Objective : The thromboembolic events during neuroendovascular therapy (NET) are the major complications of concern that can be occasionally fatal. The thrombotic occlusion of the guide catheter for NET is thought to be the risk of the thromboembolic events. We have developed an idea for inventing the monitoring system of the continuous irrigation through the guide catheter. We herein present a unique invention of the guide catheter irrigation monitoring device. Methods : We have developed ideas for preventing the thrombotic occlusion of the guide catheter. In order to design a convenient device working in the practical use, we have consulted and shared the ideas with the electrical engineers about putting the invention. Results : The guide catheter irrigation monitoring device (GCIMD) consisted of three parts of optical sensor, main body and electric adapter. In brief, the basic principles of working of the GCIMD are as follows. The optical sensor is attached to the dripping chamber of the line to irrigation solution. The main body had the small light and speaker to make an alarm sounds. The sensor monitors the dripping of flush solution. If the dripping stops more than three seconds, a warning alarm has been activated. So, the operating physicians can concentrate and check the guide catheter irrigation. After the use of the GCIMD, there was no major thromboembolic complication in conjunction with the thrombotic occlusion of the guide catheter in our institute. Conclusion : We have developed a brilliant invention of the GCIMD for NET.
Coal and gas outburst is a serious dynamic disaster that occurs during coal mining and threatens the lives of coal miners. Currently, coal and gas outburst is commonly predicted using single indicator and its critical value. However, single indicator is unable to fully reflect all of the factors impacting outburst risk and has poor prediction accuracy. Therefore, a more accurate prediction method is necessary. In this work, we first analyzed on-site impacting factors and precursors of coal and gas outburst; then, we constructed a Fisher discriminant analysis (FDA) index system using the gas adsorption index of drilling cutting ${\Delta}h_2$, the drilling cutting weight S, the initial velocity of gas emission from borehole q, the thickness of soft coal h, and the maximum ratio of post-blasting gas emission peak to pre-blasting gas emission $B_{max}$; finally, we studied an FDA-based multiple indicators discriminant model of coal and gas outburst, and applied the discriminant model to predict coal and gas outburst. The results showed that the discriminant model has 100% prediction accuracy, even when some conventional indexes are lower than the warning criteria. The FDA method has a broad application prospects in coal and gas outburst prediction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.21-21
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2017
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
Lee, Sung soo;PI, Wan Seop;Jun, Kye Won;Kim, Gi Jung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.301-301
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2019
수위 관측 지점의 선정은 관측 기록의 목적, 지점의 접근성 등에 의해 결정되며, 수위는 유량을 계산하기 위한 필수 자료이므로 수위 관측 지점의 위치를 선정하는데 있어 수리조건은 매우 중요한 요소이다. 이에 수위관측소(WLS, Water Level Station)는 홍수예경보, 수해방지 등의 치수계획과 하천운영, 용수공급 등의 이수계획 및 생태계 보전을 위한 수질관리계획 등의 목적을 달성할 수 있는 지점에 WMO에서 제시한 수위관측소의 최소 밀도를 고려하여 설치된다. 한국의 경우 치수측면에서 홍수예경보시스템의 홍수예보 대상지점과 홍수유출 계산지점을 가장 중요한 요소로 판단한다. 이에 홍수통제소에서 운영하는 홍수예보 프로그램에 적절한 수위관측망을 고려하기 위하여 프로그램에서 사용되고 있는 소유역 출구점 또는 합류점을 모두 수위관측소 위치로 포함시키고 있다. 인도네시아 Citarum강 홍수예경보 모형의 실행 및 검정을 위해서는 주요 지류의 출구마다 수위관측소를 설치하는 것이 바람직하나, 수위관측소의 설치 및 운영에는 많은 비용이 소요되기 때문에 주어진 예산을 고려해야 하며, 홍수예보를 실시하는 이유는 홍수로 인한 피해를 경감시키기 위한 것이기 때문에 인구와 홍수피해 잠재성이 높은 지점을 위주로 설치를 계획하여야 한다. 사업 대상지역인 Citarum강에서 BBWSC가 운영 관리하는 WLS는 29개소이며, 이 중 대상지역인 Upper Citarum Basin(UCRB)에는 20개소의 WLS가 운영되고 있다. 본 설계에서는 $300km^2$당 1개소의 수위관측소를 설치하는 것을 기준으로 설정하여 홍수예경보가 필요한 WLS 8개소를 도출하였으며, 소유역의 출구점 또는 합류점 등을 고려하여 수위관측소 위치를 결정하였다. 또한 UCRB의 과거 홍수피해상황, 과거 홍수범람실적, 홍수범람도 등을 조사하였으며, 실시간 자료 전송을 위한 통신 환경, 차량의 접근 용이성 및 하천구역 대표성 등을 고려하여 홍수예경보 구축을 위한 최적의 수위관측망을 설계하였다.
This study developed smart fashion prototypes that provide utilitarian functionality by combining Fashion and Electronics regarding the IT focused convergence tendency in modern industries. A convergence R&D workshop was performed by Fashion design majors and Engineering majors for the study. As a result, 5 functional smart fashion prototypes were developed and the outline of each prototype are as follows. The $1^{st}$ prototype, 'Hidden Camera Detecting Coat' focused on gender-related crimes. The coat uses infrared lighting and LED technologies to provide a function to detect hidden cameras in suspicious public spaces such as toilets. The $2^{nd}$ prototype, 'Heating-massage Suit' targeted patients with musculoskeletal system difficulties. The suit uses heating and vibration technologies to provide a heating massage treatment for patients with ongoing difficulties in their daily lives. The $3^{rd}$ prototype is an air-bag jacket to prevent sexual molestation on public transportation. The jacket extends its volume through pressure sensing, air compressing, motors and 3D-printing technology to secure the wearer's personal preventive space between the user's body and others. The $4^{th}$ prototype is a town wear for people suffering from synesthesia. People with synesthesia inadvertently see colors when exposed to certain sounds. This town wear uses sound sensing, air compressing, motors and 3D-printing technology to provide sound prevention and a comfortable sound playing function. The $5^{th}$ prototype is a set of a vest and a gloves for visually impaired people. The vest and gloves uses DMS, voice playing, vibration technology to provide distance measuring and warning functions.
This study investigated the relationship between heat-related illnesses obtained from healthcare big data and daily maximum temperature observed in seven metropolitan cities in summer during 2013~2015. We found a statistically significant positive correlation (r = 0.4~0.6) between daily maximum temperature and number of the heat-related patients from Pearson's correlation analyses. A time lag effect was not observed. Relative Risk (RR) analysis using the Generalized Additive Model (GAM) showed that the RR of heat-related illness increased with increasing threshold temperature (maximum RR = 1.21). A comparison of the RRs of the seven cities, showed that the values were significantly different by geographical location of the city and had different variations for different threshold temperatures. The RRs for elderly people were clearly higher than those for the all-age group. Especially, a maximum value of 1.83 was calculated at the threshold temperature of $35^{\circ}C$ in Seoul. In addition, relatively higher RRs were found for inland cities (Seoul, Gwangju, Daegu, and Daejeon), which had a high frequency of heat waves. These results demonstrate the significant risk of heat-related illness associated with increasing daily maximum temperature and the difference in adaptation ability to heat wave for each city, which could help improve the heat wave advisory and warning system.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.155-163
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2019
The knowledge about drought propagation is very important in accurate estimation of hydrological drought characteristics and efficient development of early warning system. This study investigated a probabilistic relationship of drought propagation based on Bayesian network model for historic period and for future projection under climate change scenario RCP 8.5 over the Han River basin. The results revealed that the propagation rate and lag time have increasing and decreasing trends from the historic period of 1967-2013 to the future periods of 2014-2053 and 2054-2100 under climate change, respectively. The probabilistic results of Bayesian model revealed that the probability of occurrence of lag time varied spatially and decreased when the intensity of meteorological drought changed from moderate to severe and extreme condition during 1967-2013. The values of probability increased in the first future period of 2014-2053 in several sub-basins and slight decreased in the second period of 2054-2100. The proposed probabilistic results will be useful for the decision makers to develop related policies with an appropriate insight toward the future drought status.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.3
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pp.273-279
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2019
Safety sign panel has been used in construction sites to assure the safety of the workers. Such safety panel can be categorized as 4 different signals, such as prohibition, warning, indication, and information. Each of the categorized item must follow lawful which is specifically designated for its own purposes, on its color and the shape. However, the color and shape of the safety sign panels that have been used in construction sites are not found to follow the suggested lawful requirement, and such differences are originated from safety merchandise production company or vendor, and construction company. In this study, samples of safety sign panels were obtained from various construction sites in Republic of Korea then the colors of such samples were measured, analyzed, and compared. According to the results, colors of the safety sign panels were out of the lawful requirement due to the aging and surface contamination of the safety sign panel. Frequent maintenance on the safety sign panel is therefore necessary. In addition, steel panels that were used in the construction sites were found to be unsuitable to meet the lawful requirements. In order to the color requirements on safety sign panel, it is recommended for Korea Occupational Safety and Health Agency to provide standard reference sample for each material used to produce safety sign panel, to distribute them to the producer and construction sites, and to supervise overall system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.4
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pp.438-444
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2019
With the increasing supply of vehicles, construction of new roads and expansion of existing roads are growing and this is leading to a proportional rise in diverse hazards on a road. These hazards are classified into fixed hazards and variable hazards. Currently, drivers receive information of fixed hazards, such as overspeed, frequent accidents, and rock fall through navigations. However, variable hazards are more hazardous than fixed hazards. Map companies frequently enter information of variable hazards manually, but it is less real-time and hard to deal with unforseen hazards. This paper is intended to implement a road hazard warning system for making a contribution to pubic interests by improving this problem and delivering real-time information of hazards to drivers, and suggest a direction for using information of hazards on a road.
Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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