Data mining technique is the exploration and analysis, by automatic or semiautomatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules. This paper uses a data mining technique for the prediction of defect types in manufacturing Process. The Purpose of this Paper is to model the recognition of defect type Patterns and Prediction of each defect type before it occurs in manufacturing process. The proposed model consists of data handling, defect type analysis, and defect type prediction stages. The performance measurement shows that it is higher in prediction accuracy than logistic regression model.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.213-221
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2022
Defects are the risk factors in the construction process of buildings. They cause damage, delaying the construction duration. They especially cause adverse effects on the top-down construction method. This study analyzed the degree of construction delay induced by each work type, focusing on defects in the top-down method. Then, we derived construction delay induction coefficient from different work types in order by using the severity of construction delay per defect and the occurrence probability of defect; this assessment model measures the impact of defects on construction delay for each work type. Furthermore, by comparing each work type based on the defect frequency and the construction delay induction coefficient, we found work types that need to be administered attentively. We identified that plastering work was easy to overlook, requiring caution in defect management. This study provides an efficient defect management system suitable for the buildings that are built using the top-down construction method.
In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
The number of disputes over defects after completion of construction work in apartment buildings is increasing every year. In this situation, the prediction of reasonable defect repair costs is very important. In this paper, we are going to collect basic data for predicting defect repair costs through the correlation analysis of the construction period and defect repair cost of apartment houses. For this purpose, first of all, the construction period and defect repair cost of apartment houses were analyzed to analyze the construction period for each type of work, the construction period for each project type, and the construction period for each standard calculation. Next, the correlation between defect repair cost and the independent variables of the candidate was conducted. According to the analysis, the ratio of framing air, the ratio of finishing air, and the number of delay days showed strong correlation.
For the purpose of clinical analysis of secundum atrial septal defect, the patients with atrial septal defect operated on during the period from Aug. 1959 to Aug. 1983 were analysed. The age of the patients was ranged from 3 months to 60 years and there were 132 males [45.3%] patients and 145 female patients [54.6%] in this series. The most frequent type was oval type defect in 219 [86.9%]. The PAPVC were present in 7 patients of high defect group. Clinical analysis revealed 53 patients [19.9%] were asymptomatic. The QP/QS above than 3.61 were 45 patients and less than 1.5 were 24 patients. The pulmonary artery pressure was 10 to 100 mmHg. The majority of the defects were closed in primary suture and closed with a Dacron patch in 19 patients. The postoperative complications occurred in 35 patients [13.1%] and the most frequent complication was wound problem which was present in 10 patients. The hospital mortality rate was 1.6%.
본 연구에서는 공동주택에서 건설 공사비 증가의 원인이 되는 하자에 대하여 건설업체의 공급자 중심이 아닌, 소비자가 법적인 하자보수 책임기간 만기를 앞두고 안전진단 전문기관에 의뢰하여 얻은 하자진단 결과보고서 자료를 근거로 공종별 하자실태를 조사하였다. 또한, 보수비용적 측면에서 세부요인을 분석하여, 시공단계에서의 품질향상과 하자분쟁 해결의 객관적이며 기초적인 자료를 제시하였다.
제지 제조 산업은 대규모 설비가 요구되는 장치산업으로서 생산 설비의 자동화가 꼭 요구된다. 특히 제조공정의 효율성을 얻기 위해서는 제지 제조 공정 중에서 발생하는 지절의 결함을 효과적으로 검출하고 이를 분류하는 효율적인 요소 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 제지 제조 공정 방식의 문제점을 제시하고, 이를 효과적으로 개선하기 위하여 국부 이진 패턴 분석에 의한 지절 결함 검출 시스템을 제안하고 구현된 결과를 제시한다. 제안한 시스템은 제지 지절 결함에 대해 국부 이진 패턴 분석법을 이용하여 분류하고 이를 인식하는 방식으로 구성된다. 제안된 시스템은 에지형과 영역형 결함으로 지절 결함으로 분류하고, 현장 시스템에 설치되어 안정적인 결과를 보임이 검증되었다.
In this paper, we study the classification of defects at steam generator tube in nuclear power plant using eddy current testing (ECT). We consider 4 defect patterns of SG tube: I-In type, I-Out type, V-In type, and V-Out type. Through numerical analysis program based on finite element modeling, 400 ECT signals are generated by varying width and depth of each defect type. In order to improve the classification performance, we propose new feature extraction technique. After extracting new features from the generated ECT signals, multi-layer perceptron is used to classify the defect patterns. Through the computer simulation study, it is shown that the proposed method achieves 100% classification success rate while the previous method yields 91% success rate.
The main processes involved in a defect dispute are consulting, reviewing, and finally judging as an arbiter. This process of defect consulting produces a defect consulting report, but business practices and standards of judgment will differ among consultants, and have many problems. This study reviews the structure of a defect consulting report and considers the structure's problem, which is that it is not standardized. To achieve this, data of sixteen defect consulting report were collected involving defect lawsuit cases before or after 2010. The structure and index of the defect consulting reports were then reviewed, and the results are as follows. As for a structure based on fourteen index, there are suitable that judge a outline, a cost estimate data and a consulting work item by a consulting standard. Furthermore, analysis by each common parts and private parts is considered as appropriate about consulting items and estimate by standard. However, consulting item in construction progress and responsibility period for security that related on a cause and a responsibility of defect need to complement. Meanwhile, the first thing of issues are connected a defect consulting is urgent a standardization for a defect type.
This study was conducted to analyze the characteristics of defects according to the type of block and spatial type by quantitatively examining defects occurring in block pavement in apartment complex. According to the research results, depending on the type of block, defects have occurred 1,394.3ea/100㎡ in interlocking paver blocks, 464.8ea/100㎡ in clay brick paver blocks, and 235.1ea/100㎡ in shot blasted paver blocks. By space type, the defects were occurred 1,576.0ea/100㎡ on the access road paved by interlocking paver blocks and the defects were found 1,139.6ea/100㎡ in interlocking paver blocks, 235.1ea/100㎡ in shot blasted paver blocks, and 797.1ea/100㎡ in clay brick paver blocks, on the sidewalk. Also the defects are occurred 455.6ea/100㎡ on the resting space and 403.2ea/100㎡ on the gym space paved by clay brick paver blocks. Through the size analysis of the defects in the block paver, in the case 'peeling', the largest volume of 2,539.0㎣ on the sidewalk paved with shot blasted paver blocks, and 'Subsidence' occurred at the widest area of 2,096.0㎠ on the sidewalk where interlocking paver block was constructed. The difference in defect occurrence according to the type of block is considered to be influenced by the block production process, and the space type is considered to be caused the difference in the occurrence of defects according to the cause of construction and the usage pattern of residents. This study conducted a survey on defects in block and analyzed the defect characteristic according to paver material and space type. Base on this, it is judged that it can be used as an efficient basic data for material replacement, improvement, paver planning and construction in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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