Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.3
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pp.1-6
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2003
It is difficult to detect and to track the moving targets like tanks and diesel vehicles due to the variety of terrain and moving of targets. It is possible to be happened the aliasing conditions as the difficulty of antenna deployment in the complex environment like the battle fields. In this paper, we study the problem of detecting and tracking of moving targets which are emitting wideband signals under severe spatial aliasing conditions because of the sparse arrays. We developed a direction of arrival(DOA) estimation algorithm based on subband MUSIC(Multiple Signal Classification) method which produces high-resolution estimation. In this algorithm, the true bearings are invariant regardless of changes of frequency bands while the aliased false bearings vary. As a result, the proposed algorithm overcomes the aliasing effects and improves the localization performance in sparse passive arrays.
Mammogram is one of the important techniques for mass detection, which is the early diagnosis stage of a breast cancer. Especially, the CAD(Computer Aided Diagnosis) using mammogram improves the working performance of radiologists as it offers an effective mass detection. There are two types of CAD systems using mammogram; automatic and semi-automatic CAD systems. However, the automatic segmentation is limited in performance due to the difficulty of obtaining an accurate segmentation since mass occurs in the dense areas of the breast tissue and has smoother boundaries. Semi-automatic CAD systems overcome these limitations, however, they also have problems including high FP (False Positive) rate and a large amount of training data required for training a classifier. The proposed system which overcomes the aforementioned problems to detect mass is composed of the suspected area selection, the level set segmentation and SVM (Support Vector Machine) classification. To assess the efficacy of the system, 60 test images from the FFDM (Full-Field Digital Mammography) are analyzed and compared with the previous semi-automatic system, which uses the ANN classifier. The experimental results of the proposed system indicate higher accuracy of detecting mass in comparison to the previous systems.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.26
no.3
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pp.521-527
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1997
This study was aimed to investigate the nutriational status of Korean female college students who are attending school at a longdistance. Physique calssification by anthropomethic indexes, Body mass index(BMI) & Brocas' index and the body fat distrubition were investigated. The energy balance was also examined comparing caloric intake with caloric expenditure. The result of this study are followings; (1) Average height and weight were 158±17.8 cm, 51.7±7.8 kg. This results were not quite different from '84 Korean Adult Standard of 159.5cm, 52.5kg. (2) By Broca's index, 25.89% of subjects was underweight 67.0% was normal weight and 7.06 was overweight. By BMI, 40% of subjects was underweight, 58.8% was normal weight and 1.2% was overweight. (3) According to % fat measured. By BIA, 7% in subjects was underweight, 64.2% was normal weight, 22% was overweight and 6.1% was obesity. This result differed from BMI's result. It may be measurement error due to the difficulty of removing metal sticking to underwear and tooth correction. (4) The intakes of the nutrients except protein, P, vitamin B₁ complexes, were lower than the intakes indicated by Korean Recommended Allowances. 95) Average caloric intake a day was 1545±394.4 kcal, which was much lower than the RDA. The caloric expenditure was much more than caloric intake, which showed negative energy balance in the subjects of this study.
Although features, core element of marine GIS in many application, are same things users have difficulty in using them on account of varying according to method of classification. Accordingly feature cataloguing in accordance with the standard is the trend of the modem world. In this article we have became familiar with ISO 19110 - Methodology for Feature Cataloguing, we was able to discuss element and definition of features for the purpose of Marine GIS's activation. Through the result of study, we presented the methodology of Marine GIS feature cataloguing.
In the coarse grained HAZ of conventional TiN steel, most TiN particles are dissolved and austenite grain growth easily occurrs during high heat input welding. To avoid this difficulty, thermal stability of TiN particles is improved by increasing nitrogen content in EH36-TM steel. Increased thermal stability of TiN particle is helpful for preventing austenite grain growth by the pinning effect. In this study, the mechanical properties and microstructures of high heat input welded Tandem EGW joint in EH36-TM steel with high nitrogen content were investigated. The austenite grain size in simulated HAZ of the steel at $1400^{\circ}C$ was much smaller than that of conventional TiN steel. Even for high heat input welding, the microstructure of coarse grained HAZ consisted of fine ferrite and pearlite and the mechanical properties of the joint were sufficient to meet all the requirements specified in classification rule.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.4
no.4
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pp.385-391
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2006
The estimated decommissioning cost of nuclear research reactor is calculated by applying a unit cost factor-based engineering cost calculation method on which classification of decommissioning works fitted with the features and specifications of decommissioning objects and establishment of composition factors are based. Decommissioning cost of nuclear research reactor is composed of labor cost, equipment and materials cost. Labor cost of decommissioning costs in decommissioning works are calculated on the basis of working time consumed in decommissioning objects. In this paper, the unit cost factors and work difficulty factors which are needed to calculate the labor cost in estimating decommissioning cost of nuclear research reactor are derived and figured out.
Purpose: As the evaluation of the preoperative sensibility in the orbitozygomatic complex fracture, used by most surgeons, depends on the patient's subjective judgements, it is difficult to make generalization and to use it as an objective evaluation method. We used the blink reflex study to objectively evaluate injury to the infraorbital nerve. Methods: From December 2008 to November 2009, a total of 16 patients underwent the patient's subjective report on sensory symptoms and the blink reflex study preoperatively. Among patients having orbitozygomatic complex fracture of type III or more according to Henderson's classification and simultaneously suspected as being injured along the infraorbital nerve pathway, patients who had difficulty in checking preoperative sensibility and said 'normal sensibility' were selected as candidates. Results: Fifteen patients showed abnormal R1 on the fracture side. These results suggested that most of patients had injury to the infraorbital nerve. Conclusion: Contrary to the existing tests, the blink reflex study is a useful diagnostic tool in reflecting injury to the infraorbital nerve objectively.
Liang Dong ;Zeyu Chen;Runan Hua;Siyuan Hu ;Chuanhan Fan ;xingxin Xiao
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.3
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pp.827-838
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2023
Centrifugal pump is a key part of nuclear power plant systems, and its health status is critical to the safety and reliability of nuclear power plants. Therefore, fault diagnosis is required for centrifugal pump. Traditional fault diagnosis methods have difficulty extracting fault features from nonlinear and non-stationary signals, resulting in low diagnostic accuracy. In this paper, a new fault diagnosis method is proposed based on the improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm-based variational modal decomposition (VMD) and relevance vector machine (RVM). Firstly, a simulation test bench for rotor faults is built, in which vibration displacement signals of the rotor are also collected by eddy current sensors. Then, the improved particle swarm algorithm is used to optimize the VMD to achieve adaptive decomposition of vibration displacement signals. Meanwhile, a screening criterion based on the minimum Kullback-Leibler (K-L) divergence value is established to extract the primary intrinsic modal function (IMF) component. Eventually, the factors are obtained from the primary IMF component to form a fault feature vector, and fault patterns are recognized using the RVM model. The results show that the extraction of the fault information and fault diagnosis classification have been improved, and the average accuracy could reach 97.87%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.89-92
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2021
In a manufacturing fields, an abnormality or breakdown of equipment is a factor that causes product defects. Recently, with the spread of smart factory services, a lot of research to predict and prevent machine's failures is actively ongoing. However, there is a big difficulty in developing a classification model because the number of abnormal or failure data of the machine is severely smaller than normal data. In this paper, we present an algorithm for detecting abnormalities in an MCT at manufacturing work site depending on the differences between inputs and outputs of Autoencoder model and analyze its performance. The algorithm detects abnormalities using only features of normal data from manufacturing data of the MCT in which abnormal data does not exist.
From 2000, the world plant market, especially plant developing business related to oil and gas, has been increasing. Domestic construction companies advance to overseas plant construction market actively, and proportioning to this, an importance of utility construction is increasing. However, the project becomes large and high-tech, and many companies experience difficulty of project management due to relatively high risk of overseas construction. In this study, we built the standard process with which domestic company can evaluate the risk of overseas plant utility construction. Primary factors for risk evaluation is derived, classification system is made out, primary factor is analyzed, and counter plan is suggested. And thorough management of risk is performed by risk management organization that manages the risks, risk control methods, reports and monitors through risk sheet and risk action log from the start of project to the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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