Measurement is used for evaluation of product or process exactly. If it couldn't measured correctly, Quality-cost must be raised and it would be hard to improve product quality. So, this study suggests improvement guide line for the multilateral problems of measuring instrument operation based on the investigation of 157 small and medium-sized enterprises in February, 2008. To use measuring instrument correctly, man who treat it must be accustomed with the structure, the performance, the method. The instrument is selected properly for the measurement goal. If not, results couldn't be correctly or wasted time, efforts, and costs. When selecting a instrument, the tolerance, the size, the figure, the material, and the efficiency must be considered. If the measuring instruments are controlled efficiently, it could be accomplished that improving product quality and coinciding with the goal of QM.
금속 재료의 비선형 파라미터는 고유한 물성치로서 기본주파수의 음압의 크기($A_1$)과 2차고조파의 음압의 크기($A_2$)을 측정하면 산정할 수 있다. 하지만, 실험적으로 $A_1$과 $A_2$를 측정하는 것은 매우 복잡한 변환 과정이 필요하기 때문에 현재 많은 연구자들이 비선형 파라미터의 절대값을 측정하지 않고, 전압 변화를 관찰하는 비선형 파라미터의 상대값을 측정하고 있다. 하지만, 비선형 파라미터 상대값으로는 재료의 물성치를 대변할 수가 없기 때문에, 열화도에 따른 시편 측정에만 사용할 수 있는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 정전용량 측정기법(capacitive detector)보다는 비용이 적게 소모되고 현장 적용이 가능한 압전형 수신기법(piezoelectric detection)을 이용하여 비선형 파라미터의 절대값을 측정하기 위한 시스템을 구축하였다. $A_1^2vsA_2$ 그래프로 시스템의 선형성을 검증하고 시험편인 fused silica와 Al2024-T4에 대한 비선형 파라미터를 측정하였다.
본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.609-617
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2007
The goal of this study is to forecast the trend of stream quality and to suggest some policy alternatives in Gumbo river. It used the five different monthly time series data such as BOD, COD, T-N and EC of the nine of Gumbo River measurement points from Jan. 1998 to Dec. 2006. Water pollution is serious at Gumbo2 and Palgeo stream measurement points. BOD, COD, T-N and EC data are analyzed with the exponential smoothing model and the trend is forecasted until Dec. 2009.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제9권1호
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pp.20-28
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2001
In order to predict thermodynamic performance of refrigeration system, it is required to know the oil concentration of the refrigerant/oil mixture. The current method is to extract the working mixture and then to measure the oil weight. In this study, oil concentration is measured in si.tu way without any extraction of the working fluid. Based on the measurement, a working equation is presented as follows, C=a +b x t +c x $t^2$ +(d + e x t +f x $t^2$) x SG. C is oil concentration, t is temperature($^{\circ}C). SG Is specific gravity of mixture and a~f is coefficients The oil concentration ranges over 0~l2 wt% and the temperature ranges over 20~50$^{\circ}C. The specific gravity and temperature are measured using the on-line densimeter and thermometer. This working equation enables to predict the oil concentration without any extraction of the mixture. This equation can be applied for R-12/Naphthenic oil and R-134a/P0E oil liquid mixtures.
The purpose of this study was to analyze the correlation between the effluent of a sewage treatment plant (STP) and the adjacent stream located downstream of the STP in Nakdong River. Flow and water quality data, such as BOD, COD, SS, T-N, and T-P data, for 12 STPs and adjacent downstream monitoring stations in the main stream and tributaries of Nakdong River were collected from 2012 to 2015. As a result of correlation analysis between river flow and water quality at the river water quality measurement point, COD, SS, and T-P were correlated positively with the river flow rate at 6, 8, and 6 points, respectively. As a result of analyzing the water quality of sewage treatment plant effluents and downstream streams, BOD and COD were correlated at 2 and 3 points, respectively. T-N showed a positive correlation at 9 points, and 7 of them had a strong positive correlation, indicating that sewage treatment effluent had a large effect on downstream streams. In this study, we found that the correlation between the river flow rate and the water quality factors (COD, SS, TP) was high at river water measurement points, and the sewage treatment plant effluent was correlated with the T-N value of adjacent streams.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
Objective: T1 mapping provides valuable information regarding cardiomyopathies. Manual drawing is time consuming and prone to subjective errors. Therefore, this study aimed to test a DL algorithm for the automated measurement of native T1 and extracellular volume (ECV) fractions in cardiac magnetic resonance (CMR) imaging with a temporally separated dataset. Materials and Methods: CMR images obtained for 95 participants (mean age ± standard deviation, 54.5 ± 15.2 years), including 36 left ventricular hypertrophy (12 hypertrophic cardiomyopathy, 12 Fabry disease, and 12 amyloidosis), 32 dilated cardiomyopathy, and 27 healthy volunteers, were included. A commercial deep learning (DL) algorithm based on 2D U-net (Myomics-T1 software, version 1.0.0) was used for the automated analysis of T1 maps. Four radiologists, as study readers, performed manual analysis. The reference standard was the consensus result of the manual analysis by two additional expert readers. The segmentation performance of the DL algorithm and the correlation and agreement between the automated measurement and the reference standard were assessed. Interobserver agreement among the four radiologists was analyzed. Results: DL successfully segmented the myocardium in 99.3% of slices in the native T1 map and 89.8% of slices in the post-T1 map with Dice similarity coefficients of 0.86 ± 0.05 and 0.74 ± 0.17, respectively. Native T1 and ECV showed strong correlation and agreement between DL and the reference: for T1, r = 0.967 (95% confidence interval [CI], 0.951-0.978) and bias of 9.5 msec (95% limits of agreement [LOA], -23.6-42.6 msec); for ECV, r = 0.987 (95% CI, 0.980-0.991) and bias of 0.7% (95% LOA, -2.8%-4.2%) on per-subject basis. Agreements between DL and each of the four radiologists were excellent (intraclass correlation coefficient [ICC] of 0.98-0.99 for both native T1 and ECV), comparable to the pairwise agreement between the radiologists (ICC of 0.97-1.00 and 0.99-1.00 for native T1 and ECV, respectively). Conclusion: The DL algorithm allowed automated T1 and ECV measurements comparable to those of radiologists.
본 연구의 목적은 생애전환기 건강진단 골밀도 검사시 측정도구(DEXA, QUS, RA)에 따른 진단범위의 유효성을 평가하는 것이다. DEXA를 이용한 골밀도 검사 결과 T-score -2.5를 기준으로 할 때 QUS의 cutoff 값은 -1.733이며, 이때 민감도는 70.4%, 특이도는 59.5%이었고 T-score -3.0을 기준으로 할 때 cutoff 값은 -2.323으로 이때 민감도는 70.4%, 특이도는 56.8%이었다. DEXA를 이용한 골밀도 검사 결과 T-score -2.5를 기준으로 할 때 RA의 cutoff 값은 -1.675이며, 이때 민감도는 70.0%, 특이도는 63.7%이었고 T-score -3.0을 기준으로 할 때 cutoff 값은 -2.325로 이때 민감도는 70.0%, 특이도는 42.9%로 QUS와 RA의 측정도구 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 골밀도 측정도구의 상관관계와 재현성에 대한 평가에서는 일부 차이를 제외하고는 측정도구 간 및 측정도구의 반복 측정값 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. ROC 분석에서 측정도구별 평균골밀도 측정결과는 DEXA를 기준으로 할 때 RA와 QUS는 모두 유효한 것으로 판단된다. 다만, 생애전환기 골다공증 진단에 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 성별이나 연령층, 다양한 측정부위별 정량화된 결과를 진단기준의 보정지표로 고려하는 것이 필요하다.
This study suggests the new 2D anthropometric method using digital camera. It is used MK2001 program that can convert 2D measurements to 3D measurements. To improve that it is measured 100 college students with direct and indirect anthropometric method. The measurements were processed by the SPSS ver10 Statistical Package. The average, standard deviation, and t-test were calculated for each category. Most measurements by 2D measurements are higher than direct measurements but degree. The difference between direct and indirect measurements is less than 2cm. In the results of t-test, height measurements including other 16 measurements which is easy to measure have no meaningful difference within 1cm. The depth measurements are most high difference. The result of each measurement proves that MK2001 program (2D anthropometry method using digital camera) is available for measuring the human body.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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