisen in scratchy fault motors. However, the processing time for spectral analysis was rather long for a real time application in production lines. Thus, a number of band-pass filters were used in the time domain instead for a real time application. Before applying filters, the bands of filters were set from the information of spectral analysis. By applying a set of band-pass filters, the RMS values of each filtered signal were calculated, and thus the normal and damaged motors could be successfully distinguished.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.2987-3002
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2023
In 2015, the number of senior citizens aged 65 and over in Korea was 6,662,400, accounting for 13.1% of the total population. Along with these social phenomena, risk information related to the elderly is increasing every year. In particular, a fall accident caused by a fall can cause serious injury to an elderly person, so special attention is required. Therefore, in this paper, we implemented a system that monitors fall accidents and informs them in real time to minimize damage caused by falls. To this end, beacon-based indoor location positioning was performed and biometric information based on an integrated module was collected using various sensors. In other words, a multi-functional sensor integration module was designed based on Arduino to collect and monitor user's temperature, heart rate, and motion data in real time. Finally, through the analysis and prediction of measurement signals from the integrated module, damage from fall accidents can be reduced and rapid emergency treatment is possible. Through this, it is possible to reduce the damage caused by a fall accident, and rapid emergency treatment will be possible. In addition, it is expected to lead a new paradigm of safety systems through expansion and application to socially vulnerable groups.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.5
s.311
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pp.22-29
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2006
In this paper, we propose a block-based real-time people counting system that can be used in various environments including showing mall entrances, elevators and escalators. The main contributions of this paper are robust background subtraction, the block-based decision method and real-time processing. For robust background subtraction obtained from a number of image sequences, we used a mixture of K Gaussian. The block-based decision method was used to determine the size of the given objects (moving people) in each block. We divided the images into $6{\times}12$ blocks and trained the mean and variance values of the specific objects in each block. This was done in order to provide real-time processing for up to 4 channels. Finally, we analyzed various actions that can occur with moving people in real world environments.
As the network technologies advance, the control systems progress from a centralized architecture to a distributed one. However, these control systems were designed mostly based on the general-purpose operating systems(OS) and have many problems for assurance of a real-time property required for plant processing fields. Therefore, the control systems far a plant process upon real-time OS hare been increased gradually. In this paper, the real-time OS emphasizes on the realization of real-time processing capability, reliability of real-time response, and multi-processing functionality which are prerequisites for a distributed control system. And on the basis of this OS, the number of executable loop and logic, the functions of main plant processing, was analyzed and its validity was also evaluated. The system in this paper was designed not to effect on processing data while online, and the time spent on switching was measured.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.8
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pp.719-726
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2000
A real-time precise positioning is possible with GPS carrier phase measurements with efficient integer ambiguity resolution techniques. It is known that more reliable and fast integer ambiguity resolution is possi-ble as the number of measurements increases. Most precise positioning systems use dual frequency measurements and the wide-lnae technique to resolve integer ambiguity. The wide-lane technique magnifies the measurement noise while it reduces the number of candidates to be examined. In this paper a new integer ambiguity resolution method using dual frequency is proposed The proposed method utilizes the relationship between the wide-lane single frequency and the narrow-lane ambiguities to resolve narrow-lane integer ambiguity after fixing the wide-lane integer ambiguity. Experiments with real data show that the proposed method gives fast and reliable results.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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