This paper compared wired Acoustic Emission (AE) signals with wireless AE signals. According to the material and process condition, each process signal has distinguishable characteristic to show each removal phenomenon. Therefore, wired and wireless AE sensors having different bandwidth are complementary for CMP process monitoring. Especially, the AE sensor was used to investigate abrasive and molecular-scale phenomena during CMP process, which was compatible to acquire high level frequency. In experiment, wireless AE system was used to get signals in rotary system, using bluetooth. But, it is possible to acquire only RMS signals, which can not analyze abrasive and molecular-sale phenomena. Second, wired AE system was installed using mercury slip-ring, which is suitable not only for rotation equipment but also for acquiring original signals. The acquired signals were analyzed by FFT for understanding of abrasive and molecular revel phenomena in CMP process, finally, we verified that two types of AE sensor with different bandwidth were complementary for CMP process monitoring.
신호처리법으로 현재 많이 사용되고 있는 푸리에 변환은 신호의 주파수 성분이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 표현하지 못한다. 따라서 최근 이와 같은 푸리에 변환의 단점을 보완하여, 신호의 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 표현할 수 있는 시간-주파수 해석법들이 개발되었다. 본 연구에서는 음향방출을 이용하여 복합재료의 주요 발생원으로 알려져 있는 기지균열, 섬유분리, 섬유파괴 덴 층간분리 등과 같은 파괴기구를 해석하였다. 각각의 파괴특성이 나타나도록 시험편을 제작하여 인장시험 시 검출된 음향방출신호의 시간-주파수 해석을 통해 전체 파괴기구의 특징을 분석하였다.
Coumarine이 부착된 인산결합 단백질 (PBP-MDCC)의 형광변화가 뉴클레오사이드 삼인산 가수분해과정에서 배출된 무기 인산의 양을 측정하기 위해 관찰되었다. PBP-MDCC 정제후, 형광 방출 스펙트럼은 형광세기가 PBP-MDCC의 몰비을로 약 $70\%$까지 직선형태로 증가하는 것을 보였다. 형광 신호와 인산 기준물질과의 상호관계 측정이 인산 농도-형광세기 표준곡선을 구하기 위하여 stopped-flow 기구에서 행하여졌다. dTTP 가수분해로 부터 나오는 에너지를 이용하여 이중나선 DNA를 풀어주는 단백질인 T7박테리오파지 나선효소를 dPTT라 반응 시켰을 때, 형광변화를 배출된 인산의 양으로 전환할 수 있었다. 인산 배출 결과는 단일가닥 Ml3 DNA가 T7나선 효소에 의한 dTTP가수분해반응을 여러배 증가시키는 것을 보인다. 뉴클레오타이드 삼인산 가수분해 반응에 있어서 종말점 분석 대신에, PBP-MDCC에 의한 연속적인 인산 배출 분석이 배출된 인산을 측정하는데 있어서 쉽고 편리한 방법임을 보였다.
영상의 질 향상과 물질 분석 등을 위해 엑스선을 카운팅하여 검출하기 위한 연구가 활발하다. 본 연구에서는 MPPC 어레이를 사용하여 엑스선 포톤 카운팅을 위한 검출기를 설계하였고, 시뮬레이션을 통해 검출기 특성을 평가하였다. GATE를 사용하여 엑스선과 섬광체와 반응한 위치 정보를 획득하였고, 이 정보를 DETECT2000의 빛 발생 위치로 사용하였다. 0.5 mm와 1 mm 두께의 GAGG 섬광체를 사용하였으며, $4{\times}4$ 어레이의 MPPC를 통해 발생된 빛을 획득하였다. 각 채널별로 획득한 빛의 신호를 통해 영상을 재구성하여 설계한 검출기의 분해능을 확인하였다. 0.5 mm와 1 mm 두께의 GAGG 섬광체에서 모두 2 lp/mm 이상의 영상을 획득하였다. 본 검출기를 엑스선 시스템에 사용할 경우 포톤 카운팅이 가능한 저비용의 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
Radiation is used for various purposes such as cancer therapy, research of industrial and drugs. However, in case of radiation accidents such as terrorism, collapsing nuclear plant by natural disasters like Fukushima in 2011, very high radiation does expose to human and could lead to death. For this reason, many people are concerning about radiation exposures. Therefore, assessment and research of retrospective radiation dose to human by various path is an necessary task to be continuously developed. Radiation exposure for workers in radiation fields can be generally measured using a personal exposure dosimeter such as TLD, OSLD. However, general people can't be measured radiation doses when they are exposed to radiation. And even if radiation fields workers, when they do not in possession personal dosimeter, they also can't be measured exposure dose immediately. In this study, we conduct retrospective research on reconstruction of dose after exposure by using smart chip card of personal items through Optically Stimulated Luminescence (OSL). The OSL signal of smart chip card shows linear response from 0.06 Gy to 15 Gy and results of fading rate 45 %, 48% for 24 and 48 hours due to the natural emission of radiation in sample, respectively. The minimum detectable limit (MDD) was 0.38 mGy. This values are expected to use as correction values for reconstruction of exposure dose.
Positron emission tomography (PET) images is affected by acquisition time, short acquisition times results in low gamma counts leading to degradation of image quality by statistical noise. Noise2Void(N2V) is self supervised denoising model that is convolutional neural network (CNN) based deep learning. The purpose of this study is to evaluate denoising performance of N2V for PET image with a short acquisition time. The phantom was scanned as a list mode for 10 min using Biograph mCT40 of PET/CT (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany). We compared PET images using NEMA image-quality phantom for standard acquisition time (10 min), short acquisition time (2min) and simulated PET image (S2 min). To evaluate performance of N2V, the peak signal to noise ratio (PSNR), normalized root mean square error (NRMSE), structural similarity index (SSIM) and radio-activity recovery coefficient (RC) were used. The PSNR, NRMSE and SSIM for 2 min and S2 min PET images compared to 10min PET image were 30.983, 33.936, 9.954, 7.609 and 0.916, 0.934 respectively. The RC for spheres with S2 min PET image also met European Association of Nuclear Medicine Research Ltd. (EARL) FDG PET accreditation program. We confirmed generated S2 min PET image from N2V deep learning showed improvement results compared to 2 min PET image and The PET images on visual analysis were also comparable between 10 min and S2 min PET images. In conclusion, noisy PET image by means of short acquisition time using N2V denoising network model can be improved image quality without underestimation of radioactivity.
Accurate remaining useful life (RUL) prediction for critical components of nuclear power equipment is an important way to realize aging management of nuclear power equipment. The electric gate valve is one of the most safety-critical and widely distributed mechanical equipment in nuclear power installations. However, the electric gate valve's extended service in nuclear installations causes aging and degradation induced by crack propagation and leakages. Hence, it is necessary to develop a robust RUL prediction method to evaluate its operating state. Although the particle filter(PF) algorithm and its variants can deal with this nonlinear problem effectively, they suffer from severe particle degeneracy and depletion, which leads to its sub-optimal performance. In this study, we combined the whale algorithm with regularized particle filtering(RPF) to rationalize the particle distribution before resampling, so as to solve the problem of particle degradation, and for valve RUL prediction. The valve's crack propagation is studied using the RPF approach, which takes the Paris Law as a condition function. The crack growth is observed and updated using the root-mean-square (RMS) signal collected from the acoustic emission sensor. At the same time, the proposed method is compared with other optimization algorithms, such as particle swarm optimization algorithm, and verified by the realistic valve aging experimental data. The conclusion shows that the proposed method can effectively predict and analyze the typical valve degradation patterns.
Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) is a high cadence observation program monitoring nearby galaxies with high probabilities of hosting supernovae (SNe). IMSNG aims to constrain the SN explosion mechanism by inferring sizes of SN progenitor systems through the detection of the shock-heated emission that lasts less than a few days after the SN explosion. To catch the signal, IMSNG utilizes a network of 0.5-m to 1-m class telescopes around the world and monitors the images of 60 nearby galaxies at distances D < 50 Mpc to a cadence as short as a few hours. The target galaxies are bright in near-ultraviolet (NUV) with $M_{NUV}$ < -18.4 AB mag and have high probabilities of hosting SNe ($0.06SN\;yr^{-1}$ per galaxy). With this strategy, we expect to detect the early light curves of 3.4 SNe per year to a depth of R ~ 19.5 mag, enabling us to detect the shock-heated emission from a progenitor star with a radius as small as $0.1R_{\odot}$. The accumulated data will be also useful for studying faint features around the target galaxies and other science projects. So far, 18 SNe have occurred in our target fields (16 in IMSNG galaxies) over 5 years, confirming our SN rate estimate of $0.06SN\;yr^{-1}$ per galaxy.
Ryu, Ja Young;Lee, Seung Hyeun;Lee, Eun Joo;Min, Kyung Hoon;Hur, Gyu Young;Lee, Sung Yong;Kim, Je Hyeong;Lee, Sang Yeub;Shin, Chol;Shim, Jae Jeong;In, Kwang Ho;Kang, Kyung Ho;Yoo, Se Hwa
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제73권5호
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pp.273-277
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2012
Paraneoplastic limbic encephalitis (PLE) is a rare syndrome characterized by memory impairment, affective and behavioral disturbances and seizures. Among many different neoplasms known to cause PLE, small cell lung cancer (SCLC) is the most frequently reported. The pathogenesis is not fully understood but is believed to be autoimmune-related. We experienced a patient with typical clinical features of PLE. A 67-year-old man presented with seizure and disorientation. Brain magnetic resonance imaging demonstrated high signal intensity in the bilateral amygdala and hippocampus in flair and T2-weighted images suggestive of limbic encephalitis. Cerebrospinal fluid tapping revealed no evidence of malignant cells or infection. Positron emission tomography/computed tomography showed a lung mass with pleural effusion and a consequent biopsy confirmed the diagnosis of PLE associated with SCLC. The patient was subsequently treated with chemotherapy and neurologic symptoms gradually improved.
대부분의 철강산업 기계 등에 설치되어 사용되는 선회베어링은 교체를 위한 정확한 정비계획이 필요하기 때문에 저속회전체의 선회베어링에 대한 진동 상태감시가 매우 중요하게 되었다. 지금까지 음향방출(AE)법이 저속베어링의 상태감시에 가장 많이 사용되는 기술이고 몇몇의 경우는 진동을 사용한다. 음향방출을 사용하는 일반적인 이유는 저속에서 구름요소와 결함위치 사이의 충격에 의하여 발생되는 신호가 약하고 때때로 노이즈나 다른 간섭 주파수에 결함신호가 묻혀 검출이 어렵기 때문이다. 따라서 쉽게 특정 결함에 대한 결함주파수의 동정을 위하여 몇몇 연구자들은 충격에너지를 증가시키기 위하여 인위적으로 미리 정해진 길이, 넓이와 깊이의 결함을 베어링의 내, 외부 레이스에 인가하기도 한다. 이 논문에서는 15 rpm에서 운전하는 저속 선회베어링의 진동신호에 EMD와 EEMD를 적용하였고 논문에서 사용한 진동결함 신호는 국내 산업체에서 공급받은 것이다. 이 논문에서는 베어링결함 주파수 동정을 위하여 EEMD를 사용하여 결함신호의 FFT처리 결과를 입증하고 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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