Proceedings of the Korean Society of Life Science Conference
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2003.10a
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pp.28-37
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2003
Tissue engineering and stem cells show potentials to restore lost or malfunctioning human tissues or organs. Another cell source for tissue engineering of cardiovascular tissues is stem cell. This study reports the development of cardiovascular tissues using tissue engineering and mesenchymal stem cells. The blood vessels and heart valves were fabricated by culturing mesenchymal stem cells on biodegradable synthetic or natural matrices. Bone marrow was isolated from dogs or rats and mesenchymal stem cells were cultured. The cells were seeded onto biodegradable synthetic or natural matrices and implanted in dogs. Histological and immunohistochemical analyses were performed to examine the regenerated cardiovascular tissues. Histological and immunohistochemical analyses showed the complete regeneration of blood vessels and heart valves. Fluorescent labeling of cells prior to implantation and fluorescence examination of the regenerated tissues revealed that the implanted cells reconstituted the cardiovascular tissues. This study demonstrates the potential of tissue engineering and mesenchymal stem cells for the regeneration of functional cardiovascular tissues or organs.
Generally, the correlation between the responses of various sensors can be exploited to detect a possible malfunctioning sensor during operation. The sensor fault detection is implemented by using the regression ability of artificial neural networks(ANN). In this work, sensor fault detection scheme based on ANN is proposed. To verify its applicability, simulation study on the water data gathered from Saemangeum measurement stations is executed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.1
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pp.50-56
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2016
This paper is about the implementation of the OFDM-based border guard/reconnaissance communication terminal systems. We have implemented Real-time Dynamic DL/UL symbol rate control function using the DL-MAP message, and proposed error detection method caused by malfunctioning and timing optimization method. The proposed scheme detects the variable rate symbol decoding timing without increasing additional physical layer logic, and also provides a wide variety of DL/UL data transfer rate. Furthermore, the proposed scheme applies to the current border guard/reconnaissance equipment and confirms a operation performance through field tests and demonstration at home and abroad.
Radiometric correction refers to variations in the data that are not caused by the object or scene being scanned. These variations can be caused by differing sensitivities of the detectors of the sensing system, malfunctioning detectors, or atmospheric interference. Radiometric corrections can be applied to correct for these variations, such as for differing sensitivities of detectors (causing striped image), for detectors (resulting in pixels with digital values of zero), or to correct for atmospheric bias due to scattering of radiation. This paper discussed and illustrated some of the important principles of the radiometric correction methods.
Real Time Simulation (RTS) has long been used in the nuclear power industry for operator training and engineering purposes. And, Online Simulation (OLS) is based on RTS and with connection to the plant information system to acquire the measurement data in real time for calibrating the simulation models and following plant operation, for the purposes of analyzing plant events and providing indicative signs of malfunctioning. An OLS system has been developed to support PWR operations for CPR1000 plants. The OLS system provides graphical user interface (GUI) for operators to monitor critical plant operations for preventing faulty operation or analyzing plant events. Functionalities of the OLS system are depicted through the maneuvering of the GUI for various OLS functional modules in the system.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.1
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pp.24-31
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2023
The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.
We investigated technological trends in an electrocardiogram (ECG)-based biometric cryptosystem that uses physiological features of ECG signals to provide personally identifiable cryptographic key generation and authentication services. The following technical details of the cryptosystem were investigated and analyzed: preprocessing of ECG signals, extraction of personally identifiable features, generation of quantified encryption keys from ECG signals, reproduction of ECG encryption keys under time-varying noise, and new security applications based on ECG signals. The cryptosystem can be used as a security technology to protect users from hacking, information leakage, and malfunctioning attacks in wearable/implantable medical devices, wireless body area networks, and mobile healthcare services.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.619-627
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2016
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.8
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pp.120-128
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2004
The impulse between launch vehicle and atmosphere can generate a lot of noise and vibration during the process of launching a satellite. Structurally, the electronic equipment of a satellite consists of an aluminum case containing PCB. Each PCB has resistors and IC. Noise and vibration of the wide frequency band are transferred to the inside of fairing, subsequently creating vibration of the electronic equipment of the satellite. In this situation, random vibration can cause malfunctioning of the electronic equipment of the device. Furthermore, when the frequency of random vibration meets with natural frequency of PCB, fatigue fracture may occur in the part of solder joint. The launching environment, thus, needs to be carefully considered when designing the electronic equipment of a satellite. In general, the safety of the electronic equipment is supposed to be related to the natural frequency, shapes of mode and dynamic deflection of PCB in the electronic equipment. Structural vibration analysis of PCB and its electronic components can be performed using either FEM or vibration test. In this study, the natural frequency and dynamic deflection of PCB are measured by FEM, and the safety of the electronic components of PCB is evaluated according to the results. This study presents a unique method for finite element modeling and analysis of PCB and its electronic components. The results of FEA are verified by vibration test. The method proposed herein may be applicable to various designs ranging from the electronic equipments of a satellite to home electronics.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.12
s.177
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pp.77-86
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2005
This paper is about the development of Automatic FPC(flexible printed circuit) punching instrument for the improvement of working condition and cost saving. FPC is used to detect the contact position of keyboard and button like a cellular phone. Depending on the quality of the printed ink and position of reference punching point to the FPC, the resistance and current are varied to the malfunctioning values. The size of reference punching point is 2mm and the above. Because the punching operation is done manually, The punching accuracy is varied with operator's condition. Recently, The punching accuracy has deteriorated severely to the 2mm punching reference hall so that assembly of the K/B has hardly done. To improve this manual punching operation to the FPC, automatic FPC punching system is introduced. Precise mechanical parts like a 5-step stepping motor and ball screw mechanism are designed and tested and low cost PC camera is used fur the sake of cost down instead of using high quality vision systems for the factory automation. Test algorithms and programs showed good results to the designed automatic punching system and led to the increasement of productivity and huge cost down to law material like FPC by avoiding bad quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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