To construct the non-contact temperature detection systems, LC resonance type sensors composed of temperature sensitive ferrite inductors and capacitors were used, and their wireless temperature detection performances were investigated. The temperature was wirelessly detectable using the fabricated LC resonance sensors with a transmitter and receiver, because their inductances and resonance frequencies were changed according to the temperature dependance of permeability of the ferrites. The sensitivity of the system was decreased with the distance i between transmitter and receiver as a ratio of the l$^6$.
The best method is selected among the 3 digital dynamic compensation methods which are developed or applied for the Rhodium self-powered neutron detector. The three digital dynamic compensation methods are the existing Dominant Pol Tustin method of the COLSS(Core Operating Limit Supervisory System), the Direct Inversion method and Kalman Filter method. The Direct Inversion method is an improved method of D. Hoppe and R. Maletti and the Kalman Filter method is developed using the Kalman Filter. Response times of the compensated signals to achieve 90% of a step input are 28.1, 17.2 and 6.5 seconds respectively for the same noise gain telling that the Kalman Filter method is the best amens the 3 methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.277-277
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2021
합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: This study examined the utility of preliminary magnetic resonance imaging (MRI) measurements in the ultrasound-guided L4 selective nerve root block. Materials and Methods: As a retrospective study, 71 patients, who met the criteria for outpatient visits from March 2016 to December 2017, were included. From March 2016 to February 2017, 31 patients who underwent an L4 nerve root block without MRI were classified as group A, and 40 patients who underwent an L4 nerve root block through MRI measurements from March 2017 to December 2017 were classified as group B. Group A was injected under ultrasound-guidance through the pararadicular approach without a pre-interventional MRI evaluation, and group B was injected under ultrasound-guidance according to the preliminary MRI measurements. The results were assessed using the numeric rating scale scores before, three hours, and two, six, and 12 weeks after the procedure. Results: At three hours after the procedure, the proportion of patients better than good results were 51.6% in group A and 67.5% in group B. At two weeks after the procedure, the proportion of patients with better than good results were 48.4% and 70.0% in groups A and B, respectively; 58.1% and 62.5% of patient of groups A and B, respectively, showed better than good results after six weeks. In 12 weeks after the procedure, the results of group A and B were 67.7% and 62.5%, respectively. At three hours and two weeks after the procedure, group B showed significant symptom improvement than group A (p<0.05). The procedures were repeated 2.8 and 1.7 times in groups A and B, respectively, between two and six weeks for satisfactory pain relief (p<0.05). Conclusion: A pre-interventional MRI evaluation might improve pain relief within the initial two weeks after ultrasound-guided L4 selective nerve root block by improving the success rate of the procedure.
Kim, Jung-Min;Jung, Kyung-Hoon;Jung, Eun-Kook;Cho, Hyun-Hak;Kim, Sung-Shin
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.3
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pp.367-372
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2012
This paper presents a development of an analog type magnetic positioning system and its positioning accuracy improvement using fuzzy inference system. As the magnetic positioning system used on a magnet-gyro guidance system for AGV(automatic guided vehicle), it measures a position of magnet embedded in floor of the work place. The existing product of the magnetic positioning system is very expensive in Korea because it is being sold in a foreign country exclusively. Moreover, the positioning accuracy of the product is low because it uses digital type unipolar hall sensors. Hence, we developed the magnetic positioning system by ourselves and improved the positioning accuracy of the developed magnetic positioning system using fuzzy inference system. For experiment, we used the analog type magnetic positioning system which we have developed, and compared the performance of the proposed method with the performance of the existing positioning method for the magnetic positioning system. In experimental results, we verified that the proposed method improved the positioning accuracy of the magnetic positioning system.
Conductance and susceptance of the self-radiation impedance in a rectangular acoustic sensor without baffle are measured experimentally. Finite polyurethane window is mounted at the end of the acoustic sensor. The sensor radiation impedance is cauculated using the equivalent electric circuit. Using the Levine's integral equations of a rectangular piston mounted to the rigid infinite baffle, radiation resistance and reactance were simulated numerically. Numerical and experimental results are compared to each other.
We designed and constructed the high frequency magnetic characteristics measurement system to measure core loss, B-H curve, permeability of toroidal ferrite core, amorphous core and various materials for high frequency application. The system consists of universal equipments such as digitizing oscilloscope, signal generator, power amplifier, PC in order to make upgrade easily. The power source is composed of waveform synthesizer and power amplifier ranging from DC to 20 MHz, and output signal H and B from sample core are digitized by oscilloscope with sampling rate 1 GS/ s per channel. Computer controls power source and oscilloscope, reads data from oscilloscope, displays analyzed waveform and saves data with file. The entire procedures finishes within few seconds.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.2
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pp.191-202
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2006
Computer programs for a structure design help the optimum design that considers each condition. however, the findings can not explain accurately a behavior of the real-living structure because each condition of a structure is simplified and generalized. The smart structure is introduced to overcome these problems, and we can understand a behavior of the real-living structure by means of Health Monitoring System. In this study, we compare a behavior by means of the existing structure design with a behavior of the living structure by means of an experiment. As a result, we examine adequacy of a measuring system and developing possibility in the future.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.2
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pp.193-199
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2016
Since the variations of electromagnetic suspension forces of maglev trains have close relations with the acceleration of the levitated bodies, it is basic to control the levitation forces using the measured acceleration of vehicles. In this study, an airgap control algorithm based on acceleration feedback is applied to maglev trains and a dynamic analysis method is developed considering maglev train-guideway interaction. Using the developed method, dynamic behaviors of a maglev train-guideway interaction system are investigated. It is observed from the analysis that the current design guidelines can be satisfied when the proposed airgap control algorithm is employed. Using the contorl algorithm, the current guidelines can be improved and economical maglev railway guideway structures can be designed.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.185-188
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2005
본 논문에서 신경망을 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 조향 제어기 설계를 제안한다. 자율주행시스템에서 가장 중요한 핵심요소는 자계토로상의 센서의 현재위치를 파악하고 주행하는 것이다. 먼저 자계도로상의 현재위치를 파악하기 위한 방법으로, 첫 번째 자기쌍극자 모델식이 센서에서 측정된 자계와 일치함을 보였다. 두 번째 Peak Mapping법을 이용하여 외란으로 작용하는 지자계 성분을 제거할 수 있음을 입증하였다. 세 번째로 신경망을 이용하여 높이성분($B_{z}$)가 변하더라도 정확한 거리가 계측됨을 확인하였다. 따라서 신경망을 이용하면 소량의 메모리를 사용할 수 있으므로 실제 시스템에서 경제적인 효과를 볼 수 있고, 정확한 거리를 계측하므로 경로를 이탈하지 않고 자율주행이 가능한 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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