Chiao-Hsu Ke;Mao-Yuan Du;Wang-Ju Hsieh;Chiu-Chiao Lin;James Mingjuh Ting;Ming-Tang Chiou;Chao-Nan Lin
Journal of Veterinary Science
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v.25
no.2
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pp.28.1-28.11
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2024
Background: Porcine circovirus type 2 (PCV2) infection is ubiquitous around the world. Diagnosis of the porcine circovirus-associated disease requires clinic-pathological elements together with the quantification of viral loads. Furthermore, given pig farms in regions lacking access to sufficient laboratory equipment, developing diagnostic devices with high accuracy, accessibility, and affordability is a necessity. Objectives: This study aims to investigate two newly developed diagnostic tools that may satisfy these criteria. Methods: We collected 250 specimens, including 170 PCV2-positive and 80 PCV2-negative samples. The standard diagnosis and cycle threshold (Ct) values were determined by quantitative polymerase chain reaction (qPCR). Then, two point-of-care (POC) diagnostic platforms, convective polymerase chain reaction (cPCR, qualitative assay: positive or negative results are shown) and EZtargex (quantitative assay: Ct values are shown), were examined and analyzed. Results: The sensitivity and specificity of cPCR were 88.23% and 100%, respectively; the sensitivity and specificity of EZtargex were 87.65% and 100%, respectively. These assays also showed excellent concordance compared with the qPCR assay (κ = 0.828 for cPCR and κ = 0.820 for EZtargex). The statistical analysis showed a great diagnostic power of the EZtargex assay to discriminate between samples with different levels of positivity. Conclusions: The two point-of-care diagnostic platforms are accurate, rapid, convenient and require little training for PCV2 diagnosis. These POC platforms can discriminate viral loads to predict the clinical status of the animals. The current study provided evidence that these diagnostics were applicable with high sensitivity and specificity in the diagnosis of PCV2 infection in the field.
Kim, Young-Pyo;Kim, Tae-Gon;Cheon, Min-Woo;Park, Yong-Pil
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.773-775
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2010
Diagnostic X-ray high voltage generator needs high voltage input power when operated, if electric power conditions are not suitable, could not use diagnostic X-ray high voltage generator or could not use normally by abnormal working. If diagnostic X-ray system operated with abnormally by electric power conditions, it cause of difficulty of patient diagnosis. And we used auxiliary power with battery to operate diagnostic X-ray high voltage generator without using normal electric power. We made one device after designing of new electric circuit and we compared normal power X-ray system with battery powered X-ray system by described method in this thesis. And then we found characteristic and efficiency of diagnostic X-ray high voltage generator by different input power condition.
Kim, Young-Seok;Shong, Kil-Mok;Bang, Sun-Bae;Kim, Chong-Min;Choi, Myeong-Il
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.9
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pp.69-74
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2011
In this paper, the UV corona camera was developed using the solar blind and Multi Channel Plate(MCP) technology for the target localization of UV image. UV camera developed a $6.4[^{\circ}]{\times}4.8[^{\circ}]$ of the field of view as a conventional camera to diagnose a wide range of slightly enlarged, and power equipment to measure the distance between the camera and the distance meter has been attached. UV camera to measure the discharge count and the UV image was developed, compared with a commercial camera, there was no significant difference. In salt spray environments breakdown voltage was lower than the normal state, thereby discharging the image was rapidly growing phenomenon.
전력계통을 감시, 보호하기 위해서 해당 도메인에 맞게 전력감시 시스템을 운용한다. 전기품질을 위해서 전기품질감시 시스템을, 전력설비의 노후 정도, 교체기간을 감시하기 위해서 전력설비진단 시스템을 각각 운용한다. 최근 전력 IT 기술의 발달과 전력감시 시스템의 효율적 관리가 필요하게 되면서 국내외 선진사들은 전력시스템의 통합 솔루션을 소개, 개발하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 전력감시 시스템들을 총합한 전력감시진단종합 시스템을 개 발하였고 이를 소개하고자 한다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.11
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pp.661-667
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2003
It has little possibility that a cable causes any problem in electric power facilities. But when a trouble occurs in cable or cable joint, the damage is very severe. The main causes of the cable defections are bad cable making procedure, poor cable operation and deterioration according to the years. There are some cases to have potential problems due to many cable connection points, because of short length of cable, especially in 154㎸ system. In this study, novel method to measure partial discharge in cable joints is proposed and the effectiveness and the reliability of the proposed method is shown through experiment results of field.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.11a
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pp.270-273
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2001
Electrical tree is studied widely by manufacture state of insulating material fare and blazing fire diagnosis system of use in phenomenon of part discharge that happen for main cause of dielectric breakdown of equipment for electric power. Use process that draw tree pattern here measuring above zero to study special quality of this electricity tree, real-time processing by image processing is proposed because reproduction of tree blazing fire process drops and pattern of tree is difficult correct quantification of tree growth by existent visual observation by involution. This research presents general process that need in image processing of tree blazing fire, and that remove various noises that happen in above zero by measuring electrical tree dividing background and complete view in measured above zero taking advantage of specially proposed complete view object abstraction techniques effectively and quantification of tree becomes easy naturally, can apply to dielectric breakdown estimate because can chase growth process of tree.
전력 텔레매트릭스 시스템은 전력계통의 사고에 신속하게 대처하고 계통설비의 합리적인 유지보수 및 운영을 통해 계통의 신뢰도를 높이고자 고안된 시스템이다. 이 시스템은 전력기반설비들에 다양한 센서 및 센서네트워크를 구성하여 전력설비를 통합적으로 감시하고 변전소 보호IED의 데이터들과 함께 전력계통의 유지보수 스케쥴링 및 설비건전성평가와 더불어 고장시에 신속한 고장복구를 위해 고장정보를 운영자에게 보여주는 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 전력 텔레매트릭스 시스템중에서 하부 센서및 센서네트워크의 데이터와 보호IED의 데이터를 중간처리하고 상위 시스템으로 전송하는 역할을 하는 진단IED의 개발에 관한 것이다.
Park, Jong-Beom;Park, Jin-Ho;Hwang, Choong-Hwan;Kim, Soo-Hong
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07d
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pp.2166-2168
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2001
Reactor Noise is defined as the fluctuations of measured instrumentation signals during full-power operation of reactor which have informations on reactor system dynamics such as neutron kinetics. The Reactor internal structures which consist of many complex components are subjected to flow-induced vibration due to high temperature and pressure in reactor coolant system. The above flow-induced vibration causes degradation of structural integrity of the reactor and may result in loosing mechanical binding component which might impact other equipment and component or cause flow blockage. It is important to analyze reactor noise signal for the early detection of potential problem or failure in order to diagnosis reactor integrity in the point of view of safety and plant economics. Detailed design of hardware diagnostic system reactor internal structures using neutron noise(RIDS).
The purpose of this study was to develop a portable vibration analyzer that is effective for acquiring and analyzing vibration data of rotating equipment of a power plant and a domestic vibration monitoring system manufacturer Nada Co., Ltd. The hardware of the developed portable vibration analyzer minimizes measurement errors by calibrating the measured values obtained through measurement uncertainty for calibration of the measuring devices in the system, and is composed of a signal processing device with high resolution through high speed data processing. The software structure implements a variety of vibration plots to execute a detailed analysis program, and applies algorithms to measure and remove noise caused by disturbances while operating a rotating machine. The developed product contributed greatly to increase the user's mobility and performance, as well as to reduce the purchase cost due to localization.
This paper applies an expert independent unsupervised neural network learning-based multivariate time series data analysis model, MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder), and to overcome the limitation, because the MCRED is based on Auto-encoder model, that train data must not to be contaminated, by using learning data sampling technique, called Subset Sampling Validation. By using the vibration data of power plant equipment that has been labeled, the classification performance of MSCRED is evaluated with the Anomaly Score in many cases, 1) the abnormal data is mixed with the training data 2) when the abnormal data is removed from the training data in case 1. Through this, this paper presents an expert-independent anomaly diagnosis framework that is strong against error data, and presents a concise and accurate solution in various fields of multivariate time series data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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