Anusha Bamini A M;Chitra R;Saurabh Agarwal;Hyunsung Kim;Punitha Stephan;Thompson Stephan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.46-63
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2024
One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.
Seok Jin Hong;Jung Hee Lee;Devarajulu Gelija;Woon Jin Chung
Current Optics and Photonics
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제8권3호
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pp.230-238
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2024
The refractive index is a key material-design parameter, especially for high-refractive-index glasses, which are used for precision optics and devices. Increased demand for high-precision optical lenses produced by the glass-mold-press (GMP) process has spurred extensive studies of proper glass materials. B2O3, SiO2, and multiple heavy-metal oxides such as Ta2O5, Nb2O5, La2O3, and Gd2O3 mostly compose the high-refractive-index glasses for GMP. However, due to many oxides including up to 10 components, it is hard to predict the refractivity solely from the composition of the glass. In this study, the refractive index of optical glasses based on the B2O3-La2O3-Ta2O5-SiO2 system is predicted using machine learning (ML) and compared to experimental data. A dataset comprising up to 271 glasses with 10 components is collected and used for training. Various ML algorithms (linear-regression, Bayesian-ridge-regression, nearest-neighbor, and random-forest models) are employed to train the data. Along with composition, the polarizability and density of the glasses are also considered independent parameters to predict the refractive index. After obtaining the best-fitting model by R2 value, the trained model is examined alongside the experimentally obtained refractive indices of B2O3-La2O3-Ta2O5-SiO2 quaternary glasses.
Objective : In order to understand the changes in domestic approval regulations applicable to traditional Korean medical device companies, this article will explain the major amendments 「Regulation on Medical Device Approval Report Review, etc.」 from 2005 to the present on a year-by-year basis, and provide a counter plan to the recent changes in approval regulations. Methods : We analysed the changes in approval regulatory amendments related to the traditional Korean medical devices from 2005 to the present. Results : The Ministry of Food and Drug Safety is continuously improving medical device approval regulations to ensure the global competitiveness of domestic medical devices and contribute to the improvement of public health. Recent major approval regulatory amendments include the establishment of a review system for software medical devices and digital therapeutics, the recognition of real world evidence materials, the introduction of a biological evaluation of medical devices within a risk management process and a medical device approval licence renewal system. Conclusions : It is expected that the range of medical devices available to Korean medicine doctors will continue to expand in the future through the provision of non-face-to-face medical services and the development of advanced and new medical devices, as well as wearable medical devices and digital therapeutics. In order to increase the market entry potential of traditional Korean medical devices that incorporate advanced technologies such as digital technology and AI-based diagnosis and prediction technology, it is urgent that the government provide significant support to traditional Korean medical device companies to improve approval regulatory compliance.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
Objectives : Because predicting the potential efficacy and mechanisms of Korean medicines is challenging due to their high complexity, employing an approach based on network pharmacology could be effective. In this study, network pharmacological analysis was utilized to anticipate the effects of YunPye-Hwan (YPH) in treating Chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Methods : Compounds and their related target genes of YPH were gathered from the TCMSP and PubChem databases. These target genes of YPH were subsequently compared with gene sets associated with COPD to assess correlation. Next, core genes were identified through a two-step screening process, and finally, functional enrichment analysis of these core genes was conducted using both Gene Ontology (GO) enrichment analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways. Results : A total of 15 compounds and 437 target genes were gathered, resulting in a network comprising 473 nodes and 14,137 edges. Among them, 276 genes overlapped with gene sets associated with COPD, indicating a significant correlation between YPH and COPD. Functional enrichment analysis of the 18 core genes revealed biological processes and pathways such as "miRNA Transcription," "Nucleic Acid-Templated Transcription," "DNA-binding Transcription Factor Activity," "MAPK signaling pathway," and "TNF signaling pathway" were implicated. Conclusion : YPH exhibited significant relevance to COPD by modulating cell proliferation, differentiation, inflammation, and cell death pathways. This study could serve as a foundational framework for further research investigating the potential use of YPH in the treatment of COPD.
In this study, we developed a semi-analytical approach for the numerical analysis of residual stress in oxide scales formed on hot-rolled steels. The oxide scale, formed during the hot rolling process, experiences complex interactions due to thermal and mechanical influences, significantly affecting the material's integrity and performance. Our research focuses on integrating various stress components such as thermal stress, growth stress, and creep behavior to predict the residual stress within the oxide layer. The semi-analytical method combines analytical expressions for each stress component with numerical integration to account for their cumulative effects. Validation through instrumented indentation tests confirms the reliability of our model, which considers thermal expansion coefficient (CTE) differences, scale growth, and creep-induced stress relaxation. Our findings indicate that thermal stress resulting from CTE differences significantly impacts the overall residual stress, with growth stress contributing a compressive component during cooling, and creep behavior playing a minor role in stress relaxation. This comprehensive approach enhances the accuracy of residual stress prediction, facilitating the optimization of material design and processing conditions for hot-rolled steel products.
David Pialla;Stephanie Sala;Yann Morvan;Lucie Dreano;Denis Berne;Eleonore Bavoil
Nuclear Engineering and Technology
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제56권3호
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pp.880-885
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2024
For Safety Assisted Engineering works, real-time simulators have emerged as a mandatory tool among all the key actors involved in the nuclear industry (utilities, designers and safety authorities). EDF, Electricité de France, as the leading worldwide nuclear power plant operator, has a crucial need for efficient and updated simulation tools for training, operating and safety analysis support. This paper will present the work performed at EDF/DT to develop a new generation of engineering simulator to fulfil these tasks. The project is called SiRENE, which is the acronym of Re-hosted Engineering Simulator in French. The project has been economically challenging. Therefore, to benefit from existing tools and experience, the SiRENE project combines: - A part of the process issued from the operating fleet training full-scope simulator. - An improvement of the simulator prediction reliability with the integration of High-Fidelity models, used in Safety Analysis. These High-Fidelity models address Nuclear Steam Supply System code, with CATHARE thermal-hydraulics system code and neutronics, with COCCINELLE code. - And taking advantage of the last generation and improvements of instructor station. The intensive and challenging uses of the new SiRENE engineering simulator are also discussed. The SiRENE simulator has to address different topics such as verification and validation of operating procedures, identification of safety paths, tests of I&C developments or modifications, tests on hydraulics system components (pump, valve etc.), support studies for Probabilistic Safety Analysis (PSA). etc. It also emerges that SiRENE simulator is a valuable tool for self-training of the newcomers in EDF nuclear engineering centers. As a modifiable tool and thanks to a skillful team managing the SiRENE project, specific and adapted modifications can be taken into account very quickly, in order to provide the best answers for our users' specific issues. Finally, the SiRENE simulator, and the associated configurations, has been distributed among the different engineering centers at EDF (DT in Lyon, DIPDE in Marseille and CNEPE in Tours). This distribution highlights a strong synergy and complementarity of the different engineering institutes at EDF, working together for a safer and a more profitable operating fleet.
Objectives: Network pharmacology is an analysis method that explores drug-centered efficacy and mechanism by constructing a compound-target-disease network based on system biology, and is attracting attention as a methodology for studying herbal medicine that has the characteristics for multi-compound therapeutics. Thus, we investigated the potential functions and pathways of Myrrha on Allergic Rhinitis (AR) via network pharmacology analysis and molecular docking. Methods: Using public databases and PubChem database, compounds of Myrrha and their target genes were collected. The putative target genes of Myrrha and known target genes of AR were compared and found the correlation. Then, the network was constructed using STRING database, and functional enrichment analysis was conducted based on the Gene Ontology (GO) Biological process and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways. Binding-Docking stimulation was performed using CB-Dock. Results: The result showed that total 3 compounds and 55 related genes were gathered from Myrrha. 33 genes were interacted with AR gene set, suggesting that the effects of Myrrha are closely related to AR. Target genes of Myrrha are considerably associated with various pathways including 'Fc epsilon RI signaling pathway' and 'JAK-STAT signaling pathway'. As a result of blinding docking, AKT1, which is involved in both mechanisms, had high binding energies for abietic acid and dehydroabietic acid, which are components of Myrrha. Conclusion: Through a network pharmacological method, Myrrha was predicted to have high relevance with AR by regulating AKT1. This study could be used as a basis for studying therapeutic effects of Myrrha on AR.
내구성에 대한 중요성이 부각됨에 따라, 주요 열화현상인 탄산화에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 탄산화에 대한 연구는 주로 탄산화 깊이의 도출에 국한하고 있으며 경화된 콘크리트를 가정하므로 실제적인 탄산화 거동과는 많은 차이를 보이고 있다. 강재와는 다르게 콘크리트는 공극률과 내부의 수화물의 거동이 매우 중요한데, 탄산화 진행에 따라 초기재령에서 결정되어지는 거동 (공극률 및 수화물)이 다르게 변화한다. 열화 물질의 이동은 주로 콘크리트의 공극률 및 포화도에 의존하므로, 탄산화 후의 거동 평가는 장기열화해석 및 복합열화해석 등에 고려되는 것이 바람직하다. 공극률의 경우, 변화된 공극률이 고려되지 않으면 확산계수의 감소가 구현될 수 없으며 이에 따라 과다한 탄산화 해석을 야기하게 된다. 한편 수화물, 특히 수산화칼슘의 잔존량 평가는 탄산화 깊이의 평가 및 내부 공극수의 특성 변화를 결정하기도 하며, 복합열화에서 발생하는 고정화 염화물량에 큰 영향을 주게 된다. 그러므로 실내 실험들을 통한 공극률 및 수화물 분석은 최근들어 탄산화에 대해서도 많이 적용되고 있다. 본 연구는 미세 관측 실험을 통하여, 탄산화 전후의 공극률 분포 변화, 수화물 거동의 변화를 실험적으로 수행하였다. 공극률 측정으로는 MIP 실험을, 수화물 변화에서는 TGA 실험을 수행하였으며, 기존의 해석 모델인 다상복합수화발열모델 및 미세 공극 구조 형성모델을 개선하여 각각의 탄산화 이후의 공극률 변화 및 수화물 변화를 개발하였다. 개발된 각각의 모델의 결과는 탄산화 전후의 공극률 및 수화물의 변화를 잘 예측하였으며, 탄산화 이후의 열화현상 등에 기초적으로 사용될 수 있을 것으로 평가되었다.
사이버 킬체인 (Cyber Kill Chain)은 기존의 군사적 용어인 킬체인 (Kill Chain)에서 유래한다. 킬체인은 "파괴를 요구하는 군사 표적을 탐지하는 것에서 파괴하는 것까지의 연속적이고 순환적인 처리 과정 또는 그것을 몇 개의 구분된 행위로 나눈 것"을 의미한다. 킬체인은 핵무기나 미사일과 같이 위치가 변화하고 위험성이 커서 즉각적인 대응을 요구하는 시한성 긴급 표적을 효과적으로 다루기 위해 기존의 작전절차를 발전시켰으며, 방어자가 파괴를 필요로 하는 핵무기나 미사일이 타격점에 도달하기까지의 여러 과정 중 한 단계라도 제 기능을 발휘하지 못하게 하여 공격자가 의도한 목적을 달성하지 못하도록 무력화하는 군사적 개념에서 시작되었다고 볼 수 있다. 이러한 사이버 킬체인의 기본 개념은 사이버 공격자가 수행하는 공격은 각 단계로 구성되어 있으며, 사이버 공격자는 각 단계가 성공적으로 수행되어야 공격 목표를 달성할 수 있으며, 이를 방어 관점에서 보았을 때 각 단계에서 세부적으로 대응 절차를 마련하여 대응하면 공격의 체인 (chain)이 끊어지므로 공격자의 공격을 무력화하거나 지연시킬 수 있다고 본다. 또한 공격 관점에서 보았을 때 각 단계에서 구체적인 대응 절차를 마련하면 공격의 체인이 성공하여 공격대상을 무력화시킬수 있다. 사이버 지휘통제체계는 방어와 공격에 모두 적용되는 체계로 방어시 적의 킬체인을 무력화하기 위한 방어 대응 방안을 제시하여야 하며 공격시에는 적을 무력화하기 위한 각 단계별 구체적인 절차를 제시하여야 한다. 따라서 본 논문은 사이버 지휘통제체계의 방어 및 공격 관점의 사이버 킬체인 모델을 제안하였으며, 또한 방어 측면의 사이버 지휘통제제계의 위협 분류/분석/예측 프레임워크를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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