Previous researches show that linearly integrated Hall sensor arrays (LIHaS) can detect cracks in the steel structure fast and effectively This paper proposes an algorithm that estimates the size and shape of cracks for the developed LIHaS. In most nondestructive testing (NDT), just crack existence and location are obtained by processing 1-dimensional data from the sensor that scans the object with relative speed in single direction. The proposed method is composed with two steps. The first step is constructing 2-dimensionally mapped data space by combining the converted position data from the time-based scan data with the position information of sensor arrays those are placed in the vertical direction to the scan direction. The second step is applying designed Laplacian filter and smoothing filter to estimate the size and shape of cracks. The experimental results of express train wheels show that the proposed algorithm is not only more reliable and accurate to detecting cracks but also effective to estimate the size and shape of cracks.
본 논문에서는 기존의 궤도회로(Track Circuit)를 이용하는 FBS의 설비측면에서 단락감도 및 선로변 설비(지상설비)의 규모에 따른 유지보수의 증가 등의 문제점을 극복하고, 차량간 간격을 근접시키기 위한 열차제어 개념인 MBS의 구현에 따른 무인운전기술의 가능성을 검증하였다. MBS에 의한 열차 운전은 중앙국에서 열차의 위치를 실시간으로 알 수 있어 선행열차의 정보를 후속열차에 직접 전달할 수 있으므로 시격(Headway)단축이 가능해지고 그에 따라 수송수요 증대와 불필요한 가.감속을 방지할 수 있다. 이와 더불어 지상설비를 대폭적으로 감소시킬 수 있으며, 승객서비스 향상 및 승차감 향상 등의 이점을 제공한다.
Sangjoon Park;Jong Chul Ye;Eun Sun Lee;Gyeongme Cho;Jin Woo Yoon;Joo Hyeok Choi;Ijin Joo;Yoon Jin Lee
Korean Journal of Radiology
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제24권6호
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pp.541-552
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2023
Objective: Detection of pneumoperitoneum using abdominal radiography, particularly in the supine position, is often challenging. This study aimed to develop and externally validate a deep learning model for the detection of pneumoperitoneum using supine and erect abdominal radiography. Materials and Methods: A model that can utilize "pneumoperitoneum" and "non-pneumoperitoneum" classes was developed through knowledge distillation. To train the proposed model with limited training data and weak labels, it was trained using a recently proposed semi-supervised learning method called distillation for self-supervised and self-train learning (DISTL), which leverages the Vision Transformer. The proposed model was first pre-trained with chest radiographs to utilize common knowledge between modalities, fine-tuned, and self-trained on labeled and unlabeled abdominal radiographs. The proposed model was trained using data from supine and erect abdominal radiographs. In total, 191212 chest radiographs (CheXpert data) were used for pre-training, and 5518 labeled and 16671 unlabeled abdominal radiographs were used for fine-tuning and self-supervised learning, respectively. The proposed model was internally validated on 389 abdominal radiographs and externally validated on 475 and 798 abdominal radiographs from the two institutions. We evaluated the performance in diagnosing pneumoperitoneum using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and compared it with that of radiologists. Results: In the internal validation, the proposed model had an AUC, sensitivity, and specificity of 0.881, 85.4%, and 73.3% and 0.968, 91.1, and 95.0 for supine and erect positions, respectively. In the external validation at the two institutions, the AUCs were 0.835 and 0.852 for the supine position and 0.909 and 0.944 for the erect position. In the reader study, the readers' performances improved with the assistance of the proposed model. Conclusion: The proposed model trained with the DISTL method can accurately detect pneumoperitoneum on abdominal radiography in both the supine and erect positions.
철도시스템에서 이동 중인 열차와 지상과의 정보교환은 위치검지, 열차제어 등 다양한 분야에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 열차와 지상간의 정보전송을 위한 매체로 대부분 궤도회로가 사용되어 왔으나, 궤도회로는 지상에 선로를 따라 연속적으로 설치되어야 하므로 설치 및 유지보수 비용의 증대를 초래한다. 이러한 문제를 해결하고자 최근에는 연속적인 정보전송(무선통신)과 불연속적인 정보전송(트랜스폰더)을 혼합하는 방식으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 400km/h의 고속으로 이동하는 열차에서 지상과 차상간 정보전송이 가능한 트랜스폰더 시스템을 개발하기 위하여, 현장설치 및 유지보수가 효율적인 수동형 태그에 구동전원을 공급하기 위한 무선전력전송용 리더 및 태그 안테나를 설계하고, 시뮬레이션 및 시작품 제작을 통하여 그 성능을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3868-3888
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2022
A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.
도시형 자기부상열차 실용화사업에 적용된 유도무선루프방식 열차제어시스템에 대하여 최상위 레벨에서 전체 시스템에 대한 시스템 분류, 기능 분석을 시행하고 차상신호설비, 지상신호설비로 나누어 신뢰도, 가용도, 유지보수도 및 안전도를 수식을 통하여 분석한 결과를 제시하였다. RAM 분석은 신뢰도 블록도(RBD)를 각 장치별로 적용하여 시스템 서비스 가용도를 산출하였고, 안전도 분석은 PHA(예비위험원 분석), FMEA (고장모드영향분석), HAZOP을 통한 각각의 정상사상(Top Event)의 FTA(고장트리분석)을 시행하고 그 결과를 제시하여 RAMS 목표 값에 도달함을 수식을 통하여 증명하였다.
Vibration monitoring is required for reliable thermosonic testing to decide whether sufficient vibration is achieved in each test for the detection of cracks. From a practical point of view, a cheaper and convenient monitoring method is better for the application to real tests. Therefore, the performance of different sensors for vibration monitoring was investigated and compared in this study to find a convenient and acceptable measurement method for thermosonics. Velocity measured by a laser vibrometer and strain provide an equivalent HI when measured at the same position. The microphone can provide a cheaper vibration monitoring device than the laser and the heating index calculated by a microphone signal shows similar characteristics to that calculated from velocity measured by the laser vibrometer. The microphone frequency response shows that it underestimates high frequency components but it is applicable to practical tests because it gives a conservative value of HI.
TOA(Time of Arrival) 및 TDOA(Time Difference of Arrival)경우 무선국의 시간동기화를 위해서 고도의 기술을 요구하고 있으며, 시간동기오차에 따른 위치검지의 정밀도가 낮아지는 문제가 있어 이를 극복하기 위하여 위상차를 이용한 새로운 열차검지기법의 제안에 따른 구현을 위하여 무선장치 설계에 대하여 기술하고자 한다. 본 시스템은 전파의 전달 속도($\lambda$)를 응용하여 기준 주파수인 1.5MHz를 송신 시스템과 수신 시스템의 기준 주파수와 비교하여 그 위상의 차이를 비교하여 지연된 시간을 구한 후 이를 거리로 환산하는 시스템으로서 무선장치와 S/W로 구분하여 구현 설계하였다.
경량전철시스템의 개발시험을 수행하기 위하여 시험선을 구축하는데 있어서 각 하부시스템별로 요구사항을 도출하고 이를 설계에 반영하여야 한다. 이에 따라 본 논문에서는 신호제어시스템에 대하여 성능 및 기능시험을 감안한 요구사항을 도술하고 시험환경 및 시험조건에 따라 연차 검지 및 안전제동거리의 시험방법에 대해 검토하여 최적의 시험기법을 제안하고자 한다.
주 공진기 Nd:YLF 레이저에서 Q-switching and mode-locking(QSML)된 펄스열로부터 단일 펄스를 선택한 후 4중경로 Nd:glass 레이저 증폭기를 통과시켜 얻은 증폭된 빔의 펄스폭을 이광자 형광법으로 측정하였고 비공선 일종 이차고조파법을 이용하여 CW mode-locked 펄스열의 자기상관을 구해 펄스폭과 함께 펄스형을 결정하였다. 측정된 TPF 자기상관 패턴은 QSML 펄스열에서 단일 펄스를 선택하는 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 즉, 펄스열 전반부에서 선택된 펄스의 자기상관은 곡선이 부드러운 펄스형을 보이는 반면, 펄스열 후반부일 때는 예리한 spike와 중앙의 substructure를 나타냈다. TPF법에 의한 증폭된 빔의 자기상관으로부터 펄스폭은 44.4ps, 대비비는 2.86로 측정되었으며 이 대비비로부터 펄스와 배경을 합한 전체 에너지에 대한 펄스의 에너지비 E$_{p}$/E$_{total}$ =0.62를 구할 수 있었고 또한 mode-locking만 된 펄스를 사용한 SHG 자기상관 실험에서는 펄스폭이 46.6ps로 측정되었다. 한편, 측정된 SHG 자기상관 신호를 여러 펄스형으로 fitting한 결과 펄스형이 sech$^{2}$형에 가까움을 확인할 수 있었다. 이 펄스형을 이용한 시뮬레이션을 통해 4중경로 증폭기를 통과한 펄스의 펄스폭 감소 효과를 확인하였다.다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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