Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.3
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pp.325-330
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2014
Eddy current induction is used in a wide range of electronic devices, for example in detection sensors. Due to the advances in computer hardware and software, the need for 3D computation and system comprehension is a requirement to develop and optimize such devices nowadays. Pure theoretical models are mostly limited to special cases. On the other hand, the classical use of commercial Finite Element (FE) electromagnetic 3D models is not computationally efficient and lacks modeling flexibility or robustness. The proposed approach focuses on: (1) implementing theoretical formulations in 3D (FE) model of a detection device as well as (2) an automatic Volumetric Estimation Method (VEM) developed to selectively model the target finite elements. Due to these two approaches, this model is suitable for parametric studies and optimization of the number, location, shape, and size of PCB receivers in order to get the desired target discrimination information preserving high accuracy with tenfold reduction in computation time compared to commercial FE software.
The iron loss in electric machines takes large part of machine losses and the reduction of iron loss brings the increase of the efficiency. In the rotating machines, however it is very difficult to calculate the iron loss and to get the exact experiment result because the measuring precesses are very complex and laborious. As is well known, the relation between the flux density B and the magnetic field intensity H relation is not linear. For the iron loss, B and H must be measured and usually B becomes the reference wave(sine wave) and the following H is measured using H-coil. To make the B as sine wave, B is controlled by some devices. The error is controlled to become zero by the proposed algorithm which uses the bisection algorithm. The experiments are compared with the simulation results, and they show acceptable agreements.
The iron loss in electric machines takes large part of machine losses and the reduction of iron loss brings the increase of the efficiency. In the rotating machines, however it is very difficult to calculate result because the measuring processes are very complex and laborious. As is well known, the relation between the flux density B and the magnetic field intensity H relation is not linear. For the iron loss, B and H must be measured and usually B becomes the reference wave(sine wave) and the following H is measured using H-coil. To make the B as sine wave, B is controlled by some devices. The error is controlled to become zero by the proposed algorithm which uses the bisection algorithm. The experiments are compared with the simulation results, and they show acceptable agreements.
This study was performed to investigate vibration generated from machines that were used at factories and construction works. Vibrations were measured at three points in a straight line based on distance from the vibration sources, and analyzed to assess the vibration bevels. The average vibration level of factory machines was 65.4dBV at 2m, and that of construction machines was 74.0dBV at 5m. Vibration attenuations was 4.0~8.2dBV by double distance. All such data were applied to gain coefficients of attenuation equations for predicting vibration level by distance from the vibration sources. Data recorded on tapes were analyzed to understand the characteristics of frequency because these characteristics are important factors to design a Plan for installing the vibration-Proof devices. Finally, considering results from these analysis, assessment, and prediction, the methods for reducing vibration generated from machines were discussed.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.9
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pp.189-196
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2020
Recently, GPU cloud computing technology applying GPU(Graphics Processing Unit) devices to virtual machines is widely used in the cloud environment. In a cloud environment, GPU devices assigned to virtual machines can perform operations faster than CPUs through massively parallel processing, which can provide many benefits when operating high-performance computing services in a variety of fields in a cloud environment. In a cloud environment, a GPU device can help improve the performance of a virtual machine, but the virtual machine scheduler, which is based on the CPU usage time of a virtual machine, does not take into account GPU device usage time, affecting the performance of other virtual machines. In this paper, we test and analyze the performance degradation of other virtual machines due to the virtual machine that performs GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) task in the direct path based GPU virtualization environment, which is often used when assigning GPUs to virtual machines in cloud environments. Then to solve this problem, we propose a GPGPU task management method for a virtual machine.
The purpose of this study is to investigate EU, UK and USA's laws and standards related to safety criteria for commercial kitchen machines. The study was based on literature survey and web surfing. The results revealed that EU has relevant directives by kitchen machines and harmonized standards according to the directives. The directives and harmonized standards are translated into the laws and standards of EU member countries, respectively. The kitchen facility relevant legal systems of UK and USA do not prescribe the safety devices or measures, but only the basic health and safety requirements. The requirements were forcefully implemented through the certificate systems such as CE(Confommite European), UL(Underwriters Laboratories), etc. Only products with CE, UL or NRTL(ationally Recognized Testing Laboratory) certificate marking can be placed on the market of EU and USA, or put into service. For achieving the certificates, all requirements regulated in the relevant standards should be met. The standards of UK and USA were presented by kitchen machines or by standards themselves, respectively. Safety devices required by the standards were also summarized by kitchen machines and their risk factors.
This study aims to investigate laws and standards(including technical guidelines) related to safety criteria for 22 kitchen machines frequently used in commercial kitchens. The study was based on literature survey, interviews with charge persons in kitchen machines manufacturing companies, cafeteria providing group meals and relevant association, and web surfing. The results showed that there are two types of safety criteria such as legally forced ones by laws and optional ones by national industrial standards or technical guidelines. High pressure safety control act, safety control and business of liquefied petroleum gas act and city gas business act prescribed gas use apparatus safety criteria, rational energy utilization act did those of pressure vessel such large rotary caldron, industrial health and safety act did those of food processing machinery, and electrical appliances safety control act did those of electrical kitchen appliances. Compulsory or optional standards or guidelines related to safety criteria for kitchen machines were presented by 22 kitchen machines. Safety devices shown in the laws, standards and guidelines were also summarized by kitchen machines and their risk factors.
Recent trend in the manufacturing industry is focused on the convergence with IoT and Big Data, by emergence of the 4th Industrial Revolution. To realize a smart factory, the proposed system based on MTConnect technology collects and integrates various status information of machines from many production facilities including heterogeneous devices. Also it can distribute the acquisited status of heterogeneous manufacturing machines to the remote devices. As a key technology of a flexible automated production line, the proposed system can provide much possibility to manage important information such as error detection and processing state management in the unmanned automation line.
The analysis of the causes of accidents in workplaces where machines and tools are used is essential to improve the effectiveness and efficiency of safety prevention policies in places of employment in Korea. The causes of workplace accidents are not fully understood mainly due to difficulties in analyzing available descriptive information. This study focuses on the automated accident cause analysis in workplaces based on the accident abstracts found in industrial accident reports written in an unstructured descriptive format. The method proposed in this paper is based on text data mining and uses the keyword search function of Excel software to automate the analysis. The analysis results indicate that the primary reason for the frequency of accidents is related to technical aspects at a stage in which dangerous situations occur in the workplace. Accidents due to managerial causes are typically observed when danger exists in the workplace; however, managerial actions play a more important role in reducing accident severity. A small company tends to use unsafe machines and devices, leading to further accidents due to technical causes, whereas managerial causes are more conspicuous as the company grows. To preclude the occurrence of accidents due to inadequate knowledge, the implementation of safety management and the provision of safety education to elderly workers at the early stage of their employment are particularly important for small companies with less than 100 workers.
In the recent years, significant advances have been made in the development of small form-factor, low power, and low cost 3D-sensing devices based on depth-imaging technologies with real-time performance. This has led to the advent of devices and machines that are able to sense and understand the world, navigate in the environment, and interact naturally with their human users. Human-computer interactions based on touch sensing and speech recognition have already become mainstream, and the rapid developments in 3D sensing is paving the path towards the next level of machine intelligence and interactions. This paper discusses the recent developments in real-time 3D sensing technologies and their emerging system application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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