Fast incipient fault diagnosis is becoming one of the key requirements for economical and optimal process operation management in high-tech industries. Artificial neural networks have been used to detect faults for a number of years and shown to be highly successful in this application area. This paper presents a novel test technique for fault detection and classification for module process of TFT-LCD manufacture using support vector machines (SVMs). In order to evaluate SVMs, this paper examines the performance of the proposed method by comparing it with that of multilayer perception, one of the artificial neural network techniques, based on real benchmarking data.
Extrapulmonary tuberculosis (EPTB) constitutes about 20% of all cases of tuberculosis (TB) in Korea. Diagnosing EPTB remains challenging because clinical samples obtained from relatively inaccessible sites may be paucibacillary, thus decreasing the sensitivity of diagnostic tests. Whenever practical, every effort should be made to obtain appropriate specimens for both mycobacteriologic and histopathologic examinations. The measurement of biochemical markers in TB-affected serosal fluids (adenosine deaminase or gamma interferon) and molecular biology techniques such as polymerase chain reaction may be useful adjuncts in the diagnosis of EPTB. Although the disease usually responds to standard anti-TB drug therapy, the ideal regimen and duration of treatment have not yet been established. A paradoxical response frequently occurs during anti-TB therapy. It should be distinguished from other causes of clinical deterioration. Surgery is required mainly to obtain valid diagnostic specimens and to manage complications. Because smear microscopy or culture is not available to monitor patients with EPTB, clinical monitoring is the usual way to assess the response to treatment.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.11a
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pp.115-117
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2005
If obstacle in GIS(Gas Insulted Switchgear), its affects are great are on the community and it is consequently demanded lots of difficulities to recover and repair. Accordingly, diagnosis techniques, that are able to prevent from accidents before they happen by providing more stable and highly reliable power effectively and finding sign of the accidents is very important. A novel UHF(Ultra High Frequency)-microstrip antenna is presented. The measured impedance bandwidth of the proposed antenna is from 0.5[GHz] to 15[GHz] with the stop band from 0.5[GHz] to 10.7[GHz] for VSWR<2. Form results of this study, The antenna is will play an important role for the sensor for insulation diagnosis system by UHF method of real site GIS and power equipment using $SF_6$ gas.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.1
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pp.40-45
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2005
Substation facilities have become extremely large and complex parts of electric power systems. The development of condition monitoring and diagnosis techniques has been a very significant factor in the improvement of substation transformer security. This paper presents a method to analyze the cause, the degree, and the aging process power transformers by the Self Organizing Map (SOM) method. Dissolved gas data were non-linearly transformed by the sigmoid function in SOM that works much the same way as the human decision making process. The potential for failure and the degree of aging of normal transformers are identified by using the proposed quantitative criterion. Furthermore, transformer aging is monitored by the proposed criterion for a set of transformers. To demonstrate the validity of the proposed method, a case study is performed and its results are presented.
Kim, Ikhyun;Lee, Sungmin;Park, Gisu;Lee, Jong Kook
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.3
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pp.425-435
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2017
In this work, an overview of flow diagnosis in a shock tunnel is made by means of using established techniques that are easy to setup, economical to arrange, and simple to measure. One flow condition was considered having Mach number of 6 at the nozzle-exit, regarded as freestream. Measured aerothermodynamic data such as shock wave speed, wall static and total pressures, surface heat flux, and shock stand-off distance ahead of test model showed good agreement with calculation. This study shows an overall procedure of flow diagnosis in a shock tunnel in a single manuscript. Outcomes are thought to be useful in the field of education and also in a preliminary stage of high-speed vehicle design and tests, that need to be performed within a short time with decent accuracy.
For several decades, cancer has been the primary cause of mortality worldwide. New diagnosis and regimens have been developed to improve the chemotherapeutic efficacy and the quality of life of the patients. However, cancer tissues are complex and difficult to assess. Understanding the various properties of the tumor and its environment is crucial for cancer and pharmaceutical research. Several analytical techniques have been providing new insights into cancer research. Recently, matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI)-mass spectrometry imaging (MSI), an advanced analytical technique, has been applied to translational research. Proteomic and lipidomic profiling obtained by MALDI-MSI has been critical for biomarker discovery and for monitoring heterogenous tumor tissues. In this review, we discuss technical approaches, benefits and recent applications of MALDI-MSI as a valuable tool in cancer research, namely for diagnosis, therapy, prognosis.
Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.
Sodnom-Ish, Buyanbileg;Eo, Mi Young;Kim, Soung Min
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.47
no.1
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pp.51-56
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2021
Due to their rarity and the lack of associated dental symptoms, odontogenic cutaneous sinus tracts (OCSTs) are often misdiagnosed and confused with cutaneous lesions or non-odontogenic infections. It has been estimated that 50% of individuals affected by OCSTs are subjected to inappropriate treatments before the correct diagnosis is established. We describe the diagnosis and treatment of two cases of OCSTs. By using a computed tomography (CT) with soft tissue window setting, the extent of cortical bone destruction and the path of the sinus tract in the soft tissue was easily identified. Thus, we recommend the use of imaging techniques such as CT, which can confirm the odontogenic origin and the exact location of the OCST.
Lilies (Lilium spp.) are one of the most important ornamental flower crops grown in Korea. Most viral diseases in lilies are transmitted by infected bulbs, which cause serious economic losses due to reduced yields. Various diagnostic techniques and high-throughput sequencing methods have been used to detect lily viruses. According to Oxford Nanopore Technologies (ONT), MinION is a compact and portable sequencing device. In this study, three plant viruses, lily mottle, lily symptomless, and plantago asiatica mosaic virus, were detected in lily samples using the ONT platform. As a result of genome assembly of reads obtained through ONT, 100% coverage and 90.3-93.4% identity were obtained. Thus, we show that the ONT platform is a promising tool for the diagnosis and characterization of viruses that infect crops.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.11
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pp.147-153
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1997
Fault diagnosis technique in machining system which is one of engineering techniques absolutely necessary to automation of manufacturing system has been proposed. As a whole, diagnosis process is explained by two steps: sensor data acquisition and reasoning current state of system with the given sensor data. Flexible disk grinding process implemented in milling machine was employed in order to obtain empirical manufacturing process information. Resistance force data during machining were acquired using tool dynamometer known as sensor which is comparably accurate and reliable in operation. Tool status during the process was analyzed using influnece diagram assigning probability from the statistical analysis procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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