Machine Learning has introduced many solutions in data science, but its application in IoT faces significant challenges, due to the limitations in memory size and processing capability of constrained devices. In this paper we design an automatic gamma radiation detection and identification embedded system that exploits the power of TinyML in a SiPM micro radiation sensor leveraging the Edge Impulse platform. The model is trained using real gamma source data enhanced by software augmentation algorithms. Tests show high accuracy in real time processing. This design has promising applications in general-purpose radiation detection and identification, nuclear safety, medical diagnosis and it is also amenable for deployment in small satellites.
Recently, fault detection and diagnosis techniques have been significantly considered to reduce possible economic loss due to faulty in photovoltaic power systems. This paper presents a new fault location diagnosis method for photovoltaic power systems. The proposed algorithm compares the output voltage generated from a photovoltaic array to the outputs of its neighboring arrays. This concept is realized by obtaining error voltages among all arrays, which are simply defined by deviation between its neighboring arrays. We accomplish a real-time experiment to demonstrate reliability of the proposed fault location diagnosis by using a 60W photovoltaic power system test-bed.
This paper proposes a novel diagnosis scheme using Extend Kalman Filter (EKF), especially, in subject to the open-phase faults of the inverter switches. The stator resistances of PMSM are estimated by the EKF in real time. The proposed diagnosis scheme is implemented without any extra devices. Moreover, since it uses a simple algorithm by analyzing only estimated stator resistances of each phase, the detection speed becomes fast. The feasibility of the proposed fault diagnosis scheme is proved by several simulation and experimental results.
최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.
Accurate and rapid diagnosis of Pandemic Influenza A/H1N1 2009 virus (H1N1 2009) infection is important for the prevention and control of influenza epidemics and the timely initiation of antiviral treatment. This study was conducted to evaluate the performance of several diagnostic tools for the detection of H1N1 2009. Flocked nasopharyngeal swabs were collected from 254 outpatients of suspected H1N1 2009 during October 2009. This study analyzed the performances of the RealTime Ready Inf A/H1N1 Detection Set (Roche), Influenza A (H1N1) Real-Time Detection Kit (Bionote), Seeplex Influenza A/B OneStep Typing Set [Seeplex Reverse Transcriptase PCR (RT-PCR)], BinaxNow Influenza A & B Test Kit [Binax Rapid Antigen Test (RAT)], and SD BIOLINE Influenza Ag kit (SD RAT). Roche and Bionote real-time RT-PCR showed identical results for the H1N1 2009 hemagglutinin gene. Compared with real-time RT-PCR, the sensitivities and specificities were 83.7% and 100% for Seeplex RT-PCR, 64.5% and 94.7% for Binax RAT, and 69.5% and 100% for SD RAT. The sensitivities of Seeplex RT-PCR, Binax RAT, and SD RAT in patients aged over 21 years were 73.7%, 47.4%, and 57.9%, respectively. The sensitivities of Seeplex RT-PCR, Binax RAT, and SD RAT on the day of initial symptoms were mostly lower (68.8%, 56.3%, and 31.3%, respectively). In conclusion, multiplex RT-PCR and RAT for the detection of H1N1 2009 were significantly less sensitive than real-time RT-PCR. Moreover, a negative RAT may require more sensitive confirmatory assays, because it cannot be ruled out from influenza infection.
말라리아는 세계적으로 다시 발생하는 감염성 질환으로 모기에 의해 옮겨지는 말라리아 원충에 의해서 발병한다. 말라리아 원충을 검출하기 위하여 혈액 도말법 등 여러 가지 정량적인 assay가 활용 되고 있다. Real time PCR 은 반응이 일어나는 동안 PCR 산물의 생성을 계속적으로 모니터링 할 수 있는 방법으로서 최근 많은 환자들의 말라리아 원충을 한번에 탐지 하는데 적용되고 있다. 본 연구에서는 말라리아 원충 중 한국에서 질환을 일으키는 Plasmodium vivax를 탐지하기 위해 26명의 환자 혈액에서 분리 정제한 genomic DNA를 가지고 SYBR Green based-real time PCR을 수행하였다. 특히, 기존의 real time PCR에 사용한 18S rRNA와는 달리 DBP 유전자를 사용하여 새로운 말라리아 검출방법을 정량적이면서도 간편하고 경제적인 방법으로 개발하였다. 특히, real time PCR로 나온 결과를 임상적인 titer로 바꾸어 주기 위해서 reference 유전자로는 말라리아 환자의 상태와 관계없이 ACTB이 안정하다는 것을 real time PCR로 입증하였고 ACTB 유전자를 reference 유전자로 사용하였다. 본 연구에서는 real time PCR assay에 DBP라는 유전자를 처음 사용하였을 뿐 아니라 titer 보정을 위한 reference 유전자, ACTB를 real time PCR assay을 통해 확보하여 더 정확한 titer 값을 얻고자 했다. 이런 결과를 바탕으로 Taqman based-real time PCR과 본 연구의 결과를 정량비교를 하였다. 특히, 26명의 말라리아 환자 샘플을 3 group(Group I, II, III)로 나누어서 그 결과 정량적인 경향성 일치를 나타내었다. 특히, 높은 titer을 갖는 말라리아 샘플(Group I)에서 가장 많은 정량적인 차이를 보였지만, 간편하고 경제적인 SYBR Green-based real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.
The effect of sensor faults in direct torque control(DTC) based induction motor drives is analyzed and a new Instrument fault detection isolation scheme(IFDIS) is proposed. The proposed IFDIS, which operated in real-time, detects and isolates the incipient fault(s) of speed sensor and current sensors that provide the feedback information. The scheme consists of an adaptive gain scheduling observer as a residual generator and a special sequential test logic unit. The observer provides not only the estimate of stator flux, a key variable in DTC system, but also the estimates of stator current and rotor speed that are useful for fault detection. With the test logic, the IFDIS has the functionality of fault isolation that only multiple estimator based IFDIS schemes can have. Simulation results for various type of sensor faults show the detection and isolation performance of the IFDIS and the applicability of this scheme to fault tolerant control system design.
Small size real-time ECG signal analysis function by QRS-complex detection was put into sensor nodes. Wireless sensor nodes attached on the patient’s body transmit ECG data continuously in normal u-healthcare system. So there are heavy communication traffics between sensor nodes and gateways. New developed platform for real-time analysis of ECG signals on sensor node can be used as an advanced diagnosis and alarming system for healthcare. Sensor node does not need to transmit ECG data all the time in wireless sensor network and to server PC via gateway. When sensor node detects suspicion or abnormality in ECG, then the ECG data in the network was transmitted to the server PC for further powerful analysis. This system can reduce data packet overload and save some power in wireless sensor network. It can also increase the server performance.
In this paper presents the portable wireless ECG data detection and diagnosis system based on discreet wavelet transform. An algorithm based on wavelet transform suitable for real time implementation has been developed in order to detect ECG characteristics. In particular, QRS complex, S and T waves may be distinguished form noise, baseline drift or artifacts. Proposed telemetry system that a transmitting media using radio frequency(RF) for the middle range measurement of the physiological signals and receiving media using optical for electromagnetic interference problem. A standard hi-directional serial communication interface between the telemetry system and a personal computer or laptop, allows read-time controlling, diagnosing and monitoring of system. A portable telemetry system within a size. of 65${\times}$125${\times}$45mm consists of three parts: a digital signal processing part for physiological signal detect or diagnose, RF transmitter for data transfer and a optical receiver for command receive. Advantages of proposed telemetry system is wireless middle range(50m) FM transmission, reduce electromagnetic interference to a minimum. which enables a comfortable diagnosis system at home.
Cardiac arrhythmias are associated with electrical Instability and, hence, with abnormal mechanical activity of the heart in many cases, arrhythmias can be treated with drugs or electric shock to control and/or stop them. Hence fast arrhythmia detection is very important. In this paper RR interval, QRS width, and morphology are used for diagnosis and QRS complex is detected by hardware system. hence diagnosing time is shorten. Moreover doctors or nurses who have little knowledge of computer manipulation can get the Information of Patient's ECG by showing characteristics of abnormal waveform and by mapping graphs of RR interval .vs. QRS width and RR interval .vs. morphology on screen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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