Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.1
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pp.14-19
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2013
Nonlinearity parameter is an inherent property of materials measuring fundamental acoustic amplitude($A_1$) and second harmonic amplitude($A_2$). However, measurement of $A_1$ and $A_2$ has complex calibration procedure, many researchers prefer to measure relative nonlinearity parameter rather than absolute nonlinearity parameter. But, relative nonlinearity parameter is only detect materials degradation with various degradation samples, it is limited application in determining third order elastic constants of materials. Therefore, in this study, the piezoelectric detection method is adopted to measure absolute nonlinearity parameter due to experimental simplicity compare to capacitive detector. Linearity of measurement system is verified by $A_1^2vsA_2$ plot, and we measured ultrasonic nonlinearity parameters of fused silica and Al2024-T4.
In this paper, the fine dust (PM10) and ultrafine dust (PM2.5) measurement platforms are designed to be mobile and fixed using oneM2M, the international standard for IoT. The fine dust measurement platform is composed and designed with a fine dust measurement device, agent, oneM2M platform, oneM2M IPE, and monitoring system. The main difference between mobile and fixed is that the mobile uses the MQTT protocol for interconnection between devices and services without blind spots based on LTE connection, and the fixed uses the LoRaWAN protocol with low power and wide communication range. Not only fine dust, but also temperature, humidity, atmospheric pressure, volatile organic compounds (VOC), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and noise data related to daily life were collected. The collected sensor values were managed using the common API provided by oneM2M through the agent and oneM2M IPE, and it was designed into four resource types: AE and container. Six functions of operability, flexibility, convenience, safety, reusability, and scalability were analyzed through the fine dust measurement platform design.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.609-617
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2007
The goal of this study is to forecast the trend of stream quality and to suggest some policy alternatives in Gumbo river. It used the five different monthly time series data such as BOD, COD, T-N and EC of the nine of Gumbo River measurement points from Jan. 1998 to Dec. 2006. Water pollution is serious at Gumbo2 and Palgeo stream measurement points. BOD, COD, T-N and EC data are analyzed with the exponential smoothing model and the trend is forecasted until Dec. 2009.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.9
no.1
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pp.20-28
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2001
In order to predict thermodynamic performance of refrigeration system, it is required to know the oil concentration of the refrigerant/oil mixture. The current method is to extract the working mixture and then to measure the oil weight. In this study, oil concentration is measured in si.tu way without any extraction of the working fluid. Based on the measurement, a working equation is presented as follows, C=a +b x t +c x $t^2$ +(d + e x t +f x $t^2$) x SG. C is oil concentration, t is temperature($^{\circ}C). SG Is specific gravity of mixture and a~f is coefficients The oil concentration ranges over 0~l2 wt% and the temperature ranges over 20~50$^{\circ}C. The specific gravity and temperature are measured using the on-line densimeter and thermometer. This working equation enables to predict the oil concentration without any extraction of the mixture. This equation can be applied for R-12/Naphthenic oil and R-134a/P0E oil liquid mixtures.
The purpose of this study was to analyze the correlation between the effluent of a sewage treatment plant (STP) and the adjacent stream located downstream of the STP in Nakdong River. Flow and water quality data, such as BOD, COD, SS, T-N, and T-P data, for 12 STPs and adjacent downstream monitoring stations in the main stream and tributaries of Nakdong River were collected from 2012 to 2015. As a result of correlation analysis between river flow and water quality at the river water quality measurement point, COD, SS, and T-P were correlated positively with the river flow rate at 6, 8, and 6 points, respectively. As a result of analyzing the water quality of sewage treatment plant effluents and downstream streams, BOD and COD were correlated at 2 and 3 points, respectively. T-N showed a positive correlation at 9 points, and 7 of them had a strong positive correlation, indicating that sewage treatment effluent had a large effect on downstream streams. In this study, we found that the correlation between the river flow rate and the water quality factors (COD, SS, TP) was high at river water measurement points, and the sewage treatment plant effluent was correlated with the T-N value of adjacent streams.
Park, Jihoon;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.21
no.4
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pp.177-186
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2015
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
Objective: T1 mapping provides valuable information regarding cardiomyopathies. Manual drawing is time consuming and prone to subjective errors. Therefore, this study aimed to test a DL algorithm for the automated measurement of native T1 and extracellular volume (ECV) fractions in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging with a temporally separated dataset. Materials and Methods: CMR images obtained for 95 participants (mean age ± standard deviation, 54.5 ± 15.2 years), including 36 left ventricular hypertrophy (12 hypertrophic cardiomyopathy, 12 Fabry disease, and 12 amyloidosis), 32 dilated cardiomyopathy, and 27 healthy volunteers, were included. A commercial deep learning (DL) algorithm based on 2D U-net (Myomics-T1 software, version 1.0.0) was used for the automated analysis of T1 maps. Four radiologists, as study readers, performed manual analysis. The reference standard was the consensus result of the manual analysis by two additional expert readers. The segmentation performance of the DL algorithm and the correlation and agreement between the automated measurement and the reference standard were assessed. Interobserver agreement among the four radiologists was analyzed. Results: DL successfully segmented the myocardium in 99.3% of slices in the native T1 map and 89.8% of slices in the post-T1 map with Dice similarity coefficients of 0.86 ± 0.05 and 0.74 ± 0.17, respectively. Native T1 and ECV showed strong correlation and agreement between DL and the reference: for T1, r = 0.967 (95% confidence interval [CI], 0.951-0.978) and bias of 9.5 msec (95% limits of agreement [LOA], -23.6-42.6 msec); for ECV, r = 0.987 (95% CI, 0.980-0.991) and bias of 0.7% (95% LOA, -2.8%-4.2%) on per-subject basis. Agreements between DL and each of the four radiologists were excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] of 0.98-0.99 for both native T1 and ECV), comparable to the pairwise agreement between the radiologists (ICC of 0.97-1.00 and 0.99-1.00 for native T1 and ECV, respectively). Conclusion: The DL algorithm allowed automated T1 and ECV measurements comparable to those of radiologists.
Kim, Nam-Soo;Jung, Kyung-Sick;Kang, Eun-Jung;Oh, Jung-Eun;Lee, Byung-Kook
The Journal of the Korea Contents Association
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v.12
no.10
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pp.385-394
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2012
The aim of this study was to determine the effectiveness of diagnostic range for BMD measurement tools(DEXA, QUS, and RA) to health examination in transitional ages. In standard T-score -2.5 of DEXA, cutoff value by RA is -1.675(sensitivity: 70.0%, specificity: 63.7%) and cutoff value by QUS is -1.733(sensitivity: 70.4, specificity: 59.5%), also T-score -3.0 of DEXA, cutoff value by RA is -2.325(sensitivity: 70.0%, specificity: 42.9%) and cutoff value by QUS is -2.323(sensitivity: 70.4, specificity: 56.8%). There was, however, no significant difference in standard DEXA(lumbar spine and femur) between RA and QUS by repeat measurement(precision), and correlation were without effect. ROC analysis showed that all methods are qualified for BMD measurement tools to health examination in transitional ages; however, the different sensitivities and specificities of the methods, as well as age and gender, calibration parameters for diagnostic tests have to be considered.
This study suggests the new 2D anthropometric method using digital camera. It is used MK2001 program that can convert 2D measurements to 3D measurements. To improve that it is measured 100 college students with direct and indirect anthropometric method. The measurements were processed by the SPSS ver10 Statistical Package. The average, standard deviation, and t-test were calculated for each category. Most measurements by 2D measurements are higher than direct measurements but degree. The difference between direct and indirect measurements is less than 2cm. In the results of t-test, height measurements including other 16 measurements which is easy to measure have no meaningful difference within 1cm. The depth measurements are most high difference. The result of each measurement proves that MK2001 program (2D anthropometry method using digital camera) is available for measuring the human body.
The purpose of this study, by surveying the status of firms, measurement-related investment and the defect rate, is to analyze the effect of measurement-related investment and to propose a scheme of efficient measurement-related investment which reduces the defect rate. For this project we obtain the data of the status of the measurement-related investment and the defect rate of 928 firms in Korean manufacturing industry by mailing survey. One of our results shows that the firms which have measurement standard laboratory, i.e, which invest in measurement-related area comparatively high, have the defect rate about 0.8% lower than those firms which don't have measurement standard laboratory. Also we find that the small-and-middle size firms have worse measurement-related facility than the large firms and the firms in the heavy-chemical industry have higher measurement-related investment effect than the firms in the light industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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