This paper considers a six sigma project for reducing the defects rate of the welding process in manufacturing firms. The project follows a disciplined process of five macro phases. define, measure, analyze, improve and control(DMAIC). The need of customers is used to identify critical to quality(CTQ) of project. And a process map is used to identify process input factors of CTQ. Four key process input factors are selected by using an input factor evaluation of teams; an interval of welding, an abrasion, an electric current and a moving freely. DOE is utilized for finding the optimal process conditions of the three key process input factors. Another one key input factor improved to welding machine. The six sigma level of defects rate becomes a 2.01 from a 1.61 at the beginning of the project.
Kim, Yeong-No;Kim, Jae-Cheol;Seo, In-Cheol;Jeon, Yeong-Jae;Kim, Gwang-Hwa
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.6
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pp.276-283
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2002
This Paper Presents the method for detecting a partial discharge(PD) using an electromagnetic wave measured by an antenna. The various electromagnetic waves are measured in the laboratory and wavelet transform, which is provides a direct quantitative measure of spectral content in the time-frequency domain, are applied for identifying the property of electromagnetic waves. Also, the statistical method and self-organizing feature map(SOFM) are applied for the pattern recognition of electromagnetic waves. The proposed method is shown to be useful for detecting electromagnetic waves emitted for PD in test data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.15
no.2
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pp.149-156
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1997
This study extracts the several informations by computerizing the maps of the new city, i.e. Yang-San, MuI-Gum. This cities are being constructed by Land Coporation, and a map of province based on 1:50,000 scales were digitalized depending on topography by digitizer. Several information was taken, by computerizing a existing design maps, with digitalized maps used. Also, there is map number based on each scale, and measure a settlement of the foundation for constructing a facility in a study region, then intend to use information. This paper aims at using old data such as ancient writing books by computerization permanently.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.239-243
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2004
Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2346-2361
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2017
A major challenge in cloud infrastructure is the efficient allocation of virtual network elements on top of substrate network elements. Path algebra is a mathematical framework which allows the validation and convergence analysis of the mono-constraint or multi-constraint routing problems independently of the network topology or size. The present study proposes a new heuristic approach based on mathematical framework "paths algebra" to map virtual nodes and links to substrate nodes and paths in cloud. In this approach, we define a measure criterion to rank the substrate nodes, and map the virtual nodes to substrate nodes according to their ranks by using a greedy algorithm. In addition, considering multi-constraint routing in virtual link mapping stage, the used paths algebra framework allows a more flexible and extendable embedding. Obtained results of simulations show appropriate improvement in acceptance ratio of virtual networks and cost incurred by the infrastructure networks.
We measure the degree of polarization of the lunar regolith to map the distributions of the age and the particle size. We use a 12cm refracting telescope with a 2k-square pixel color CCD (R band) and a polarization filter. The angular resolution obtained is 3.02 km/pixel. Our goal is to obtain a map of the lunar particle size distribution on the lunar regolith and then that of the age distribution. Polarization of the light scattered by lunar surface contains information on their mean particle size. The mean particle size of the lunar surface has been decreased by continued micro-meteoroid impact over a long period. One can estimate the age of the lunar surface if the mean particle size is known. Particle sizes can be measured through observations of polarization because the mean particle size is related to the maximum polarization and albedo. The age and the particle size of the lunar regolith can give vital information for the future lunar exploration.
This paper considers a six sigma project for reducing the cost copper of the cable materials in a electric wire company. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve, and control (DMAIC). A process map is used to identify process input variables. Three key process input variables are selected by using an input variables are selected by using an input variable evaluation table: large cable, plating, and a twisted pair. DOE is utilized for finding the optimal process conditions of the three key process input variables. The implementing result of this six sigma project is enable for reducing of the 2.8% copper materials.
NGC 5024 and NGC 5053 are among the most metal-poor globular clusters in the Milky Way. Both globular clusters are considered to be accreted from dwarf galaxies (like Sagittarius dwarf galaxy or Magellanic clouds), and common stellar envelope and tidal tails between globular clusters are also detected. We present a search for extra-tidal cluster member candidates around these globular clusters from APOGEE survey data. Using 20 chemical elements (e.g., Fe, C, Mg, Al) and radial velocities, t-distributed stochastic neighbour embedding (t-SNE), which identifies an optimal mapping of a high-dimensional space into fewer dimensions, was explored, and we find that globular cluster stars are well separated from the field stars in 2-dimensional map from t-SNE. We also find that some stars selected in t-SNE map are placed outside of the tidal radius of the clusters. The proper motion of stars outside tidal radius is also comparable to that of globular clusters, which suggest that these stars are tidally decoupled from the globular clusters. We manually measure chemical abundances for the clusters and extra-tidal stars, and discuss the association of extra-tidal stars with the clusters.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.33-42
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2020
There has been difficulties in identifying objects by relying on the naked eye in various surveillance systems. There is a growing need for automated surveillance systems to replace soldiers in the field of military surveillance operations. Even though the object detection technology is developing rapidly in the civilian domain, but the research applied to the military is insufficient due to a lack of data and interest. Thus, in this paper, we applied one of deep learning algorithms, Convolutional Neural Network-based binary classification to develop an autonomous identification model of both friend and foe helicopters (AH-64, Mi-17) among the military weapon systems, and evaluated the model performance by considering accuracy, precision, recall and F-measure. As the result, the identification model demonstrates 97.8%, 97.3%, 98.5%, and 97.8 for accuracy, precision, recall and F-measure, respectively. In addition, we analyzed the feature map on convolution layers of the identification model in order to check which area of imagery is highly weighted. In general, rotary shaft of rotating wing, wheels, and air-intake on both of ally and foe helicopters played a major role in the performance of the identification model. This is the first study to attempt to classify images of helicopters among military weapons systems using CNN, and the model proposed in this study shows higher accuracy than the existing classification model for other weapons systems.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.1
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pp.23-28
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2017
Shape from focus (SFF) is a technique used to reconstruct 3D shape of objects from a sequence of images obtained at different focus settings of the lens. In this paper, a new shape from focus method for 3D reconstruction of microscopic objects is described, which is based on gradient operator in Mathematical Morphology. Conventionally, in SFF methods, a single focus measure is used for measuring the focus quality. Due to the complex shape and texture of microscopic objects, single measure based operators are not sufficient, so we propose morphological operators with multi-structuring elements for computing the focus values. Finally, an optimal focus measure is obtained by combining the response of all focus measures. The experimental results showed that the proposed algorithm has provided more accurate depth maps than the existing methods in terms of three-dimensional shape recovery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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