Chinese medicine hospital enables the users to expect more efficient cure result in the psychological stability and the comfortable indoor environment by supplying the functional and aesthetic cure space with the medical action of good quality Medical activity is to treat the human life. Thus, hospital must be more human-centered-place than other space. Thus study is establishment of space to be able to lead more rational and active participation than the conservative and passive image of the department of diagnosis and treatment for outpatients is desirable. This study is the indoor schedule to suggest the direction about the department of diagnosis and treatment for outpatients of Chinese medicine hospital of native image with more comfortable and positive approach on the basis of above points at issues as the schedule to fulfill the performance of medical function and the emotional and psychological satisfaction of users as the human being-centered-medical institution on the subject of the department of diagnosis and treatment for outpatients in Chinese medicine hospital. And, this researcher progressed as follows by being premised on this 1. Description of Goai, Range and Method of Study and Suggestion of Study Direction 2. Concept introduction as the Basic Approach of Theory which is necessary for Study 3. The Problems were recognized by grasping the present condition in Korea through the questionaines 4. establishment of Concept and direction which are necessary for planning the indoor of the department of Diagnosis and Treatment for Chinese Medicine Hospital 5. Progression of Design Plan attendant upon Concept 6. Analysis of the Conents attendant upon this, and Conclusiov.
Objectives The aim of this study is to design a part in contact with the face of computerized tongue diagnosis system (CTDS), so that external light is effectively shielded even if the facial appearance and degree of protrusion differ when a patient opens or closes his/her jaws. Methods Each of the 4 researchers manually produced clay models of the part in contact with the face of CTDS. Shielding and contact feeling of the clay models were evaluated by 20 assessors. Based on the evaluation, we selected the appropriate model and produced the final silicon model. Then we evaluated the performance of the shielding of the completed silicon model. We took tongue pictures of 60 participants with a CTDS applying the silicon model in condition with external light and without it. The color values in RGB color model and gray scale of the tongue pictures in condition with external light were compared with those without external light. Results There was no significant difference between the color values of the picture taken in condition with external light and those without external light. Conclusions We concluded that the produced part in contact with the face of CTDS can effectively block out the external light.
In this paper, we introduce fuzzy inference-based real-time deterioration diagnosis system with the aid of infrared thermal imaging camera. In the proposed system, the infrared thermal imaging camera monitors diagnostic field in real time and then checks state of deterioration at the same time. Temperature and variation of temperature obtained from the infrared thermal imaging camera variation are used as input variables. In addition to perform more efficient diagnosis, fuzzy inference algorithm is applied to the proposed system, and fuzzy rule is defined by If-then form and is expressed as lookup-table. While triangular membership function is used to estimate fuzzy set of input variables, that of output variable has singleton membership function. At last, state of deterioration in the present is determined based on output obtained through defuzzification. Experimental data acquired from deterioration generator and electric machinery are used in order to evaluate performance of the proposed system. And simulator is realized in order to confirm real-time state of diagnostic field
Kim, Jae Min;Lee, Gyumin;Lee, Changyong;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제52권9호
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pp.2009-2016
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2020
A nuclear power plant is a large complex system with tens of thousands of components. To ensure plant safety, the early and accurate diagnosis of abnormal situations is an important factor. To prevent misdiagnosis, operating procedures provide the anticipated symptoms of abnormal situations. While the more severe emergency situations total less than ten cases and can be diagnosed by dozens of key plant parameters, abnormal situations on the other hand include hundreds of cases and a multitude of parameters that should be considered for diagnosis. The tasks required of operators to select the appropriate operating procedure by monitoring large amounts of information within a limited amount of time can burden operators. This paper aims to develop a system that can, in a short time and with high accuracy, select the appropriate operating procedure and sub-procedure in an abnormal situation. Correspondingly, the proposed model has two levels of prediction to determine the procedure level and the detailed cause of an event. Simulations were conducted to evaluate the developed model, with results demonstrating high levels of performance. The model is expected to reduce the workload of operators in abnormal situations by providing the appropriate procedure to ultimately improve plant safety.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Seongsoo Kim;Hyunsoo Na;Hong-Geun Ahn;Han-Sam Park;Jaewoong Seol;Il-Hoon Cho
대한의생명과학회지
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제29권4호
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pp.344-354
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2023
This study emphasizes the importance of early diagnosis and response to COVID-19, leading to the development of a rapid diagnostic kit using quantum dots. The research focuses on finely tuning bioconjugation with quantum dots to enhance the accuracy and sensitivity of COVID-19 diagnosis. We have developed a COVID-19 rapid diagnostic kit that exhibits a sensitivity more than 50 times higher than existing COVID-19 diagnostic kits. Quantum dots enable the accurate detection of COVID-19 viral antigens even at low concentrations, providing a rapid response in the early stages of infection. The COVID-19 quantum dot diagnostic kit offers quick analysis time, utilizing the quantum properties of particles to swiftly measure COVID-19 infection for immediate response and isolation measures. Additionally, this diagnostic kit allows for multiple analyses with ease, as multiple quantum dots can detect various antigens and antibodies simultaneously in a single experiment. This efficiency enhances testing, reduces sample requirements, and lowers experimental costs. The application of this diagnostic technology is anticipated in the future for early diagnosis and monitoring of other infectious diseases.
In this study, fault symptoms were simulated and analyzed for a single-effect absorption chiller. The fault patterns of fault detection parameters were tabulated using the fault symptom simulation results. Fault detection and diagnosis by a process history-based method were performed for the in-situ experiment of a single-effect absorption chiller. Simulated fault modes for the in-situ experimental study are the decreases in cooling water and chilled water mass flow rates. Five no-fault reference models for fault detection of a single-effect absorption chiller were developed using fault-free steady-state data. A sensitivity analysis of fault detection using the normalized distance method was carried out with respect to fault progress. When mass flow rates of the cooling and chilled water decrease by more than 19.3% and 17.8%, respectively, the fault can be detected using the normalized distance method, and COP reductions are 6.8% and 4.7%, respectively, compared with normal operation performance. The pattern recognition method for fault diagnosis of a single-effect absorption chiller was found to indicate each failure mode accurately.
In generally, compared with VHF band, electromagnetic waves of UHF band have a low influence for external noise. We can detect the real abnormality with several pC in GIS using UHF method. Recently, it has applied to use the external UHF sensor attached on spacer to GIS of existing substation. In this paper, we firstly described the technique of the partial discharge measurement using frequency analysis and phase analysis in UHF band. Secondly, we presented the results of sensitivity, the relationship of dBm-pC and diagnosis of the reason of PD source by phase analysis. And then, we report the diagnosis result of partial discharge on 800kV GIS in domestic substation. rge diagnosis of GIS.
Most diagnosis methods for servo valves requires installing spool displacement sensor or flow sensor as well as pressure sensor. The measurement of flow is hard to implement and many kinds of servovalves or proportional direction valves do not have a built-in spool displacement sensor. In this study, static performances of servovalve or proportional-direction-valve are studied theoretically and a diagnosis technique, which uses only load pressure and input current signal, is assessed. An experimental setup was made based upon a personal computer and the LabVIEW graphical language. A series of diagnosis tests were performed and the analysis results showed it possible to measure the pressure gain, hysteresis and null bias in a relatively simple methodology.
Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t(차원)개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-diagnosable 시스템을 제안하였다. 한편 Kranakis와 Pelc는 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는 경우에 하이퍼큐브를 보다 효율적으로 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani 등이 제안한 것처럼 k=1, 2, 3개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 Kranakis 등이 제안한 효율적인 방법을 기반으로 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘이 약 두 배 이상 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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