Objectives: The aims of this study are to design a optimized mechanical structure of digital tongue imaging system (DTIS) equipped with LEDs in aspects of object distance and camera angle of coverage. Methods and Results: We tried to find optimized object distance while recording a rectangular object of common tongue size. In case object distance is 22 cm or less, edge of the rectangle was not taken beyond the shooting range. In contrast, if object distance is 40 cm or more, the rectangle image was too small. Therefore when considering the variation of subjects, we selected distance of 35-40 cm as appropriate object distance for the DTIS. We also tried to find optimized angle between camera view axis and horizontal line. We photographed from the side of the face of 7 adults with exposed tongue. We drew an exposed tongue lines to connect the tongue tip points and the tongue root points by using the photos acquired from the side faces. And then we calculated the tongue exposure angles between the vertical line and the exposed tongue lines. Mean tongue exposure angle was $28.3^{\circ}$ when tongue was lightly exposed and $13.3^{\circ}$ when maximally. So we determined $73^{\circ}$ as appropriate slope angle of part in contact with face of the DTIS and by considering that the standard variation was great, we designed control gears to adjust the slope of the camera view axis and to regulate the object distance. Conclusions: We designed a optimized mechanical structure in object distance and slope angle of part in contact with face of the DTIS.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권4호
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pp.535-550
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2016
Securing the safety and the reliability of liquid-propellant rocket engines (LREs) for space vehicles is indispensable as engines consist of many complex components and operate under extremely high energy-dense conditions. Thus, health monitoring has become a mandatory requirement, especially for the reusable LREs that are currently being developed. In this context, a dynamic simulation program based on MATLAB/Simulink was developed in the current research on the Space Shuttle Main Engine (SSME), a partly reusable engine. Then, a series of fault simulations using this program was conducted: at a steady state operating condition (104% Rated Propulsion Level), various simulated fault conditions were artificially injected into the simulation models for the five major valves, the pumps, and the turbines of the SSME. The consequent effects due to each fault were analyzed based on the time responses of the major parameters of the engine. It is believed that this research topic is an essential pre-step for the development of fault detection and diagnosis algorithms for reusable engines in the future.
Induction motors are the workhorse of our industry because of their versatility and robustness. The diagnosis of mechanical load and power transmission system failures is usually carried out through mechanical signals such as vibration signatures, acoustic emissions, motor speed envelope. The motor faults including mechanical rotor imbalances, broken rotor bar, bearing failure and eccentricities problems are reflected in electric, electromagnetic and mechanical quantities. The recent research has been directed toward electrical monitoring of the motor with emphasis on inspecting the stator current of the motor, The stator current spectrum has been widely used for fault detection in induction motor systems. The motor current signature analysis is the useful technique to assess machine electrical condition. This paper describes the motor condition detected by the current signatures Paralleled with vibration signatures analysis of induction motors with the roller bearing and the journal bearing type for large vertical pumps in power plant as examples to discuss for motor fault detection and diagnosis.
Chae, Yu-Gyeong;Park, Eun-Kee;Jeon, Min Yong;Jeon, Byeong-Hwan;Ahn, Yeh-Chan
Current Optics and Photonics
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제1권1호
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pp.17-22
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2017
Mechanical property of tissue is closely related to diseases such as breast cancer, prostate cancer, cirrhosis of the liver, and atherosclerosis. Therefore measurement of tissue mechanical property is important for a better diagnosis. Ultrasound elastography has been developed as a diagnostic modality for a number of diseases that maps mechanical property of tissue. Optical coherence elastography (OCE) has a higher spatial resolution than ultrasound elastography. OCE, therefore, could be a great help for early diagnosis. In this study, we made tissue phantoms and measured their compressive moduli with a rheometer measuring the response to applied force. Uniaxial strain of the tissue phantom was also measured with OCE by using cross-correlation of speckles and compared with the results from the rheometer. In order to compare stiffness of tissue phantoms by OCE, the applied force should be measured in addition to the strain. We, however, did not use a load cell that directly measures the applied force for each sample. Instead, we utilized one silicone film (called as reference phantom) for all OCE measurements that indirectly indicated the amount of the applied force by deformation. Therefore, all measurements were based on displacement, which was natural and effective for image-based elastography such as OCE.
The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.
Purpose: This study aimed to evaluate the differences between clinical and quantitative sensory testing (QST) results among persistent idiopathic dentoalveolar pain (PIDP), inflammatory dental pain, and control group subjects to identify discriminative clinical features for differential diagnosis. Methods: Thirty-three patients (5 PIDP-a without surgical procedures 10 PIDP-b with surgical procedures, 8 dental pain patients, and 10 controls) were evaluated for clinical features and QST results. Cold pain threshold, heat pain threshold, mechanical pain threshold (MPT), mechanical pain sensitivity, and pressure pain threshold (PPT) were performed. Psychological factors were assessed using Symptom Checklist-90-Revision (SCL-90-R) and a chart review was conducted to evaluate additional discriminative clinical features such as pain quality and treatment prognosis. Results: The dental pain group had lower PPT than the PIDP-b and the control group. The PIDP-a group showed higher MPT and PPT than the PIDP-b and dental pain group but the difference was not statistically significant. Differences in SCL-90-R SOM (Somatization), O-C (obsessive-compulsive), ANX (anxiety), and PSY (Psychoticism) values were statistically significant among groups. PIDP-a and PIDP-b groups showed remaining symptoms after treatment and the pain tended to spread widely, whereas, in toothache patients, symptoms disappeared after treatment. However, factors that confound the diagnosis, such as an increase in pain during chewing and a decrease in the pain threshold at the affected site, could also be identified. Conclusions: PIDP and dental pain groups have distinct clinical symptoms, but there are also factors that cause confusing in diagnosis. Therefore, various clinical examination results should be carefully reviewed and comprehensively evaluated in the differential diagnosis process.
Safety is very important to operate nuclear power plant. To guarantee the safety, nuclear power plant should be run without trouble. This paper presents the application of a failure diagnosis approach based on discrete event system theory to the pressurizer pressure control system for Pressurized Water Reactor. Also, this paper shows a scheme of failure diagnosis by distributed diagnoser.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Because vibration diagnosis can avoid sudden breakdown of machine and reduce the maintenance costs. In chemical factory, Air-compressor and refrigerator which can affect the performance and capacity of output is important machine. Therefore, in this paper, the vibration of reassembled air-compressor and refrigerator after explosion is measured for checking the machine condition. The result of diagnosis and solution is discussed in this paper.
In most case high temperature components in fossil power plant are damaged by fatigue, creep and degradation. Design of power plant components is based on ideal loading such as temperature, pressure and so on. But in many cases unexpected loadings are applied at components. A key ingredient in plant life extension is the preventive diagnosis technology and remaining-life-assessment technology. This paper describes diagnosis technology and life-assessment technology for power plant boiler. It helps in setting up proper inspection schedules, maintenance procedures, and operating procedure.
Computer-aided diagnosis of breast cancer is an important medical approach. In this research paper, we focus on combining two major methodologies, namely fuzzy base systems and the evolutionary genetic algorithms and on applying them to the Saudi Arabian breast cancer diagnosis database, to aid physicians in obtaining an early-computerized diagnosis and hence prevent the development of cancer through identification and removal or treatment of premalignant abnormalities; early detection can also improve survival and decrease mortality by detecting cancer at an early stage when treatment is more effective. Our hybrid algorithm, the genetic-fuzzy algorithm, has produced optimized systems that attain high classification performance, with simple and readily interpreted rules and with a good degree of confidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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