With a rapid development in the area of micro and ultra precision technology, the micro surface machining of small size parts are explosively increased. Especially, to improve efficiency of various beams in lens and reflector, non-rotational symmetric form and several mm level heights changeable surface can be machined at a time. These geometric complex 3D surface cannot be machined by general short stroke FTS. The long stroke FTS if firmly needed to move directly several mm and have nm level positioning accuracy for the complex surface form. The long stroke FTS used linear motors to drive moving unit long and fine, aero static bearings to decrease friction and moving errors in guide way, optical linear scale with nm level resolution to measure position of FTS. Furthermore, to increase the performance of acceleration of FTS, the light material, such as AL is used for the structure and the high stiffness box type structure is selected. In this paper, the genetic algorithm approach is described to determine a set of design parameters for auto tuning. The authors have attempted to model the design problem with the objective of minimizing the error, such as variable pattern change. This method can give the better alternative than existing other method.
The wear debris is fall off the moving surfaces in oil-lubricated systems and its morphology is directly related to the damage and failure to the interacting surfaces. The morphology of the wear particles are therefore directly indicative of wear processes occurring in tribological system. The computer image processing and artificial neural network was applied to shape study and identify wear debris generated from the lubricated moving system. In order to describe the characteristics of various wear particles, four representative parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) from computer image analysis for groups of randomly sampled wear particles, are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values (material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how these approach can be applied to condition diagnosis of the oil-lubricated tribological system.
Traditionally, electrical power systems had the vertically-integrated industry structures based on the economics of scale. However power systems have been recently reformed to increase the energy efficiency of the power system. According to these trends, Korean power industry has been partially restructured, and the competitive generation market was opened in 2001. In competitive electric markets, correct demand data are one of the most important issue to maintain the flexible electric markets as well as the reliable power systems. However, the measuring load data can have the uncertainty because of mechanical trouble, communication jamming, and other things. To obtain the reliable load data, an efficient evaluation technique to adust the missing load data is needed. This paper analyzes the load pattern of historical real data and then the turned ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model, PCHIP(Piecewise Cubic Interporation) and Branch & Bound method are applied to seek the missing parameters. The proposed method is tested under a variety of conditions and tested with historical measured data from the Korea Energy Management Corporation (KEMCO).
As the first step to investigate the fundamental mechanism of a dispersed two-phase flow, we studied the detailed interactions between bubble or particle motion and flow around it. Experiments were carried out with a rising bubble or particle in stagnant water in a vertical pipe. Particles with different densities, and/or different shapes were used for comparison with a bubble. We adopted 3D-PTV (Three-Dimensional Particle Tracking Velocimetry) for measuring the bubble or particle motions, and PIV (Particle Image Velocimetry) for measuring the water flow simultaneously (Hybrid PIV). The experimental results showed that the oblate spheroidal solid particle rose along the longer axis direction at the point that the inclination of the longer axis reached the maximum, and the inclination direction changed after moving. The bubble moved to the direction that the spheroid's projected width grew up to the largest, and the minor axis of the oblate spheroidal body of the bubble was parallel to the moving direction. The trajectory of the center of the particle/bubble which was measured with 3D-PTV, was marked on the section (x-y) of the pipe. It exhibited the pattern of the particle/bubble motion.
RTI (Rayleigh-Taylor instability) is investigated by a multi-liquid MPS (Moving Particle Semi-implicit) method for both viscous and inviscid flows for various density differences, initial-disturbance amplitudes, viscosities, and surface tensions. The MPS simulation can be continued up to the late stage of high nonlinearity with complicated patterns and its initial developments agree well with the linear theoretical results. According to the relevant linear theory, the difference between inviscid and viscous fluids is the rising velocity at which upward-mushroom-like RTI flow with vortex formation is generated. However, with the developed MPS program, significant differences in both growing patters and developing speeds are observed. Also, more dispersion can be observed in the inviscid case. With larger Atwood (AT) number, stronger RTI flows are developed earlier, as expected, with higher potential-energy differences. With larger initial disturbances, quite different patterns of RTI-development are observed compared to the small-initial-disturbance case. If AT number is small, the surface tension tends to delay and suppress the RTI development when it is sufficiently large. Interestingly, at high AT number, the RTI-suppressions by increased surface tension become less effective.
HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 특징벡터를 이용하여 여러 객체가 움직이는 환경에서의 효과적인 개별객체 추적 방법을 제안한다. 알고리즘의 구성은 크게 영상의 전처리 과정, 객체검출, 객체추적으로 구성하였고, 다양한 궤적과 객체의 움직임을 갖는 6개의 동영상을 이용하여 실험하였다. 객체간에 겹치는 현상이 일어났을 때, 객체의 중심좌표와 예측좌표를 이용하여 개별 객체를 구분하였다. 제안한 시스템을 실험에 사용한 비디오에 적용한 결과 85.45%의 추적 성공률을 보였다. 제안한 시스템은 사물의 위치 및 움직임 패턴을 분석을 요하는 보안 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.
The purpose of this paper is to understand the ethnic characteristics of official uniforms of Qing(淸)) by comparing the rank systems of official uniforms of Ming(명(明)) and Qing(淸)) dynasties. As research documents, Dai-Ming-Huidian(大明會典)) and Qing-Huidian-Tu(淸明會圖)) have been used. This research shows that there are many traditional characteristics of Manchurians (滿族)) in the official uniforms of Qing(淸)) dynasty. The characteristics are as follows: First, Qing dynasty made their own official uniform based on the traditional Manchurians(滿族)) costume, and added rank system on it. Second, Qing dynasty used the animal's leather as the material of official uniforms and distinguished the level of the uniforms according to the rerity value of rareness, color, and warmth of the leather. Third, Qing dynasty used pearls produced in Manchuria as the highest level, as opposed to jades and rhinoceros horns of Ming. Fourth, Qing dynasty eliminated the animal's rank system of twelve patterns which had been used for whole history of China, but the Emperor is the only man who is able to use twelve patterns. Qing dynasty made her own pattern system of standstill/moving dragons and standstill/moving pythons. Fifth, Qing dynasty used the rank system by colors in the order of yellow, red, and blue consistently over various official uniforms, while Ming used different color orders for different uniforms.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권4호
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pp.254-261
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2004
Traditionally, electrical power systems had formed the vertically integrated industry structures based on the economics of scale. However, power systems have been recently reformed to increase their energy efficiency. According to these trends, the Korean power industry underwent partial reorganization and competition in the generation market was initiated in 2001. In competitive electric markets, accurate load data is one of the most important issues to maintaining flexibility in the electric markets as well as reliability in the power systems. In practice, the measuring load data can be uncertain because of mechanical trouble, communication jamming, and other issues. To obtain reliable load data, an efficient evaluation technique to adjust the missing load data is required. This paper analyzes the load pattern of historical real data and then the tuned ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), PCHIP (Piecewise Cubic Interpolation) and Branch & Bound method are applied to seek the missing parameters. The proposed method is tested under a variety of conditions and also tested against historical measured data from the Korea Energy Management Corporation (KEMCO).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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