This study is the machining of fuel supply pipe used in large vessels. The fuel supply pipe of large vessels have effects to reduce engine exhaust because of common rail system and show excellent fuel efficiency so it is in the limelight as a vessel engine of next generation. At present, the shape of fuel supply pipe of common rail used for huge two-stroke & low-speed vessels is like a peanut hole so the second machining is necessary after the first machining. There is high error rate for machining and the materials waste caused by machining error is serious. Also, in this time the request for increasing the length of fuel supply pipe is suggested in the world market, it's judged that current methods will show higher error rate for machining. Therefore, the purpose of this study is to improve the machining process used originally. For that, the system controlling the process was developed as well as surface roughness and straightness which are evaluation items of fuel supply pipe were measured so that improved process can be observed in real time.
As the supply and demand of pork has become a significant concern in Korea, controlling it has become a critical challenge for the industry. However, compared to the demand for pork, which has relatively stable consumption, it is not easy to maintain a stable supply. As the preparation of measures for a supply-demand crisis response and supply control in the pig industry has emerged as an important task, it has become necessary to establish a stable supply model and create an appropriate manual. In this study, a pork supply prediction model is constructed using reported data from the pig traceability system. Based on the derived results, a method for determining the supply-demand crisis stage using a statistical approach was proposed. From the results of the analysis, working days, African swine fever, heat wave, and Covid-19 were shown to affect the number of pigs graded in the market. A test of the performance of the model showed that both in-sample error rate and out-sample error rate were between 0.3 - 7.6%, indicating a high level of predictive power. Applying the forecast, the distribution of the confidence interval of the predicted value was established, and the supply crisis stage was identified, evaluating supply-demand conditions.
This study investigates the prediction of daily water supply, which is a necessary for the efficient management of water distribution system. ANFIS, namely artificial intelligence, is a neural network into which fuzzy information is inputted and then processed. In this study, daily water supply was predicted through an application of network-based fuzzy inference system(ANFIS) for daily water supply prediction. This study was investigated methods for predicting water supply based on data about the amount of water which supplied in Kwangju city. For variables choice, four analyses of input data were conducted: correlation analysis, autocorrelation analysis, partial autocorrelation analysis, and cross-correlation analysis. Input variables were (a) the amount of water supply, (b) the mean temperature, and (c) the population of the area supplied with water. Variables were combined in an integrated model. Data of the amount of daily water supply only was modelled and its validity was verified in the case that the meteorological office of weather forecast is not always reliable. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 18.46% and the average error was lower than 2.36%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
Carbon dioxide enrichment for greenhouse crops has generally been a standard commercial practice for many years. Vegetable crops such as tomato, cucumber, and lettuce respond positively to the $CO_2$ enrichment. But improper $CO_2$ enrichment leads to physiological damage and economical loss. This study was carried out to develop a $CO_2$ concentration control algorithm considering growth stage and efficiency. The measurand was $CO_2$ consumption rate and top fresh weight that represents growth stage. The weight of top fresh lettuce as a whole in the tray was measured through a non-destructive method. The demand in $CO_2$ concentration according to growth stage was investigated. The results are summarized as follows. 1. The $CO_2$ consumption rate could be measured within the error of $\pm$ 15.4mg$CO_2$/hr in the range of $CO_2$ concentration of 500-1500ppm. 2. The weight of top fresh lettuce could be measured within the error $\pm$ 4.3g in the range of 0-1400g. 3. The $CO_2$ control model developed could determine an economical $CO_2$ supply rate considering $CO_2$ consumption rate and leakage rate. 4. The $CO_2$ control algorithm based on the control model was composed of feedforward control for maintaining a stable $CO_2$ concentration level, and feedback control with $CO_2$ consumption rate and top fresh weight for adapting to the change in $CO_2$ demand by growth stage. 5. For the performance test with the developed control algorithm on lettuce the decrease in $CO_2$ supply rate was obtained without a significant decrease in top fresh weight.
횡류식 환기 시스템이 설치된 터널에서 급, 배기구 포트 개구면적의 최적화는 외부로부터 터널 내에 급기되는 신선공기의 분배를 균일하게 하고 터널 내 오염물질을 효율적으로 배출하여 터널 이용자에게 안전하고 쾌적한 터널 환경을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 횡류 환기방식이 적용된 대심도 복층터널 내부에 균일한 급기 또는 배기풍량을 얻기 위해서 급, 배기구 포트 면적계산 및 최적화하기 위한 프로그램이 개발되었다. 개발된 포트 면적 계산 및 최적화 프로그램의 신뢰성 확보를 위해 현재 운영 중인 반횡류 환기방식을 적용하고 있는 터널의 덕트 내 풍속을 측정하였다. 또한 동일한 터널에 대한 3차원 수치해석을 수행하였고 CFD 결과를 측정된 값과 비교하였다. 분석결과, 프로그램이 예측한 값과 현장측정결과의 오차율은 약 6.72%를 보이고 있으며, 3차원 수치해석 결과와의 오차율은 약 4.86%로 나타났다. 두 결과 모두 10% 이내의 오차율을 보이고 있으므로, 이 포트 개구면적 최적화 프로그램을 사용해서 횡류식 터널의 급기 및 배기 포트의 최적화 설계가 가능할 것으로 기대된다.
Purpose - The adjustment of one country's monetary policy can cause the macroeconomic change of other countries. Due to this, this paper attempts to analyze the impact of China's monetary policy on South Korea's exchange rate. Research design, data, and methodology - Based on the flexible-price monetary model, sets of annual time series from 1980 to 2017 are employed to perform an empirical estimation. The vector error correction model is also used to exploit the short-run relationship between both of them. Of course, the South Korea's real GDP, the China's real GDP, South Korea's interest rate, the South Korea's interest rate and the South Korea's monetary supply are treated as independent variables in this paper. Result - The long-run findings reveal that the China's money supply has a negative effect on South Korea's exchange rate. Respectively, the short-run findings depicts that the China's money supply has negative a effect on South Korea's exchange rate. Of course, other variables selected in this paper also have an effect on South Korea's exchange rate whatever positive or negative. Conclusions - As the empirical evidence shows, the China's monetary policy has a negative effect on South Korea's exchange rate whenever in the long run or in the short run.
A tape feeder is an important feeding device to supply micro-chips such as 1005 and 0603 components to PCB in SMT process. Traditionally, tape feeding methods using sprocket wheel mechanism has been used for the pickup system of chip-mounters. However, there is growing needs for new feeding mechanism with high accuracy and confidence as electric components are getting much smaller. Thus, recently, a tape feeder using cam-slider mechanism is developed to meet such requirements. The major advantages of developed system are; significantly reduced indexing and backlash errors, slim and compact design, and improved repetitive capacity compared to existing system. In this paper, the performance evaluation criteria for the developed tape feeder are suggested. Stability against induced vibration, positioning accuracy, cycle time, durability and supply error rate are estimated using developed self testers. As a result, the excellence of developed tape feeding mechanism is validated using the effective rating methods.
NAND flash memory is a non-volatile memory that retains stored data even without power supply. Internal memory used as a data storage device and solid-state drive (SSD) is used in portable devices such as smartphones and digital cameras. However, NAND flash memory carries the risk of electric shock, which can cause errors during read/write operations, so use error correction codes to ensure reliability. It efficiently recovers bad block information, which is a defect in NAND flash memory. BBT (Bad Block Table) is configured to manage data to increase stability, and as a result of experimenting with the error correction code algorithm, the bit error rate per page unit of 4Mbytes memory was on average 0ppm, and 100ppm without error correction code. Through the error correction code algorithm, data stability and reliability can be improved.
Existing models that predict of Daily water supply include statistical models and neural network model. The neural network model was more effective than the statistical models. Only neural network model, which predict of Daily water supply, is focused on estimation of the operational control. Neural network model takes long learning time and gets into local minimum. This study proposes Neuro Genetic hybrid model which a combination of genetic algorithm and neural network. Hybrid model makes up for neural network's shortcomings. In this study, the amount of supply, the mean temperature and the population of the area supplied with water are use for neural network's learning patterns for prediction. RMSE(Root Mean Square Error) is used for a MOE(Measure Of Effectiveness). The comparison of the two models showed that the predicting capability of Hybrid model is more effective than that of neural network model. The proposed hybrid model is able to predict of Daily water, thus it can apply real time estimation of operational control of water works and water drain pipes. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 11.81% and the average error was lower than 1.76%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
1. Comparison of demand and supply A. Assumption of estimation of demand and supply we will briefly assumptions used for presumption once more before comparing the result of estimation of demand and supply examined previously 1) supply - The average applying rate for state. examination of graduate: ${\alpha}$=1.03109 - The ratio of successful applicants of state examinations: ${\beta}$=0.97091 - Mortality classified by age : presumed data of the Bureau of statistics - Emigrating rate: 0 % - Time of retire: unconsidered - An army doctor number: unconsidered and regard number of employed oriental medicine doctor. - Standard of 1995 : The number of survival oriental medicine doctor is 8195. the number of employed oriental medicine doctor is 7419. 2) demand - derivated demand method Daily the average amount of medical treatment: according to medical insurance federation data. there is 16 or 6 non allowance patient, we consider amount of medical treatment as 22 persons in practical because 21.94 persons (founded practical examination) are converted to allowance in comming demand. Daily the proper amount of medical treatment: 7 hours form -35 persons 5 hours 30 minutes form -28 persons. Yearly medical treatment days: 229 days. 255 days. 269 days . Increasing rate of visiting hospital days: -1996 year. 1997 year. 1998 year- . Rate of applying insurance: yearly average 71.51% (among the investigated patient) B. Comparison of total sum result 1) supply (provision) Table Ⅳ-1 below shows the estimation of the oriental medicine doctor in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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