Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.
With the conventional CW Doppler velocity meter, bl-directional velocities cannot be separated. The new CW Doppler system uses quadrature detection and phase rotation to produce simultaneous independent audio and velocity signals for forward and reverse blood flow direction, is fabricated. Specially, this system shows that phase rotation method for flow direction separation provides easy and satisfactory feature. From in vivo blood flow measurement, we can easily differentiate typical artery flow from vein flow, and measure both velocity characteristics qualitatively.
Kim, Jung-Kyung;Hyunwoo Bang;Lee, Yongku;Chanil Chung;Yoo, Jung-Yul;Yang, Sang-Sik;Kim, Jin-Seung;Park, Sekwang;Chang, Jun-Keun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제1권4호
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pp.239-247
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2001
The Fluorescence-Activated Cell Sorter (FACS) is a well-established instrument used for identifying, enumerating, classifying and sorting cells by their physical and optical characteristics. For a miniaturized FACS device, a disposable plastic microchip has been developed which has a hydrodynamic focusing chamber using soft lithography. As the characteristics of the spatially confined sample stream have an effect on sample throughput, detection efficiency, and the accuracy of cell sorting, systematic fluid dynamic studies are required. Flow visualization is conducted with a laser scanning confocal microscopy (LSCM), and three-dimensional flow structure of the focused sample stream is reconstructed from 2D slices acquired at $1\mutextrm{m}$ intervals in depth. It was observed that the flow structure in the focusing chamber is skewed by unsymmetrical velocity profile arising from trapezoidal cross section of the microchannel. For a quantitative analysis of a microscopic flow structure, Confocal Micro-PIV system has been developed to evaluate the accelerated flow field in the focusing chamber. This study proposes a method which defines the depth of the measurement volume using a detection pinhole. The trajectories of red blood cells (RBCs) and their interactions with surrounding flow field in the squeezed sample stream are evaluated to find optimal shape of the focusing chamber and fluid manipulation scheme for stable cell transporting, efficient detection, and sorting
소프트웨어 공격이 성공하기 위해서는 공격 코드가 프로그램의 주소 공간에 주입된 후 프로그램의 제어 흐름이 공격 코드 위치로 변경되어야 한다. 프로그램의 주소 공간 중 코드 영역은 실행 중에 변경이 불가능하므로 공격 코드가 주입될 수 있는 곳은 데이터 영역 밖에 없다. 따라서 데이터 영역으로 프로그램의 제어가 변경될 경우 주입된 공격 코드로 제어가 옮겨 가는 공격이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프로그램의 제어 흐름과 관련된 CALL, JMP, RET 명령어의 목적 주소를 검사하여 제어가 옮겨갈 목적 주소가 프로그램의 실행 코드가 저장된 텍스트 영역이 아닌 데이터 영역일 경우 소프트웨어 공격이 발생한 것으로 간주하는 소프트웨어 공격 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 함수의 복귀주소뿐만 아니라 함수포인터, longjmp() 버퍼 등 프로그램 제어 흐름과 관련된 모든 데이터가 변경되었는지 점검할 수 있었기 때문에 기존 기법들보다 더 많은 종류의 공격을 탐지할 수 있었다.
공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.
Among semi-quantitative or fully quantitative lateral flow assay readers, an image sensor-based instrument has been widely used because of its simple setup, cheap sensor price, and compact equipment size. For all previous approaches, monochrome CCD or CMOS cameras were used for lateral flow assay imaging in which the overall intensities of all colors were taken into consideration to estimate the analyte content, although the analyte related color information is only limited to a narrow wavelength range. In the present work, we introduced a color CCD camera as a sensor and a color decomposition method to improve the sensitivity of the quantitative biosensor system which utilizes the lateral flow assay successfully. The proposed setup and image processing method were applied to achieve the quantification of imitatively dispensed particles on the surface of a porous membrane first, and the measurement result was then compared with that using a monochrome CCD. The compensation method was proposed in different illumination conditions. Eventually, the color decomposition method was introduced to the commercially available lateral flow immunochromatographic assay for the diagnosis of myocardial infarction. The measurement sensitivity utilizing the color image sensor is significantly improved since the slopes of the linear curve fit are enhanced from 0.0026 to 0.0040 and from 0.0802 to 0.1141 for myoglobin and creatine kinase (CK)-MB detection, respectively.
Low power-low flow 유도결합 플라즈마 원자방출 분광법(ICP-AES)에서 분석적 특성에 대해 연구하였다. Low power ICP에서는 moderate power ICP보다 알짜세기는 감소하지만 바탕세기도 감소하여 알짜세기에 대한 바탕세기의 비는 오히려 증가하였다. Low power ICP에서도 작동조건에 따라 moderate power와 비슷한 검출한계를 얻을 수 있으며, 검량곡선도 $10^4{\sim}10^5$ 정도의 직선성을 가질 수 있었다. 알칼리 금속에 의한 이온화 방해영향은 시료운반기체의 사용량을 증가시킬수록 증가하지만, RF power의 변화에 대해서는 큰 차이가 없었다.
Choi, Woo Nyun;Lee, UkJae;Bae, Jun Woo;Kim, Hee Reyoung
Nuclear Engineering and Technology
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제51권4호
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pp.1169-1175
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2019
The minimum detectable activity (MDA) value was derived according to the flow rate of the sample and degree of amplification of the device by sending the sample directly from the collection site to the detection part through a pump. This method can lead to reduction in time and cost compared to the existing measurement method that uses a pre-treatment process. In this study, experiments were conducted on $^3H$ and $^{90}Sr$, which are the major pure beta-emitting radionuclides, by setting the sample flow rate and the amplification gain as factors. The MDA values were derived according to the flow rates, considering that the flow rate can affect the MDA values. There were no change in the MDA under different flow rates of 0, 600, 800, and 1000 mL/min. Therefore, it was confirmed that the flow rate may not be considered when collecting samples for monitoring in actual field. As the degree of amplification of the amplifier increased, the time required to reach the target MDA decreased. When the amplification was quadrupled, the detection efficiency increased by approximately 23.4 times, and the time to reach the MDA decreased to approximately 1/550 times. This method offers the advantage of real-time on-site monitoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5978-5999
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2018
Pedestrian detection is a challenging area in the intelligent vehicles domain. During the last years, many works have been proposed to efficiently detect motion in images. However, the problem becomes more complex when it comes to detecting moving areas while the vehicle is also moving. This paper presents a variational optical flow-based method for motion estimation in vehicular traffic scenarios. We introduce a framework for detecting motion areas with small and large displacements by computing optical flow using a multilevel architecture. The flow field is estimated at the shortest level and then successively computed until the largest level. We include a filtering parameter and a warping process using bicubic interpolation to combine the intermediate flow fields computed at each level during optimization to gain better performance. Furthermore, we find that by including a penalization function, our system is able to effectively reduce the presence of outliers and deal with all expected circumstances in real scenes. Experimental results are performed on various image sequences from Daimler Pedestrian Dataset that includes urban traffic scenarios. Our evaluation demonstrates that despite the complexity of the evaluated scenes, the motion areas with both moving and static camera can be effectively identified.
지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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