This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
Purpose: In this study, a strong wind damage prediction function was developed in order to be used as a contingency during disaster management (preventive-preventive-response-recovery). Method: The predicted strong wind damage function proposed in this study took into account the re-enactment boy power, weather data and local characteristics at the time of damage. The meteorological data utilized the wind speed, temperature, and damage history observed by the Korea Meteorological Administration, the disaster year, and the recovery costs, population, vinyl house area, and farm water contained in the disaster report as factors to reflect the regional characteristics. Result: The function developed in this study reflected the predicted weather factors and local characteristics based on the history of strong wind damage in the past, and the extent of damage can be predicted in a short time. Conclusion: Strong wind damage prediction functions developed in this study are believed to be available for effective disaster management, such as decision making by policy-makers, deployment of emergency personnel and disaster prevention resources.
1. The Pung(風) is the necessary power for growth and maintenance of life. 2. The characteristics of the Pung(風) is the Yang evil, the features for opening and excretion, mobility and rapid change. That is the major cause of all diseases, and its mobility is the main character. 3. Jung Pung(中風) is the same concept of apoplexy in Western medicine. 4. Jung Pung(中風) is classified on the basis of pathology, anatomy, and histology in Western Medicine, but In Oriental Medicine that is classified on the basis of symptom and severity of disease. 5. In Western Medicine, Jung Pung(中風) was regarded as the local cause of disease, but in Oriental Medicine regarded as the physiological changes caused by the weakness of the whole body. 6. In the emergency care, the method of GaeKeum is compared to Levin tubing, the method of to the use of urokinase for the promotion of cerebrovascular circulatio, and the method of To(吐法) to suction for the elimination of Dam(痰), the method of Hun(熏法) to the use of solution for the improvement of circulation. 7. With the comparison of the cause and diagnosis, the hemorrhagic disease and infarction were regarded as the major agents in Western Medicine and the symptom appeared in the patient was the standard of diagnosis and therapy in Oriental Medicine. 8. In the Western therapy of cerebral hemorrhage, the method of coagulation and hemostasis was used for the elimination of hematoma and cerebral edema, but in Oriental Medicine, the method of YanghaelGiHael(凉血止血) was used for descending the PungHwa(風火) and hemostasis. 9. In the period of recovering injury, the physical therapy was underlined for the recovering of partial function in Western Medicine, the method of accupuncture and drug therapy was adapted for the normal function of the whole body.
The development of Societal and Scientific technologies have increased risk of dysfunction caused by new technologies such as nuclear power, information technology. Also, urbanization and population density is increasing risk to high-rise building fires, traffic accidents, crime and etc. Implementation of wireless communication network on the societal security is very necessary for prevention, preparation and response against these risks. It always consists maintenance, management and the network must be maintained in an emergency. In this paper, we studied the societal security wireless communication network for prevention, preparation and response against complex disasters, and analyzed requirements(essential function, add-ons) for implementation network in the societal security wireless network.
Fault tree analysis is the most widely used saftly analysis technique in industry. However, the analysis is often applied manually, and there is no systematic and automated approach available to validate the analysis result. In this paper, we demonstrate that a real-time model checker UPPAAL is useful in formally specifying the required behavior of safety-critical software and to validate the accuracy of manually constructed fault trees. Functional requirements for emergency shutdown software for a nuclear power plant, named Wolsung SDS2, are used as an example. Fault trees were initially developed by a group of graduate students who possess detailed knowledge of Wolsung SDS2 and are familiar with safety analysis techniques including fault tree analysis. Functional requirements were manually translated in timed automata format accepted by UPPAAL, and the model checking was applied using property specifications to evaluate the correctness of the fault trees. Our application demonstrated that UPPAAL was able to detect subtle flaws or ambiguities present in fault trees. Therefore, we conclude that the proposed approach is useful in augmenting fault tree analysis.
The high fuel flexibility of gas turbine power system has boosted their use in a wide variety of applications. Recently, the demand for biogas generated from the digestion of organic wastes and sewage waste water as a fuel for gas turbines has increased. We investigated the performance of high pressure biogas compression system and operating conditions for supplying biogas. The total flow per minute of biogas from food waste water digestion tank is $54Nm^3$. The main type of biogas compression system is the reciprocating system and screw type system. The target of biogas mechanical data is the as belows; inlet pressure 0.045bar, supplying biogas temperature is $30{\sim}60^{\circ}C$, and final pressure is above the 25 bar. Also, inlet conditions of biogas consist of CH4 48.5%~83%, $H_2S$ Max. 500ppm, $NH_3$ Max. 1,500ppm and Siloxane 2.7~4.6ppm. The boosting Blower system raises a pressure from 0.045bar to 1bar before main compressor. The main system lay out of reciprocating consisits of compressor driver, filter, cooling system, blowdown vessel, control system and ESD(Emergency Shut Down) system. And an enclosure package needs to be installed for reducing noise up to 75dB. The system driver is the electronic motor of explosion proof type. Forthe compressor system reliable operation, the cleaning system something like particulate filter needs to be set up in the inlet of compressor and Coalescing Filter in the outlet of compressor. Particulate Filter has to be removed above $10{\mu}m$ size of the particles in biogas. The coalescing filter(Micofine Borosilicate Glass Fibers Filter treated phenol acid) also removes moisture and oil of above $0.3{\mu}m$ to be involved in high pressure biogas up to 90%~98%.
Unsatisfied results of return of spontaneous circulation (ROSC) estimates were caused by the fact that the predictability of the predictors was insufficient. This unmet estimate of the predictors may be affected by transitional events due to behaviors which occur during cardiopulmonary resuscitation (CPR). We thus hypothesized that the discrepancy of ROSC estimates found in statistical characteristics due to transitional CPR events, may affect the performance of the predictors, and that the performance of the classifier dichotomizing between ROSC and No-ROSC might be different during CPR. In a canine model (n=18) of prolonged ventricular fibrillation (VF), standard CPR was provided with administration of two doses of epinephrine 0 min or 3 min later of the onset of CPR. For the analysis of the likelihood of a successful defibrillation during CPR, Support Vector Classification was adopted to evaluate statistical peculiarity combining time and frequency based predictors: median frequency, frequency band-limited power spectrum, mean segment amplitude, and zero crossing rates. The worst predictable period showed below about 1 min after the onset of CPR, and the best predictable period could be observed from about 1.5 min later of the administering epinephrine through 2.0-2.2 min. As hypothesized, the discrepancy of statistical characteristics of the predictors was reflected in the differences of the classification performance during CPR. These results represent a major improvement in defibrillation prediction can be achieved by a specific timing of the analysis, as a change in CPR transition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.683-690
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2016
In modern society, disasters frequently occur, and the effect is getting more massive. Also, unpredictable future increases anxiety about social security. Accordingly, in order to prevent national-scale emergency from happening, it is highly required governments' role as ICT power nation and transition to disaster management system using big data applied service. Thus, e-gov necessarily acquires disaster response system in order to predict and manage disasters. Disasters are linked with some attributes of modern society in diversity, complexity and unpredictability, so various approach and remedies of them will appease the nation's anxiety upon them. For this reason, this manuscript suggests epidemics preactive warning algorithm model as a mean of reduce national anxiety on disaster using big data for social security. Also, by recognizing the importance of e-gov and analyzing problems in weak disaster management system, it suggests political implication for disaster response.
Kang, Ju-Hee;Ryoo, Na-Young;Shin, Dong Wun;Trojanowski, John Q.;Shaw, Leslie M.
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.18
no.6
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pp.447-456
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2014
Until now, a disease-modifying therapy (DMT) that has an ability to slow or arrest Alzheimer's disease (AD) progression has not been developed, and all clinical trials involving AD patients enrolled by clinical assessment alone also have not been successful. Given the growing consensus that the DMT is likely to require treatment initiation well before full-blown dementia emerges, the early detection of AD will provide opportunities to successfully identify new drugs that slow the course of AD pathology. Recent advances in early detection of AD and prediction of progression of the disease using various biomarkers, including cerebrospinal fluid (CSF) $A{\beta}_{1-42}$, total tau and p-tau181 levels, and imagining biomarkers, are now being actively integrated into the designs of AD clinical trials. In terms of therapeutic mechanisms, monitoring these markers may be helpful for go/no-go decision making as well as surrogate markers for disease severity or progression. Furthermore, CSF biomarkers can be used as a tool to enrich patients for clinical trials with prospect of increasing statistical power and reducing costs in drug development. However, the standardization of technical aspects of analysis of these biomarkers is an essential prerequisite to the clinical uses. To accomplish this, global efforts are underway to standardize CSF biomarker measurements and a quality control program supported by the Alzheimer's Association. The current review summarizes therapeutic targets of developing drugs in AD pathophysiology, and provides the most recent advances in the clinical utility of CSF biomarkers and the integration of CSF biomarkers in current clinical trials.
To prevent the spread of damage, initial reaction and emergency repair are important. But up to now they depend on some guidelines and man power owing to the lack of technical support. In this paper, we described the development process of several electronic documents and information management system of them to rapidly acquire and share damage information of the infrastructure. The damage information, which is acquired by the computer and smart phone, is transformed to the electronic documents and connected to data management system through the damage information acquisition network. These systems could readily be used for preparing a countermeasure of the disaster and disaster recovery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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