As the Korean construction market in the apartment housing has changed to a housing consumer focused market, interest and importance on efficient use and management on existing buildings has increased rather than demand for new buildings. Interest of housing consumers on apartment house quality has increased in this market paradigm, and this spontaneously is connected to quality flaw related defect disputes and lawsuits that the importance of defect diagnosis has continuously increased. This defect diagnosis is directly connected to maintenance charges in defect dispute and lawsuit processes that rather objective and highly credible progress of duty is required. However, most defect diagnosis firms today that progress defect diagnosis are using different diagnosis methods and depend on the experience of experienced professionals that there is no standardized defect diagnosis process. Therefore, the purpose of this study is to provide common defect diagnosis process model for defect diagnosis firms utilizing the BPMN (Business Process Modeling Notation) modeling method. It is expected that this will contribute to professional and reliable task performances of concerned defect diagnosis workers. Furthermore, it is expected that design lawsuit damage will be substantially reduced by standardizing defect diagnosis processes.
This paper describes an application of neural network to diagnose defect of induction motor and investigates possibility to construct defect diagnosis system to be operated without special knowledge. For defect diagnosis, frequency spectrum of vibration is utilized. Learning method of applied neural network is back propagation.
This paper describes an application of artificial neural network to diagnose the defects of rotating machiner. Induction motor was used to the object of defect diagnosis. For defect diagnosis, the frequency spectrum of vibration was utilized. Learning method of applied neural network was back propagation. Neural network has following advantage; Once it has been learned, inference time is very short and it can provide a reasonable conclusion regardless of insufficient input data. So, this defect diagnosis system can be used superiorly to rule based expert system as quality inspection of rotating machinery in the shop.
In the present work, investigations by high frequency resonance technique for diagnosis of defect frequencies of linear motion unit are reported. Raw vibration signature of the moving parts at different speeds of operation has been demodulated. Envelope detected spectrum is analyzed to evaluate various defect frequencies and their energy levels. Experimentally evaluated frequencies are compared with theoretically determined defect frequencies. These frequency values and their energy levels are used to monitor intrinsic condition of linear motion unit as well as to establish severity of existing/developed defects on the LM guide and inside the LM block. Relative comparisons of linear motion units of the same type are made at various operating speeds under identical conditions of operation on the basis of identified defect frequencies and severity of defects.
Left Ventricular-Right atrial canal, which permits a communication between the left ventricle and right atrium has been reported with increasing frequency. Kirby made the first successful surgical correction in 1957. Recently we experienced 3 cases of left ventricular-Right atrial canal, which were corrected surgically. In one patient the diagnosis of left ventricular-Right atrial canal had been suggested before operation. Preoperative diagnosis had been incorrect in 2 cases; one as an atrial septal defect and the other as combined atrial septal defect and ventricular septal defect. The entire patients were discharged with good results within 2 weeks after operation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권1호
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pp.13-23
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1996
Weld defects degrade the strength and safety of astructure and are resulted from the various cases. The complexity of causal relation of weld defects requires an expert for the analysis of weld defects and the measures counter to them. An expert system has the intelligent functions such as the representation of knowledge and the inference. On this research, weld defect are systematically analysed and their causal model is developed. This information is saved to the knowledge base. The suitable inference algorithm for the diagnosis of weld defects is developed and realized with C++ programming.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
We report a case of double orifice mitral valve complicating a partial atrioventricular septal defect.The preoperative diagnosis was suggested by a characteristic angiographic and echocardiographic findings but the correct diagnosis of double orifice mitral valve itself was proven by open heart surgery. The smaller accessory mitral orifice was located in the left lateral leaflet and was left untouched. The A-V septal defect was closed with Gore-Tex patch and localized tricuspid annuloplasty was done using Gore-Tex tubular graft for correction of severe tricuspid regurgitation. The anterior mitral cleft left intact had mild mitral regurgitation on postoperative echocardiography.Postoperative course was uneventful and the patient was discharged 2 weeks later.
Rollers and rolls in the continuous process systems are noes of key components that determine the quality of web products. The condition of rollers and rolls(ex. eccentricity wear) should be consistently monitored in order to maintain the process conditions (ex. tension, edge position) within a required specification. In this paper, a new diagnosis technique is suggested to detect the defect of rollers/rolls (ex. eccentricity, wear) based on frequency domain analysis of web tension signal. The kernel of this technique is to use the spectrum amplitude of tension signal which allows to identify the fault rollers/rolls and to also diagnose the degree of fault in corresponding rollers and rolls. The experimental results proved that the suggested diagnosis technique can be successfully used to identify the defect rollers and rolls as well as to diagnose the degree of the defect of those rollers. The suggested technique can be applied to monitor and diagnose the shape of rollers and rolls in various multi-span web transport systems.
본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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