In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.525-533
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2015
Modern production process is a very complex structure combined observations which are correlated with several factors. When the error signal occurs in the process, it is very difficult to know the root causes of an out-of-control signal because of insufficient information. However, if we know the time of the change, the system can be controlled more easily. To know it, we derive a maximum likelihood estimator (MLE) of the change point in a process when observations are from a multivariate IMA(1,1) process by monitoring residual vectors of the model. In this paper, numerical results show that the MLE of change point is effective in detecting changes in a process.
Even though the ad hoc Shewhart methods remain controversial due to various mathematical flaws, there is little disagreement among researchers and practitioners when a set of process data has a skewness distribution. In the context and language of process control, the error related to the process data shows that time to signal increases when a control parameter shifts to a skewness direction. In real-world industrial settings, however, quality practitioners often need to consider a skewness distribution. To address this situation, we developed an enhanced design method to utilize advantages of the traditional attribute control chart and to overcome its associated shortcomings. The proposed design method minimizes bias, i.e., an average time to signal for the shift of process from the target value (ATS) curve, as well as it applies a variable sampling interval (VSI) method to an attribute control chart for detecting a process shift efficiently. The results of the factorial experiment obtained by various parameter circumstances show that the VSI c control chart using nearly unbiased ATS design provides the smallest decreasing rate in ATS among other charts for all experimental cases.
본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로망에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로망에서의 교통신호는 현시, 주기등이 단일 교차로망의 교통신호 대안이라고 한다면 교차로 망에서의 교통신호 대안은 앞에 있는 교차로의 통행차량수와 지체차량수등 2개 이상의 교차로망의 상대적인 대안을 제시하여야 하므로 단일교차로의 교통신호 대안과는 다른 모습을 띠고 있다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 톨음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 재시한다.
Recently, manufacturing work has been transformed to small scale production form with various types to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. Then FMS using NC type machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendency, but there are many machining troubles occured during work process not be settled yet. Nowdays high efficiently has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advance FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigate the machining condition in grinding process. As results form this experimental study, it is recognized well that grinding conditions and dressing point of in time cab be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
For the purpose of developing capacitive humidity sensor having interdigit electrodes, interdigit electrode was modeled and simulated to obtain capacitance and sensitivity as a function of geometric parameters like the structural gap and thichness. For the development of ASIC, switched capacitor signal conditioning circuits for capacitive humidity sensor were designed and simulated by cadence using 0.25um CMOS process parameters. The signal conditioning circuits are composed of amplifier for voltage gain control, and clock generator for sensor driving and switch control The characteristics of the fabricated sensors are; 1) sensitivity is 9fF/%R.H., 2) temperature coefficient of offset(TCO) is 0.4%R.H./$^{\circ}C$, 3) nonlinearity is 1.2%FS, 4) hysteresis is 1.5%FS in humidity range of 3%R.H. ${\sim}$ 98%R.H.. The response time is 50 seconds in adsorption and 70 seconds in desorption. Fabricated process used in this capacitive humidity sensor having interdigit electrode are just as similar as conventional IC process technology. Therefore this can be easily mass produced with low cost, simple circuit and utilized in many applications for both industrial and environmental measurement and control system, such as monitoring system of environment, automobile, displayer, IC process room, and laboratory etc..
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권6호
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pp.824-831
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2014
In this study, structural variations and overlay errors caused by multiple patterning lithography techniques to print narrow parallel metal interconnects are investigated. Resistance and capacitance parasitic of the six lines of parallel interconnects printed by double patterning lithography (DPL) and triple patterning lithography (TPL) are extracted from a field solver. Wide parameter variations both in DPL and TPL processes are analyzed to determine the impact on signal propagation. Simulations of 10% parameter variations in metal lines show delay variations up to 20% and 30% in DPL and TPL, respectively. Monte Carlo statistical analysis shows that the TPL process results in 21% larger standard variation in delay than the DPL process. Crosstalk simulations are conducted to analyze the dependency on the conditions of the neighboring wires. As expected, opposite signal transitions in the neighboring wires significantly degrade the speed of signal propagation, and the impact becomes larger in the C-worst metals patterned by the TPL process compared to those patterned by the DPL process. As a result, both DPL and TPL result in large variations in parasitic and delay. Therefore, an accurate understanding of variations in the interconnect parameters by multiple patterning lithography and adding proper margins in the circuit designs is necessary.
It is most important in small signal stability analysis of large scale power systems to compute only the dominant eigenvalues selectively with numerical stability and efficiency. Hessenberg process is numerically very stable and identifies the largest eigenvalues in magnitude. Hence, transformed system matrix must be used with the process. Inverse transformation with complex shift provides high selectivity centered on the shift, but does not possess the desired property of computing the dominant mode first. Thus, advantage of high selectivity of the transformation can be fully utilized only when the complex shift is given close to the dominant eigenvalues. In this paper, complex shift is determined by Fourier transforming the results of dynamic simulation with PTI's PSS/E transient simulation program. The convergence in Hessenberg process is accelerated using the iterative scheme. Overall, a numerically stable and very efficient small signal stability program is obtained. The stability and efficiency of the program has been validated against New England 10-machines 39-bus system and KEPCO system.
본 논문은 RSA 복호화 과정에서 발생한 전력 신호로부터 암호연산을 예측하는 과정을 주파수 분석과 K-means 알고리즘을 이용하여 자동화하는 것을 제안한다. RSA 복호화 과정은 제곱 연산과 곱셈 연산으로 나뉘며, 시간에 따른 연산의 종류를 예측하게 되면, RSA 암호의 키(key)값을 알 수 있게 된다. 본 논문은 복호화 과정에서 발생한 전력 파형을 2차원 주파수 신호로 변환한 후, K-means algorithm을 이용하여 연산의 종류에 따라 주파수 벡터를 분류하였다. 이후, 이러한 분류된 주파수 벡터를 이용하여 연산의 종류를 예측한다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제23권E2호
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pp.66-73
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2007
The introduction of tracer gas techniques to ventilation studies in indoor environments provides valuable information that used to be unattainable from conventional testing environments. Data acquisition systems (DASs) containing analogue-to-digital (A/D) converters are usually used to function the key role that records signals to storage in digital format. In the testing process, there exist a number of components in the measuring equipment which may produce system-based inference to the monitored results. These unwanted fluctuations may cause significant error in data analysis, especially when non-linear algorithms are involved. In this study, a pre-processor is developed and applied to separate the unwanted fluctuations (noise or interference) in raw measurements and to reduce the uncertainty in the measurement. Moving average, notch filter, FIR (Finite Impulse Response) filters, and IIR (Infinite Impulse Response) filters are designed and applied to collect the desired information from the raw measurements. Tracer gas concentrations are monitored during leakage and ventilation tests in the model test room. The signal analysis functions are introduced to carry out the digital signal processing (DSP) work. Overall the FIR filters process the $CO_2$ measurement properly for ventilation rate and mean age of air calculations. It is found that, the Kaiser filter was the most applicable digital filter for pre-processing the tracer gas measurements. Although the IIR filters help to reduce the random noise in the data, they cause considerable changes to the filtered data, which is not desirable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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