An AC generator is an important components in producing a electric power and so it requires highly reliable protection relays to minimize the possibility of demage occurring under fault conditions. Conventionally, a DFT based RDR has been used for protecting the generator stator winding. However, when DFTs based on Fourier analysis are used, it has been pointed out that defects can occur during the process of transforming a time domain signal into a frequency domain one which can lead to loss of time domain information. This paper proposes the internal fault detection and fault type discrimination for the stator winding by applying the detailed coefficients by Daubechies Wavelet Transform to overcome the defects in the DFT process. For the case studies reported in the paper, a model system was established for the simulations utilizing the ATP, and this verified the effectiveness of the proposed technique through various off-line tests carried out on the collected data. The propose method is shown to be able to rapidly identify internal fault and did not operate a miss-operation for all the external fault tested.
Background Infraorbital nerve dysfunction is commonly reported after zygomaticomaxillary complex fractures. We evaluated sensory changes in four designated areas (eyelid, nose, zygoma, and lip) innervated by the infraorbital nerve. This evaluation was conducted using the static two-point discrimination test and the vibration threshold test. We assessed the diagnostic significance of the blink reflex in patients with infraorbital nerve dysfunction. Methods This study included 18 patients, all of whom complained of some degree of infraorbital nerve dysfunction preoperatively. A visual analog scale, the infraorbital blink reflex, static two-point discrimination, and the vibration threshold were assessed preoperatively, at 1 month postoperatively (T1), and at a final follow-up that took place at least 4 months postoperatively (T4). The results were analyzed using a multilevel generalized linear mixed model. Results Scores on the visual analog scale significantly improved at T1 and T4. The infraorbital blink reflex significantly improved at T4. Visual analog scale scores improved more rapidly than the infraorbital blink reflex. Two-point discrimination significantly improved in all areas at T4, and the vibration perception threshold significantly improved in the eyelid at T4. Conclusions Recovery of the infraorbital blink reflex reflected the recovery of infraorbital nerve dysfunction. We also determined that the lip tended to recover later than the other areas innervated by the infraorbital nerve.
Objectives : To examine the factors associated with the use of the prenatal care services provided by the Ministry of Gender Equality and Family by married migrant women in Korea. Methods : We employed data from the 2015 Nationwide Multiculturale Family Survey. We selected 19- to 39-year-old married immigrant women with children aged 5 years or less for the study (N=1,579). We included four predisposing factors, six enabling factors, and two need factors based on the Andersen's Health-care Utilization Model. Results : Only one third of married immigrant women(31.6%) used prenatal care service and 45.9% of them reported prenatal care service needs. Area of residence, country of birth, and Korean language proficiency were significantly associated with prenatal care service use. Further, age, country of birth, length of time in Korea, household income, and discrimination experience were significantly associated. Conclusions : Findings suggest the need to develop strategies to improve accessibility to prenatal care service use especially for married immigrant women from developing countries, low-income families, having poor Korean language proficiency or having discrimination experience.
This paper presents the approach involving fault detection and diagnosis of gears using pattern recognition and Wavelet transform. It describes result of the comparison between KDI (Kullback Discrimination Information) with the nearest neighbor classification rule as one of pattern recognition methods and Wavelet transform to know a way to detect and diagnosis of gear damages experimentally. To model the damages 1) Normal (no defect), 2) one tooth is worn out, 3) All teeth faces are worn out 4) One tooth is broken. The vibration sensor was attached on the bearing housing. This produced the total time history data that is 20 pieces of each condition. We chose the standard data and measure distance between standard and tested data. In Wavelet transform analysis method, the time series data of magnitude in specified frequency (rotary and mesh frequency) were earned. As a result, the monitoring system using Wavelet transform method and KDI with nearest neighbor classification rule successfully detected and classified the damages from the experimental data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권6호
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pp.837-847
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2012
Inverse Gaussian distribution is widely used in applications to analyze and model right-skewed data. To assess the appropriateness of the distribution prior to data analysis, Mudholkar and Tian (2002) proposed an entropy-based test of fit. The test is based on the entropy power fraction(EPF) index suggested by Gokhale (1983). The simulation results report that the power of the entropy-based test is superior compared to other goodness-of-fit tests; however, this observation is based on the small-scale simulation results on the standard exponential, Weibull W(1; 2) and lognormal LN(0:5; 1) distributions. A large-scale simulation should be performed against various alternative distributions to evaluate the power of the entropy-based test; however, the use of a theoretical method is more effective to investigate the powers. In this paper, utilizing the information discrimination(ID) index defined by Ehsan et al. (1995) as a mathematical tool, we scrutinize the power of the entropy-based test. The selected alternative distributions are the gamma, Weibull and lognormal distributions, which are widely used in data analysis as an alternative to inverse Gaussian distribution. The study results are provided and an illustrative example is analyzed.
본 연구에서는 GMM 기반의 음성/음악 판별 방법을 응용하여 FM 라디오 방송에서 순수한 음악 구간만을 판별하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 음성, 음악, 광고 음악, 기타 여러 가지 사운드가 혼합되어 있는 오디오 방송 프로그램에서 순수한 음악만을 판별하여 자동으로 저장하고자 한다. 음악의 시작 부분과 끝 부분을 보다 정교하게 검출하고자 순수한 음악으로 판별된 구간의 시작 부분과 끝 부분에 대해 후처리 과정을 추가하였다. PC 환경에서 FM 라디오 방송을 이용하여 구현된 시스템을 실시간으로 테스트한 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한 SoC 구현을 고려하여 고정소수점 연산을 수행한 결과 3MIPS 이하의 적은 연산량으로 부동소수점 연산일 때와 동일한 결과를 얻을수 있었다.
MD Saiful Islam;Mi-Jin Kim;Kyo-Mun Ku;Hyo-Young Kim;Kihyun Kim
마이크로전자및패키징학회지
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제31권2호
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pp.45-53
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2024
The maintenance of semiconductor equipment is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. System management is imperative given the anticipated increase in the capacity and complexity of industrial equipment. Ensuring optimal operation of manufacturing processes is essential to maintaining a steady supply of numerous parts. Particularly, monitoring the status of substrate transfer robots, which play a central role in these processes, is crucial. Diagnosing failures of their major components is vital for preventive maintenance. Fault diagnosis methods can be broadly categorized into physics-based and data-driven approaches. This study focuses on data-driven fault diagnosis methods due to the limitations of physics-based approaches. We propose a methodology for data acquisition and preprocessing for robot fault diagnosis. Data is gathered from vibration sensors, and the data preprocessing method is applied to the vibration signals. Subsequently, the dataset is trained using Gradient Tree-based XGBoost machine learning classification algorithms. The effectiveness of the proposed model is validated through performance evaluation metrics, including accuracy, F1 score, and confusion matrix. The XGBoost classifiers achieve an accuracy of approximately 92.76% and an equivalent F1 score. ROC curves indicate exceptional performance in class discrimination, with 100% discrimination for the normal class and 98% discrimination for abnormal classes.
In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
본 연구는 영국에서 태동한 장애에 대한 사회적모델과 미국에서 발현된 자립생활모델을 이론적으로 비교함으로써 각 모델이 갖는 정체성을 뚜렷하게 부각시키는데 있다. 연구결과, 상이점으로 사회적모델은 거시적인 이념적 수준에서 장애의 원인에 대한 패러다임의 변화를 추구한 반면, 자립생활모델은 자조모임과 활동보조서비스라는 구체적인 사회변화 양상을 요구하는 자립생활실천의 미시적 관점에서 당사자의 서비스에 대한 통제권을 강조한다. 유사성으로서는 당사자주의, 장애에 대한 사회적 책임, 초기단계에서의 지적장애인의 소외, 장애인차별금지법 제정에의 추동력 제공 등을 들 수 있다. 이러한 연구결과는 양 모델의 정체성을 보다 뚜렷하게 하는 장점과 함께, 향후 서비스 실천현장에서, 장애운동계에서 어떻게 이들을 이해하고 있으며 실제 관련 법률의 개정, 장애인장기요양제도 등의 도입·전개에 있어 실제 어떠한 영향을 미쳤는지를 살펴볼 수 있는 이론적 틀을 제시했다는데 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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