In order to improve the quality of electricity in large scale power systems, stability of power system has to be achieved. This can be done by the means of preventative diagnosis of power equipments and protection, monitoring and control of the power system. Since the recent adoption of digital controllers, an improvement in stability was observed; in particular, IED, which contained self-diagnostic abilities such as fault tolerance, allowed for automatic recovery via redundancy or switching-over functions should there be faults with the equipments. Furthermore, communication lines have been hugely simplified, thus adding to the improvement in stability significantly. Taking these error reports and forecasting emergency reports and by effectively responding to them in the overiding controlling systems, high levels of system stability can be obtained. Power Management System that is being applied to automated power sub-stations, takes the IEC61850 international standard as its specification. In this paper, additional research into achieving stability of already developed PMS system and also the stability of the overall system was carried out, and the results of development of communication servers, which play a pivotal role in connecting systems, are stated.
일반적으로 모든 전문분야 의사들은 어느 정도 표준화된 진단, 치료 방식을 취하고 있다. 그러나 세부적인 처방 및 검사, 입원일수 등은 병원 규모 및 시스템, 의료 장비 구축정도에 따라 차이가 발생할 수 있다. 이러한 차이를 줄이기 위해 최근 진료지침의 표준화에 대한 관심이 높아지면서 다양한 연구가 진행되고 있다. 표준화된 진료지침은 의료의 질을 보장하고 의사의 자율성을 보장하기 위해 병원규모 및 구축된 시스템 등에 상관없이 똑같은 진료지침을 제공하는 것이 아니라 각 병원의 상황과 환경에 맞도록 임상데이터를 기반으로 진단 및 처치, 검사 등을 제공할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 병원 내 같은 과의 두 전문의의 임상데이터를 분석하고 이를 기반으로 해당 질병 및 병원에 맞춘 표준 진료지침을 자동으로 생성할 수 있는 시스템을 연구 및 구현하여 적용 가능한 표준 진료지침을 제시하고자 한다.
For efficient and accurate diagnosis of ultrasound images, the time gain compensation (TGC) and dynamic range (DR) control of the ultrasound echo signal are important. TGC is for compensating the attenuation of the ultrasound echo signal along the depth, and DR is used to control the image contrast. In this paper, we propose an algorithm for finding the optimized values of TGC and DR automatically. For TGC, the degree of compensation is determined along the depth based on the effective attenuation estimation of ultrasound signal. For DR optimization, we introduce a novel cost function on the basis of the characteristics of ultrasound image, which provides the minimum value at the optimal DR. Experiments have been performed by applying the proposed algorithm to a real US imaging system. The results show that the algorithm automatically can determine the values of TGC and DR in realtime so that the subjective quality of the corresponding US image may be good enough for diagnosis.
It is need to develop and apply a human pulse diagnosis system providing a quantitative and automatic analysis in the the oriental medicine. In order to analyze quantitatively the characteristic of pulsation, each of points had to be recognized accurately notifying the existence and the position of feature point in the wave form. And getting the period of human pulse. Thus, in this paper, it is proposed the preprocessing method of human pulse and the detection method of period by Wavelet Transformation. The human pulse is seprated from each band through Wavelet Transformation and feature points can be recognized through over the fact, and then the parameter of proposed Mac-Jin parameter is measured. Commonly, Human pulse signal has often various noises which are baseline drift, high frequency noise and so on. So it is significant to remove that noises. Thus, in this paper, the one period of human pulse is deciede and the feature points are detected after doing the preprocessing by wavelet transformation. As a result, it could be confirmed that this method is effective as a real program for the auto-diagnosis of human pulse.
본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
These studies were performed to provide some basic informations for developing an automatic system in dairy farming cattle in order that the farmers may easily and automatically detect the maintenance of pregnancy and the fact of abortion of the pregnant cows and also to find out the diseased animals with fever. As a method of automatical detection of the maintenance of pregnancy or the fact of abortion, weighing the pregnant cows was conducted from one month-pregnancy to the term using a digital balance. From the first to the 3rd month of pregnancy the body weight of dairy cows was slowly increased (less than 2% per month), then, relatively high increase (3.4% -4.3% per month) from the fourth to the seventh month followed by decrease (3.3%) in the 8th month and very low increase (0.8-0.9%) from the 9th month to the term were shown, resulting in increase of 128.8 kg (25.05%) of body weight to be compared with the first weight. More than 107, increase of body weight to be compared with the first month-weight was denoted from the 61th month of pregnancy and more than 20% increase from the 7th or the 8th month of pregnancy as wells consequently it was presumed that detection of the maintenance of pregnancy is possible from the 4th or the 5th month of pregnancy. It was possible to diagnose a cow aborted at the 6th month by continual weighing the cow from the 1st month of pregnancy. The calved cows showed considerably higher decrease of body weight even in the third week after parturition (p<0.01)to be compared with the body weight near to the term (81.8-102.0 kg, 14-16% decrease). During the same period of 8months, the pregnant cows gained 127.4 kg (24.78% increase), whereas the non-pregnant cows gained 33.0 kg (0.71% increase) to be compared with the first weight showing considerably higher increase of body weight gain in the pregnant cows than the non-pregnant cows (p<0.01). The statistics of body temperatures of dairy cattle were collected from three clinics including the Teaching Hospital of Chonbuk University and the diseases were classified simply by the major symptoms manifested, denoting the highest temperature in respiratory disease ($39.8{\circ}C$) and the lowest in alimentary disease ($39.6{\circ} C$). These informations of body temperatures were expected to be of value for early and automatical detection of the diseased animals with fever when automatic machinery would be established. The results of periodic weighing the body weight of pregnant cows while milking were also expected to be of great use for the farmers to detect the maintenance of pregnancy and the fact of abortion when the automatic system is established in the near future.
심전도 분석은 심장 전문의마다 기준이 다르고, 심전도 처리 시스템마다 측정된 변수 검출오차 때문에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 심전도 식별과정에서 발생하는 애매 모호성을 줄여주고, 불규칙한 심전도를 구간의 빈번도에 따라 통계학적으로 분석될 수 있도록 디지털 퍼지 프로세서를 사용한 STD-BUS용 실시간 심전도 신호 식별 시스템을 설계.제작하였다. 심전도를 판별하기 위해 사용된 변수는 나이, QRS폭, 평균 RRI, RRI등을 사용하였고, 이들 변수를 본 연구에서 제작한 심전도 신호 식별 시스템에 입력으로 사용한 결과, 일반 프로세서의 알고리즘에서 구별이 불가능했던 심전도 파형을 실시간으로 식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
It is well known that multipoint and computerized intraoperative mapping systems improve the results of surgery for Wolff-Parkinson-White syndrome and show tremendous potential for opening an entirely new era of surgical intervention for the more common and lethal types of supraventricular tachyarrhythmias such as atrial flutter and atrial fibrillation. In addition, the ability to map and ablate the sometimes fleeting automatic atrial tachycardia is greatly enhanced by computerized mapping systems. In this study, we have developed 64 channel computerized data analysis system using microcomputer (Macintosh ${II}_{x}$) for basic research of electrophysiology and electrical propagation. The bipolar electrogram information is acquired from 64 cardiac sites simultaneously at a sampling rate of 1 ksampls/sec with continuous and total data storage of up to 30 seconds. When the reference electrogram is selected and reference point is picked up, delay time from the reference point is displayed on two dimensional diagram of the heart. System design permits easy expansion to almost 256 simultaneous sites. this system is expected to enable us to study pathophysiology of cardiac arrhythmia and to improve the result of diagnosis and surgical treatment for cardiac arrhythmia.
Automation control and the data for control of industrial equipment for the diagnosis and prediction is a key to success in the 4th industrial revolution. It increases process efficiency and productivity through data collection, realtime monitoring, and the data analysis. However, university and research environment are still suffering from logging the data in manual way, and we occasionally loss the equipment data logging due to the lack of automatic data logging system. State variable presents the current condition of the equipment operation which is closely related to process result, and it is valuable to monitor and analyze the data for the equipment health monitoring. In this paper, we demonstrate the collection of equipment state variable data via programmable logic controller (PLC) and the visualization of the collected data over the Web access supervisory control and data acquisition (SCADA). Test vehicle for the implementation of the suggested SCADA system is a relay switched physical vapor deposition system in the university environment.
일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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