Accurate diagnosis of movement disorders is important for providing right patient care at right time. In general, assessment of motor impairment relies on clinical ratings conducted by experienced clinicians. However, this may introduce subjective opinions into scoring the severity of motor impairment. Digital devices such as table PC and smart band with accelerometer can be used for more accurate and objective assessment and possibly helpful for clinicians to make right decision of patient's states. In this study, we introduce quantification algorithms of motor impairment which uses the digital data acquired during four clinical motor tests (Line drawing, Spiral drawing, Nose to finger and Hand flip tests). The step by step procedure of quantifying metrics (Tremor Frequency, Tremor Magnitude, Error Distance, Time, Velocity, Count and Period) are provided with flowchart. The effectiveness of the proposed algorithm is presented with the result from simulated data (normal, normal with tremor and slowness, poor with tremor, poor with tremor and slowness).
Jiajia, Hao;Xinqun, Zhu;Yang, Yu;Chunwei, Zhang;Jianchun, Li
Smart Structures and Systems
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제30권6호
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pp.673-686
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2022
Deep learning algorithms for Structural Health Monitoring (SHM) have been extracting the interest of researchers and engineers. These algorithms commonly used loss functions and evaluation indices like the mean square error (MSE) which were not originally designed for SHM problems. An updated loss function which was specifically constructed for deep-learning-based structural damage detection problems has been proposed in this study. By tuning the coefficients of the loss function, the weights for damage localization and quantification can be adapted to the real situation and the deep learning network can avoid unnecessary iterations on damage localization and focus on the damage severity identification. To prove efficiency of the proposed method, structural damage detection using convolutional neural networks (CNNs) was conducted on a truss bridge model. Results showed that the validation curve with the updated loss function converged faster than the traditional MSE. Data augmentation was conducted to improve the anti-noise ability of the proposed method. For reducing the training time, the normalized modal strain energy change (NMSEC) was extracted, and the principal component analysis (PCA) was adopted for dimension reduction. The results showed that the training time was reduced by 90% and the damage identification accuracy could also have a slight increase. Furthermore, the effect of different modes and elements on the training dataset was also analyzed. The proposed method could greatly improve the performance for structural damage detection on both the training time and detection accuracy.
Sang Hyup Lee;Hye Jin Yoo;Seung-Man Yu;Sung Hwan Hong;Ja-Young Choi;Hee Dong Chae
Korean Journal of Radiology
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제20권1호
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pp.126-133
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2019
Objective: To compare the lumbar vertebral bone marrow fat-signal fractions obtained from six-echo modified Dixon sequence (6-echo m-Dixon) with those from single-voxel magnetic resonance spectroscopy (MRS) in patients with low back pain. Materials and Methods: Vertebral bone marrow fat-signal fractions were quantified by 6-echo m-Dixon (repetition time [TR] = 7.2 ms, echo time (TE) = 1.21 ms, echo spacing = 1.1 ms, total imaging time = 50 seconds) and single-voxel MRS measurements in 25 targets (23 normal bone marrows, two focal lesions) from 24 patients. The point-resolved spectroscopy sequence was used for localized single-voxel MRS (TR = 3000 ms, TE = 35 ms, total scan time = 1 minute 42 seconds). A 2 × 2 × 1.5 cm3 voxel was placed within the normal L2 or L3 vertebral body, or other lesions including a compression fracture or metastasis. The bone marrow fat spectrum was characterized on the basis of the magnitude of measurable fat peaks and a priori knowledge of the chemical structure of triglycerides. The imaging-based fat-signal fraction results were then compared to the MRS-based results. Results: There was a strong correlation between m-Dixon and MRS-based fat-signal fractions (slope = 0.86, R2 = 0.88, p < 0.001). In Bland-Altman analysis, 92.0% (23/25) of the data points were within the limits of agreement. Bland-Altman plots revealed a slight but systematic error in the m-Dixon based fat-signal fraction, which showed a prevailing overestimation of small fat-signal fractions (< 20%) and underestimation of high fat-signal fractions (> 20%). Conclusion: Given its excellent agreement with single-voxel-MRS, 6-echo m-Dixon can be used for visual and quantitative evaluation of vertebral bone marrow fat in daily practice.
스쿼트와 런지운동은 다양한 프리웨이트운동 중 몸통과 하체강화를 위한 중요한 운동으로 운동자세에 대한 이론적 근거 및 운동기준 동작의 확립을 통해 안전하고 효과적인 운동이 이루어져야 한다. 따라서 옵티멀 운동동작을 통한 부상 예방과 오류 동작에 대한 과학적 대응방안을 마련하기 위해 운동모형의 개발이 필요한 현실이며 이러한 목적으로 오류동작에 따른 자세교정을 위해 다양한 보조기구를 활용하는 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 프리웨이트운동의 동적분석을 위해 지면반발력에 대응한 로드셀을 이용한 4포인트 하중검출을 통해 동적동작에 기반한 운동모형 분석시스템을 개발하고자 한다. 프리웨이트운동의 모형개발을 위해 동적 움직임을 단순화하여 구분동작에 따른 운동 모델링을 확립하고 동적인 동작분석을 통해 오류동작을 분석하고 보정하기 위한 수치정량화 데이터를 확보하였고 이를 활용할 수 있는 분석방법에 대한 타당성을 검증하였다.
The purpose of this paper is to develop a fire HRA (Human Reliability Analysis) procedure for full power operation of domestic NPPs (Nuclear Power Plants). For the development of fire HRA procedure, the recent research results of NUREG-1921 in an effort to meet the requirements of the ASME/ANS PRA Standard were reviewed. The K-HRA method, a standard method for HRA of a domestic level 1 PSA (Probabilistic Safety Assessment) and fire related procedures in domestic NPPs were reviewed. Based on the review, a procedure for the fire HRA required for a domestic fire PSA based on the K-HRA method was developed. To this end, HRA issues such as new operator actions required in the event of a fire and complexity of fire situations were considered. Based on the four kinds of HFE (Human Failure Event) developed for a fire HRA in this research, a qualitative analysis such as feasibility evaluation was suggested. And also a quantitative analysis process which consists of screening analysis and detailed analysis was proposed. For the qualitative analysis, a screening analysis by NUREG-1921 was used. In this research, the screening criteria for the screening analysis was modified to reduce vague description and to reflect recent experimental results. For a detailed analysis, the K-HRA method and scoping analysis by NUREG-1921 were adopted. To apply K-HRA to fire HRA for quantification, efforts to modify PSFs (Performance Shaping Factors) of K-HRA to reflect fire situation and effects were made. For example, an absence of STA (Shift Technical Advisor) to command a fire brigade at a fire area is considered and the absence time should be reflected for a HEP (Human Error Probability) quantification. Based on the fire HRA procedure developed in this paper, a case study for HEP quantification such as a screening analysis and detailed analysis with the modified K-HRA was performed. It is expected that the HRA procedure suggested in this paper will be utilized for fire PSA for domestic NPPs as it is the first attempt to establish an HRA process considering fire effects.
본 연구에서는 배경값 보정 및 크기보정을 포함하여 오차요인을 크게 줄이고, WILDFIRE(C)를 통해 최적화된 이론값과 실측값의 일치정도 (R%, (${\sum}$|이론값-측정값|/이론값)/$n{\times}100$)를 정량값으로 제시하고, 그 값을 최소화하는 반복과정을 통해 일라이트 폴리타입 함량을 정량하는 개선된 full-pattern-fitting법을 제안하여 일정 함량을 갖는 혼합시료를 대상으로 검증하고, 기존의 Grathoff and Moore법과 비교하였다. 개선된 full-pattern-fitting법은 대상시료 내 불순물로 인한 각 폴리타입 함량오차에도 불구하고, 기존의 full-pattern-fitting법 보다 개선된 최대 3.6% 이내의 오차를 보였다. Grathoff and Moore법과의 비교에서 대상시료 모두에서 Grathoff and Moore법 적용결과는 $2M_1$ 폴리타입의 상대함량이 고평가되어 나타났으며, 이용한 피크별 매우 큰 정량값 차이를 보이는 반면, 본 연구의 개선된 full-pattern-fitting법 적용 결과는 10% 이내의 낮은 R% 값을 갖는 폴리타입 상대함량값을 보이는 것으로 나타나, 높은 신뢰도의 정량결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
A monsoon season monitoring data from June to September, 2005 of a small forested watershed located at the upstream of the North Han River system in Korea was conducted to analyze the flow variations, the NPS pollutant concentrations, and the pollution load characteristics with respect to sampling frequencies. During the 4-month period, 1,423 mm or 79.2% of annual rainfall(1,797 mm) were occurred and more than 77%, 54% and 68% of annual T-N, $NO_3$-N and T-P loads discharged. Flow rate was continuously measured with automatic velocity and water level meters and 58 water quality samples were taken and analyzed. It was analyzed that the flow volume by random measurement varied very widely and ranged from 79% to 218% of that of continuous measurement. It was recommended that flow measurement of small forested watersheds should be continuously measured with automated flow meters to precisely measure flow rates. Flow-weighted mean concentrations of T-N, $NO_3$-N and T-P during the period were 2.114 mg/L, 0.836 mg/L, and 0.136 mg/L, respectively. T-N, $NO_3$-N and T-P loads were sensitive to the number of samples. And it was analyzed that in order to measure the pollution load within the error of 10% to the true load, the rate of sampling frequency should be higher than 89.7% of the sample numbers that were required to compute the true pollution load. If it is compared to selected foreign research results, about 10 water samples for each rainfall event were needed to compute the pollution load within 10% error. It is unlikely in Korea and recommended that thorough NPS pollution monitoring studies are required to develop the standard monitoring procedures for reliable NPS pollution quantification.
무선 링크 상에서의 QoS 제공을 위해서는 트래픽 소스와 무선 채널 그리고 오류 제어 방식간의 상호 작용에 대해 정확히 이해하여야 하고 또한 이를 계량화 하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 이와 같은 상호작용을 네트워크 계층 관점에서 분석하고 이를 딜레이 성능의 분석에 적용하였다. 시간에 따라 전송 용량이 변하는 무선 링크 상에서 on/off 트래픽 소스가 데이타를 전송하는 시나리오를 가정하였다. 패킷 딜레이 분포는 uniformization과 Laplace transform이라는 두 가지 방식으로 유도 되었고 두 방식간의 장단점이 비교되었다. 수식으로 표현된 딜레이 분포는 다시 딜레이에 대한 서비스 요건이 주어진 경우, 무선 유효 대역폭 (wireless effective bandwidth) 이라는 양을 계산하기 위해 사용되었다. 수치적인 분석과 시뮬레이션을 통해서 이 논문에서 제안한 분석의 정확도를 검증하였고 오류 제어와 대역폭 할당이 패킷 딜레이 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
Sanjideh, Bahador Adel;Hamzehkolaei, Azadeh Ghadimi;Hosseinzadeh, Ali Zare;Amiri, Gholamreza Ghodrati
Structural Engineering and Mechanics
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제84권4호
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pp.489-502
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2022
This paper is aimed at developing an optimization-based Finite Element model updating approach for structural damage identification and quantification. A modal flexibility-based error function is introduced, which uses modal assurance criterion to formulate the updating problem as an optimization problem. Because of the inexplicit input/output relationship between the candidate solutions and the error function's output, a robust and efficient optimization algorithm should be employed to evaluate the solution domain and find the global extremum with high speed and accuracy. This paper proposes a new multi-stage Selective Particle Swarm Optimization (SPSO) algorithm to solve the optimization problem. The proposed multi-stage strategy not only fixes the premature convergence of the original Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, but also increases the speed of the search stage and reduces the corresponding computational costs, without changing or adding extra terms to the algorithm's formulation. Solving the introduced objective function with the proposed multi-stage SPSO leads to a smart feedback-wise and self-adjusting damage detection method, which can effectively assess the health of the structural systems. The performance and precision of the proposed method are verified and benchmarked against the original PSO and some of its most popular variants, including SPSO, DPSO, APSO, and MSPSO. For this purpose, two numerical examples of complex civil engineering structures under different damage patterns are studied. Comparative studies are also carried out to evaluate the performance of the proposed method in the presence of measurement errors. Moreover, the robustness and accuracy of the method are validated by assessing the health of a six-story shear-type building structure tested on a shake table. The obtained results introduced the proposed method as an effective and robust damage detection method even if the first few vibration modes are utilized to form the objective function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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