The aggregation of red blood cells (RBCs) is a major determinant of blood flow resistance passing through various veins. Available techniques for measuring RBC aggregation often require pretreating and washing after each measurement, which is not optimal for day-to-day clinical use. A laser reflection technique has been combined with a vibration-aided disaggregation mechanism, which shows significant advances in aggregometer design, operation and data analysis. The essential features of this design are in its simplicity and a disposable element that is in contact with the blood sample. Using extremely small quantities of blood, the RBCs subjected to vibrations can be quickly and completely disaggregated. This is followed by measuring the backscattered light intensity. The measurements with the present sensor were compared with those of a commercial aggregometer and a strong correlation was found between them. The newly-developed optical aggregometer can measure the RBC aggregability difference between young and old cell suspension with ease and accuracy.
도시하천의 유출 및 수질특성을 홍제천 시험유역에서의 관측자료에 의하여 분석하였다. 시험유역의 수질은 건기시차집 관로에 의한 하수의 차단으로 비교적 양호한 수질을 보이는 반면, 이로 인하여 동기의 약 3-4개월동안에는 건천화의 현상을 보였다. 한편, 우기시에는 합류식 하수계통으로부터의 급격한 비점원 오염부하량의 증대를 보였다. 도시유출 및 수질을 해석하는 모형, SWMM, ILLUDAS, STORM, HEC-1 등을 적용하고 그 결과를 비교분석하였다. 또한, 시험유역에 대한 유출·수질상관식을 도출하고 그 적용성을 검토하였다. 검토 모형들은 전반적으로 양호한 적용성을 보였으며, 유출과 수질해석의 양면에서 SWMM이 검토모형중에서 가장 우수한 것으로 판단된다. 또한, 실측자료에 근거한 유출·수질상관 모형을 도출하였으며 우기시의 오탁부하량의 근사산정에 효과적인 것으로 판단되었으나, 유량이 관측 자료의 범위를 벗어나면 그 정확도가 크게 떨어졌다. 이 모형은 대상 유역의 관측자료 확충으로 보완되어 나가야 할 것이다. 한편 현재 실무에서 널리 사용되는 HEC-1도 도시유역에서 경제적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
의료기관에서 사용되는 수액 모니터링 시스템은 원격으로 환자에게 투입된 수액량과 투여의 종료시점 정보를 제공하기 위해서 개발되었다. 수액 투입량을 측정하기 위해서는 수액 내부에서 외부로 나가는 정량을 무게로 혹은 유량을 측정센서로 측정할 수 있다. 여기에 적용되는 장치의 기준은 정확성, 경계성이다. 또한 소형으로 환자에게 수액 설치시 사용에 용이해야 한다. 의료기관에서는 측정값의 정확도가 높아야 하며, 경제적으로 저가의 장치를 요구하고 있다. 본 연구에서는 저가의 소형 무게 중심 로드셀 센서를 적용하였으며, 측정값의 정확도를 위해 자이로센서와 융합하여 외부 움직임에 의한 아트펙트를 줄이는 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 측정의 오차를 줄일 수 있어 수액 모니터링 측정값의 정확도를 향상시키는 효과를 확인하였다.
Neurodegenerative disorders, like Alzheimer's disease, are often accompanied by reduced brain perfusion (cerebral blood flow). Using the intrinsic magnetic properties of water, arterial spin labeling magnetic resonance imaging (ASLMRI) can map brain perfusion without injection of radioactive tracers or contrast agents. However, accuracy in measuring perfusion with ASL-MRI can be limited because of contributions to the signal from stationary spins and because of signal modulations due to transient magnetic field effects. The goal was to optimize ASL-MRI for perfusion measurements in the aging human brain, including brains with Alzheimer's disease. A new ASL-MRI sequence was designed and evaluated on phantom and humans. Image texture analysis was performed to test quantitatively improvements. Compared to other ASL-MRI methods, the newly designed sequence provided improved signal to noise ratio improved signal uniformity across slices, and thus, increased measurement reliability. This new ASL-MRI sequence should therefore provide improved measurements of regional changes of brain perfusion in normal aging and neurodegenerative disorders.
Anesthesia gas to pour to patients affects the flow and volume as the pressure difference of an oxygen and an anesthesia gas. An anesthesia gas, being injurious and polluting an environment, must control the pressure of an oxygen gas because of being used by closing up tight. But a pressure sensor to use for measuring an oxygen gas appears other pressure as the characteristic and the error difference of elements to use for implementing an system. A medical machine such as an anesthesia ventilator must be accurate because of using for the person's body. So we intend to implement an system for a sensor pressure measurement not to be change regardless of an environment. This papers is the target that a sensor pressrue measurement to be changed in environment is equal to actual sensor pressure measurement. So an implemented system is using analog filter and digital filter to reduce a noise. And we are using auto-zeroing and calibration to correct a sensor pressure which is changed in environment. Through such a process we increase the accuracy and the confidence of an anesthesia ventilator by controlling the flow of an anesthesia gas.
An optical fiber probe system for measuring the local void fraction in the air-water two-phase flow was developed with a 1550 nm light source. Air was injected through a nozzle placed in the center of the bottom wall of a water-filled cylindrical tank. The optical fiber probe having a diameter of $125{\mu}m$ was sufficiently thin to resolve the air-water interface of the bubbly flows. To verify the performance of the optical fiber probe, the synchronized high speed visualization study using a high speed camera was carried out. Comparison between the optical signals and the instantaneous bubble diffraction images confirms that the optical fiber probe is very accurate to measure the void fraction in two-phase flows. The estimated bubble diameter and the rising velocity by the optical fiber probe have 1% and 5% of accuracy, respectively.
The objective of this paper is to suggest a new method of a wind turbine performance test. The performance test of a wind turbine is generally carried out in a wind tunnel. The test needs not only a high-accuracy measuring system but also durable structure to withstand high speed turbine rotation and wind flow. Therefore, we tried turbine performance test using a towing tank to improve stability and reliability. Because a turbine rotates more slowly and generates more torque in the water than in the wind tunnel under similarity conditions. In this study, we developed turbine performance test systems and verified the turbine test method using a towing tank through comparing results of the wind tunnel and the towing tank test.
Recently, injection molded plastic optical products are widely used, because injection molding process has advantages of low cost and high productivity. However, there remains residual birefringence and residual stresses originated from flow history and differential cooling. The present study focused on developing a technique measuring birefringence in optical plastic parts using R-G-B separation of white light. The main idea of an analysis comes from the fact that more information can be obtained from the distribution of retardation caused by different wavelengths. A complete system to give the quantitative values of retardation covering high order 2-D birefringence will be demonstrated. Further investigation is under way to improve the accuracy of the system using diodes as light sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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