목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.
자동속도분석의 목적은 대용량 탄성파탐사자료로부터 정확한 속도를 효율적으로 추출하는 것이다. 본 연구에서는 bootstrapped differential semblance (BDS) 방법과 몬테카를로 역산법을 이용하여 효율적인 자동속도분석 알고리듬을 개발하였다. 자동속도분석을 통해 보다 정확한 결과를 계산하기 위하여 우리가 개발된 알고리듬에서는 일반적인 셈블런스보다 높은 속도해상도를 제공하는 BDS를 일관성 측정법으로 사용한다. 게다가, 개발된 자동속도분석 알고리듬의 처리시간을 줄이고, 효율성을 증가시키기 위해 조건적으로 초기속도모델을 결정하는 단계를 추가하였다. 그리고 잘못된 피크값을 피킹하는 문제를 방지하기 위해서 새로운 RMS 속도제약조건을 선택적으로 사용하였다. 개발된 자동속도분석 모듈의 성능을 시험하기 위해서 합성탄성파탐사자료와 동해에서 취득한 현장자료에 개발된 모듈을 적용하였다. 본 연구에서 개발원 알고리듬을 통해 얻은 속도결과를 적용하여 안든 중합단면들은 일관된 반사이벤트들과 NMO보정 결과의 질이 향상된 것을 보여준다. 더욱이, 개발원 알고리듬은 구간속도제약조건을 확인하면서 구간속도를 먼저 구하고 이를 이용하여 RMS 속도를 계산하기 예문에, 지질학적으로 타당한 구간속도를 구할 수 있다. 또한, 구간속도의 경계등이 중합단면도에서 나타나는 반사이벤트들과 잘 부합된다.
ThisPaper investigates the feasibility of using acoustic emission signal analysis for the detection of built-up edge during machining. Experiments were conducted on a CNC-lathe using conventional carbide insert tools under various cutting conditions. The cutting forces were also measured for comparisons. Experimental evidence is presented which indicates that the presence of a built-up edge can significantly affect the generation of acoustic emission in metal cutting. It is shown that under conditions in which a built-up edge is generated, the variation of $AE_{rms}$ signal with cutting speed can be quite different from the generally accepted linear, monotonic increase as previously reported. The feasibility of utilizing $AE_{rms}$ in built-up edge sensing is suggested.
MILD 연소는 고온의 배기가스가 연소로 내에 유입되는 연료와 공기의 혼합물과 고온의 배기가스 가 만나는 위치에 따라 질소산화물 저감 특성이 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 폐기물소각로에 적용한 MILD 연소로에서 배기가스 재순환 여부에 따른 유동 특성과 배기가스 재순환 위치에 따른 유동 특성을 살펴보아 최적의 배기가스 재순환 위치를 선정하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 전산 해석의 결과는 배기가스 재순환이 없는 경우에는 수직 격벽 상부의 단면에서 속도 분포는 수직 격벽 바로 상부에 큰 속도가 있고 더 상부는 역류가 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 배기가스 재순환이 있는 경우는 상부 자유공간에서의 유동 균일도를 수직 격벽 상부 단면에서의 x 방향 속도의 %RMS 값으로 비교하였으며 재순환 흡입구 위치가 자유공간 우측 상단에 위치한 경우가 %RMS 값이 57.4%로 가장 작은 값을 가지며 따라서 가장 효과적임을 알 수 있었다.
This paper investigates the relationship between cutting conditions and Acoustic Emission(AE) signals; $AE_{avg}$, $AE_{rms}$, $AE_{mode}$$AE_{avg}$ and $AE_{rms}$ are increased as the increasing of cutting velocity and depth of cut respectively. The new parameters, derived from $AE_{avg}$ and $AE_{rms}$, which may be used for the in-process detection of tool wear is discussed. It is also known that $AE_{mode}$
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
The purpose of this study is to investigate whether medication and deep brain stimulation (DBS) have differential effects on the speed and amplitude of bradykinesia in patients with Parkinson's disease (PD). Five PD patients with implanted DBS electrodes (age: $60.6{\pm}7.4yrs$, H&Y stage: $3.1{\pm}0.2$) participated in this study. FT (finger tapping) movement was measured using a gyrosensor system in four treatment conditions: Med (Medication)-off/DBS-off, Med-off/DBS-on, Med-on/DBS-off and Med-on/DBS-on. Quantitative measures representing average speed and amplitude of FT movement included root-mean-squared (RMS) angular velocity and RMS angle. One-way repeated measures ANOVA showed that RMS angular velocity of Med-on/DBS-on was significantly greater than those of Med-off/DBS-off and Med-off/DBS-on (p < 0.01) whereas RMS angle was not different among conditions (p = 0.06). Two way repeated measures ANOVA showed that only medication improved RMS angular velocity (p < 0.01), whereas both medication and DBS had no significant effect on RMS angle (p > 0.02). Effect size of RMS angular velocity was greater than that of RMS angle in both medication and DBS. This suggests that medication and DBS have differential effects on FT bradykinesia and velocity and amplitude impairments may be associated with different functional aspects in PD.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
The ductile cast iron is austempered at 300, 350 and 40$0^{\circ}C$ temperature in order to investigate the basic factors for monitoring drill wear in automatic production process, and cutting force and AE RMS signals are measured with changing cutting condition for ADI(Austempered Ductile Cast Iron) with different mechanical properties. The signals of cutting force were influenced by cutting speed and feedrate greatly. On the other hand AE RMS signals are influenced by cutting speed where as it is not related with feedrate. As the depth of drilling increases, cutting force shows a slow increase and the value of AE RMS increases until the range of h/d=4. But over the range it increases greatly due to an amount of chip discharge and friction with inner wall of drilling hole, etc. As the drill diameter increases at a constant depth of drilling. Cutting force increases linearly, but the level of AE RMS does not increases linearly due to circumferential velocity and great influence of h/d.
본 논문에서는 변압기의 이상 신호 데이터를 원거리에서 축적하기 위한 이상 신호 진단 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원격으로 변압기의 이상 신호를 수집하여 변압기의 이상을 알아낼 수 있다. 이 시스템은 상용된 통신 모듈의 느린 통신 속도를 고려하여 이상 신호를 RMS-DC 값으로 변환하는 작업을 추가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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