We have developed a new type Automatic Vending Machine(AVM) of a small size with simplification of coin mechanisms. The AVM adopts a new type transportation system named thin film-transportation system. Thin films have advantages of safe guide and transportation of various goods which made from various materials and shapes. The AVM has advantages of low price and simple mechanisms. The compact size($300{\times}330{\times}630$, mm)is realized by the use of simple coin mechanisms and thin-transportation system.
Thermal error compensation has been developed for CNC (Computer Numerical Control) machining center with moving heat sources. The thermal error in CNC machining center has an effect on machining accuracy more than the geometric error does. Thus, temperature distributions of a spindle unit have been analyzed numerically by a Finite Differential Method and experimentally by an infrared (IR) camera in this study. A multiple variable method has been derived to estimate the thermal deformation of the machine origin stably and effectively after measuring deformation and temperature data. The experimental results for a vertical machining center have shown that the thermal errors of the machine origins were reduced more than 30% by the developed method.
The equivalent circuit of SLIM is composed of the circuit parameters. They can be obtained from the electromagnetic theory. The accelerating characteristics of SLIM are the best efficiency when synchronous speed changed continuously. The paper outlines a method of acceleration for an accelerated field system in which it is desired to reduce the overall length to a minimum, assuming a limit on the amount of heat which can be generated in the secondary member. The paper then shows that a primary unit designed to give several discrete field speeds only, as opposed to one with continuous speed variation, is not significantly inferior in performance to the latter but is much easier to manufacture.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.6
no.4
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pp.72-79
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1997
A study is a experiment which is figure out to optimum discharge cutting condition of the surface roughness, electronic discharging speed and electrode wear ration with Ton , Toff and V(voltage) as an input condition according to the current(Ip) in an electric spark machine : 1) Electrode is utilized Cu and Graphite. 2) Work piece is used the material of carbon steel. The condition of experiment is : 1) Current is varied 0.7(A) to 50(A) and the time of electric discharging to work piece in each time is 30(min) to 60(min). 2) After the upper side of work piece was measured in radius(5$\mu$m) of stylus analyzed the surface roughness to ade the table and graph of Rmax by yielding data. 3) Electro wear ratio is : \circled1Cooper was measured ex-machining and post-machining by the electronic balance. \circled2The ex-machining of graphite measured by it, the post-machining was found the data from volume $\times$specific gravity and analyzed to made its table and graph on ground the data. 4) In order to keep the accuracy of voltage affected to the work piece was equipped with the A.V. R and the memory scope was sticked to the electric spark machine. 5) In order to preserve the precision of current, to get rid of the noise occured by internal resistance of electric spark machine and to force injecting for the discharge fluid , it made the fixed table for a work piece to minimize the work error by means of one's failure during the electric discharging.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.13-20
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2022
It's proposed and analyzed ML(Machine Learning) models to predict vehicle FC(Fuel Consumption) in real-time. The test driving was done for a car to measure vehicle speed, acceleration, road gradient and FC for training dataset. The various ML models were trained with feature data of speed, acceleration and road-gradient for target FC. There are two kind of ML models and one is regression type of linear regression and k-nearest neighbors regression and the other is classification type of k-nearest neighbors classifier, logistic regression, decision tree, random forest and gradient boosting in the study. The prediction accuracy is low in range of 0.5 ~ 0.6 for real-time FC and the classification type is more accurate than the regression ones. The prediction error for total FC has very low value of about 0.2 ~ 2.0% and regression models are more accurate than classification ones. It's for the coefficient of determination (R2) of accuracy score distributing predicted values along mean of targets as the coefficient decreases. Therefore regression models are good for total FC and classification ones are proper for real-time FC prediction.
The combine harvester is considered as an important but complicated and costly machine. The appropriate size of combine has to be developed to use efficiently in Korea. But the combine is such a complicated machine that a complete design model to develop a new type is impossible without understanding the relationship between each factor. The combine capacity is generally limited by the cleaning shoe performance. So a design model for a cleaning shoe has to be developed first for the complete combine design. The objective of this research was to develop a cleaning model of head-feeding combine to predict grain separation from chaff and broken straw on a sieve. A developed physically based model can explain the situation which can happen during separation process. A test apparatus based on the field going machine was developed. The test materials were paddy rice and barley. The data obtained were analyzed by the hand and the video camera. The developed model was verified as an adequate model through the test with $R^2$ of 0.934 and 0.837. The model can be used to evaluate design and operation alternatives of combine and also applied to the automatic control of separation unit of combine with a loss monitering sensors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1501-1518
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2016
This paper presents an effective management of VM (Virtual Machine) for heterogeneous cloud using Common Deployment Model (CDM) brokering mechanism. The effective utilization of VM is achieved by means of task scheduling with VM placement technique. The placements of VM for the physical machine are analyzed with respect to execution time of the task. The idle time of the VMis utilized productively in order to improve the performance. The VMs are also scheduled to maintain the state of the current VM after the task completion. CDM based algorithm maintains two directories namely Active Directory (AD) and Passive Directory (PD). These directories maintain VM with proper configuration mapping of the physical machines to perform two operations namely VM migration and VM roll back. VM migration operation is performed from AD to PD whereas VM roll back operation is performed from PD to AD. The main objectives of the proposed algorithm is to manage the VM's idle time effectively and to maximize the utilization of resources at the data center. The VM placement and VM scheduling algorithms are analyzed in various dimensions of the cloud and the results are compared with iCanCloud model.
변전소의 설비 관리/진단 및 보호, 감시, 제어 등의 자동화 시스템인 SAS(Substation Automation System)의 운영에 있어서 가장 중요한 요인은 System의 신뢰성 확보라 할 수 있다. 즉, Real-time Data에 대한 정확하고 빠른 취득능력은 SAS의 평가 잣대가 될 수 있다. 따라서 SAS 운영의 신뢰성을 증대시키기 위해 상위 HMI(Human Machine Interface)와 하위 Device간의 통신 중계 역할을 하는 I/O Server의 Virtual Simulation Environment인 Hyosung 통합 I/O Server Toolkit(Virtual Device 포함)을 개발하였다.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.23
no.3
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pp.259-268
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2007
purpose: This study was to evaluate the shear bond strength of Lithium Disilicate Glass-Ceramic by removable method of temporary cement on the abutment tooth. Material and Method: Sixty molar teeth of human with the occlusal surface up were mounted in acrylic resin blocks. The 45 specimens were prepared to exposure dentin by diamond bur and the eugenol-containing temporary cement($Cavitec^{TM}$ ($KERR^{(R)}$, U.S.A)was applied to the dentin surfaces. After initial removal of the cement with a dental explorer, the specimens were divided into 4 groups of 15 specimens each. The dentin surfaces of the specimens were treated by rotary instrument with as follow pastes: $Zircate^{(R)}$ prophy paste(Dentsply, U.S.A), Radent Prophy Paste(Pascal company,inc. U.S.A), and Dental pumice(Wip mix corporation,U.S.A). An adhesive resin luting agent(Variolink $II^{(R)}$, Ivoclar Vivadent, Leichtenstein) including Monobond-S and $Excite^{(R)}$ was applied to all specimens. The ceramic specimens were made with an A1 ingot of IPS Empress $II^{(R)}$ (Ivoclar Vivadent, Leichtenstein). After the specimens were stored in distilled water for 48hr, the shear bond strength(MPa) was measured by a Universal testing machine(Zwick 145641, Zwick, Germany) at a 1mm/min cross-head speed. The data were statistically analyzed by one-way ANOVA and Duncan's multiple range test. Results: In all group, there were no significant differences in comparison with the control group(p>0.05). The pattern of most failure showed the mixed type of cohesive and adhesive failure. Conclusion: Resin bond strength of IPS Empress $II^{(R)}$ was not affected by removal method of the temporary cement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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