Park, Jee-Hun;Lee, Suk;Song, Young-Hun;Lee, Kyung-Chang
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.436-445
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2011
As automation systems become intelligent and autonomous for productibility, industrial networks (fieldbuses) and network-based devices are essential components of intelligent manufacturing systems. However, there are obstacles for the wide acceptance of the network-based devices such as smart sensor and network-based actuator. First, there exist numerous fieldbus protocols that a network-based device should be able to support. Second, the whole network-based device has to be replaced when only the sensor of the module fails. In order to overcome these obstacles, a smart sensor/actuator is implemented as two units; one responsible for network communication and the other for sensor/actuator operations using IEEE 1451.0 standard. This paper presents a structure of the 1451.0-based smart sensor with multiple connectivity function designed by CANopen.
Objective: The role of preoperative overt hepatic encephalopathy (OHE) in the neurophysiological mechanism of cognitive improvement after liver transplantation (LT) remains elusive. This study aimed to explore changes in sub-regional thalamic functional connectivity (FC) after LT and their relationship with neuropsychological improvement using resting-state functional MRI (rs-fMRI) data in cirrhotic patients with and without a history of OHE. Materials and Methods: A total of 51 cirrhotic patients, divided into the OHE group (n = 21) and no-OHE group (n = 30), and 30 healthy controls were enrolled in this prospective study. Each patient underwent rs-fMRI before and 1 month after LT. Using 16 bilateral thalamic subregions as seeds, we conducted a seed-to-voxel FC analysis to compare the thalamic FC alterations before and after LT between the OHE and no-OHE groups, as well as differences in FC between the two groups of cirrhotic patients and the control group. Correction for multiple comparisons was conducted using the false discovery rate (p < 0.05). Results: We found abnormally increased FC between the thalamic sub-region and prefrontal cortex, as well as an abnormally decreased FC between the bilateral thalamus in both OHE and no-OHE cirrhotic patients before LT, which returned to normal levels after LT. Compared with the no-OHE group, the OHE group exhibited more extensive abnormalities prior to LT, and the increased FC between the right thalamic subregions and right inferior parietal lobe was markedly reduced to normal levels after LT. Conclusion: The renormalization of FC in the cortico-thalamic loop might be a neuro-substrate for the recovery of cognitive function after LT in cirrhotic patients. In addition, hyperconnectivity between thalamic subregions and the inferior parietal lobe might be an important feature of OHE. Changes in FC in the thalamus might be used as potential biomarkers for recovery of cognitive function after LT in cirrhotic patients.
In this paper, we present a robust global registration algorithm for multi-frame image mosaics. When we perform a pair-wise registration recovering a projective transformation between two consecutive frames, severe mis-registration among multiple frames, which are not consecutive, can be detected. It is because the concatenation of those pair-wise transformations leads to global alignment errors. To overcome those mis-registrations, we propose a new algorithm using multiple frames for constructing image mosaics. We use a graph to represent the temporal and spatial connectivity and show that global registration can be obtained through the search for an optimal path in the constructed graph. The definition of an adequate objective function characterizing the global registration provides a direct manipulation of the graph. In the presence of moving objects, especially large ones compared with low texture backgrounds, by using the likelihood ratio as the objective function, we can deal with some of the most challenging videos like basketball or soccer Moreover, the algorithm can be parallelized so it can be more efficiently implemented. Finally, we give some experimental results from real videos.
Thalamus is known to play an important role in the regulation of nerve function. Thalamus, located in the center of the brain, is involved in sleep, arousal, and emotional regulation, and has been reported to be associated with multiple sclerosis, essential tremors, and neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease. In addition, it has been reported that iron deposits in the thalamus can cause depressive symptoms with age. Although there are discrepancies between studies, it can be deduced that the thalamus region has a clear effect on neurological disorders due to a strong relationship between the thalamus and neurological functions such as emotional control and processing. Through tractography analysis, the connectivity between the detailed areas of each subcortical region was investigated in the form of a matrix, showing strong connectivity and weak interhemispheric connectivity. In the 59> group, the WM connectivity of thalamus was found to be weaker than those of the two groups. Comparisons between the two groups showed that the young groups (10-39 and 40-59) had higher connection intensity than the 59> group and that statistically significant differences in 3 connection pathways were found in each hemisphere. A decrease in thalamus-related connection strength in aging has shown that it can affect emotional and neurological disorders such as anxiety and depression, and network measurements can help assess cognitive impairment across clinical conditions.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.3
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pp.191-201
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2015
Measuring and mapping connectivity among habitats is a key component of sustainable urban planning and design process. In this study, we examined how functional corridors connect forest bird habitats in a metropolitan area of Korea using graph theory-based techniques. High-quality forest habitat was defined as a function of forest cover, presence of residential areas, and road networks. We then constructed a network of high-quality forest habitats using the FunConn (functional connectivity) tools, and computed metrics ($T_i$) of patch importance based on the minimum ($Q_1$) and the 25th percentile ($Q_{25}$) rank least-cost distance values. We investigated the relative influence of two values of patch importance on forest bird species richness. As a result, the patch importance index based on the $Q_{25}$ effective distance threshold was most positively correlated with species richness (P < 0.001) after controlling for the area effect. Thus, using the $Q_{25}$ effective distance threshold, we mapped not only the locations of important habitat patches and functional corridors, but also the network backbone of forest bird habitats. The network developed in this study can help guide urban planning for biodiversity conservation.
$O_2$-deficiency related accidents occur every year and the most effective way to prevent them is to measure $O_2$ concentration in air with a properly-calibrated $O_2$ monitoring device before entering low-$O_2$ areas. An electro-chemical sensor, Texas Instrument gas platform, and iPhone are used to construct a smartphone-based $O_2$ monitoring device. The smartphone based $O_2$ measuring approach offers advantages of small size, accessibility, internet-connectivity, and programmability in comparison to conventional $O_2$ measuring devices. Multiple gas sensors can be conveniently interfaced to single smartphone, allowing for creating a network of gas sensors distributed across workplaces and remote monitoring via existing mobile communication network. To check proper function of the $O_2$ monitoring device the sensor was exposed to shallow and deep human breaths. The readings decreased immediately after being exposed to exhalation and recovered during inhalation to a calibrated level of 20.9%. When readings decreased below a preset warning value of 19.5%, a low $O_2$ warning was successfully activated on the smartphone.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.533-541
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2017
Recently, with the adoption of modern computing and communication technologies, manufacturing systems have become more autonomous and intelligent. Thus, as the number of field devices with smart sensors also increase, the need for an integrated management of such devices becomes essential. This paper proposes a smart encoder architecture that integrates the position sensing function with CANopen connectivity. In addition, an integrated system is proposed to simultaneously control and monitor multiple encoders over the Controller Area Network (CAN) fieldbus network. We evaluated the performance and functionalities of the proposed system by comparative experiments with commercial CANopen smart encoders using a CANopen conformance test.
In this paper, we present a novel fully distributed topology control protocol that can construct the multiple-ring topology of Minimal Connected Dominating Set (MCDS) as the transport backbone for mobile ad hoc networks. It makes a topology from the minimal nodes that are chosen from all the nodes, and the constructed topology is comprised of the minimal physical links while preserving connectivity. This topology reduces the interference. The all nodes work as the nodes of the distributed parallel Boltzmann machine, of which the objective function is consisted of two Boltzmann factors: the link degree and the connection domination degree. To define these Boltzmann factors, we extend the Connected Dominating Set into a fuzzy set, and also define the fuzzy set of nodes by which the multiple-ring topology can be constructed. To construct the transport backbone of the mobile ad hoc network, the proposed protocol chooses the nodes that are the strong members of these two fuzzy sets as the clusterheads. We also ran simulations to provide the quantitative comparison against the related works in terms of the packet loss rate and the energy consumption rate. As a result, we show that the network that is constructed by the proposed protocol has far better than the other ones with respect to the packet loss rate and the energy consumption rate.
This Paper introduces the design and communication method between PLC (Programmable Logic Controller) and Arduino based on MODBUS Protocol. MODBUS connection can be established in a new or existing system very easily, therefore we used this protocol in our proposed system. In the field of automatic devices, multi-function serial port such as RS232, RS422, RS485, and so on creates a great convenience to the developer. This proposed system used RS485 as a key mediator for data exchanging on a connected network. We also believe that it will reduce the development cost in various automated industry because this system can be reused or can be implemented any such PLC installed machines. RS485 is used as a communication interface between PLC (as a slave) and Arduino (as a master), through which a reliable network is created for safe and fast communication. Furthermore, RS485 allows multiple devices(up to 32) to communicate at half duplex on a single pair of wires and provides a long connectivity area (up to 1200 meters) as compare to other device, which makes it a user-friendly for various devices in the automated industry. Moreover, Arduino can play as a mediator by connecting third party device and setup a communication network with PLC.
Kim, Hyun-Tae;Lee, Sang-Hyeop;Wesonga, Sheilla;Park, Jang-Sik
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.2_1
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pp.177-184
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2022
The automatic defect sorting function of machinery parts is being introduced to the automation of the manufacturing process. In the final stage of automation of the manufacturing process, it is necessary to apply computer vision rather than human visual judgment to determine whether there is a defect. In this paper, we introduce a deep learning method to improve the classification performance of typical mechanical parts, such as welding parts, galvanized round plugs, and electro galvanized nuts, based on the results of experiments. In the case of poor welding, the method to further increase the depth of layer of the basic deep learning model was effective, and in the case of a circular plug, the surrounding data outside the defective target area affected it, so it could be solved through an appropriate pre-processing technique. Finally, in the case of a nut plated with zinc, since it receives data from multiple cameras due to its three-dimensional structure, it is greatly affected by lighting and has a problem in that it also affects the background image. To solve this problem, methods such as two-dimensional connectivity were applied in the object segmentation preprocessing process. Although the experiments suggested that the proposed methods are effective, most of the provided good/defective images data sets are relatively small, which may cause a learning balance problem of the deep learning model, so we plan to secure more data in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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