The discrete wavelet transform is utilized as preprocessing of Neural Network(NN) to identify aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete traveler transform is used to produce wavelet coefficients which are used for Classification. The statistical parameters (maximum of wavelet coefficients, average value, dispersion, skewness, kurtosis) using the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The neurons whose weights have obtained through Result of Cross-Validation. The Neural Network learning stops either when the error rate achieves an appropriate minimum or when the learning time overcomes a constant value. The networks, after training, can decide if the test signal is Early Aging State or Last Aging State or normal state.
Vacuum Insulation Panel (VIP) is an high energy efficient insulation system that facilitate slim but high insulation performance, based on based on a porous core material evacuated and encapsulated in a multi-barrier envelope. Although VIP has been on the market for decades now, it wasn't until recently that efforts have been initiated to propose a standard on aging testing. One of the issues regarding VIP is its durability and aging due to pressure and moisture dependent increase of the initial low thermal conductivity with time. It is hard to visually determine at an early stage. Recently, a method of analyzing the damage on the a material surface by applying image processing technology has been widely used. These techniques provide fast and accurate data with a non-destructive way. In this study, the surface VIP images were analyzed using the Harris corner detection algorithm. As a result, 171,333 corner points in the normal packaging were detected, whereas 32,895 of the defective packaging, which were less than the normal packaging. were detected. These results are considered to provide meaningful information for the determination of VIP condition.
Background and purpose: The anti-aging standard forest healing program (ASFHP), which uses forest therapy, was reported to be effective in improving psychological, physical, and cognitive functions. However, there are several challenges to directly visiting the forest. This study aimed to investigate the impact of multi-session ASFHP with forest visit on the mental and physical health of the older people with visits to forest facilities and compared them with those of the same program conducted indoors. Methods: Individuals aged over 70 years with concerns about cognitive decline were recruited at dementia relief centers and divided into control and experimental groups. A total of 33 people were administered ASFHP under the supervision of a forest therapy instructor. The control group stayed indoors, while the experimental group visited a forest healing center and repeated the program 20 weeks. Results: The multiple-session ASFHP positively affected cognitive impairment screening test (CIST) total scores (p=0.002), memory (p=0.014), Korean version of the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status total scores (p<0.001), immediate recall (p=0.001), visuospatial/construction (p<0.001), language (p<0.001), forest healing standard questionnaire total scores (p=0.002), and cognitive function (p=0.019), regardless of location. The forest visits during the ASFHP showed positive effects on orientation (p=0.035), delayed recall (p=0.042), emotional stability (p=0.032), physical activity (p=0.005), and health (p=0.022). The CIST scores of the memory domain were the strongest indicator of the multiple-session ASFHP effects. Conclusions: The 20-week multi-session ASFHP with forest visit showed effects on cognitive improvement and physical and emotional stability compared to indoor education.
Purpose : As the population aging deepens, the number of elderly people with arthritis is also continuously increasing. Accordingly, this study intended to identify the factors influencing the health-related quality of life (HINT-8) of the elderly with arthritis according to household type and provide baseline data for developing a measure to enhance the life quality of the elderly with arthritis. Methods : The factors influencing the health-related quality of life (HINT-8) of the elderly with arthritis were identified based on the raw data from the Korea national health and nutrition examination survey conducted in 2021. Data were analyzed with SPSS Statistics ver 25.0 for windows (IBM Corp), and the significance level (α) was set to .05. Statistical analysis was performed with t-test, ANOVA, multiple regression analysis, and post-hoc analysis with Duncan test. Results : The factors that influenced the health-related quality of life (HINT-8) of single-households were medical aid (β=-.17, p=.045), restriction of activity (β=-.17, p=.023), self-rated health status (β=.29, p<.001), and anxiety scale (β=-.36, p<.001). The factors that influenced the health-related quality of life (HINT-8) of multi-households were an age of 75 or over (β=-.14, p=.011), living in rural (β=-.14, p=.003), the outpatient department treatment experience (β=-.09, p=.047), self-rated health status (β=.26, p<.001), anxiety scale (β=-.29, p<.001), and stress (β=-.22, p<.001). Conclusion : Factors affecting the health-related quality of life (HINT-8) of the elderly with arthritis were found to be different between single-person households and multi-person household. Therefore, it is necessary to prepare measures to improve the quality of life of the elderly with arthritis by considering the factors influencing the health-related quality of life (HINT-8) of the elderly with arthritis according to the household type identified in this study.
We have developed a cylindrical multi-terminal capacitive-conductive sensor that could be attached to the internal surface of cooling system pipe to evaluate capacitance and conductivity of heat transfer fluid. It was used as measuring system to diagnose insulating condition, by which was kept a insulating resistance of inner stack and at the same time was cooled electrochemical heat of reaction of FCEV(fuel cell electric vehicle) stack that used a compressed hydrogen gas reacting with oxygen in accordance with variation on thermal degradation of nonconductive heat transfer fluid. Also to assess diagnosis characteristics of heat transfer fluid, i.e. coolant, we have performed accelerated aging test using developed sensor attached to cooling system. Consequently, it was measured dielectric and electric resistance of coolant to estimate and analyse for dielectric properties by degradation condition.
A kind of modified epoxy resin sheet molding compounds of the impeller has been designed. Through the test, the non-metal impeller has a better environmental aging performance, but must do the waterproof processing design. In order to improve the stability of the impeller vibration design, the influence of uncertainty factors is considered, and a multi-objective robust optimization method is proposed to reduce the weight of the impeller. Firstly, based on the fluid-structure interaction, the analysis model of the impeller vibration is constructed. Secondly, the optimal approximate model of the impeller is constructed by using the Latin hypercube and radial basis function, and the fitting and optimization accuracy of the approximate model is improved by increasing the sample points. Finally, the micro multi-objective genetic algorithm is applied to the robust optimization of approximate model, and the Monte Carlo simulation and Sobol sampling techniques are used for reliability analysis. By comparing the results of the deterministic, different sigma levels and different materials, the multi-objective optimization of the SMC molding impeller can meet the requirements of engineering stability and lightweight. And the effectiveness of the proposed multi-objective robust optimization method is verified by the error analysis. After the SMC molding and the robust optimization of the impeller, the optimized rate reached 42.5%, which greatly improved the economic benefit, and greatly reduce the vibration of the ventilation system.
Prostate cancer (PCa) is a fatal disease that occurs in men. In general, PCa cells are found in the prostate gland. Early diagnosis is the key to prevent the spreading of cancers to other parts of the body. In this case, deep learning-based systems can detect and distinguish histological patterns in microscopy images. The histological grades used for the analysis were benign, grade 3, grade 4, and grade 5. In this study, we attempt to use transfer learning and fine-tuning methods as well as different model architectures to develop and compare the models. We implemented MobileNet, ResNet50, and DenseNet121 models and used three different strategies of freezing layers techniques of fine-tuning, to get various pre-trained weights to improve accuracy. Finally, transfer learning using MobileNet with the half-layer frozen showed the best results among the nine models, and 90% accuracy was obtained on the test data set.
Background: There is no currently effective treatment for amyotrophic lateral sclerosis (ALS), although this disorder is a progressive neurodegenerative disease resulting in death within several years. Because recent evidence suggests that homocysteine (HC) is highly related to neurodegenerative disorders with aging, we tried to elucidate the effects of multi-vitamin therapy on G93A SOD1 transgenic mice. Methods: We treated this murine model of ALS with multi-vitamin (folic acid 1.97 mg/day, pyridoxine 0.98 mg/day, cyanocobalamin 0.1 mg/day) from 45 days of age, per oral. We performed the rotarod test from postnatal $10^{th}$ week, weekly. Results: We found that multi-vitamin reinforcement significantly prolonged average lifespan and delayed disease onset with improvement of motor performance. However, it did not significantly slow disease progression and statistical differences of weight loss were not observed between in transgenic mice and controls. Conclusions: These results suggest that multi-vitamin can be a potent therapeutic strategy for familial forms of ALS.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.92-95
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2008
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The radiometric model of GOCI has been validated through radiometric ground test. From this ground test result, GOCI radiometric model has been changed from second order to third order. In this paper, the radiometric test performed to evaluate the radiometric nonlinearity is described and the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The GOCI radiometric calibration is based on onboard calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is considered as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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pp.141-142
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2008
국내 배전선로에서는 1999년부터 폴리머피뢰기를 설치하여 운영하고 있으나, 이들의 열화특성에 관한 데이터와 적합한 평가방법이 부족하여 장기적인 운영계획 수립이 어려운 상태이다. 이에 따라 본 논문에서는 폴리머피뢰기의 현장 열화인자를 인가할 수 있는 복합가속열화 시험장치를 제작하고 국내 환경조건을 모의할 수 있는 시험주기를 개발하여 폴리머피뢰기 완제품에 대한 장기신뢰성 평가법을 제안하였다. 그리고 가속열화시험 및 현장설치에 의한 전기적, 화학적 특성변화를 분석하여 폴리머피뢰기의 열화정도를 평가함으로써 본 연구에서 제안한 평가기법의 실효성을 검증하고 국산 폴리머피뢰기의 유지보수에 필요한 특성 데이터를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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