An experimental device was developed for analysis of hydraulic oil characteristics with dielectric constant sensors. Online analysis is the most effective method of the three methods used for analyzing lubricant oils. This is because it can monitor the machine condition effectively using oil sensors in real time without requiring excellent analysis skill and eliminates human errors. Determining the oil quality usually requires complex laboratory equipment for measuring factors such as density, viscosity, base number, acid number, water content, additive, and wear debris. However, the electric constant is another indicator of oil quality that can be measured on-site. The electric constant is the ratio of the capacitance of a capacitor using that material as a dielectric, compared with a similar capacitor that has a vacuum as its dielectric. The electric constant affects the factors such as the base oil, additive, temperature, electric field frequency, water content, and contaminants. In this study, the tendency of the electric constant is investigated with a variation of temperature, water content, and dust weight. The experimental device can control working temperature and mix the contaminants with oil. A machine condition monitoring program developed to analyze hydraulic oil is described. This program provides graph and digital values with variation of time. Moreover, it includes an alarm system for when the oil condition is bad.
Objective : Patients with poor grade aneurysm usually present with increased intracranial pressure(ICP), even those without an intracranial clot. Based on this fact, the present study investigated a significance of intracranial pressure monitoring in those patients. Patients and Methods : A total of 60 patients with Hunt and Hess Grade IV(50 patients) or V(10 patients) were treated for aneurysmal subarachnoid hemorrhage(SAH) during a 3-year-period, and intraparenchymal ICP was measured in the majority, immediately after arrival to the emergency room. Early surgery including intraoperative ventriculostomy was undertaken within 3 days after SAH. An ultraearly surgery was performed without preceding angiogram or ICP monitoring in patients with large sylvian hematomas, highly suggestive of middle cerebral artery aneurysm. Outcomes were assessed by the Glasgow Outcome Scale(GOS) at 6 months. Results : In overall, favorable outcome(GOS scores 1-2) was seen in 27(54.0%) of admission Grade IV and 1(10.0%) of admission Grade V patients. Of the 38 surgical patients with preoperative ICP monitorings, 25 patients (80.6%) exhibiting ICP values of less than 40mmHg showed favorable outcome, however, no patients with ICP values above 40mmHg recovered(Fisher's exact test, p=0.0001). Conclusion : It is concluded that a preoperative ICP above 40mmHg before ventriculostomy indicate significant vital brain destruction as intractable intracranial hypertension, and Grade IV patients at admission with an ICP below 40mmHg can be of benefit from early surgical intervention while Grade V patients still remains unfavorable.
Kim, Byoung-Wook;Lim, Seung-Kwan;Ko, Dae-Sung;Roh, Shin-Rea;Kim, Yeong-Min
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.1
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pp.56-61
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2009
In this paper, A telemetering control system for the HDTV SMPS Aging System is developed. Manual Aging System is usually used to measurement of a produced SMPS. But in this system, the respective operator is arranged and monitoring the test cycle visually- According to an excess of the test time and mistakes of an operator, the reliability makes come to be low. Therefore as using the telemetering control system, it improves a productivity and a reliability of the HDTV SMPS. In the developed system, elec1rical signal is measured from aging system, and converted into the digital signal. Also the telemetering control system is composed of many units - telemetering control units for collecting the data, data relay units for the digital transmission service, data division for the multichannel realization.
This study aims to develop a signal processing scheme to accurately predict the thickness of concrete slab using air-coupled impact-echo. Air-coupled impact-echo has been applied to concrete non-destructive tests (NDT); however, it is often difficult to obtain thickness mode frequency due to noise components. Furthermore, apparent velocity in concrete is a usually unknown parameter in the field and the thickness of the concrete slab often cannot be accurately measured. This study proposes a signal processing scheme using guided wave analysis, wherein dispersion curves are drawn in both frequency-wave number (f-k) and phase velocity-frequency ($V_{cp}-f$) domains. The theoretical and experimental results demonstrate that thickness mode frequency and apparent velocity in concrete are clearly obtained from the f-k and $V_{cp}-f$ domains, respectively. The proposed method has great potential with regard to the application of air-coupled impact-echo in the field.
In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.
Park, Jung Kyu;Roh, Young Hwa;Nam, Ki hun;Seo, Hyung Yoon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.8
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pp.131-136
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2019
A wireless sensor network (WSN) consists of several sensor nodes and usually one base station. In this paper, we propose a method to monitor topics using a wireless sensor network. Fire threatens people, animals, and plants, and it takes a lot of recovery time when a fire occurs. For this reason, it is necessary to use a fire monitoring system that is easy to configure and fast to avoid fire. In this paper, we propose a fast and easily reliable fire detection system using WSN. The wireless node of the WSN measures the temperature and brightness around the node. The measured information is transferred to the workstation and to the base station. The workstation analyzes current and historical data records to monitor the fire and notify the manager.
Monitoring fetal growth in utero is crucial to anomaly diagnosis. However, current computer-vision models struggle to accurately assess the key metrics (i.e., head circumference and occipitofrontal and biparietal diameters) from ultrasound images, largely owing to a lack of training data. Mitigation usually entails image augmentation (e.g., flipping, rotating, scaling, and translating). Nevertheless, the accuracy of our task remains insufficient. Hence, we offer a U-Net fetal head measurement tool that leverages a hybrid Dice and binary cross-entropy loss to compute the similarity between actual and predicted segmented regions. Ellipse-fitted two-dimensional ultrasound images acquired from the HC18 dataset are input, and their lower feature layers are reused for efficiency. During regression, a novel region of interest pooling layer extracts elliptical feature maps, and during segmentation, feature pyramids fuse field-layer data with a new scale attention method to reduce noise. Performance is measured by Dice similarity, mean pixel accuracy, and mean intersection-over-union, giving 97.90%, 99.18%, and 97.81% scores, respectively, which match or outperform the best U-Net models.
During operations, neurosurgeons usually perform multiple temporary occlusions of parental artery, possibly resulting in the neuronal damage. It is generally thought that neuronal damage by cerebral ischemia is associated with extracellular concentrations of the excitatory amino acids. In this study, we measured the dynamics of extracellular glutamate release in 11 vessel occlusion(VO) model to compare between single occlusion and repeated transient occlusions within short interval. Changes in cerebral blood flow were monitored by laser-Doppler flowmetry simultaneously with cortical glutamate level measured by amperometric biosensor. From real time monitoring of glutamate release in 11 VO model, the change of extracellular glutamate level in repeated transient occlusion group was smaller than that of single occlusion group, and the onset time of glutamate release in the second ischemic episode of repeated occlusion group was delayed compared to the first ischemic episode which was similar to that of single 10 min ischemic episode. These results suggested that repeated transient occlusion induces less glutamate release from neuronal cell than single occlusion, and the delayed onset time of glutamate release is attributed to endogeneous protective mechanism of ischemic tolerance.
Lee, Woongsup;Ryu, Jongyeol;Ban, Tae-Won;Kim, Seong Hwan;Kang, Sang Kee;Ham, Young Hwa;Lee, Hyun June
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.12
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pp.1611-1617
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2018
The body temperature of livestock is directly related to the health of livestock such that it changes immediately when there exists health problem. Accordingly, the monitoring of livestock's temperature is one of most important tasks in farm management. However, the temperature of livestock is usually measured using skin-attached sensor which is significantly affected by the outside temperature and the condition of attachment which results in the inaccurate measurement of temperature. Herein we have proposed new scheme which estimates the body core temperature of cow based on measured data from neck-attached smart sensor. Especially, we have considered both schemes which estimate the exact temperature and which detect the unusually high temperature based on machine learning. We have found that the occurrence of high temperature can be detected accurately. The proposed scheme can be used in monitoring of health condition of cow and improving the efficiency of farm management.
Kim, Hwiyoung;Choi, Kyoungah;Lee, Impyeong;Yoon, Hyuk-Jin
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.2
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pp.231-242
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2017
Monitoring of facilities such as roads, dams and bridges is important for their long-term sustainable usage. It has usually suffered with safety and cost problems, which makes more frequent monitoring difficult. As an efficient and economicalsolution to these problems, one may consider the use of smartphone to capture the status of the facilities. To derive quantitative analysis results with the smartphone images for facility monitoring, one should first rectify the images in a way as automatic and economical as possible. In thisstudy, we propose such a rectification method, which rectifiessmartphone images acquired from arbitrary locations based on reference images.In the proposed method, we determine the camera extrinsic parameters of each smartphone images using the reference imagesrather than ground control points, and project the image to the target surface of the facility based on the determined camera parameters. The method were applied to test data acquired from a small dam toward water-area facility monitoring. The experimental results showed that the camera extrinsic parameters were determined with the accuracy of 5 cm and $0.28^{\circ}$ in the position and attitude. The accuracy of the distance measured from the rectified image was evaluated to 10 cm. With the rectified images, one can accurately determine the location and length of the target objects required for facility monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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