Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.4
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pp.307-314
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2004
A circumferential guided wave method was developed to detect the axial crack on the bent feeder pipe. Dispersion curves of circumferential guided waves were calculated as a function of curvature of the pipe. In the case of thin plate, i.e. infinite curvature, as the frequency increases, the $S_0$ and $A_0$ mode coincide and eventually become Rayleigh wave mode. In the case of pipe, however, as the curvature increases, the lowest modes do not coincide even in the high frequencies. Based on the analysis, a rocking technique using angle beam transducer was applied to detect an axial defect in the bent region of PHWR feeder pipe. Based on the analysis of experimenal data for artificial notches, the vibration modes of each signal were identified. It was found that the notches with the depth of )0% of wall thickness can be detected with the method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.323-328
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2011
In real system application, the 3-D obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: the sonar offers the range/bearing information of obstacles in a local detection area, it requires the system that has reduced acoustic noise and power consumption in terms of the autonomous underwater vehicle (AUV), it has the UFV operation constraints such as maximum pitch and depth, and it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent 3-D obstacle avoidance algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the 3-D obstacle avoidance of UFV is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the real system application.
Wang, Jing;Jiao, HongBo;Zhang, XinFeng;Zhang, YuanQing;Sun, Na;Yang, Ying;Wei, Yi;Hu, Bin;Guo, Xi
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.31
no.9
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pp.1191-1199
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2021
Enteropathogenic Escherichia coli (EPEC), which belongs to the attaching and effacing diarrheagenic E. coli strains, is a major causative agent of life-threatening diarrhea in infants in developing countries. Most EPEC isolates correspond to certain O serotypes; however, many strains are non-typeable. Two EPEC strains, EPEC001 and EPEC080, which could not be serotyped during routine detection, were isolated. In this study, we conducted an in-depth characterization of their putative O-antigen gene clusters (O-AGCs) and also performed constructed mutagenesis of the O-AGCs for functional analysis of O-antigen (OAg) synthesis. Sequence analysis revealed that the occurrence of O-AGCs in EPEC001 and E. coli O132 may be mediated by recombination between them, and EPEC080 and E. coli O2/O50 might acquire each O-AGC from uncommon ancestors. We also indicated that OAg-knockout bacteria were highly adhesive in vitro, except for the EPEC001 wzy derivative, whose adherent capability was less than that of its wild-type strain, providing direct evidence that OAg plays a key role in EPEC pathogenesis. Together, we identified two EPEC O serotypes in silico and experimentally, and we also studied the adherent capabilities of their OAgs, which highlighted the fundamental and pathogenic role of OAg in EPEC.
Purpose: The aim of this study was to investigate the efficacy and validity of subgingival bacterial sampling using a retraction cord, and to evaluate how well this sampling method reflected changes in periodontal conditions after periodontal therapy. Methods: Based on clinical examinations, 87 subjects were divided into a healthy group (n=40) and a periodontitis group (n=47). Clinical measurements were obtained from all subjects including periodontal probing depth (PD), bleeding on probing (BOP), clinical attachment loss (CAL), and the plaque index. Saliva and gingival crevicular fluid (GCF) as a subgingival bacterial sample were sampled before and 3 months after periodontal therapy. The salivary and subgingival bacterial samples were analyzed by reverse-transcription polymerase chain reaction to quantify the following 11 periodontal pathogens: Aggregatibacter actinomycetemcomitans (Aa), Porphyromonas gingivalis (Pg), Tannerella forsythus (Tf), Treponema denticola (Td), Prevotella intermedia (Pi), Fusobacterium nucleatum (Fn), Pavimonas micra (Pm), Campylobacter rectus (Cr), Prevotella nigrescens (Pn), Eikenella corrodens (Ec), and Eubacterium nodatum (En). Results: Non-surgical periodontal therapy resulted in significant decreases in PD (P<0.01), CAL (P<0.01), and BOP (P<0.05) after 3 months. Four species (Pg, Tf, Pi, and Pm) were significantly more abundant in both types of samples in the periodontitis group than in the healthy group. After periodontal therapy, Cr was the only bacterium that showed a statistically significant decrease in saliva, whereas statistically significant decreases in Cr, Pg, and Pn were found in GCF. Conclusions: Salivary and subgingival bacterial sampling with a gingival retraction cord were found to be equivalent in terms of their accuracy for differentiating periodontitis, but GCF reflected changes in bacterial abundance after periodontal therapy more sensitively than saliva.
A vanishing point is a point on an image to which parallel lines projected from a real space gather. A vanishing point in a road space provides important spatial information. It is possible to improve the position of an extracted lane or generate a depth map image using a vanishing point in the road space. In this paper, we propose a method of detecting vanishing points on images taken from a vehicle's point of view using Deep Neural Network (DNN) and Histogram of Oriented Gradient (HoG). The proposed algorithm is divided into a HoG feature extraction step, in which the edge direction is extracted by dividing an image into blocks, a DNN learning step, and a test step. In the learning stage, learning is performed using 2,300 road images taken from a vehicle's point of views. In the test phase, the efficiency of the proposed algorithm using the Normalized Euclidean Distance (NormDist) method is measured.
Brain tumors represent a diverse spectrum of histology, biology, prognosis, and treatment options. Although MRI remains the gold standard for morphological tumor characterization, positron emission tomography (PET) can play a critical role in evaluating disease status. This article focuses on the use of PET with radiolabeled glucose and amino acid analogs to aid in the diagnosis of tumors and differentiate between recurrent tumors and radiation necrosis. The most widely used tracer is $^{18}F$-fluorodeoxyglucose (FDG). Although the intensity of FDG uptake is clearly associated with tumor grade, the exact role of FDG PET imaging remains debatable. Additionally, high uptake of FDG in normal grey matter limits its use in some low-grade tumors that may not be visualized. Because of their potential to overcome the limitation of FDG PET of brain tumors, $^{11}C$-methionine and $^{18}F$-3,4-dihydroxyphenylalanine (FDOPA) have been proposed. Low accumulation of amino acid tracers in normal brains allows the detection of low-grade gliomas and facilitates more precise tumor delineation. These amino acid tracers have higher sensitivity and specificity for detecting brain tumors and differentiating recurrent tumors from post-therapeutic changes. FDG and amino acid tracers may be complementary, and both may be required for assessment of an individual patient. Additional tracers for brain tumor imaging are currently under development. Combinations of different tracers might provide more in-depth information about tumor characteristics, and current limitations may thus be overcome in the near future. PET with various tracers including FDG, $^{11}C$-methionine, and FDOPA has improved the management of patients with brain tumors. To evaluate the exact value of PET, however, additional prospective large sample studies are needed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.515-522
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2021
In this paper, we present and analyze a method of applying a machine learning to ultrasonic test signals for constant monitoring of the welding faults in a tubular steel tower. For the machine learning, feature selection based on genetic algorithm and fault signal classification using a support vector machine have been used. In the feature selection, the peak value, histogram lower bound, and normal negative log-likelihood from 30 features are selected. Those features clearly indicate the difference of signals according to the depth of faults. In addition, as a result of applying the selected features to the support vector machine, it has been possible to perfectly distinguish between the regions with and without faults. Hence, it is expected that the results of this study will be useful in the development of an early detection system for fault growth based on ultrasonic signals and in the energy transmission related industries in the future.
The carbon concentration in the carburized steels was measured by electron probe microanalysis (EPMA) for a range of soluted carbon content in austenite from 0.1 to 1.2 wt%. This study demonstrates the problems in carbon quantitative analysis using the existing calibration curve derived from pure iron (0.008 wt%C) and graphite (99.98 wt%C) as standard specimens. In order to derive an improved calibration curve, carbon homogenization treatment was performed to produce a uniform Kα intensity in selected standard samples (AISI 8620, AISI 4140, AISI 1065, AISI 52100 steel). The trend of detection intensity was identified according to the analysis condition, such as accelerating voltage (10, 15, 30 keV), and beam current (20, 50 nA). The appropriate analysis conditions (15 keV, 20 nA) were derived. When the carbon concentration depth profile of the carburized specimen was measured for a short carburizing time using the improved calibration curve, it proved to be a more reliable and accurate analysis method compared to the conventional analysis method.
We present optical follow-up observation results of three binary black hole merger (BBH) events, GW190408 181802, GW190412, and GW190503 185404, which were detected by the Advanced Ligo and Virgo gravitational wave (GW) detectors. Electromagnetic (EM) counterparts are generally not expected for BBH merger events, however, some theoretical models suggest that EM counterparts of BBH can possibly arise in special environments. To identify EM counterparts of the three BBH merger events, we observed high-credibility regions of the sky with telescopes of the Gravitational-wave EM Counterpart Korean Observatory (GECKO), including the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet). Our observation started as soon as 100 minutes after the GW event alert and covered roughly 29 - 63 deg2 for each event with a depth of 22.5 mag in R-band within hours of observation. No plausible EM counterparts were found for these events. Our result gives a great promise for the GECKO facilities to find EM counterparts within few hours from GW detection in future GW observation runs.
Recently, International commerce has continuously expanded with the development of logistics technology. However, the cost of international logistics is rising rapidly. The Korea International Trade Association (2021) proposes that the use of international commercial terms in Incoterms® could be an effective way against logistics costs. The purpose of this study is to verify the effect on the flexible operation of international commercial terms. For the detection of variables and data collection for empirical analysis based on previous studies and in-depth interviews. The questionnaires were distributed after pilot-study to a random sample of companies based on the list of members such as the Korea International Trade Association, the Korea Trade-Investment Promotion Agency, and the Global Small and Medium Business Association. A total of 800 questionnaires were distributed, and 166 were used for empirical analysis. The results of this study are as follows. First, mutual cooperation and Flexibly using of international commercial terms has a positive (+) effect on logistics efficiency. This is in line with the study of Yang (2021) and Stojanović et al. (2021) that logistics by using international commercial terms will increase the efficiency of logistics. Second, use of international commercial terms based on mutual understanding mediates the relationship between the logistics environment of the other country and the logistics efficiency. As in the study of Vidrova (2020), it is important to operate on international commercial terms mutually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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