Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
This study conducted in-depth interviews with experts to implement Hanbok shows on metaverse, which can contribute to the succession and development of Hanbok design and to establish a platform that fits the reality of the Hanbok industry and consumers. In-depth interviews were conducted to collect opinions from experts, and the derived contents were divided and analyzed using an affinity diagram. Experts were positive about the use of the metaverse platform of the Hanbok show in terms of impact, accessibility, exposure, virtual fitting, issuance of NFTs, and promotion of Hanbok brands. As a result of verifying the validity of the four components of metaverse, experts highly evaluated the possibility of using Hanbok shows in the order of virtual reality, augmented reality, mirror world, and lifelogging. Visuality, influence, marketing efficiency in virtual reality, immersion in augmented reality, fantasy and artistic elements, expression, diversity, and abundant experiences were expected. The platform's requirements emphasized realistic implementation equipment and technology, collaboration between Hanbok designers and producers, in addition to government support. Results of this study showed that appropriate target was analyzed to be in the 10-30s, and the appropriate price range was found to be able to sell at a discount of 40-80% compared to offline. This study provides useful implications for the service development of metaverse content, which will also be actively used in the Hanbok field, and can be used as basic data for reviving the Korean Hanbok industry and strengthening international competitiveness.
방사선사는 영상진단장치를 담당하는 직종으로 적절한 업무 수준을 제시하여 국민건강 증진에 기여하여야 한다. 이를 위해 업무에 따른 인체 유해성 평가, 설문지를 통한 통계 평가, 국내·외 동향을 통해 적절한 업무 수준을 제시하고자 한다. 인체 유해성 평가의 경우 방사선 피폭을 고려하여 42.6 %, 차폐체 작업은 69.7 %, MRI의 경우 검사실 체류시간이 최대 15분, 30회를 초과하지 않도록 조절하여야 한다. 설문통계에서는 근로시간 대비 업무량 및 난이도가 높아 신체적, 정신적 부담이 증가됨을 확인할 수 있었으며, 국내·외 동향을 통해 국내 방사선사의 검사 기준을 36.8 %까지 조절하여 방사선 검사의 질적 향상을 통해 국민건강증진을 도모하여야 한다.
Background: Adolescents are relatively more sensitive than adults to exposure to indoor pollutants. The indoor air quality in classrooms where students spend time together must therefore be managed at a safe level because it can affect the health of students. Objectives: In this study, three types of green-wall models were applied to classrooms where students spend a long time in a limited space, and the resulting effects on reducing PM were evaluated. Methods: In the middle school classrooms which were selected as the experimental subjects, IoT-based indoor air quality monitoring equipment was installed for real-time monitoring. Three types of plant models (passive, active, and active+light) were installed in each classroom to evaluate the effects on improving indoor air quality. Results: The concentration of PM in the classroom is influenced by outdoor air quality, but repeated increases and decreases in concentration were observed due to the influence of students' activities. There was a PM reduction effect by applying the green-wall model. There was a difference in PM reduction efficiency depending on the type of green-wall model, and the reduction efficiency of the active model was higher than the passive model. Conclusions: The active green-wall model can be used as an efficient method of improving indoor air quality. Additionally, more research is needed to increase the efficiency of improving indoor air quality by setting conditions that can stimulate the growth of each type of plant.
Su Su Hlaing;Satoko Kubota;Kohei Makita;Ye Tun Win;Hnin Thidar Myint;Hiroichi Kono
Animal Bioscience
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제37권3호
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pp.547-554
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2024
Objective: This study aimed to identify the relationship between bovine brucellosis prevalence, farmers' knowledge, attitude, practice (KAP), and social factors on migratory draft cattle and smallholder dairy farms in the central dry zone of Myanmar. Methods: This cross-sectional study was conducted on 54 migratory and 38 dairy cattle farms between August 2020 and February 2021. A structured questionnaire was used to identify farmers' behaviors. Bulk milk was sampled and tested using indirect enzyme-linked immunosorbent assay (I-ELISA). STATA 17 was used for all the analyses. Results: Migratory cattle farms had a higher farm level brucellosis prevalence (14.8%) than dairy farms (2.6%; χ2 = 3.75; df = 1; p = 0.05). Only 2.8% of the farmers had knowledge about brucellosis, while 39.1% and 41.6% had attitudes and farm practices with respect to brucellosis, respectively in the study area. Socio-economic attribute of training in animal husbandry (p<0.01), raising system (p<0.01), practice of separating the aborted cow (p<0.01) were negatively associated to brucellosis. The overall farm level brucellosis prevalence was strongly associated with cattle herd size (p = 0.01), free movement grazing practices (p<0.01), practice of self-removal of placental debris without using personal protective equipment (p<0.01) and farmers' attitudes towards eating cow placenta debris (p<0.01). Conclusion: Farmers had little knowledge of brucellosis. Attitudes and practices differed significantly between migratory and dairy farmers. Training and extension programs are necessary to make farmers aware of their KAP situation since livestock migration and the custom of eating cow placental debris contribute to the spread of brucellosis. Persistent efforts are required to reduce the adverse effects of brucellosis. Therefore, the study suggests that a feasible control intervention and public awareness campaigns need to be conducted regarding methods of preventing human exposure to brucellosis.
This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.
In this study, Aimed to develop technology to ensure the safety of firefighters responding to hydrogen incidents and to review the performance of protective super absorbent polymer (SAP) that could help maintain the thermal protection performance of equipment with protective properties. Tests were conducted, including bench-scale and full-scale thermal exposure tests, to review the protective performance of SAP using firefighting garments commonly used by firefighters. The results showed that without SAP application, 2nd degree burn areas were measured at 9.4%, and 3rd degree burn areas at 7.7%. In contrast, when SAP was applied, the percentage of 2nd degree burn areas decreased to 7% on the lower body, and there was no temperature rise causing 3rd degree burns. Therefore, it is expected that by applying SAP to the outer surface of firefighter garments, even under temporarily high temperature conditions such as hydrogen jet flames, thermal damage to firefighters could be protected for a certain period.
본 논문은 하드웨어 전자 장비에 대해 방사선 고장을 고려한 신뢰성 분석 방법을 제시한다. 기존 신뢰성 분석은 주로 aging 고장률을 기반하고 있으나, 방사선에 의한 고장률을 고려하고 있지 않다. 물리 고장률은 고장 물리 분석을 사용하여 계산되며, 방사선 고장률은 Verilog Fault Injection 도구를 사용하여 준 경험적 방법으로 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 개발 초기 단계에서 신뢰성을 보장하고 회로의 취약성을 사전에 식별하여 개발 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 사례 연구로 ISCAS85 회로에 대해 신뢰성 분석을 수행하였으며, 기존 신뢰성 도구를 이용한 분석 방법과 비교하여 우리 접근법의 효과를 보여준다. 이러한 종합적인 분석은 항공 및 우주와 같은 고방사선 분야에서 FPGA의 신뢰성을 보장하는 데 중요하다.
Lighting has been used for a long time as a medium to convey brightness from darkness, and through incandescent lamps and fluorescent lamps, LED light sources have now become the standard in the lighting industry. Recently, the lighting equipment industry has been undergoing rapid digital transformation, starting with smart lighting, and is evolving into smart lighting customized for individuals and spaces through the development of IoT technology, cloud-based services, and data analysis. However, the blue light emitted from digital devices (computers, smartphones, tablets, etc.) or LED lights stimulates the melanopsin in the optic ganglion cells in the retina of the eye, which in turn stimulates the secretion of melatonin through the pineal gland, which regulates the secretion of melatonin. This can reduce sleep quality or disrupt biological rhythms. This interaction between blue light and melatonin has such a significant impact on human sleep patterns and overall health that it is essential to reduce exposure to blue light, especially in the evening. Human-centered lighting refers to lighting that takes into account the effects of light on the physical and mental areas, such as human activity and awakening, improvement of sleep quality, and health management. Many research institutes study the effects in the visible area and the non-visible area. By studying the impact, it is expected to improve the quality of human life. In this study, we plan to study ways to implement human-centered lighting by collecting sunrise and sunset data and linking commercialized LED packages and control devices with open-source hardware.
최근 방사선 노출에 대한 사회적인 이슈와 함께 의료용 방사선의 이용에 대한 환자의 관심도 증가하고 있다. 현재 본원에서 시행하는 PET-CT 검사의 $^{18}F$-FDG는 EANM 권고기준대비 40% 초과하여 투여하고 있다. 따라서 최신 기술이 탑재된 장비의 성능을 파악하여, 진단적 가치를 보존하면서도 환자의 피폭선량을 최소화 시킬 수 있는 적정한 $^{18}F$-FDG의 투여량에 대해 알아보고자 한다. PET-CT 장비로는 2007년 설치된 Biograph Truepoint 40 (siemens, USA)스캐너와 2011년 설치된 동일회사의 Biograph mCT 64 (siemens, USA)를 사용하였고, 각 장비의 고유성능을 평가하기 위해 scatter phantom을 이용하여 NECR을 평가하였다. 또한 각 장비의 영상에 대한 평가를 위해 NEMA IEC Body Phantom에 $^{18}F$-FDG를 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입하고, 각각에 대해 bed 당 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120초씩 받은 데이터로 장비간의 SNR을 평가하였으며, 임상적 평가를 위해 $^{18}F$-FDG 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입한 환자들의 데이터를 이용하여 SNR을 비교 평가하였다. 실험 결과 mCT 64의 peak NECR값은 1.65e+005 cps이고, 이것은 Turepoint 40보다 10 % 높은 수치였다. NEMA IEC body phantom을 이용한 SNR값은 $^{18}F$-FDG 3.7 MBq/kg 주입한 경우 mCT 64가 검사 시간에 따라 평균 17.9% 높았고, 4.44 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.4% 높았으며, 5.18 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.1% 높았다. 임상 환자 영상의 경우 mCT 64의 SNR값은 16.5이고, 이것은 Turepoint 40 장비보다 25% 높았다. 다시 말해, 최근 장비의 발전으로 인해 장비 성능의 평가 항목 중 하나인 NECR은 10% 증가하였고, 영상 질의 평가 항목 중 하나인 SNR은 평균 17.5% 증가하였다. 더불어 bed당 10초의 시간을 늘리면 주입량을 10% 감소를 하여도 SNR은 유지 할 수 있었다. 그러므로 신규 도입한 장비의 정확한 성능테스트를 통해 영상의 질 저하 없이 투여량을 저감하여 환자의 방사선 피폭선량을 줄일 수 있고, 또한 방사선 노출에 대한 환자의 불안감을 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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