The use of unmanned aerial vehicle (UAV) have been regarded as a promising technique in both military and civilian applications. Nevertheless, due to the lack of relevant and regulations and laws, the misuse of illegal drones poses a serious threat to social security. In this paper, aiming at deriving the three-dimension optimal surveillance trajectories for group monitoring drones, we develop a group trajectory planner based on the particle swarm optimization and updating mechanism. Together, to evaluate the trajectories generated by proposed trajectory planner, we propose a group-objectives fitness function in accordance with energy consumption, flight risk. The simulation results validate that the group trajectories generated by proposed trajectory planner can preferentially visit important areas while obtaining low energy consumption and minimum flying risk value in various practical situations.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
Alam, Tariq;Khattak, Yasir Jamil;Beg, Madiha;Raouf, Abdul;Azeemuddin, Muhammad;Khan, Asif Alam
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.22
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pp.10039-10043
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2014
Background: In Pakistan thyroid cancer is responsible for 1.2% cases of all malignant tumors. Ultrasonography (US) is helpful in detecting cancerous thyroid nodules on basis of different features like echogenicity, margins, microcalcifications, size, shape and abnormal neck lymph nodes. We therefore aimed to calculate diagnostic accuracy of ultrasound in detection of carcinoma in thyroid nodules taking fine needle aspiration cytology as the reference standard. Materials and Methods: A cross-sectional analytical study was designed to prospectively collect data from December 2010 till December 2012 from the Department of Radiology in Aga Khan University Hospital, Karachi, Pakistan. A total of 100 patients of both genders were enrolled after informed consent via applying non-probability consecutive sampling technique. Patients referred to Radiology department of Aga Khan University to perform thyroid ultrasound followed by fine-needle aspiration cytology of thyroid nodules were included. They were excluded if proven for thyroid malignancy or if their US or FNAC was conducted outside our institution. Results: The subjects comprised 76 (76%) females and 24 males. Mean age was $41.8{\pm}SD$ 12.3 years. Sensitivity and specificity with 95%CI of ultrasound in differentiating malignant thyroid nodule from benign thyroid nodule calculated to be 91.7% (95%CI, 0.72-0.98) and 78.94% (0.68-0.87) respectively. Reported positive predictive value and negative PV were 57.9% (0.41-0.73) and 96.8% (0.88-0.99) and overall accuracy was 82%. Likelihood ratio (LR) positive was computed to be 4.3 and LR negative was 0.1. Conclusions: Ultrasonography has a high diagnostic accuracy in detecting malignancy in thyroid nodules on the basis of features like echogenicity, margins, micro calcifications and shape.
Background: When dealing with breast cancer, early detection is closely associated with determining and closely monitoring high risk groups. The aim of this study was to determine the preventable risk factors that are specific for our country, and to understand which risk factors were most predominant. Materials and Methods: The study was planned as a case-control design. Women diagnosed with breast cancer who visited the Surgery, Obstetrics and Gynaecology, and Radiation Oncology outpatient clinics of the Izmir Dokuz Eylul University (DEU) School of Medicine were accepted as the case group. Then a control group matched for age was established among females who visited the outpatient clinics on the same days. A questionnaire prepared by the researchers was implemented using a face-to-face interview technique. The Mann-Whitney U test was used in the comparisons of the group averages, and the Pearson chi-square test in the comparisons between groups. In order to determine the dominant risk factors, binary logistical regression test was implemented. Results: A total of 138 patients, 69 cases and 69 controls, were included in the study. A significant difference can be detected between the groups in terms of BMI, smoking, breast cancer prevalence among first degree family members, presence of breast cancer among distant family members, existence of other types of cancers among family members and the age of onset of menopause (p<0.05). Logistical regression analysis revealed that the presence of breast cancer among first degree relatives increased the risk of developing breast cancer 5.7 times. Conclusions: Although some results of this study are compatible with findings in the literature, some are not. In order to determine unique risk factors, there is a clear need for large-scale studies.
Fluorescence in-situ hybridization (FISH) is a common and popular method used to investigate microbial communities in natural and engineered environments. In this study, two specific 16S rRNA-targeted oligonucleotide probes, CLZ and KCLZ, were designed and verified to quantify the genus Clostridium and the species Clostridium kluyveri. The optimal concentration of hybridization buffer solution for both probes was 30% (w/v). The specificity of the designed probes was high due to the use of pellets from pure reference strains. Feasibility was tested using samples of Chinese liquor from the famed Luzhou manufacturing cellar. The effectiveness of detecting target cells appears to vary widely in different environments. In pit mud, the detection effectiveness of the target cell by probes CLZ and KCLZ was 49.11% and 32.14%, respectively. Quantitative analysis by FISH technique of microbes in pit mud and fermented grains showed consistency with the results detected by qPCR and PCR-DGGE techniques, which showed that the probes CLZ and KCLZ were suitable to analyze the biomass of Clostridium spp. and C. kluyveri during liquor fermentation. Therefore, this study provides a method for quantitative analysis of Clostridium spp. and C. kluyveri and monitoring their community dynamics in microecosystems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.413-414
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1998
This paper presents a real-time Spatial Decision Support System(SDSS) for security camera image monitoring. Other SDSSs are not real-time systems, i.e., they show the images that are already transformed into data format such as virtual reality. In our system, the image is broadcasted in real-time since the purpose of the security camera needs to do it in real-time. With these real-time images, other systems do not add up anything more; the screen just shows the images from the camera. However in our system, we created a motion detection system so that the supervisor(Judge) of a sec.urity monitoring system does not have to pay attention to it constantly. In other words, we created a judge advising system for the supervisor of the security monitoring system. Most of small objects do not need the supervisor's attention since they could be birds, cats, dogs, etc. if they show up in the screen image. In this new system the system only report the unusual change to the supervisor by calculating the motion and size of objects in the screen. Thus the supervisor can be liberated from the 24-hour concentration duty; instead he/she can be only alerted when the real security threat such as a big moving object like an human intruder appears. Thus this system can be called a real-time Spatial DSS. The utility of this system is proved mathematically by using the concept of entropy. In other words, big objects like human intruders increase the entropy of the screen images significantly therefore the supervisor must be alerted. Thus by proving its utility of the system theoretically, we can claim that our new real-time SDSS is superior to others which do not use our technique.hnique.
Mizanur, Rahman Md.;Rezk, Osama;Ouma, Victor Otieno;Vaysidin, Saidov;Gomaa, M. Abdullatif;Jung, JaeCheon;Lee, YongKwan
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.12
no.1
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pp.59-71
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2016
The Nuclear and Fossil Steam Turbines record a considerable number of failures annually. Some of these failures reported are as result of blade failure. The failure of the L-0 blade in a Steam Turbine is one of the most reported blade failure in Nuclear and Fossil steam turbines. This paper seeks to identify the best Non Destructive Evaluation (NDE) method or methods to be used in the steam turbine L-0 blades inspection process. The development of systems engineering processes presents an opportunity to apply NDE inspection to the L-0 blades. This process apply computer modelling of the L-0 using ANSYS and by simulating the stresses experienced by the L-0 blade during operation it is possible to identify the most susceptible areas for crack formation and growth. The results from these models compared to industry data for validation. The analysis of these results used to predict the most probable failure location and failure modes. Therefore NDE inspection can be applied to these areas with greater degree of accuracy. This would be beneficial in the increasing the accuracy in the detection of cracks and hence save inspection time and the overall inspection cost. Furthermore, not only the location for crack formation and NDE inspection determined but also best the NDE inspection technique/techniques to be applied appropriately on the L-0 blade are prescribed.
In this study, the Ocean Tide Loading (OTL) constituents were detected by the Precise Point Positioning (PPP) technique using GPS. Then, the GPS estimates of OTL constituents were compared with the predictions of the ocean tide models. We picked three permanent GPS stations as test sites and they are ICNW, SEOS, and CJUN. To detect the OTL constituents using GPS, we created vertical coordinate time series at 10-minute intervals using the PPP approach implemented in the GIPSY software. Through the tidal harmonic analysis of this height time series, the four major constituents ($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$) were determined. The amplitude obtained from the GPS height time series of the OTL constituents showed best match with the model predictions at CJUN, while the phase showed closest match at ICNW. The amplitude accuracy of the $M_2$, which is the dominant factor out of the 11 major constituents, was 24.8% on average.
The circulation flows passing through the Ekman boundary layer on the rotating disk and transfer the angular momentum into the interior region of the container. Consequently, the circulation enhances the momentum transfer and the interior fluid is divided by a propagating shear front. This investigation focuses on computer vision and image processing technique for analysis of Non-Newtonian Fluids. To visualize marching velocity shear front for the transient flow, a particular shaped particles and light are used. To validate the proposed method, quantitative image are compared with the optical data acquired by a direct measurement of LDV (Laser Doppler Velocimetry).
Computing environment is evolving rapidly to ubiquitous environment. It thus makes people access and utilize any resource on the move and makes location of objects rise to the rank of the most important information. However provision of location information is too restrictive in small environments such as a home or building. In this paper we propose a home entertainment system which supports user mobility based on sensor networks and distributed devices. The proposed system estimates a user location by using signal strength received from Bluetooth ad-hoc networks. This estimated location information can tell which device a user can take advantage of while moving. In order to prove possibility of user mobility support, the system is implemented on our UPnP A/V framework home entertainment system to provide content streaming and the result shows that a provision of service for mobile users could be possible in small ubiquitous computing environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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