Gutierrez-Vargas, Gildardo;Ruiz, Alberto;Lopez-Morelos, Victor H.;Kim, Jin-Yeon;Gonzalez-Sanchez, Jorge;Medina-Flores, Ariosto
Nuclear Engineering and Technology
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제53권9호
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pp.2982-2989
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2021
One of the consequences of the 475 ℃ embrittlement of duplex stainless steels is the reduction of the resistance to localized corrosion. Therefore, the detection of this type of embrittlement before the material exhibits significant loss in toughness, and corrosion resistance is important to ensure the structural integrity of critical components under corrosion threats. In this research, conductivity measurements are performed using the alternating current potential drop (ACPD) technique with using a portable four-point probe as a nondestructive evaluation (NDE) method for detecting the embrittlement in a 2507 (UNS S32750) super duplex stainless steel (SDSS) aged at 475 ℃ from as-received condition to 300 h. The electric conductivity results were compared against two electrochemical tests namely double loop electrochemical potentiokinetic reactivation (DL-EPR) and critical pitting temperature (CPT). Mechanical tests and the microstructure characterized using scanning electron microscopy (SEM) imaging are conducted to track the progress of embrittlement. It is shown that the electric conductivity correlates with the changes in impact energy, microhardness, and CPT corrosion tests result demonstrating the feasibility of the four-point probe as a possible field-deployable method for evaluating the 475 ℃ embrittlement of 2507 SDSS.
위치 추정 기술 (LDT, Location Detection Technology)은 자원관리 및 통신 서비스의 품질을 향상시키기 위한 무선통신 분야에서 사용되고 있는 LBS(Location Based Service)의 핵심기술 중 하나이다. 이동국(MS, mobile station)의 위치는 세 개의 기지국(BS, base station)들의 좌표와 이동국과 기지국들 사이의 거리에 상응하는 반지름에 기초한 세 개의 원들에 기반한 도래시간(TOA, Time of Arrival)기법을 사용하여 추정된다. 삼각변 측량법을 이용하여 정확한 이동국의 위치를 추정하기 위해서는 세 개의 원들이 한 점에서 만나야 하는데, 이동국과 기지국의 거리를 추정하기 위한 시간지연 개수와 전송 주파수에 따라 원들의 반지름이 증가하여 세 개의 원들이 한 점에서 만나지 못하는 경우들이 발생한다. 반지름이 증가된 세 개의 원들은 여섯 개의 교점을 가지게 되고 이 교점들 중 세 개의 교점들이 특정 이동국의 좌표에 가까이 위치하게 된다. 본 논문에서는 여섯 개의 전체 교점들 중에서 세 개의 내부 교점들을 선택하는 TOA 삼각변 측량법을 위한 최단 거리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 여섯 개의 교점들 중 이동국의 좌표와 가장 가까운 세 개의 교점을 선택하고, 선택된 교점들의 평균 좌표를 특정 이동국의 위치로 결정한다. 제안된 알고리즘의 성능은 컴퓨터 시뮬레이션 예를 통해 확인된다.
In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
한국의 검찰에서는 거짓말탐지검사(polygraph test)의 최종판정을 위한 기준 점수로써 관행적으로 -12점을 사용하고 있다. 이 판정기준 점수는 검사기법을 개발한 Backster(1963)가 제안한 판정기준 점수(-13점)와는 약간 다른 것으로 한국에서 거짓말탐지 검사를 표준화하기 위해서는 판정기준 점수에 대한 과학적 근거와 그 정확성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 실제 범죄수사를 위하여 검찰에서 이루어진 거짓말탐지 검사 자료를 이용해서 거짓말탐지 검사의 판정기준 점수를 신호탐지이론에 기초하여 설정하고자 하였다. 또한 Backster가 제안한 판정기준 점수와 현재 검찰에서 사용하는 판정기준 점수, 신호탐지이론에 기초해서 본 연구가 설정한 판정기준 점수의 정확성을 비교하여 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사의 검사 상황에 가장 적절한 판정기준 점수를 제시하고자 하였다. 신호탐지이론에 기초해서 거짓말탐지검사의 정확성을 최대화할 수 있는 판정기준 점수를 산출한 결과 -8점으로 나타났다. 또한 판정기준 점수를 도출한 표본자료와 다른 별도의 표본자료에서 판정기준 점수에 따른 정확성을 비교한 결과, -8점을 판정기준 점수로 사용했을 경우의 정확성(83.17%)이 가장 높았고, 검찰의 판정기준 점수(80.20%), Backster의 판정기준 점수(76.24%) 순으로 정확성이 감소하였다. 그러나 오류긍정과 오류부정의 비율을 비교한 결과에서는 -8점을 판정기준으로 사용할 때에 오류긍정이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사에서 전체적인 판단 정확률을 확보하는 것이 중요하다면 -8점을 기준 점수로 사용하고, 진실을 말하는 사람을 거짓이라고 판단하지 않는 것이 중요하다면 -12 또는 -13점을 판정기준 점수로 사용할 것이 권고 되었다.
Mansour-Ghanaei, Fariborz;Sokhanvar, Homayoon;Joukar, Farahnaz;Shafaghi, Afshin;Yousefi-Mashhour, Mahmud;Valeshabad, Ali Kord;Fakhrieh, Saba;Aminian, Keyvan;Ghorbani, Kambiz;Taherzadeh, Zahra;Sheykhian, Mohammad Reza;Rajpout, Yaghoub;Mehrvarz, Alireza
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권4호
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pp.1407-1412
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2012
Background & Objectives: Gastric cancer is a leading cause of cancer-related deaths in both sexes in Iran. This study was designed to assess upper GI endoscopic findings among people > 50 years targeted in a mass screening program in a hot-point region. Methods: Based on the pilot results in Guilan Cancer Registry study (GCRS), one of the high point regions for GC-Lashtenesha- was selected. The target population was called mainly using two methods: in rural regions, by house-house direct referral and in urban areas using public media. Upper GI endoscopy was performed by trained endoscopists. All participants underwent biopsies for rapid urea test (RUT) from the antrum and also further biopsies from five defined points of stomach for detection of precancerous lesions. In cases of visible gross lesions, more diagnostic biopsies were taken and submitted for histopathologic evaluation. Results: Of 1,394 initial participants, finally 1,382 persons (702 women, 680 men) with a mean age of $61.7{\pm}9.0$ years (range: 50-87 years) underwent upper GI endoscopy. H. pylori infection based on the RUT was positive in 66.6%. Gastric adenocarcinoma and squamous cell carcinoma of esophagus were detected in seven (0.5%) and one (0.07%) persons, respectively. A remarkable proportion of studied participants were found to have esophageal hiatal hernia (38.4%). Asymptomatic gastric masses found in 1.1% (15) of cases which were mostly located in antrum (33.3%), cardia (20.0%) and prepyloric area (20.0%). Gastric and duodenal ulcers were found in 5.9% (82) and 6.9% (96) of the screened population. Conclusion: Upper endoscopy screening is an effective technique for early detection of GC especially in high risk populations. Further studies are required to evaluate cost effectiveness, cost benefit and mortality and morbidity of this method among high and moderate risk population before recommending this method for the GC surveillance program at the national level.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.26-32
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2015
Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
There are many advantages when using IIF and DNA probe methods over anaerobic culture method in that they are time-and effort-saving, more precise and more sensitive. Furthermore, in IIF and DNA probe methods, the detection is possible only with small amount of bacteria, the quantitative analysis is possible, and the cell viability is not necessary. The purpose of this study is to observe the incidence of P.endodontalis by carrying out anaerobic culture, IIF and colony lift using DNA probe method respectively, and to compare these 3 methods in terms of effectiveness and sensitivity in order to identify the most effective detection method. 30 teeth with at least one clinical symptoms, with single canal, and with pulp necrosis were sampled. For sampling bacteria, access cavity was prepared after disinfecting tooth and its surroundings. Then the paper point was inserted up to the periapical area, leave there for a while, and finally it was placed into PRAS Ringer's sol. and PBS sol. In anaerobic culture method, P.endodontalis was identified by biochemical tests after subculturing black and brown colonies which were produced after 7 days of incubation on BAP and Brucella BAP in anaerobic chamber. To identify P.endodontalis in IIF method, species-specific polyclonal rabbit-antisera of P.endodontalis(ATCC 35406) was reacted with sampled PBS sol. dispensed onto glass slide, and then P.endodontalis was examined by phase contrast microscopy after incubating with Goat anti-rabbit lgG conjugated to Fluorescein isothiocyanate. For colony lift using DNA probe method, membranes were laid over colonies on the surface of BAP and were hybridized with cloned DNA probe of P.endodontalis. The existence of P.endodontalis was then identified by the methods of chemiluminescent detection and color metric detection. Black colony was found in 11 teeth out of 30 teeth and P.endodontalis was detected in 6 teeth (20 %) by anaerobic culture method, 16 teeth (53 %) by IIF method, and 7 teeth (23 %) by DNA probe method. IIF method is significantly better in detecting P.endodontalis than DNA probe method and anaerobic culture method. There was no significant differences between DNA probe method and anaerobic culture method. There was significant correlation between the formation of black colony and the existence of P.endodontalis. The probability of detecting P.endodontalis when black colony being present is 2.89 times higher than when not being present. There was significant relationship between the foul odor of clinical symptoms and P.endodontalis. The sensitivity of existing P.endodontalis when foul odor being present was 93.75 %, while the specificity of not existing P.endodontalis when foul odor not being present was 28.57 %. These results suggested that the probes of P.endodontalis will be used to decide the method and prognosis in endodontic treatments.
본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 수리 형태론과 대칭성을 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 번호판의 모양, 색상, 크기, 위치 등은 사람이 쉽게 인식할 수 있도록 규격화되어 있다. 특히, 번호판의 바탕과 문자의 명암은 큰 대조를 이루며 번호판을 기준으로 하여 좌우 영상은 대칭성을 갖고 있다. 먼저, 번호판 영역을 부각시키기 위해 번호판의 문자 간격 크기의 사각 형태소로 입력 영상의 열림과 붙임 영상을 구하고 두 영상의 차 영상을 얻는다. 둘째, 번호판 크기의 마스크를 사용하여 차 영상의 평균 필터링을 수행한다. 셋째, 평균 필터링 영상의 각 열의 최대값 그래프를 구한 후 대칭성을 계산한다 넷째, 평균 필터링 영상의 피크들을 찾는다. 마지막으로 그래프에서 대칭성이 가장 큰 좌표의 언저리에 번호판이 있다는 가정 하에 번호판을 검출한다. 실험은 약 1,000장의 과속 단속 영상을 대상으로 수행하였으며, 약 93%의 검출률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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