Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sounds being inevitably corrupted by random disturbance, the most important part of the diagnosis consists of discovering the hidden elements inside the data that can reveal the faulty patterns. This paper presents a novel feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by the drills. Using the Fourier analysis, the magnitude spectrum of the sounds are extracted, converted into two-dimensional vectors and uniformly normalized in such a way that they can be represented as 8-bit grayscale images. Histogram equalization is then performed over the obtained images in order to adjust their very poor contrast. The obtained contrast enhanced images will be used as the features of our diagnosis system. Finally, principal component analysis is performed over the image features for reducing their dimensions and a nonlinear classifier is adopted to produce the final response. Unlike the conventional features, the results demonstrate that the proposed feature extraction method manages to capture the hidden health patterns of the sound.
This study was done in order to identify symptoms of grief and patterns of coping in mothers of chronically ill children. Nurses, as health professionals, must understand helpful coping methods for mothers who have chronically ill children. Based on this knowledge, nurses can develop appropriate nursing intervention strategies, and so help the mothers to develop effective ways of coping and give support to mothers with chronically ill children in process of coping with this grief. The research questions guiding this research were: 1. what type of grief does the mother have at the time of child's diagnosis and at present\ulcorner 2. what are the problems confronting the mother 3. what are the coping patterns of the mother\ulcorner 4. is there a difference according to child's diagnosis in the mother's grief and coping pattern\ulcorner The subject for this study were obtained by taking a convenience sample of 120 mothers with a chronically ill child. Interviews took place in four medical school hospitals and one medical center in Seoul from March 19th to May 16th 1990. The tools used in this study were Mcfarlan's(1983), Grief contents, Folkman & Lazarus(1983), Ways of Coping and Hymovich's (1983) the Chronicity Impact and Coping Instrument. The findings were as follows; 1. Grief items had a maximum score of three points. The highest item scrores at the time of diagnosis, were in order, heart broken, talkative, and could not do anything, at the present, 'talkative', 'heart broken' and 'busy myself with other things'. 2. The problems confronting the mothers were 'worry about ill child's future', 'her responsibilities in taking care of the ill child.' 3. Most of the mothers used similar ways of coping, that is 'problem focused coping', 'detachment', 'wishful thinking', 'seeking social support" and 'focusing on the positive and hardly any of them used 'tension reduction'. 4. There was a sinificant difference in coping methods according to the childs diagnosis, leukemia, cancer hemophillia and nephrotic syndrome. The most frequently used coping method was detachment, especially for the mother of the child with. 5. At the time of diagnosis there was a positive correlation between the level of grief and the coping method of detachment and seeking social support.
Problem definition is as important as problem solving in decision making. Decision makers, however, tend to see problem partly or to define it unclearly. The researchers on decision making tend to lay a focus only on the Process of solving the given problem. This dissertation empirically studied the Problem diagnosis and definition in the decision making process. This study developed three kinds of DSS(Decision Support System) for the research and analyzed the effectiveness of the problem diagnosis and definition using DSS developed in this study. The three kinds of DSS are K-T(Kennel and Tregoe) DSS which is a method of table-styled information Presentation, and F-N(Fact-Net) DSS and C-E(Cause and Effect) DSS which are methods of graphic-styled information presentation. The empirical study was conducted twice; the pilot test and the main test. The samples of experiment are 218 students for the pilot test and 259 students for the main test. The author used K-T DSS and F-N DSS for the pilot test, and the revised K-T DSS and C-E DSS for the main test. A questionnaire survey method was included in the main test process The result of the study shows that the group using DSS in problem diagnosis and definition is more effective than the group not using DSS. A table-styled information presentation DSS, K-T, turns out more effective than a graphic-styled information presentation DSS, F-N, K-T DSS and C-E DSS showed no significant differences in the effectiveness in the main test. These results indicate that the use of DSS in the stage of problem diagnosis and definition is very effective and the methods and types of system design are a significant factors for DSS development.
Kim, Hyeong-In;Jung, Sung-Youn;Kim, Hyun-Shik;Jung, Do-Won;Kang, Ki-Sok
Proceedings of the KSR Conference
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2009.05a
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pp.1164-1171
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2009
It has been 5 years since KTX high speed train was operated by KORAIL in Korea in April 2004. As for KTX train, France TGV was optimally renovated to make it, considering Korean geographical and environmental features. The research and development about KTX make it possible that train's exterior device design has the original design capability but, KTX train control & diagnosis design remains in the level of imitation. In order to analyze KTX train's diagnosis & control data, there are a collection method, using VME analysis device and method of analyzing control data structure and the operating and design capability about train control & diagnosis device should be secured. As the various high speed trains are operated in tracks, high speed train's safety driving and reduction of expense are necessary, by preparing in advance various train diagnosis & control which is indispensable to train operator. With the simplified train diagnosis & control design, Korean type high speed train's manufacture capability and operating capability should be improved and Korea's international status as a nation of operating high speed train should be established.
There is no method to control for the child efficiently when disease happens who cannot be able to express his symptoms. Therefore, doctor's diagnosis depends on inquiring from child's patients, that leads to wrong diagnosis result. For this, in this paper, we would like to develop child ocular inspection, auscultation diagnosis instruments, using Oriental medicine principle that living body signal of five organs and six hallow organs which reflects patients face and voice We would like to get more accurate diagnosis result for child's symptoms from doctor's intuition on the basis of diagnostic sight visualization, objectification, quantization itself. This paper develops color revision, YCbCr application, and face color selection and five sensory organs and nose or apex extraction method etc, in child ocular inspection by first work achievement sequence among the whole development systems. Also, in occasion of child auscultation, crying characteristics of colics through pitch, intensity and formant analysis is numerized and objectifies doctor's intuition through this. Finally, experiments are performed to verify the effectiveness of the proposed methods.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.3
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pp.571-578
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2018
The deteriorated pipline often causes the unexpected leakage and crack. Negligence and late maintenance leads the enormous damage for gas and water resource. This paper proposes early fault detection and diagnosis algorithm for pipeline using acoustic emission (AE) signals. Early fault detection method for pipeline compares the frequency amplitude of the spectrum to that of the spectrum in normal condition. Larger amplitude of the spectrum indicates abnormal condition. Early fault diagnosis algorithm uses support vector machines (SVM), which is trained for normal and abnormal conditions to diagnose the measured AE signal from the target pipeline. In the experiment, a pipeline testbed is constructed similarly to real industrial pipeline. Normal, 5mm cracked, 10mm holed pipelines are installed and tested in this study. The proposed fault detection and diagnosis technique is validated as an efficient approach to detect early faulty condition of pipeline.
Aram Kang;Minjoo Yeom;Hyekwon Kim;Sun-Woo Yoon;Dae-Gwin Jeong;Hyong-Joon Moon;Kwang-Soo Lyoo;Woonsung Na;Daesub Song
IMMUNE NETWORK
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v.21
no.1
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pp.11.1-11.10
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2021
Coronavirus causes an infectious disease in various species and crosses the species barriers leading to the outbreak of zoonotic diseases. Due to the respiratory diseases are mainly caused in humans and viruses are replicated and excreted through the respiratory tract, the nasal fluid and sputum are mainly used for diagnosis. Early diagnosis of coronavirus plays an important role in preventing its spread and is essential for quarantine policies. For rapid decision and prompt triage of infected host, the immunochromatographic assay (ICA) has been widely used for point of care testing. However, when the ICA is applied to an expectorated sputum in which antigens are present, the viscosity of sputum interferes with the migration of the antigens on the test strip. To overcome this limitation, it is necessary to use a mucolytic agent without affecting the antigens. In this study, we combined known mucolytic agents to lower the viscosity of sputum and applied that to alpha and beta coronavirus, porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) and Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV), respectively, spiked in sputum to find optimal pretreatment conditions. The pretreatment method using tris(2-carboxyethyl)phosphine (TCEP) and BSA was suitable for ICA diagnosis of sputum samples spiked with PEDV and MERS-CoV. This sensitive assay for the detection of coronavirus in sputum provides an useful information for the diagnosis of pathogen in low respiratory tract.
Genetic amniocenteses were performed in a series of 127 patients as a routine study. Samples from the patients were cultured by in situ method, flask method or both according to the state of amniotic fluid. The overall success rate of culture was 97.6% and no culture failure was observed in the flask method. It took 5 days first of all and 8.15 days average from set-up to harvest and there were 7.2 colonies per dish in in situ method. Therefore, it is suggested that in situ method which decreased the mean culture days and made clonal analyses possible, is a clinically available and even more reliable method in parallel with flask method in prenatal diagnosis.
Milk samples(n = 78) were taken 19d, 20d, 21d, 22d after artificial insemination(AI) for early pregnancy diagnosis by using the Enzyme immunoassay(EIA) kit. The progesterone ($P_4$) concentration in the whole milk was measured on the same day of pregnancy diagnosis. Rectal palpation(RP) was accomplished between 60d and 70d after AI to estimate the ovary condition and pregnancy status. Milk progesterone concentrations measured by Radio-immunoassay(RIA) method, in the pregnant cows at 17d, 19d, 21d after insemination were $17.10{\pm}0.91$, $17.60{\pm}0.46$, and $18.43{\pm}0.79nmol/l$, whereas those in the not-pregnant cows were $6.57{\pm}1.03$, $2.63{\pm}0.29$, and $0.67{\pm}0.08nmol/l$, respectively. When the progesterone concentration was less than 7 nmol/l, the color of the EIA kit was lighter and when the progesterone concentration was ${\geq}16nmol/l$, the color of the EIA kit was darker compared to the standard color. The detection rates of error by judging the color differences were 5.1% and 20.7%, respectively. In the early pregnancy diagnosis by the EIA kit and RIA method, the accuracy rates in the pregnancy of cows were 82% and 87%, and those in not-pregnant cows were 86% and 91%, respectively. For ovarian status estimated by the RIA method and certified by RP, the accuracy rates of the ovarian atrophy, follicular cyst and luteal cyst were 80, 91 and 83% and the progesterone concentrations were 2.51, 2.03, and 26.7 nmol/l, respectively.
Molecular techniques have been introduced for malaria diagnosis because they offer greater sensitivity and specificity than microscopic examinations. Therefore, DNA isolation methods have been developed for easy preparation and cost effectiveness. The present study described a simple protocol for Plasmodium DNA isolation from EDTA-whole blood. This study demonstrated that after heating infected blood samples with Tris-EDTA buffer and proteinase K solution, without isolation and purification steps, the supernatant can be used as a DNA template for amplification by PCR. The sensitivity of the extracted DNA of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax was separately analyzed by both PCR and semi-nested PCR (Sn-PCR). The results revealed that for PCR the limit of detection was $40parasites/{\mu}l$ for P. falciparum and $35.2parasites/{\mu}l$ for P. vivax, whereas for Sn-PCR the limit of detection was $1.6parasites/{\mu}l$ for P. falciparum and $1.4parasites/{\mu}l$ for P. vivax. This new method was then verified by DNA extraction of whole blood from 11 asymptomatic Myanmar migrant workers and analyzed by Sn-PCR. The results revealed that DNA can be extracted from all samples, and there were 2 positive samples for Plasmodium (P. falciparum and P. vivax). Therefore, the protocol can be an alternative method for DNA extraction in laboratories with limited resources and a lack of trained technicians for malaria diagnosis. In addition, this protocol can be applied for subclinical cases, and this will be helpful for epidemiology and control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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