Islanding in a gird connected inverter of wind power generation system may influence a bad effect on equipments or yield safety hazards on grid so it should be detected rapidly and exactly. A passive method to detect islanding is comparatively simpler than an active method but suffers from non detection zone (NDZ). On the other hand, the active method can significantly reduce NDZ by injecting a disturbance into inverter output. To improve the reliability of islanding detection, this paper proposes a hybrid anti-islanding detection method combining the conventional passive method as well as the active method based on novel harmonic injection method using fourier transform. The proposed scheme is fast to detect islanding when NDZ does not exist because it has the nature of passive method. Under NDZ, the active method can detect occurrence of islanding reliably. The effectiveness and validity of the proposed scheme is proved through comparative simulations.
Objective: The purpose of this study is to draw the accident prevention model using the signal detection theory, and to implement accident prevention program, based on a health promotion and support activities in a shipbuilding company. Background: Workers' health management is perceived important from the human resource management perspective, as well as from the personal perspective. Method: This study developed an accident prevention model by analyzing the correlation between 704 workers' health examination variables, and reviewed the verification of the model through a follow-up survey on the control variables and status of hazards targeting 650 workers for four years from 2007 to 2010. Also, a health promotion program was implemented targeting a production division to improve alcohol habits, smoking, musculoskeletal pain complaints and hearing control indices, which are the control variables of the model. Results: As a result of four years' implementation, the following effects were obtained: the days away from work fell 87.5%, and accident rate dropped 71.5% in 2010, respectively, compared to 2006, before the activity was implemented. Conclusion: This study shows that the accident prevention activities based on workers' health promotion activities are effective to prevent industrial accidents and injuries. Application: The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures in the shipbuilding company.
When distributed generation such as a wind power system is connected to the grid, it should meet grid requirements like IEEE Std. 1547, which regulates the anti-islanding method. Since the islanding may cause damage on electrical equipments or safety hazards for utility line worker, a distributed generation should detect it as soon as possible. This paper proposes a hybrid anti-islanding method coupled with the active and passive detection methods. To enhance the harmonic extraction capability for an active harmonic injection method, cascaded second-order band-pass filter and signal processing scheme are employed. Simulation and experiments are carried out under the islanding test condition specified in IEEE Std. 1547. Passive over/under voltage and over/under frequency methods are combined with the active method to improve the detection speed under certain condition. The simulation and experimental results are presented to verify that the proposed hybrid anti-islanding method can effectively detect the islanding.
Aberrant hypermethylation of Wnt antagonists has been observed in gastric cancer. A number of studies have focused on the hypermethylation of a single Wnt antagonist and its role in regulating the activation of signaling. However, how the Wnt antagonists interacted to regulate the signaling pathway has not been reported. In the present study, we systematically investigated the methylation of some Wnt antagonist genes (SFRP2, SFRP4, SFRP5, DKK1, DKK2, and APC) and their regulatory role in carcinogenesis. We found that aberrant promoter methylation of SFRP2, SFRP4, DKK1, and DKK2 was significantly increased in gastric cancer. Moreover, concurrent hypermethylation of SFRP2 and DKK2 was observed in gastric cancer and this was significantly associated with increased expression of ${\beta}-catenin$, indicating that the joint inactivation of these two genes promoted the activation of the Wnt signaling pathway. Further analysis using a multivariate Cox proportional hazards model showed that DKK2 methylation was an independent prognostic factor for poor overall survival, and the predictive value was markedly enhanced when the combined methylation status of SFRP2 and DKK2 was considered. In addition, the methylation level of SFRP4 and DKK2 was correlated with the patient's age and tumor differentiation, respectively. In conclusion, epigenetic silencing of Wnt antagonists was associated with gastric carcinogenesis, and concurrent hypermethylation of SFRP2 and DKK2 could be a potential marker for a prognosis of poor overall survival.
Fatigue crack is a fatal problem for steel structures. Early detection and maintenance can help extend the service life and prevent hazards. This paper presents the ultrasonic guided waves-based (UGWs-based) fatigue crack detection of a steel I-beam. The semi-analytical finite element model has been built to obtain the wave propagation characteristics. Damage indices in both time and frequency domains were analyzed by considering the characteristic variations of UGWs including the amplitude, phase angle, and wave packet energy. The pulse-echo and pitch-catch methods were combined in the detection scheme. Lab-scale experiments were conducted on welded steel I-beams to verify the proposed method. Results show that the damage indices based on the characteristic variations in the time domain can identify and localize the fatigue crack before it enters the rapid growth stage. The damage severity can be reasonably evaluated by analyzing the time-domain damage indices. Two nonlinear damage indices in the frequency domain give earlier warnings of the fatigue crack than the time-domain damage indices do. The identification results based on the above two nonlinear indices are found to be less consistent under various excitation frequencies. More robust nonlinear techniques needed to be searched and tested for early crack detection in steel I-beams in further study.
본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.
Choi, Jungmin;Lee, Sang In;Rackerby, Bryna;Moppert, Ian;McGorrin, Robert;Ha, Sang-Do;Park, Si Hong
한국식품위생안전성학회지
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제34권1호
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pp.1-12
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2019
신선한 농산물 섭취와 관련된 많은 장점들이 전세계적으로 발표되고 있으며, 지속적인 섭취를 장려하고 있다. 일반적으로 과일과 채소는 최소한으로 가공되기 때문에 천연의 성분들이 건강을 증진시키는 역할을 하기도 하지만 그만큼 질병을 일으킬 수 있는 매개체가 존재할 수 있는 가능성이 매우 높다. 세계 보건기구 (WHO)의 보고서에 따르면 10명 중 1명이 식품에 의해 발생하는 질병으로 고통 받고 있으며, 전 세계적으로 매년 42만 명이 식중독으로 사망하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 신선 식품은 농장에서 수확할 때부터 소비자의 식탁에 오르기까지 다양한 경로에서 쉽게 오염 될 수 있다. 본 리뷰논문에서는 신선식품에 의해 발생할 수 있는 질병을 이해하기 위해 화학적, 생물학적, 그리고 물리학적 위험요소로부터 식중독을 일으키는 원인과, 증상, 그리고 검출 방법에 대해서 기술 하였다. 화학적 위험요소의 대표적인 예로는 농약(살충제, 살균제, 및 제초제), 천연 독소 (곰팡이 독소 및 식물 독소), 그리고 중금속 (수은 및 카드뮴) 등이 있으며 이는 크로마토그래피 및 나노 기술 등을 이용하여 검출 할 수 있다. 하지만, 여러 실험에도 불구하고 화학적 위험 요소는 그 구조가 다양하기 때문에 위험 요소를 검출하는 하나의 표준 방법을 수립하기 힘들다. 신선한 과일과 채소는 영양분과 수분이 풍부하기 때문에 박테리아성 병원균 (Salmonella, E. coli O157: H7, Shigella, Listeria monocytogenes, Bacillus cereus), 바이러스 또는 기생충에 의해 쉽게 오염이 되며, 이를 검출하기 위해 주로 다양한 분자 생물학적 기술이 사용되고 있다. 마지막으로 물리적 위험요소인 유리, 금속, 자갈 등과 같은 매개체는 가공 공정 중에 식품에 유입되어 소비자에게 신체적 상해를 줄 수 있다. 이러한 위험요소를 줄이기 위해서 X-선 검사와 같은 투시 시스템을 이용하여 위해물질을 탐지하거나, 생산에 관여하는 직원 교육을 통해 2차 감염을 줄일수 가 있다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권4호
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pp.191-197
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2003
Accurate detection and classification of faults on transmission lines is vitally important. In this respect, many different types of faults occur, such as inter alia low impedance faults (LIF) and high impedance faults (HIF). The latter in particular pose difficulties for the commonly employed conventional overcurrent and distance relays, and if undetected, can cause damage to expensive equipment, threaten life and cause fire hazards. Although HIFs are far less common than LIFs, it is imperative that any protection device should be able to satisfactorily deal with both HIFs and LIFs. Because of the randomness and asymmetric characteristics of HIFs, their modeling is difficult and numerous papers relating to various HIF models have been published. In this paper, the model of HIFs in transmission lines is accomplished using the characteristics of a ZnO arrester, which is then implemented within the overall transmission system model based on the electromagnetic transients program (EMTP). This paper proposes an algorithm for fault detection and classification for both LIFs and HIFs using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS). The inputs into ANFIS are current signals only based on Root-Mean-Square (RMS) values of 3-phase currents and zero sequence current. The performance of the proposed algorithm is tested on a typical 154 kV Korean transmission line system under various fault conditions. Test results demonstrate that the ANFIS can detect and classify faults including LIFs and HIFs accurately within half a cycle.
In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.
본 논문은 화재위험성이 높은 산업용 덕트 내부의 화재를 예방하고 화재로 인한 피해를 최소화하기 위한 덕트전용 지능형 화재감지시스템 개발에 관한 연구이다. 덕트 화재위험성을 파악하기 위해 산업용 덕트가 많이 사용되는 대구섬유공단으로 중심으로 화재위험성을 분석하였고, 이를 바탕으로 덕트 화재를 예방하고 피해를 최소화 할 수 있는 전용 화재감지기 및 화재수신기를 설계 제작하여 그 성능을 확인하였다. 성능실험결과 덕트전용 지능형 화재감지시스템의 경우 적응성 및 온도정확도가 우수한 것으로 나타났다. 덕트내부의 실시간 온도모니터링을 통해 화재발생시 설정온도에 따른 연동설비의 단계별 제어로 덕트내부화재를 효율적으로 진압할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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