Solenoid operated valves (SOV) play important roles in industrial process to control the flow of fluids. Solenoid valves can be found in so many industries as well as the nuclear plant. The ability to be able to detect the presence of faults and predicting the remaining useful life (RUL) of the SOV is important in maintenance planning and also prevent unexpected interruptions in the flow of process fluids. This paper proposes a fault diagnosis method for the alternating current (AC) powered SOV. Previous research work have been focused on direct current (DC) powered SOV where the current waveform or vibrations are monitored. There are many features hidden in the AC waveform that require further signal analysis. The analysis of the AC powered SOV waveform was done in the time and frequency domain. A total of sixteen features were obtained and these were used to classify the different operating modes of the SOV by applying a machine learning technique for classification. Also, a deep neural network (DNN) was developed for the prediction of RUL based on the failure modes of the SOV. The results of this paper can be used to improve on the condition based monitoring of the SOV.
Purpose: This paper introduces the technology of prognostics for Industry 4.0 and presents its application procedure for fitness-for-service assessment of natural gas pipelines according to ISO 13374 framework. Methods: Combining data-driven approach with pipe failure models, we present a hybrid scheme for the gas pipeline prognostics. The probability of pipe failure is obtained by using the PCORRC burst pressure model and First Order Second Moment (FOSM) method. A fuzzy inference system is also employed to accommodate uncertainty due to corrosion growth and defect occurrence. Results: With a modified field dataset, the probability of failure on the pipeline is calculated. Then, its residual useful life (RUL) is predicted according to ISO 16708 standard. As a result, the fitness-for-service of the test pipeline is well-confirmed. Conclusion: The framework described in ISO 13374 is applicable to the RUL prediction and the fitness-for-service assessment for gas pipelines. Therefore, the technology of prognostics is helpful for safe and efficient management of gas pipelines in Industry 4.0.
Sim, Seong Heum;Gang, Jin Hyuk;An, Dawn;Kim, Sun Il;Kim, Jin Young;Choi, Joo Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.4
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pp.313-322
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2013
Batteries, which are being used as energy sources in various applications, tend to degrade, and their capacity declines with repeated charging and discharging cycles. A battery is considered to fail when it reaches 80% of its initial capacity. To predict this, prognosis techniques are attracting attention in recent years in the battery community. In this study, a method is proposed for estimating the battery health and predicting its remaining useful life (RUL) based on the slope of the charge voltage curve. During this process, a Bayesian framework is employed to manage various uncertainties, and a Particle Filter (PF) algorithm is applied to estimate the degradation of the model parameters and to predict the RUL in the form of a probability distribution. Two sets of test data-one from the NASA Ames Research Center and another from our own experiment-for an Li-ion battery are used for illustrating this technique. As a result of the study, it is concluded that the slope can be a good indicator of the battery health and PF is a useful tool for the reliable prediction of RUL.
Air space disorders are usually considered medical diseases, although some patients with air space disorders can benefit from surgical intervention. Recently we experienced two cases of bullous emphysema. One case is large bilateral apical bullae and the other is infected large bulls of RUL with bullous emphysema. The patient with large bilateral apical bullae underwent simultaneous operation via bilateral thoracotomy and other patient underwent simultaneous bilateral operation via median sternotomy. Postoperatively, the patient with large bilateral apical bullae showed subjective as well as objective improvement and other patient is resulted subjective improvement.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.978-981
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2020
제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.
Here, we report a case of pulmonary paragonimiasis that was improved with initial anti-tuberculosis (TB) therapy but confused with reactivated pulmonary TB. A 53-year-old Chinese female presented with a persistent productive cough with foul smelling phlegm and blood streaked sputum. Radiologic findings showed subpleural cavitary consolidation in the right upper lobe (RUL). Bronchoscopic and cytological examination showed no remarkable medical feature. She was diagnosed with smear-negative TB, and her radiologic findings improved after receiving a 6-month anti-TB therapy. The chest CT scans, however, obtained at 4 months after completion of anti-TB therapy showed a newly developed subpleural consolidation in the RUL. She refused pathologic confirmation and was re-treated with anti-TB medication. Nevertheless, her chest CT scans revealed newly developed cavitary nodules at 5 months after re-treatment. She underwent thoracoscopic wedge resection; the pathological examination reported that granuloma caused by Paragonimus westermani. Paragonimiasis should also be considered in patients assessed with smear-negative pulmonary TB.
Kim, Dongjin;Kim, Seok Goo;Choi, Jooho;Song, Hwa Seob;Park, Sang Hui;Lee, Jaewook
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.10
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pp.895-900
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2016
Remaining useful life (RUL) estimation of the Li-ion battery has gained great interest because it is necessary for quality assurance, operation planning, and determination of the exchange period. This paper presents the RUL estimation of an Li-ion battery for an energy storage system using exponential function for the degradation model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach for parameter estimation. The MCMC approach is dependent upon information such as model initial parameters and input setting parameters which highly affect the estimation result. To overcome this difficulty, this paper offers a guideline for model initial parameters based on the regression result, and MCMC input parameters derived by comparisons with a thorough search of theoretical results.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.15
no.5
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pp.35-45
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2005
There has recently been an increase of phishing attacks, attacks which lure users into revealing their personal information to an attacker who in turn exploits this information for economic gain. The conventional methods of fooling the user with similarly modified mail or address are constantly evolving and have diversified to include the forgery of mail or domain addresses. Recently the injury incurred by these attacks has greatly increased as attackers exploit the weaknesses found on a few web browsers and used these to conduct phishing attacks based on URL spoofing. Furthermore we are now witnessing the entrance of highly advanced phishing techniques that no longer simply rely on vulnerabilities, but employ ordinary script, HTML, DNS sniffing, and the list goes on. In this paper we first discuss means of investigating and preventing the advanced URL spoofing techniques used in phishing attacks, and then propose a scheme for fundamentally restricting them altogether.
Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory skin disease associated with cutaneous hyperreactivity to environmental triggers. The clinical phenotype that characterizes AD is the product of interactions between susceptible genes, the environmental factors, defective skin barrier function, and immunologic responses. This review summarizes recent progress in our understanding of the immunopathophysiology of AD and the implications for mouse models of AD in drug discovery from medicinal plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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