Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
Kim, Jong-Min;Lee, Chulhyun;Hong, Seong-Dae;Kim, Jeong-Hee;Sun, Kyung;Oh, Chang-Hyun
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.22
no.4
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pp.218-228
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2018
Purpose: The objective of this study is to determine the effect of physical changes on MR temperature imaging at 7.0T and to examine proton-resonance-frequency related changes of MR phase images and T1 related changes of MR magnitude images, which are obtained for MR thermometry at various magnetic field strengths. Materials and Methods: An MR-compatible capacitive-coupled radio-frequency hyperthermia system was implemented for heating a phantom and swine muscle tissue, which can be used for both 7.0T and 3.0T MRI. To determine the effect of flip angle correction on T1-based MR thermometry, proton resonance frequency, apparent T1, actual flip angle, and T1 images were obtained. For this purpose, three types of imaging sequences are used, namely, T1-weighted fast field echo with variable flip angle method, dual repetition time method, and variable flip angle method with radio-frequency field nonuniformity correction. Results: Signal-to-noise ratio of the proton resonance frequency shift-based temperature images obtained at 7.0T was five-fold higher than that at 3.0T. The T1 value increases with increasing temperature at both 3.0T and 7.0T. However, temperature measurement using apparent T1-based MR thermometry results in bias and error because B1 varies with temperature. After correcting for the effect of B1 changes, our experimental results confirmed that the calculated T1 increases with increasing temperature both at 3.0T and 7.0T. Conclusion: This study suggests that the temperature-induced flip angle variations need to be considered for accurate temperature measurements in T1-based MR thermometry.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.4
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pp.373-379
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2019
In this study, image-based flock monitoring and density evaluation were conducted for broiler chicks welfare. Image data were captured by using a mono camera and region of broiler chicks in the image was detected using converting to HSV color model, thresholding, and clustering with filtering. The results show that region detection was performed with 5% relative error and 0.81 IoU on average. The detected region was corrected to the actual region by projection into ground using coordinate transformation between camera and real-world. The flock density of broiler chicks was estimated using the corrected actual region, and it was observed with an average of 80%. The developed algorithm can be applied to the broiler chicks house through enhancing accuracy of region detection and low-cost system configuration.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1058-1063
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2020
This paper presents a new insulation resistance calculation technique to prevent electric shock and fire accidents due to the dielectric breakdown in the primary insulation section of the IT ground system. The solar power generation market is growing rapidly due to the recent expansion of renewable energy and energy storage systems, but as the insulation is destroyed and fire accidents frequently occur, a device for monitoring the insulation resistance state is indispensable to the IT grounding method. Compared to the conventional algorithm that use a method of multiplying a time constant to a fixed coefficient, the proposed insulation resistance calculation method has a fast response time and high accuracy over a wide insulation resistance range by applying a different coefficient according to the values of the insulation impedance. The proposed dynamic time constant based insulation resistance calculation technique reduces the response time by up to 39.29 seconds and improves the error rate by 20.11%, compared to the conventional method.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.443-449
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2022
In this study, in order to improve the disadvantages of the environmental error of the infusion set that performs infusion therapy in the existing clinical practice and to maximize the user's convenience by miniaturizing the existing infusion pump system, the structure of the muscle pump of the human vein was imitated. As a double check valve method, a method for preventing the backflow of fluid and discharging a constant fluid in one direction by external pressure was proposed. The proposed bio-mimic muscle pump uses a check valve that controls the flow of fluid in one direction and a silicone tube with elasticity, and a chamber is constructed. A peristaltic pump for applying intermittent pressure to the tube chamber was constructed using a multi-cam structure roller. In order to verify the performance of the proposed pump, optimization was performed while changing the number of multi-cam rollers and adjusting the speed of the roller driving motor, and the reproducibility of the instantaneous discharge amount and the continuous discharge amount of the pump was compared and tested. The performance of the muscle pump proposed in this study was verified through experiments that it can inject up to 1L of fluid within 12 hours, and that it is possible to inject the fluid with an accuracy of ±0.1ml. Real-time monitoring of the fluid injection volume through the bio-mimic muscle pump proposed in this study not only increases the convenience of the administrator, but also provides a precise fluid administration environment to more patients at a low cost, and additionally applies bubble detection and occlusion detection technology If so, it is believed that a safer medical environment can be provided to patients.
Young Ju Cheon;Kyong Nam Ye;Jung Bo Kim;Jung Tae Kim;Sook Hee An
Korean Journal of Clinical Pharmacy
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v.33
no.2
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pp.135-142
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2023
Background: Pharmacists communicate with a variety of healthcare experts to prevent medication errors. Situation-Background-Assessment-Recommendation (SBAR) is a tool used for concise and accurate communication. In 2018, we developed the pharmacy-SBAR (P-SBAR) to deliver pharmacists intervention more quickly and effectively through quality improvement activities. Objectives: This study evaluates the efficacy of P-SBAR on pharmacists' intervention activities before and after the implementation of P-SBAR applications. We assessed the impact of P-SBAR on reducing the burden of intervention work, promoting pharmacists' participation, and enhancing the acceptance rate. Methods: This is a retrospective study of the two groups before and after P-SBAR implementation. All pharmacists' intervention records during two periods (2016-2017 and 2019-2020) were extracted from the data warehouse system at Kyunghee University Hospital at Gangdong, Seoul. The outcome was the number of inpatients and pharmacists who participated in the prescription monitoring activity, the number of interventions, and the physicians' acceptance rate. Results: Although the total number of inpatients decreased (364,753 vs. 348,229), the number of pharmacists who participated in intervention activity increased (monthly mean: 15.8 vs. 18.0, p=0.001). The total number of interventions (2,767 vs. 4,389), the frequency of full acceptance (2,018 vs. 3,710), and the monthly acceptance rate increased significantly (73.8% vs. 83.8%, p<0.001). Conclusion: P-SBAR improved accessibility and convenience by digitalizing the intervention activities performed in an offline environment. Improvement in work burden and acceptance rate using P-SBAR is expected to contribute toward reducing medication errors.
Background: This study examined the detection limit of thyroid screening monitoring conducted at the time of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident in 2011 using a Monte Carlo simulation. Materials and Methods: We calculated the detection limit of a NaI(Tl) survey meter to measure 131I accumulation in the thyroid gland of children. Mathematical phantoms of 1- and 5-year-old children were developed in the simulation of the Particle and Heavy Ion Transport code System code. Contamination of the body surface with eight radionuclides found after the FDNPP accident was assumed to have been deposited on the neck and shoulder area. Results and Discussion: The detection limit was calculated as a function of ambient dose rate. In the case of 40 Bq/cm2 contamination on the body surface of the neck, the present simulations showed that residual thyroid radioactivity corresponding to thyroid dose of 100 mSv can be detected within 21 days after intake at the ambient dose rate of 0.2 µSv/hr and within 11 days in the case of 2.0 µSv/hr. When a time constant of 10 seconds was used at the dose rate of 0.2 µSv/hr, the estimated survey meter output error was 5%. Evaluation of the effect of individual differences in the location of the thyroid gland confirmed that the measured value would decrease by approximately 6% for a height difference of ±1 cm and increase by approximately 65% for a depth of 1 cm. Conclusion: In the event of a nuclear disaster, simple measurements carried out using a NaI(Tl) scintillation survey meter remain effective for assessing 131I intake. However, it should be noted that the presence of short-half-life radioactive materials on the body surface affects the detection limit.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.2C
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pp.160-169
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2002
An ATM-PON (Passive Optical Network) system consists of an OLT (Optical Line Termination), multiple ONUs (Optical Network Units) and the optical fiber which has a PON (Passive Optical Network)configuration with a passive optical splitter. To avoid cell collisions on the upstream transmission, an elaborate procedure called as ranging is needed when a new ONU is installed. The ONU can send upstream cells according to the grant provided by the OLT after the procedure. To prevent collisions being generated by the variation of several factors, OLT must performs continuously the cell phase monitoring. It means that the OLT predicts the expected arrival time, monitors the actual arrival time for all upstream cells and calculates the error between the times. Accordingly, TC (Transmission Convergence) chip in the OLT needs a predictor which predicts the time that the cell will arrive for the current grant. In this paper, we implement the predictor by using shift registers of which the length is equivalent to the equalized round trip delay. As each register consists of 8 bit, OLT can identify which ONU sends what type of cell (ranging cell, user cell, idle cell, and mini-slot). Also, TC chip is designed to calculate the effective bandwidth for all ONUs by using the function of predictor. With the time simulation and the measurement of an implemented optical board, we verify the operation of the predictor.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.1
no.2
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pp.1-15
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1997
This paper presents substructural identification methods for the assessment of local damages in complex and large structural systems. For this purpose, an auto-regressive and moving average with stochastic input (ARMAX) model is derived for a substructure to process the measurement data impaired by noises. Using the substructural methods, the number of unknown parameters for each identification can be significantly reduced, hence the convergence and accuracy of estimation can be improved. Secondly, the damage index is defined as the ratio of the current stiffness to the baseline value at each element for the damage assessment. The indirect estimation method was performed using the estimated results from the identification of the system matrices from the substructural identification. To demonstrate the proposed techniques, several simulation and experimental example analyses are carried out for structural models of a 2-span truss structure, a 3-span continuous beam model and 3-story building model. The results indicate that the present substructural identification method and damage estimation methods are effective and efficient for local damage estimation of complex structures.
Lee, Chung Keun;Kim, Bong Soo;Kwon, Ja Young;Choi, Young Deuk;Song, Kwang Soup;Nam, Ki Chang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.10
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pp.202-208
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2012
Fetal heart rate monitoring is important information to assess fetal well-being. Non-invasive fetal ECG (electrocardiography) can be derived from maternal abdominal signal. And various promising signal processing methods have been introduced to extract fetal ECG from mother's composite abdominal signal. However, non-invasive fetal ECG monitoring still has not been widely used in clinical practice due to insufficient reliable measurement and difficulty of signal processing. In application of signal processing method to extract fetal ECG, it might be lower signal to noise ratio due to time varying white Gaussian noise. In this paper, time varying Kalman smoother is proposed to remove white noise in fetal ECG and its feasibility is confirmed. Wiener process was set as Kalman system model and covariance matrix was modified according to white Gaussian noise level. Modified error covariance matrix changed Kalman gain and degree of smoothness. Optimal covariance matrix according to various amplitude in Gaussian white noise was extracted by 5 channel fetal ECG model, and feasibility of proposed method could be confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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