본 논문에서는 범죄 발생 전 빠른 상황판단과 효과적인 의사결정을 위한 방법으로 이상 행동을 분류, 분석하여 이상행동 패턴을 발견하고 이에 따라 발생 전 상황을 예상할 수 있는 예측하는 모델을 제시하였다. 이러한 행동분석과 패턴예측 모델은 CCTV로 부터 수집된 데이터를 단계별 DB를 통해 빠르고 정확한 분석할 수 있고, 과거에 축적 및 분석된 데이터를 유사한 상황에 직면했을 때 사전에 예방하기 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것이다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반료묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다음(물 많이 마심), 다뇨(소변의 양이 많음), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 서버에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient버전, 2) 객체 검출 yolov4, 3) 행동 예측은 LSTM을 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
The purpose of this study is to analyze the damage patterns and metal structure of 3 phase mold transformers collected from places where accidents have occurred. Compared to an oil-immersed transformer, a mold transformer has the advantage of requiring a smaller installation area and can be kept clean, while its disadvantages include the fact that abnormal symptoms of an accident are difficult to discover and its repair is impossible. The capacity of the mold transformers collected from places where accidents have occurred was 200kVA with primary voltages being F23,900V, R22,900V, 21,900V, 20,900V, 19,900V, etc., as well as secondary voltages being 380V, 220V, etc. It was found from the analysis on the diffusion of combustion in the damaged mold transformers that fire occurred first inside the U-phase primary winding and that carbonization and heat were diffused to V-phase and W-phase in V-pattern. In addition, from the analysis on the cross-sectional structure of the metal of the melted high voltage winding using a metallurgical microscope, it was found that the boundary surface, voids, and columnar structure were formed when an interlayer short-circuit had occurred Therefore, even though it is not possible to find the cause for the occurrence of an interlayer short-circuit at the inner side of the primary winding, it is thought that, due to the thermal energy generated when the short-circuit occurred, the heat source was diffused to the upper side and outside, causing a secondary accident.
Self-incompatibility in Brassica campestris is controlled by multi-allele system in a single genetic locus, the S locus, and it is elucidated that S-glycoproteins are S gene products. In this experiments, we examined the genetic mode(pollen tube behavior and segregation of S-glycoprotein), characteristic of S-glycoproteins and DNA constitution within nuclear genome on S gene family that unexplained by single locus model, and investigated the segregation pattern of S-glycoproteins in bred F1 generation. By diallel cross among the 15 plants within one family the existence of three types of homozygotes and three types of heterozygotes were observed, and segregation of S-allele could not explained by single locus model. From the results of IEF-immunoblot analysis for non-segregated individual plant, the segregation pattern of S specific bands was corresponded with results of diallel cross except with one case(SaSa genotype). The molecular weight of 6 different S-genotype varied in near by 50 kD, and each genotype expressed with 2 or 3 bands. Specific bands in SaSa, SbSb, ScSc has almost similar molecular weight between them. Southern analysis of genomic DNA probed with S-glycoprotein cDNA for 6 different genotypes revealed that there are clear difference in polymorphism, multiple bands of hybridization, when restriction enzymes of EcoR I were used. It could be assumed that there are several sequences related to the S-glycoprotein structural genes within their nuclear genome. Therefore, we suggested the possibilities that S-allele system could be controlled by multi-locus, that dominance-recessive interactions could be explained by modifier gene or supressor gene based on the results of abnormal segregation of S-glycoprotein in bred F1. The F2 analyses are progressing in now.
기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.
Metal cutting operations involve generation of heat due to friction between the tool and the pieces. This heat needs to be carried away otherwise it creates white spots. To reduce this abnormal heat cutting fluid is used. Cutting fluid also has an important role in the lubrication of the cutting edges of machine tools and the pieces they are shaping, and in sluicing away the resulting swarf. As a cutting fluid, water is a great conductor of heat but is not stable at high temperatures, so to improve stability an emulsion type mixed fluid with water and oil is often used. It is pumped over the cutting site of cutting machines as a state of atomized water droplet coated with oil by using jet. In this paper, to develop cutting fluid supplying nozzle to obtain ultra thin oil film for coating water droplet, a numerical analysis of three dimensional mixed fluid Jet through multi-stage nozzle was carried out by using a finite volume method. Jet flow characteristics such as nozzle exit velocity, development of mixing region, re-entrance and jet intensity were analyzed. Detailed mixing process of fluids such as air, water and oil in the nozzle were also investigated. It is easy to understand complex flow pattern in multi-stage nozzle. Important flow Information for advance design of cutting fluid supplying nozzle was drawn.
The anterior cruciate ligament(ACL) is an important stabilizer of knee joint. The ACL injury of knee is common and a serious ACL injury leads to ligament reconstruction surgery. Gait analysis is essential to identify knee condition of patients who display abnormal gait. The purpose of this study is to evaluate and classify knee condition of ACL deficient patients using a nonlinear dynamic method. The nonlinear method focuses on understanding how variations in the gait pattern change over time. The experiments were carried out for 17 subjects(l2 healthy subjects and five subjects with unilateral deficiency) walking on a motorized treadmill for 100 seconds. Three dimensional kinematics of the lower extremity were collected by using four cameras and KWON 3D motion analysis system. The largest Lyapunov exponent calculated from knee joint flexion-extension time series was used to quantify knee stability. The results revealed the difference between healthy subjects and patients. The deficient knee was significantly unstable compared with the contralateral knee. This study suggests an evaluation scheme of the severity of injury and the level of recovery. The proposed Lyapunov exponent can be used in rehabilitation and diagnosis of recoverable patients.
본 논문에서는 전력용 변압기 내부의 이상원인을 규명하는 방법중 가장 신뢰성이 우수한 가스분석기법에 대한 새로운 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 한전 유중가스 분석법을 포함한 국제적으로 공인된 IEC법, Domenburg법, 가스 Pattern법 등을 통합하여 적용하므로써 진단의 효율성을 높였으며, 미국 Neuron DATA사에서 개발한 Element Expert Tool로 작성되었다. 또한, 실제 이상이 발생된 전력용 변압기의 유중가스치를 제안된 알고리즘에 적용하여 신뢰성을 입증하였다.
The vibration of reactor internals should be monitored and diagnosed for the early detection of the failure of reactor pressure vessel. This can be performed by analyzing the time-history signals from the excore neutron flux detertors. The conventional method is an on-demand system which generates power spectra through Fast Fourier Transform(FFT) algorithm. The operator can make his own decision to detect abnormal vibration using these spectra. This post- processing method, however, requires special expertise in the reactor noise analysis and signal processing for random data. It may mislead the operator into erroneous decision-making, if he is a novice in reactor noise analysis. Hence this study is focused on the automated monitoring and diagnosis procedure for the reactor noise analysis, especially on the Fuzzy algorithm to recognize the pattern of the vibration of Core Suport Barrel. The excore neutron signals of Yonggwang Nuclear Power Plant unit 3 is acquired and analyzed using conventional FFT spectra and tested to adopt the Fuzzy method. An Automated Monitoring and Diagnosis System for CSB Vibration using this Fuzzy method is proposed. Furthermore, vibration data for CSB of Youggwang Nnclear Power Plant unit 3 is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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