철도에 사용되고 있는 분기기는 중요한 시스템 중 하나이다. 분기기 시스템의 건전성은 철도운용 안정성에 매우 중요하다. 분기기 시스템을 진단하기 위하여, LVDT와 accelerometer를 분기기에 설치하였다. LVDT는 분기기에서 변위가 발생하는 부분에 설치하여, 분기기의 이동과 차량의 주행에서 발생되는 변위를 측정하였다. Accelerometers는 충격과 진동이 발생하는 부분에 설치하여 충격량과 진동을 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 변수화를 위한 데이터를 추출하였으며, 이 변수들은 진단에 사용하였다. 진단 알고리즘은 확률분포와 인공신경망을 사용하였다. 변수화된 값이 확률분포를 이용하여 판단할 수 있으면 확률분포를 사용하였으며, 형태를 보고 판단할 필요가 있으면 인공신경망을 활용하였다. 본 논문에서는 정상적인 상태에서 데이터를 측정하여, 정상상태의 조건을 위한 학습을 수행하였다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.
Analysis of lysophosphatidic acids (LPAs) is of clinical importance as they can serve a potential marker for ovarian and other gynecological cancers and obesity. It is critically important to develop a highly sensitive and specific method for the early detection of gynecological cancers to improve the overall outcome of this disease. We have established a novel quantification method of LPAs in human plasma by negative ionization tandem mass spectrometry (MS-MS) using multiple reaction monitoring (MRM) mode without the conventional TLC step. Protein-bound lipids, LPAs in plasma were extracted with methanol : chloroform (2:1) containing LPA C14:0 as an internal standard under acidic condition. Following back extraction with chloroform and water, the centrifuged lower phase was evaporated and reconstituted in methanol. The reconstituted solution was directly injected into electrospray source of MS/MS. For MRM mode, Q1 ions selected were m/z 409, 433, 435, 437 and 457 which corresponds to molecular mass [M-H]- of C16:0, C18:2, C18:1, C18:0 and C20:4 LPA, respectively. Q2 ions selected for MRM were m/z 79, phosphoryl product. Using MS/MS with MRM mode, all the species of LPAs were completely separated from plasma matrix without severe interferences. This method allowed simultaneous detection and quantification of different species of LPAs in a plasma over a linear dynamic range of 0.01-25 ㎛olL-1 . The detection limit of the method was 0.3 pmol/mL, with a correlation coefficient of 0.9983 in most LPAs analyzed. When applied to the plasmas of normal and gynecological cancer patients, this new method differentiated two different groups by way of total LPA level.
This study was conducted to evaluate of the protection efficiency in each part of developed pesticide-proof clothes by repeated washings. We investigated the effect of repeated laundering on mechanical properties of pesticide-proof clothes (not washed vs 5 times washed). We also examined pesticide infiltration rate into the pesticide-proof clothes by repeated laundering. The patches(TCL paper, surface area 50cm2)were attached to the inside of pesticide-proof clothes(head, chest, right upper-arm, right forearm, left thigh, left calf, back) which subjects had dressed in during pesticide spraying. The patches were detached from working clothes after work. For the extraction of pesticide in pesticide-proof clothes, sonication was applied for 30 min with methanol. The gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) was applied to identify the pesticide component. The results of this study are as follows: The force strength, water-vapour resistance and surface wetting resistance of pesticide-proof clothes decreased 5 times more in washed clothes. The concentration of pesticide was the highest in the head area of pesticide-proof clothes. In seven parts of TLC paper attached to the pesticide proof clothes, the concentration of pesticide was higher in the left thigh. The penetration part and concentration of pesticide increased as washing was repeated. Therefore the conclusion which can be drawn from this study is this: protection efficiency of pesticide-proof clothes decrease by repeated washings.
Background: The effect of mobilization on lumbar back pain has been fully described in several clinical aspects, but evidence for muscle strength would be still less clear. Objective: To assess the effect of lumbar mobilization on lower limb strength in healthy individuals. Methods and Analysis: Healthy people aged 18-65 will be included regardless of race or sex. Original peer-reviewed primary reporting randomized controlled trials (RCTs) will be included. Electronic databases, such as MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, Pedro, CINAHL, ClinicalTrials.gov will be searched from inception until July 30. Only studies published in English will be included in this review. Two reviewers will complete the screening for eligibility independently, and the other two reviewers will also complete the risks of data extraction and bias assessment independently. Lower Limb strength will be assessed as primary outcome, and particular intervention or participant characteristics will be assessed as the secondary outcomes. Meta-analysis will be conducted using Review Manager 5.3.3, and evidence level will be assessed using the method for Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation. Outcomes will be presented as the weighted mean difference or standardized mean difference with 95% CI. If I2 ≤ 50%, P>.1, the fixed effect model will be used, otherwise, random-effects model will be used. Ethics and dissemination: This review might not be necessary ethical approval because it does not require individual patient's data; these findings will be published in conference presentations or peer-reviewed journal articles. PROSPERO registration number: CRD42020150144.
최근 패션, 뷰티 업계를 중심으로 스마트 미러를 도입한 매장을 선보이는 등 IoT기술을 적용하고자 다양한 노력이 시도되고 있다. 스마트 미러는 거울을 통해 모습을 비춰볼 수 있으면서 거울 뒤에 부착된 화면을 통해 원하는 내용을 디스플레이 할 수 있어 패션, 뷰티, 헬스 케어 등 다양한 산업 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 스마트 미러의 특성을 이용하여 구술 능력이 퇴화되어 발음이 부정확한 청각 장애인이 타인의 도움 없이 스스로 발음 교정 학습을 할 수 있도록 하는 학습 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에서는 임베디드 시스템에서 적용 가능한 효과적인 립 리딩 기법을 제안하여 기존에 검증된 발음 교정용 데이터와 연동하여 학습 효율을 높였다.
A high-performance liquid chromatographic (HPLC) assay has been developed for the determination of ketorolac in human serum using a new extraction method with a good recovery. Human serum samples (1.0 ml) spiked with known concentrations of ketorolac tromethamine and 10${\mu}g$ of ketoprofen as the internal standard (IS) were acidified with 200${\mu}l$ of 1 N HCl and extracted with 7 ml of n-hexane-ether (7:3 v/v). Extracts were centrifuged and organic layer was back-extracted with 400${\mu}l$ of 0.1% tromethamine solution. Twenty .mu.l of centrifuged aqueous layer was injected onto a reversed-phase octyl column and eluted with a mixture of acetonitrile, water, methanol, and triethylamine [35:55:10:0.1 (v/v), pH 3.0] at a flow rate of 1.0 ml/min. Ultraviolet detection of ketorolac and IS was carried out at 300 nm. The calibration curve obtained using peak area ratios showed a good linearity (in concentration range 10-150 ng/ml $r^2$=O.9944; in range 50-2000 ng/ml, r$^{2}$=0.9998). The mean intra-day accuracy and precision for this HPLC method were found to be 3.6 and 3.7%, respectively. The mean inter-day accuracy and precision were found to be 4.0 and 3.7%, respectively, in the concentration range 50-2000 ng/ml. The recovery of ketorolac from serum was 92.0 $({\pm}5.7)$ % at the concentration of 100 ng/ml. This method proved to be readily applicable to the assay of ketorolac in human serum.
현재 국제적으로 수풀 손실 예측 모델이나 측정 데이터가 매우 부족하다. 본 논문에서는 2005년과 2006년, 2년에 걸쳐 $1{\sim}6\;GHz$ 대역 국내 수풀 및 가로 환경에 많이 분포하는 소나무(pine tree), 히말라야시다(hymalaya cedar),플라타너스나무(plane tree), 메타나무(dawn-redwood tree)등의 수풀에 대한 수풀 손실 특성 측정 수행 결과로부터, ITU-R P.833에서 제시하고 있는 RET(radiative energy transfer) 모델 파라미터를 도출하였으며, 모델 보정을 시도하였다. 본 연구 결과는 2005년, 2006년 ITU-R SG WP 3J 회의에서 권고서에 반영되었다.
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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