As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.
Purpose: In this study, we assessed the intake of nutrients and food groups and analyzed the nutrition quotient of obese children in South Korea. The hypothesis was that dietary quality and nutrient intake are related to the body mass index (BMI) of obese children. Methods: The participants included 48 children (20 boys and 28 girls). Based on the guidelines for the age-for-body mass index provided by the Korean National Growth Charts for children and adolescents, the participants were divided into 3 groups: overweight, BMI ≥ 85th percentile; obese, BMI ≥ 95th percentile; severely obese, BMI ≥ 99th percentile. Results: The energy distribution showed that the carbohydrate ratio was significantly higher in the overweight group (p < 0.01), whereas the fat ratio was significantly higher in the obese and severely obese groups (p < 0.05). Thus, in the overweight and obese groups, the percent body fat was negatively associated with the carbohydrate ratio (p < 0.05) but was positively associated with the fat ratio (p < 0.05). The Dietary Reference Intakes (DRI) data revealed that the intake levels of protein, vitamin B1, vitamin B12, and sodium were higher in all groups. Intakes of fiber, calcium, potassium, and magnesium were insufficient in all groups, and the DRI percent for protein was significantly higher in the obese and severely obese groups than in the overweight group. No significant differences were obtained in food group patterns or Nutrition Quotient (NQ) scores among the 3 groups. According to the evaluation results by food record and NQ, a significant difference was obtained in the dietary quality of obese children. Conclusion: We conclude that a higher intake of fat enhances weight gain. Based on the study results, we propose that the guidelines should consider the energy distribution of carbohydrate and fat intake to prevent and control obesity among Korean children.
Kasetty, Venkatkrish Manohar;Zimmerman, Zachary;King, Sarah;Seyyedi, Mohammad
Journal of Audiology & Otology
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제23권4호
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pp.193-196
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2019
Background and Objectives: Facial nerve stimulation (FNS) is a complication of cochlear implantation (CI). This study compared the thickness and density of the bone separating the upper basal turn of the cochlea (UBTC) and the labyrinthine segment of the facial nerve (LSFN) on preoperative computed tomography (CT) in patients with and without FNS after CI. Subjects and Methods: Adult patients who underwent CI from January 2011 to February 2017 with preoperative CT at a tertiary referral hospital were considered for this retrospective case-control study. Patients were divided into two groups: with FNS (n=4) and without FNS (n=53). The density and thickness of the bone between the LSFN and UBTC were measured on preoperative CT. Charts were reviewed for other parameters. Results: A statistically significant difference was seen in the thickness (p=0.007) but not in the density (p=0.125) of the bone between the UBTC and LSFN. Four patients had FNS at the mid-range electrode arrays, and one of them additionally had FNS at the basal arrays. Conclusions: Decreased thickness of the bone between the UBTC and LSFN can explain postoperative FNS, confirming the histologic and radiologic findings in previous studies, which indicated that the thickness of the temporal bone between the LSFN and UBTC is less in patients who experience FNS. While the density in this region was also less, it was not statistically significant.
글로벌 기후변화로 국내 이상기후는 증가하고 있으며, 이러한 이상기후로 국지성 집중호우 피해와 규모는 증가하는 추세이다. 침수피해를 예방하기 위해서는 강우예보를 통한 시강우데이터를 통해서 선제적인 침수분석 모의결과를 도출하고 즉각적인 의사결정을 통해 홍수대응 방재시설의 활용과 관리를 통한 예방이 필요하다. 그러나, 현재 XPSWMM, GATE2018과 같은 유출 및 침수모델을 이용하는 방법은 전문적인 사용능력과 복잡한 분석절차로 사용에 대한 한계성이 존재한다. CBD 소프트웨어 개발방식을 이용 강우량(단기, 장기) 등의 산정을 통해 홍수대응 방재시설 시뮬레이터 프로토타입 개발하며, 관리자 및 사용자 중심의 인터페이스를 구성하고 GIS데이터 및 가시적 데이터(그래프, 차트 등)를 제공하여 즉각적이고 선제적인 국지성 집중호우 침수대응을 위한 의사결정 및 기초데이터 사용이 가능할 것으로 기대된다.
Kasetty, Venkatkrish Manohar;Zimmerman, Zachary;King, Sarah;Seyyedi, Mohammad
대한청각학회지
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제23권4호
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pp.193-196
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2019
Background and Objectives: Facial nerve stimulation (FNS) is a complication of cochlear implantation (CI). This study compared the thickness and density of the bone separating the upper basal turn of the cochlea (UBTC) and the labyrinthine segment of the facial nerve (LSFN) on preoperative computed tomography (CT) in patients with and without FNS after CI. Subjects and Methods: Adult patients who underwent CI from January 2011 to February 2017 with preoperative CT at a tertiary referral hospital were considered for this retrospective case-control study. Patients were divided into two groups: with FNS (n=4) and without FNS (n=53). The density and thickness of the bone between the LSFN and UBTC were measured on preoperative CT. Charts were reviewed for other parameters. Results: A statistically significant difference was seen in the thickness (p=0.007) but not in the density (p=0.125) of the bone between the UBTC and LSFN. Four patients had FNS at the mid-range electrode arrays, and one of them additionally had FNS at the basal arrays. Conclusions: Decreased thickness of the bone between the UBTC and LSFN can explain postoperative FNS, confirming the histologic and radiologic findings in previous studies, which indicated that the thickness of the temporal bone between the LSFN and UBTC is less in patients who experience FNS. While the density in this region was also less, it was not statistically significant.
The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.
Shield tunneling method is widely used to build tunnels in complex geological environment. Stability control of tunnel face is the key to the safety of projects. To improve the excavation efficiency or perform equipment maintenance, the excavation chamber sometimes is not fully filled with support medium, which can reduce the load and increase tunneling speed while easily lead to ground collapse. Due to the high risk of the face failure under non-fully support mode, the tunnel face stability should be carefully evaluated. Whether compressive air is required for compensation and how much air pressure should be provided need to be determined accurately. Based on the upper bound theorem of limit analysis, a non-fully support rotational failure model is developed in this study. The failure mechanism of the model is verified by numerical simulation. It shows that increasing the density of supporting medium could significantly improve the stability of tunnel face while the increase of tunnel diameter would be unfavorable for the face stability. The critical support ratio is used to evaluate the face failure under the nonfully support mode, which could be an important index to determine whether the specific unsupported height could be allowed during shield tunneling. To avoid of face failure under the non-fully support mode, several charts are provided for the assessment of compressed air pressure, which could help engineers to determine the required air pressure for face stability.
목적: 공정관리는 프로젝트 완성에 필요한 작업에 대해 순서 설정 및 작업의 상호관계를 시각적으로 표시하여 완료에 이르기까지의 과정을 분석, 관리하는 활동이다. 이 연구의 목적은 치과임상에 있어서 공정관리 기법 중 PERT/CPM (Program Evaluation & Review Technique/Critical Path Method)을 이용하여 치료기간의 단축 및 치료의 효율성을 증진시키기 위함이다. 재료 및 방법: 원광대학교 치과병원 보철과에 내원한 환자 중 2개과 이상 타과와의 협진이 필요한 보철치료 환자를 대상으로 하였다. 대조군은 초진에서 치료 종료까지의 진료기록부를 분석하고 실제 치료기간, 내원횟수, 진료비용으로 구성되며 실험군은 PERT/CPM 기법을 이용하여 작성한 가상의 공정표상 치료기간, 내원횟수, 진료비용을 포함한다. 본 연구는 공정관리 기법 중 PERT/CPM을 적용하였다. 결과: 진료기록부를 토대로 작성한 공정표와 가상의 PERT/CPM 공정표상에서 18.1%의 치료기간 단축과 15.3%의 내원횟수 감소를 나타내었다. 진료비용에 있어서 PERT/CPM 공정관리 기법을 통하여 0.9%의 비용절감이 이루어졌다. 결론: 치과 임상에 PERT/CPM 기법을 도입함으로써 치료의 신뢰도를 높이고 치료기간을 감소시킬 수 있으며 최소비용의 치료계획의 수립이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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