Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.26
no.2
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pp.91-96
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2014
An acoustical model for detecting the leak location in a buried gas pipeline has been developed. This model is divided into an experimental model for sound diagnosis, and a theoretical model for sound prediction, which is based on the transfer matrix method, representing the sound pressure and the volume velocity as state variables. The power spectrum is measured by attaching only one microphone to the closed end pipe. It has been shown that the response magnitude of acoustic pressure signals calculated by the acoustical model depends upon the thickness and diameter of a pinhole. The validity for the acoustical model has been verified through a comparison between the measured and calculated results.
Kim, Hee-Soo;Bae, Y.C.;Kim, Hee-Jeong;Na, Myung-Hwan
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.22
no.5
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pp.961-969
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2009
Water absorption in water-cooled generator stator windings can cause serious accidents such as insulation breakdown and it brings a generator to the unexpected sudden outage. Accordingly, it is important to diagnose the water absorption of them in the effective operation of power plant. Especially, the capacitance value which is measured for diagnosis is very small so the special diagnosis methods like stochastic theory are needed. KEPRI developed the water absorption test equipment and diagnosis technology for them. In this paper we propose that water absorption test of generator stator windings using probability distributions. The proposed diagnosis technology is applied to the real system and the results of water absorption test for stator windings are agreed to them of water leak test.
In this paper, we propose the method of iris lacuna extraction using watershed transform. Lacuna is salient feature of iris. It has three dimensional structure formed by leak of pigmentation and loss of fiber tissues. Lacuna can be used for iris recognition system, and generally used in health diagnosis and character analysis with its shape and position. The main idea of the proposed method is applying the watershed transform to radial gray scale profile of iris image. The result shows that the lacuna can be extracted automatically from eye image.
In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.6
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pp.3832-3840
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2014
The rapidly aging population is also increasing the number of dementia patients rapidly. Studies have revealed the early signs of slowing progress. Therefore, dementia patient safety, continuous care, daily living, and health care are becoming more important. In this paper, a smart home care system using smart phones and Bluetooth communication technology was used to monitor the state of dementia patients of based on the results of grading dementia, health care of the dementia patients at home and provide for the safety of the system using motion sensors and gas leak sensors to respond to various emergency situations, such as fire, gas leak protection, and loitering. Using this system, the patient can stay longer in their home due to the nature of Korean culture before admission, while reducing the family's economical, physical and psychological burden and allowing the consultation of specialists through the system by building a database of individuals and providing professional service and specialty care referral agencies through the link.
This study is the basic research on esophageal balloon dialation with automatic detection of the pressure change in the balloon and analysis using personal computer. In conventional method, the esophageal stricture is cured by surgically. Recently, balloon dialation method has been proposed and is popularized. In balloon dialation, detecting esophageal rupture is very important. When using radiological investigation, the leak of contrast medium is very dangerous. In proposed method, the detection of esopageal rupture can be peformed by detecting and analyze the pressure change of dialation balloon. Experimental system is composed of balloon catheter, pressure pump, pressure sensor, A/D converter and PC.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.67-68
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2018
본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.1
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pp.184-192
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2022
Valve internal leakage is caused by damage to the internal parts of the valve, resulting in accidents and shutdowns of the piping system. This study investigated the possibility of a real-time leak detection method using the acoustic emission (AE) signal generated from the piping system during the internal leakage of a butterfly valve. Datasets of raw time-domain AE signals were collected and postprocessed for each operation mode of the valve in a systematic manner to develop a data-driven model for the detection and classification of internal leakage, by applying machine learning algorithms. The aim of this study was to determine whether it is possible to treat leak detection as a classification problem by applying two classification algorithms: support vector machine (SVM) and convolutional neural network (CNN). The results showed different performances for the algorithms and datasets used. The SVM-based binary classification models, based on feature extraction of data, achieved an overall accuracy of 83% to 90%, while in the case of a multiple classification model, the accuracy was reduced to 66%. By contrast, the CNN-based classification model achieved an accuracy of 99.85%, which is superior to those of any other models based on the SVM algorithm. The results revealed that the SVM classification model requires effective feature extraction of the AE signals to improve the accuracy of multi-class classification. Moreover, the CNN-based classification can be a promising approach to detect both leakage and valve opening as long as the performance of the processor does not degrade.
The electric submersible pump (ESP) has been operating in production wells around the world because of its high applicability and operational efficiency among artificial lift techniques. When operating an ESP in a reservoir, variables such as temperature, pressure, gas/oil ratio, and flow rate are factors that affect ESP performance. In particular, free gas in the production fluid is a major factor that reduces the life and operational efficiency of ESP. This study presents the flow loop system which can implement the performance and damage tests of ESP considering field operating conditions to quantitatively analyze the variables that affect ESP performance. The developed apparatus in an integrated system that can diagnose the failure and causes of ESP, and detect leak of tubing by linking ESP and tubing as one system. In this study, the flow conditions for stable operation of ESP were identified through single phase and two phase flow experiments related to evaluation for the performance of ESP. The results provide the basic data to develop the failure prediction and diagnosis program of ESP, and are expected to be used for real-time monitoring for optimal operating conditions and failure diagnosis for ESP operation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.6
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pp.1274-1279
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2011
The purpose of this paper is to present the manufacturing defect and damage pattern of a 3 phase 22.9/3.3kV oil immersed transformer, as well as to present an objective basis for the prevention of a similar accident and to secure data for the settlement of PL related disputes. It was found that in order to prevent the occurrence of accidents to transformers, insulating oil analysis, thermal image measurement, and corona discharge diagnosis, etc., were performed by establishing relevant regulation. The result of analysis performed on the external appearance of a transformer to which an accident occurred, the internal insulation resistance and protection system, etc., showed that most of the analysis items were judged to be acceptable. However, it was found that the insulation characteristics between the primary winding and the enclosure, those between the ground and the secondary winding, and those between the primary and secondary windings were inappropriate due to an insulating oil leak caused by damage to the pressure relief valve. From the analysis of the acidity values measured over the past 5 years, it is thought that an increase in carbon dioxide (CO2) caused an increase in the temperature inside the transformer and the increase in the ethylene gas increased the possibility of ignition. Even though 17 years have passed since the transformer was installed, it was found that the system's design, manufacture, maintenance and management have been performed well and the insulating paper was in good condition, and that there was no trace of public access or vandalism. However, in the case of transformers to which accidents have occurred, a melted area between the upper and the intermediate bobbins of the W-phase secondary winding as well as between its intermediate and lower bobbins. It can be seen that a V-pattern was formed at the carbonized area of the transformer and that the depth of the carbonization is deeper at the upper side than the lower side. In addition, it was found that physical bending and deformation occurred inside the secondary winding due to non-uniform pressure while performing transformer winding work. Therefore, since it is obvious that the accident occurred due to a manufacturing defect (winding work defect), it is thought that the manufacturer of the transformer is responsible for the accident and that it is lawful for the manufacture to investigate and prove the concrete cause of the accident according to the Product Liability Law (PLL).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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