Kim, Sang Yun;Kwon, Dae Hong;Yoo, Suk Hyeong;Noh, Sam Young;Shin, Sung Woo
KIEAE Journal
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v.7
no.4
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pp.147-152
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2007
Numerous non-destructive tests(NDT) to assess the safety of real structures have been developed. System identification(SI) techniques using dynamic responses and behaviors of structural systems become an outstanding issue of researchers. However the conventional SI techniques are identified to be non-practical to the complex and tall buildings, due to limitation of the availability of an accurate data that is magnitude or location of external loads. In most SI approaches, the information on input loading and output responses must be known. In many cases, measuring the input information may take most of the resources, and it is very difficult to accurately measure the input information during actual vibrations of practical importance, e.g., earthquakes, winds, micro seismic tremors, and mechanical vibration. However, the desirability and application potential of SI to real structures could be highly improved if an algorithm is available that can estimate structural parameters based on the response data alone without the input information. Thus a technique to estimate structural properties of building without input measurement data and using limited response is essential in structural health monitoring. In this study, shaking table tests on three-story plane frame steel structures were performed. Out-put only model analysis on the measured data was performed, and the dynamic properties were inverse analyzed using least square method in time domain. In results damage detection was performed in each member level, which was performed at story level in conventional SI techniques of frequency domain.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.281-284
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2011
Recently, many drivers was the damage caused by similar oil product sales and gas station by not using quantitative gas. so, these damages is expected to rise damages by increasing these problem. By using similar oil products, caused damage in the fuel lines' working of lubrication and self-cleaning function for the occurred trouble in the part of the early obsolescence and the accumulation of impurities in the fuel lines, combustion rate due to the difference between retail gasoline engine, the burden of weight, Toxic substances in exhaust emissions, engine oil and unresolved issue is the chemical reaction can occur. to prevent these damages, using the system use in-vehicle state data with OBD-II protocol and measure quantitative gas and similar oil. In this paper, there implement similar oil identification and quantitative gas system through OBD-II scanner to provide WiFi communcation by using WinCe development Board.
El-Borgi, S.;Choura, S.;Neifar, M.;Smaoui, H.;Majdoub, M.S.;Cherif, D.
Smart Structures and Systems
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v.4
no.2
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pp.209-220
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2008
A methodology for the seismic vulnerability assessment of historical monuments is presented in this paper. The ongoing work has been conducted in Tunisia within the framework of the FP6 European Union project (WIND-CHIME) on the use of appropriate modern seismic protective systems in the conservation of Mediterranean historical buildings in earthquake-prone areas. The case study is the five-century-old Zaouia of Sidi Kassem Djilizi, located downtown Tunis, the capital of Tunisia. Ambient vibration tests were conducted on the case study using a number of force-balance accelerometers placed at selected locations. The Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD) technique was applied to extract the dynamic characteristics of the monument. A 3-D finite element model was developed and updated to obtain reasonable correlation between experimental and numerical modal properties. The set of parameters selected for the updating consists of the modulus of elasticity in each wall element of the finite element model. Seismic vulnerability assessment of the case study was carried out via three-dimensional time-history dynamic analyses of the structure. Dynamic stresses were computed and damage was evaluated according to a masonry specific plane failure criterion. Statistics on the occurrence, location and type of failure provide a general view for the probable damage level and mode. Results indicate a high vulnerability that confirms the need for intervention and retrofit.
Cheon, Ji Hyun;Kim, Sun Young;Son, Ji Yeon;Kang, Ye Rim;An, Ji Hye;Kwon, Ji Hoon;Song, Ho Sub;Moon, Aree;Lee, Byung Mu;Kim, Hyung Sik
Toxicological Research
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v.32
no.1
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pp.47-56
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2016
The identification of biomarkers for the early detection of acute kidney injury (AKI) is clinically important. Acute kidney injury (AKI) in critically ill patients is closely associated with increased morbidity and mortality. Conventional biomarkers, such as serum creatinine (SCr) and blood urea nitrogen (BUN), are frequently used to diagnose AKI. However, these biomarkers increase only after significant structural damage has occurred. Recent efforts have focused on identification and validation of new noninvasive biomarkers for the early detection of AKI, prior to extensive structural damage. Furthermore, AKI biomarkers can provide valuable insight into the molecular mechanisms of this complex and heterogeneous disease. Our previous study suggested that pyruvate kinase M2 (PKM2), which is excreted in the urine, is a sensitive biomarker for nephrotoxicity. To appropriately and optimally utilize PKM2 as a biomarker for AKI requires its complete characterization. This review highlights the major studies that have addressed the diagnostic and prognostic predictive power of biomarkers for AKI and assesses the potential usage of PKM2 as an early biomarker for AKI. We summarize the current state of knowledge regarding the role of biomarkers and the molecular and cellular mechanisms of AKI. This review will elucidate the biological basis of specific biomarkers that will contribute to improving the early detection and diagnosis of AKI.
This paper describes effectiveness of accident reduction on vehicles equipped with AEB using accident data occurring in Korea. During the statistical period, we used the number of vehicles which are covered by auto insurance and the number of accidents. To maximize the reduction effect of accidents caused by the driver's carelessness, the analysis was limited to Physical Damage Coverage that covers the cost of repairing or replacing the damaged vehicle caused by the driver's fault. Due to Personal Information Protection Law, it was not capable of comparing the same vehicle using Vehicle Identification Number in this study. Instead of that, we used it as a similar vehicle, so there are limits to the comparison and analysis results. As a result of this study, we have found that the effect of reducing accidents was different depending on the vehicle class, but it was generally concluded that the number of accidents decreased when the vehicle was equipped with an AEB system. Domestic research on the AEB effect of reducing accidents is not active yet. Therefore, it is absolutely essential to analyze the effects according to various conditions such as driver's age, occupation and gender as well as expanding the study models in the future.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
Magnetic resonance diffusion tensor imaging (DTI) has revealed the disruption of brain white matter microstructure in normal aging and alcoholism undetectable with conventional structural MR imaging. we plan to analyze the FA measurements of the ROI of dangerous drinkers selected from Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and Tract-Based Spatial Statics (TBSS) tool was used to extract FA values in the ROI from the image acquired through the pre-processing process. TBSS has a higher sensitivity of the FA value and MD value in the white matter than the brain gray matter, and has the advantage of quantitatively deriving the unlimited degree of brain nerve fibers, and more specialized in the brain white matter. We plan to analyze the fractional anisotropy (FA) measurement value for damage by selecting the center of the anatomical structure of the white matter region of the brain with high anisotropy among the brain neural networks that are particularly vulnerable to alcohol as the region of interest (ROI). In this study, we expected that alcohol causes damage to the brain white matter microstructure from FA value in various areas including both Choroid plexus. Especially, In the case of the moderate drunker, the mean value of FA in Lt, Rt. Choroid plexus was 0.2831 and 0.2872, whereas, in the case of the severe drunker, the mean value of FA was 0.1972 and 0.1936. We found that the higher the score on the AUDIT scale, the lower the FA value in ROI region of the brain white matter. Using the AUDIT scale, the guideline for the FA value of DTI can be presented, and it is possible to select a significant number of potentially severe drinkers. In other words, AUDIT was proved as useful tool in screening and discrimination of severe drunker through DTI.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.04b
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pp.300-304
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1993
Chip formation control is an important problem in the automation of manufacturing process, since the continuous chip can cause catastrophic failures of the tooling and entangle the workpiece causing damage. However, it is impossible to predict chip form correctly due to the complex nature of cutting process. In order to detect the chip form for unmanned manufacturing, a new identification method is proposed. The feasibility of using acoustic emission signals from the sensing plate for identification of chip form is investigated. Experiments were conducted under the various cutting conditions. When the acoustic emission sensor is attached to the sensing plate, it turns out that the moving averaged AE signals correlated well with the collision of segmented chips with the plate. The sensitivity of moving averaged AE signals to chip congestions due to continuous chip formation is illustrated as well.
Wood carving has been extremely widely practiced, but survives much less well than the other main materials, being vulnerable to decay, insect damage, and fire. It therefore forms an important hidden element in the art history of many cultures. Even though wood is less durable than either steel or stone, it has been used for a long time due to its usefulness. Wood has a lot of benefits. So people have used wood for materials in houses, trains, cars, bridges, and simple utilities in their ways according to their own religions, climates, and environment they are living in. Nowadays, there are wood products that are made up for its weaknesses and this has made wood be used in variety fields. Moreover, wood has been widely selected materials for sculptures, interior, and also for architecture thanks to its colors and textures. Wood has helped our life more abundant and beautiful.
In this paper, the method is suggested to prevent data collision or damage on RFID(Radio Frequency Identification) system, in case a reader reading multi-tag simultaneously, using binary-search algorithm and Time-domain anti-collision procedure at reader and tag, respectively. The RFID system is designed that Reader enable to communicate with Tag on 13.56MHz bandwidth which is ISM(Industrial Science Medical) bandwidth, antennas of Tag part are designed using MCRF335 Chip. When RF communication is achieved between reader and tag, in case that data is transmitted to reader pass through multiple tags simultaneously, a study on the anti-collision method for the situation that the data collision occurs is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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