Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.8
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pp.60-66
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2019
This study aims to develop and manufacture a device for inspecting impurities in a sealed aluminum container using an X-ray technique. Two X-ray oscillators and detectors are used to detect the entire sample. The stage for sample movement was fabricated using two high-voltage generators and X-ray detectors arranged diagonally. In addition, the high-voltage generator is composed of a vacuum tube, a high-voltage generator, and circulating oil for cooling. It includes a control unit for controlling other equipment, a power supply unit, and a video output unit; the most important part of the X-ray is the X-ray generation part. In this study, a flat panel was used along with the aim of developing the detector part. In particular, the development of the scintillator introduced in this study is a primary focus. The developed scintillator can be combined with a lens and can then be assembled with a charge coupled device (CCD) sensor.
Sevim, Baris;Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar
Advances in concrete construction
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v.1
no.3
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pp.227-237
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2013
Modal testing, widely accepted and applied method for determining the dynamic characteristics of structures for operational conditions, uses known or unknown vibrations in structures. The method's common applications includes estimation of dynamic characteristics and also damage detection and monitoring of structural performance. In this study, the structural identification of concrete arch dams is determined using ambient vibration tests which is one of the modal testing methods. For the purpose, several ambient vibration tests are conducted to an arch dam. Sensitive accelerometers were placed on the different points of the crest and a gallery of the dam, and signals are collected for the process. Enhanced Frequency Domain Decomposition technique is used for the extraction of natural frequencies, mode shapes and damping ratios. A total of eight natural frequencies are attained by experimentally for each test setup, which ranges between 0-12 Hz. The results obtained from each ambient vibration tests are presented and compared with each other in detail. There is a good agreement between the results for all measurements. However, the theoretical fundamental frequency of Berke Arch Dam is a little different from the experimental.
Recently, the multi-screening of target materials has been made possible by the development of the surface plasmon resonance (SPR) imaging method. To adapt this method to biochemical analysis, the multi-patterning technology of protein microarrays is required. Among the different methods of fabricating protein microarrays, the microfluidic platform was selected due to its various advantages over other techniques. Microfluidic devices were designed and fabricated with polydimethylsiloxane (PDMS) by the replica molding method. These devices were designed to operate using only capillary force, without the need for additional flow control equipment. With these devices, multiple protein-patterned sensor surfaces were made, to support the two-dimensional detection of various protein-protein interactions with SPR. The fabrication technique of protein microarrays can be applied not only to SPR imaging, but also to other biochemical analyses.
We developed an improved 3-PM liquid scintillation counting (3-PM LSC) method in which three detectors can be displaced to back and forth directions, and a data acquisition system being able to provide the values for all parameters required for the method. The detectors are entirely located in a 20-mm lead chamber of an inner diameter of 500 mm. A saw-toothed gear ties up all detectors so as to move them uniformly, up to 50 mm with unit of 1 mm. The data acquisition system was designed in an integrated circuit to perform the necessary works such as fast amplification, discrimination, coincidence and logic analysis. It generates values of nine parameters among twelve's generated in the 3-PH LSC method. The dead time of each counting channel is of extending type, valving from 10 to 100 $mutextrm{s}$. We measured the TDCR values with an unquenched liquid scintillation source 1"C by displacing the detectors with a step of 2.5 mm away from counting vial. Their values were derived on the range from 0.9 to 0.6. The extent is three times wider than those regions observed by applying the defocalization technique.ique.
In semiconductor manufacturing, critical dimensions indicate the features of patterns formed by the semiconductor process. The purpose of measuring critical dimensions is to confirm whether patterns are made as intended. The deposition process for an organic light emitting diode (OLED) forms a luminous organic layer on the thin-film transistor electrode. The position of this organic layer greatly affects the luminescent performance of an OLED. Thus, a system for measuring the position of the organic layer from outside of the vacuum chamber in real-time is desired for monitoring the deposition process. Typically, imaging from large stand-off distances results in low spatial resolution because of diffraction blur, and it is difficult to attain an adequate industrial-level measurement. The proposed method offers a new superresolution single-image using a conversion formula between two different optical systems obtained by a deep learning technique. This formula converts an image measured at long distance and with low-resolution optics into one image as if it were measured with high-resolution optics. The performance of this method is evaluated with various samples in terms of spatial resolution and measurement performance.
The directivity characteristics of acoustic transducers for conventional single-beam echo sounders considerably limit the detection of fish-size information in acoustic field surveys. To overcome this limitation, using the split-aperture technique to estimate the direction of arrival of single-echo signals from individual fish distributed within the sound beam represents the most reliable method for fish-size classification. For this purpose, we design and develop a split-beam data acquisition and processing system to obtain fish-size information in conjunction with a 50-kHz single-beam echo sounder. This split-beam data acquisition and processing system consists of a notebook PC, a field-programmable gate array board, an external single-transmitter module with a matching network, and four-channel receiver modules operating at a frequency of 50-kHz. The functionality of the developed split-beam data processor is tested and evaluated. Acoustic measurements in an experimental water tank showed that the developed data acquisition and processing system can be used as a fish-sizing echo sounder to estimate the size distribution of individual fish, although an external single-transmitter module with a matching network is required.
The multifocal multiphoton microscopy (MMM) enables high-speed imaging by the concurrent scanning and detection of multiple foci generated by lenslet array or diffractive optical element. The MMM system mainly suffers from crosstalk generated by scattered emission photons that form ghost images among adjacent channels. The ghost image which is a duplicate of the image acquired in sub-images significantly degrades overall image quality. To eliminate the ghost image, the photon reassignment method was established using maximum likelihood estimation. However, this post-processing method generally takes a longer time than image acquisition. In this regard, we propose a novel strategy for rapid noise reduction in the MMM system based upon Monte-Carlo (MC) simulation. Ballistic signal, scattering signal, and scattering noise of each channel are quantified in terms of photon distribution launched in tissue model based on MC simulation. From the analysis of photon distribution, we successfully eliminated the ghost images in the MMM sub-images. If the priori MC simulation under a certain optical condition is established at once, our simple, but robust post-processing technique will continuously provide the noise-reduced images, while significantly reducing the computational cost.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.15
no.1
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pp.40-45
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2019
Unlike the welded pipes in the primary system of light water nuclear power plants being periodically inspected with in-Service inspection program, relatively small pipes with the outer diameter less than 2 inch have not been regularly inspected to date. However, after several failure reports on the occurrence of critical crack-like defects in small pipes, inspection for the small pipes has been more demanded because it could cause the provisional outage of nuclear power plants. Nevertheless, there's no particular method to examine the small pipes having access limitations for inspection due to various reasons; inaccessible area, excessive radiation exposure, hazardous surrounding, and etc. This study is to develop a reliable inspection technique using torsional and flexural modes of guided wave to detect defects that could occur in inaccessible area. The attribute of guided wave that can travel a long distance enables to inspect even isolated range of the pipe from accessible location. This paper presents a case study of the evaluation test on 3/4" small-bore pipes with guide wave method. The test result demonstrates the crack signal behavior and assures possibility to detect the crack signal in a flexural mode, which is clearly distinguishable from the symmetric structure signal in a torsional mode.
With the increased use of LiDAR (Light Detection and Ranging) that can obtain over millions of point dataset, methodologies for efficient search and dimensionality reduction for the point cloud became a crucial technique. The existing octree-based "parametric algorithm" has proved its efficiency and contributed as a part of PCL (Point Cloud Library). However, the implementation of the algorithm on GPU (Graphics Processing Unit) is considered very difficult because of structural constraints of the octree implemented in PCL. In this paper, we present a method for the parametric algorithm on GPU environment and implement a projection of the queried points on four directions with an improved noise reduction.
Although digital mammography is a representative method for breast cancer detection. It has a limitation in detecting and classifying breast tumor due to superimposed structures. Machine learning, which is a part of artificial intelligence fields, is a method for analysing a large amount of data using complex algorithms, recognizing patterns and making prediction. In this study, we proposed a technique to improve the diagnostic accuracy of energy-selective mammography by training data using the machine learning algorithm and using dual-energy measurements. A dual-energy images obtained from a photon-counting detector were used for the input data of machine learning algorithms, and we analyzed the accuracy of predicted tumor thickness for verifying the machine learning algorithms. The results showed that the classification accuracy of tumor thickness was above 95% and was improved with an increase of imput data. Therefore, we expect that the diagnostic accuracy of energy-selective mammography can be improved by using machine learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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