In order to achieve computer-oriented control and automation of manufacturing processec, a distributed NC (DNC_) system was developed for FMS under the Windows environment. The DNC system consists of conventional DNC, PMC interface and tool management modules. Real-time system conditon monitoring and control fuctions required for machine tools and machining processes were accomplished by developing a PMC interface module called MMC board. Tool condition monitoring and management was performed by the developed tool management module composed of a tool setting probe and softwares. Performance of the DNC system was confirmed on the horizontal and the vertical type machining center equipped with FANUC OMC for the large amount of experiments.
To protect water pollution and scarcity in lake and river, water quality monitoring applications have become important tools to understand the change of aquatic ecosystem. KLEON (Korean Lake Ecological Observatory Network) is designed to manage and share the ecological observations. The various kinds of water quality and phytoplankton observations are collected from the selected observatories such as seven lakes/rivers/wetlands. To deeply understand the collected observations with weather, KLEON also manages the observatory information such as lake, dam, floodgate, and weather. The accumulated observation and analyzed results are used to improve the water quality index of the observatories and encourage the ecologists' cooperation.
Exhaled nitric oxide (NO) has been extensively investigated as a noninvasive marker of airway inflammation in asthma. The increased NO expression induced by inflammatory mediators in airways can be monitored easily in exhaled air from asthmatic children. Based on the relationship between the increased NO expression and eosinophilic airway inflammation, fractional exhaled nitric oxide (FeNO) measurements become an important adjunct for the evaluation of asthma. In addition, the availability of portable devices makes it possible to measure FeNO more easily and frequently in the routine pediatric practice. Despite various confounding factors affecting its levels, FeNO can be applicable in diagnosing asthma, monitoring treatment response, evaluating asthma control, and predicting asthma exacerbations. Thus, although pulmonary function tests are the standard tools for objective measurements of asthmatic control, FeNO can broaden the way of asthma monitoring and supplement standard clinical asthma care guidelines.
Automatic monitoring the cutting state is one of the important problems to increase the reliability of modern machining processes. In this study, cutting force signals were used in order to monitor the tool wear and fracture in the turning process. Turning experiments were performed using cemented carbide insert tools(K20) and STS304 steel as a workpiece. Cutting force signal characteristics and histogram analysis method were used to recognize the cutting states. It was found that tool wear and fracture can be diagnosed from the cutting force signal coefficient of variation(C.V.) and histogram analysis.
Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
There have been many studies on chatter vibration in machining but there seems to be no regulations to decide the commencing point of chatter objectively. The development of an objective method which can estimate and detect chatter commencement is very much in need for automatic manufacturing systems, dynamic performance tests for machine tools, and so on. In this study, an approach for in-process monitoring and for deciding commencing point of the chatter vibration using the frequency band-energy method was proposed. From this method, in-process monitoring system for detection the chatter vibration was developed, and investigated its practical possibility. As a result, it is shown by experiments that the chatter vibtation can be detected accurately. Since the changing pattern of the signal energy in certain frequency band during chattering is seldom affected by the variation of cutting conditions, if adequate pre-measures are taken, this method can be widely used in most machining processes.
Recent progress in the development of non-invasive imaging technologies continues to strengthen the role of molecular imaging biological research. These tools have been validated recently in variety of research models, and have been shown to provide continuous quantitative monitoring of the location(s), magnitude, and time-variation of gene expression. This article reviews the principles, characteristics, categories and the use of radionuclide reporter gene imaging technologies as they have been used in imaging cell trafficking, imaging gene therapy, imaging endogenous gene expression and imaging molecular interactions. The studios published to date demonstrate that reporter gene imaging technologies will help to accelerate pre-clinical model validation as well as allow for clinical monitoring of human diseases.
Conservation drones are remote-controlled devices capable of collecting information from difficult-to-access places while minimizing disturbance. Although drones are increasingly used in many research disciplines, their application to wildlife research remains to be explored in depth. This paper reports on the use of Phantom 2 Vision+ for monitoring areas in two national parks in South Korea. The first research area was conducted in Chiaksan National Park, and the second in Taeanhaean National Park. The aim of this research is to introduce ecologists and researchers alike to conservation drones and to show how these new tools have are fundamentally helping in the development of natural sciences. We also obtained photographs and videos of monitoring areas within our test site.
While close range photogrammetry has been widely applied for static deformation analysis, video cameras have many characteristics that make them the sensors of choice for dynamic analysis of rapidly changing situations. They also have limitations. The aim of this research is to explore the potential of a video system for monitoring dynamic objects. A pilot system consists of two camcorders, VCR, and PC with frame grabber. To estimte the performance of this system for moving objects, a car was imaged covering several phases when starting to drive. The sequential images of a moving car were recorded on VCR. 15 images per second were digitized in an off-line mode by frame grabber. The image coordinates of targets attached to the rear bumper of a car were acquired by IDRISI, and the object coordinates were derived based on DLT. This research suggests that home video cameras, PC, and photogrammetric principles are promising tools for monitoring of the moving objects and vibrations as well as other time dependent situations.
Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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