본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.
The signals that can be obtained from a rotating machine often convey the information of machine. For example, if the machine under investigation has faults, then we can measure the signal which has a pulse train, embedded in noise. Therefore the ability to detect the fault signal in noise determines the degree of diagnosis level of rotating machine. In this paper, minimum variance cepstrum (MV cepstrum), which can easily detect impulse in noise, has been applied to detect the type of faults of ball bearing system. To test the performance of this technique, experiment has been performed for ball bearing elements that have man made faults. Results show that minimum variance cepstrum can easily detect the periodicity due to faults.
Measurement of blood lead (PbB) and blood zinc protoporphyrin (ZPP) are most common biological indices to identify the individual at risk for excess or the health sequences by lead exposure. Because PbB is known most important and reliable index of lead exposure, PbB is often regarded as a gold standard to detect lead exposure. But in Korea PbB is a secondary test item of detailed health check-up with positive finding of screening test in most occasion. Our lead standard requires all lead workers to take annual heath-check twice a year for investigation of their health effect due to lead exposure. Blood ZPP is one of most important index to detect high lead absorption in lead workers as a screening test. Measurement of blood ZPP is known ,well to correlate with PbB in steady state of exposure in most lead workers and is often used as a primary screening test to detect high lead absorption of lead workers with the advantage of simplicity, easiness, portability and low cost. The current cut-off criteria of blood ZPP for further detailed health check-up is $100{\mu}g/d\ell$ which is supposed to match the level of $40{\mu}g/d\ell$ of PbB according to our standard. Authors tried to investigate the validity of current criteria of cut-off level $(100{\mu}g/d\ell)$ of blood ZPP and possible another better cut-off level of it to detect the lead workers whose PbB level over $40{\mu}g/d\ell$. The subjects in our study were 212 male workers in three small scale storage battery industries. Blood ZPP, PbB and hemoglobin (Hb) were selected as the indices of lead exposure. The results were as follows. 1. The mean of blood ZPP, PbB and Hb in lead workers were $79.5{\pm}46.7{\mu}g/d\ell,\;38.7{\pm}15.1{\mu}g/d\ell,\;and\;14.8{\pm}1.2g/d\ell$, respectively. There were significant differences in blood ZPP, PbB and Hb by industry (P<0.01). 2. The percents of lead workers whose blood ZPP were above $100{\mu}g/d\ell$ in the group of work duration below 1, 1-4, 5-9 and above 10 years were 8.6%, 17.2%, 47.6%, and 50.0%, respectively. The percents of lead workers whose PbB were above $40{\mu}g/d\ell$ in those were 31.4%, 40.4%, 71.4%, and 86.4%, respectively. 3. The percents of lead workers whose PbB were below $40{\mu}g/d\ell$, $40-59{\mu}g/d\ell$ and above $60{\mu}g/d\ell$ were 54.7%, 34.9% and 10.4%, respectively. Those of lead workers whose blood ZPP were below $100{\mu}g/d\ell$, $100-149{\mu}g/d\ell$ and above $150{\mu}g/d\ell$ were 79.2%, 13.7% and 7.1%, respectively. 4. Simple linear regression of PbB on blood ZPP was statistically significant (P<0.01) and as PbB was $40{\mu}g/d\ell$, blood ZPP was $82.1{\mu}g/d\ell$. 5. While the highest sensitivity and specificity of blood ZPP test to detect lead workers with PbB eve. $40{\mu}g/d\ell$ were observed in the cut-off level of $50{\mu}g/d\ell$ and $100{\mu}g/d\ell$ of blood ZPP, respectively, the highest validity (sensitivity+specificity) of blood ZPP to detect lead workers with PbB over $40{\mu}g/d\ell$ was observed in the cut-off level of around $70{\mu}g/d\ell$ of blood ZPP. But even with optimal cut-off level of around $70{\mu}g/d\ell$ of blood ZPP, still 25.0% of false negative and 20.7% false positive lead workers were found. As the result of this study, it was suggested that reconsideration of current blood ZPP cut-off of our lead standard from $100{\mu}g/d\ell$ to somewhat lower level such as around $70{\mu}g/d\ell$ and the inclusion of PbB measurement as a primary screening test for lead workers was highly recommended for the effective prevention of lead workers.
오이를 공시재료로 하여, 생육중인 식물 잎으로부터 비교적 신속하게 생체정보 수집이 가능한 비파괴 계측기인 엽록소 측정기, 엽록소 형광측정기, 적외선 엽온측정기, 반사형 분광분석기를 이용하여 질소 결핍장해 오이의 조기 진단 가능성 여부와 그 유용한 정도를 파악하기 위하여 수행한 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1) 엽록소 측정기의 측정값으로서 질소 결핍장해 오이의 진단은 엽록소 함량 45 SPAD 이하 여부로서 판단할 수 있고, 이에 의한 질소 결핍 장해의 진단은 장해 발생 후 빠르면 3일 정도면 적중율 95%수준의 장해 진단이 가능하고 7∼10일 후엔 높은 정확도의 진단이 가능함을 알 수 있었다. 2) 엽록소 형광 측정에 의한 질소 결핍장해 오이의 진단은 장해 발생 후 빠르면 5일째부터 적중률 95%수준의 장해 진단이 가능하며, 이에 의한 오이의 질소 결핍장해 진단은 엽록소 함량 측정에 의한 진단보다는 우수하지 못하다. 그리고 대기-엽온차에 의해 질소 결핍장해 오이의 진단은 불가능한 것으로 판단되었다. 3) 분광분석기의 흡광도 분석에 의한 질소 결핍 진단의 민감 파장대는 562∼564 nm, 700∼724 nm, 1,886∼1,894 nm으로 분석되었다. 이러한 영역의 파장에 의한 질소 결핍장해 오이의 진단은 장해 발생후 3∼4일째부터 적중을 95%수준의 진단이 가능하며, 진단의 정확도는 본 연구에서 사용한 4가지 측정기 중 가장 우수하였다.
Even though the echocardiograph has been recognized as the method of choice among various diagnostic tools to detect congestive heart failure (CHF), there were some limitations in relation to the consumption of time, labor and process. We analyzed results of N-terminal probrain-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and various parameters of the echocardiographic findings to clarify the diagnostic usefulness of NT-proBNP in detecting patients with CHF. We analyzed the sera from total of 242 cases from in-patients and out-patients, which were requested from the cardiovascular section of department of Internal Medicine at Chungnam National University Hospital from March 2003 to May 2004. The procedures were performed in order as shown below; sampling, NT-proBNP analysis, data acquisition and data analysis. All data including personal information and echocardiographic findings ware acquired by medical record review. When classifying the study population into six groups according to the degree of left ventricular ejection fraction (LVEF), the serum level of NT-proBNP was higher in the group with 51-60% of LVEF (P=0.023). There were low correlation between the serum level of NT-proBNP and various parameters of the echocardiographic findings with LVESD (r=0.1513), LVEDD (r=0.0831), LVEF (r=0.2035), IVST (r=0.03) and LVPWT (r=0.0728), respectively. When comparing NT-proBNP with atrial and/or ventricular enlargement, the patient group with both left atrial and left ventricular enlargement (p=0.186) or only left atrial (p=0.105) or only left ventricular enlargement (p=0.256) showed higher level of NT-proBNP without statistical significance than patient group with no enlargement. Searching the optimal cutoff of the serum level of NT-proBNP, the sensitivity (98.9%) and the specificity (100%) was highest at the cutoff of 300 pg/mL than any other cutoffs. These findings suggested that the analysis of NT-proBNP in serum might detect the patients with CHF earlier than with the echocardiograph, especially in patients with asymptomatic or mild symptomatic CHF. In conclusion, NT-proBNP test was proved to be clinically useful to diagnose CHF patients.
Reservoir water level data identify the current water storage of the reservoir, and they are utilized as primary data for management and research of agricultural water. For the reservoir storage management, Korea Rural Community Corporation (KRC) installed water level stations at around 1,600 agricultural reservoirs and has been collecting the water level data every 10 minutes. However, various kinds of outliers due to noise and erroneous problems are frequently appearing because of environmental and physical causes. Therefore, it is necessary to detect outlier and improve the quality of reservoir water level data to utilize the water level data in purpose. This study was conducted to detect and classify outlier and normal data using two different models including the threshold model and the artificial neural network (ANN) model. The results were compared to evaluate the performance of the models. The threshold model identifies the outlier by setting the upper/lower bound of water level data and variation data and by setting bandwidth of water level data as a threshold of regarding erroneous water level. The ANN model was trained with prepared training dataset as normal data (T) and outlier (F), and the ANN model operated for identifying the outlier. The models are evaluated with reference data which were collected reservoir water level data in daily by KRC. The outlier detection performance of the threshold model was better than the ANN model, but ANN model showed better detection performance for not classifying normal data as outlier.
Phenylacetic acid (PAA) is produced by many bacteria as an antifungal agent and also appears to be an environmentally toxic chemical. The object of this study was to detect PAA using Pseudomonas putida harboring a reporter plasmid that has a PAA-inducible promoter fused to a green fluorescent protein (GFP) gene. Pseudomonas putida KT2440 was used to construct a green fluorescent protein-based reporter fusion using the paaA promoter region to detect the presence of PAA. The reporter strain exhibited a high level of gfp expression in minimal medium containing PAA; however, the level of GFP expression diminished when glucose was added to the medium, whereas other carbon sources, such as succinate and pyruvate, showed no catabolic repression. Interestingly, overexpression of a paaF gene encoding PAA-CoA ligase minimized catabolic repression. The reporter strain could also successfully detect PAA produced by other PAA-producing bacteria. This GFP-based bioreporter provides a useful tool for detecting bacteria producing PAA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4223-4249
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2015
A novel jamming detection technique to detect the presence of jamming in the downstream direction for cluster based wireless sensor networks is proposed in this paper. The proposed technique is deployed in base station and in cluster heads. The proposed technique is novel in two aspects: Firstly, whenever a cluster head receives a packet it verifies whether the source node is legitimate node or new node. Secondly if a source node is declared as new node in the first step, then this technique observes the behavior of the new node to find whether the new node is legitimate node or jammed node. In order to monitor the behavior of the existing node and new node, the second step uses two metrics namely packet delivery ratio (PDR) and received signal strength indicator (RSSI). The rationality of using PDR and RSSI is presented by performing statistical test. PDR and RSSI of every member in the cluster is measured and assessed by the cluster head. And finally the cluster head determines whether the members of the cluster are jammed or not. The CH can detect the presence of jamming in the cluster at member level. The base station can detect the presence of jamming in the wireless sensor network at CH level. The simulation result shows that the proposed technique performs extremely well and achieves jamming detection rate as high as 99.85%.
This paper aims at studying the improvement of test method for t-weight sensitive fault (t-wsf) detect. The development of RAM fabrication technology results in not only the increase at device density on chips but also the decrease in line widths in VLSI. But, the chip size that was large and complex is shortened and simplified while the cost of chips remains at the present level, in many cases, even lowering. First of all, The testing patterns for RAM fault detect, which is apt to be complicated , need to be simplified. This new testing method made use of Local Lower Bound (L.L.B) which has the memory with the beginning pattern of 0(l) and the finishing pattern of 0(1). The proposed testing patterns can detect all of RAM faults which contain stuck-at faults, coupling faults. The number of operation is 6N at 1-weight sensitive fault, 9,5N at 2-weight sensitive fault, 7N at 3-weight sensitive fault, and 3N at 4-weight sensitive fault. This test techniques can reduce the number of test pattern in memory cells, saving much more time in test, This testing patterns can detect all static weight sensitive faults and pattern sensitive faults in RAM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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