Using non-destructive analytical methods, we identified the material characteristics of two gold fabric artifacts excavated from the Cheongsong Sim clan (Bugeum Wonsam, Jikgeum Chima), including the artifact condition, fiber type, surface contamination, and metallic threads. We found that the artifacts were buried and had turned brown; thus, we were unable to determine their original color. The fiber type was determined to be silk from cocoons, based on scanning electron microscopy, Fourier transform infrared (FT-IR) analyses of Amide I, II, III, and IV peaks, and color reactions Further, the FT-IR and X-ray fluorescence (XRF) analyses identified the white and black stains as natural resin hydrolyzed substances, such as lipids and proteins, that occurred as microbial decomposition due to body decay. Finally, the XRF analyses identified the thin gold layer of the metallic yarn as gold (Au). According to the FT-IR data and the color reaction to the metallic yarn medium, the adhesive component of the medium was a product of-Amides I, II, III, and 3000 cm-1 within Amides A and B (an animal type), respectively. Thus, the medium was identified as Hanji (Korean paper), which is made from domestically produced Broussonetia kazinoki fibers.
We made a study of 3-D migration which could precisely image data of GPR (Ground Penetrating Radar) applied to NDT (Non-Destructive Test) field for the inspection of structural safety. In this study, we obtained 3-D migrated images of important targets in structuresurvey (e.g. steel pipes, cracks) by using 3-D Kirchhoff prestack depth migration scheme developed for seismic data processing. For a concrete model consisting of steel pipe and void, the targets have been well defined with opposite amplitude according to the parameters of the targets. And migrated images using Parallel-Broadside array (XX configuration) have shown higher resolution than those using Perpendicular-Broadside array (YY configuration) when steel pipes had different sizes. Therefore, it is required to analyze the migrated image of XX configuration as well as that of general YY configuration in order to get more accurate information. As the last stage, we chose a model including two steel pipes which cross each other. The upper pipe has been resolved clearly but the lower has been imaged bigger than the model size due to the high conductivity of the upper steel.
Gwon, Da Yeong;Park, Chan-hee;Kim, Hye Jin;Kim, Yongmin
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.14
no.3
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pp.279-287
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2020
Recently, interest in radiation protection is increasing because of the occurrence of accidents related to exposure dose. So, the nuclear safety act provides to install the shields to avoid exceeding the dose limit. In particular, when the worker conducts the non-destructive testing (NDT) without the fixed shielding structure, we should monitor the access to the workplace based on a constant dose rate. However, when we apply for permits for NDT work in these work environments, the consideration factors to the estimation of the distance and exposure dose are not legally specified. Therefore, we developed the excel model that automatically calculates the distance, exposure dose, and cost if we input the factors. We applied the assumption data to this model. As a result of the application, the distance change rate was low when the thickness of the lead blanket and collimator is above 25 mm, 21.5 mm, respectively. However, we didn't consider the scattering and build-up factor. And, we assumed the shape of the lead blanket and collimator. Therefore, if we make up for these limitations and use the actual data, we expect that we can build a database on the distance and exposure dose.
This study was carried out to provide basic data for using domestic structural softwood lumber efficiently and ensuring structural safety of timber structures. The ratios (k-factor) between static and dynamic MOE measured by ultrasonic device for $2{\times}6$ domestic softwood structural lumber are 1.0602 for Korean red pine, 1.0013 for Korean white pine and 1.2320 for Japanese larch. In machine grade using nondestructive method, 76% of Korean red pine was classified into higher than E9 grade, 85% of Korean white pine was sorted into higher than E7 grade and 68% of Japanese larch was classified into higher than E11 grade. Correlation between MOE and MOR by static bending with k-factor from nondestructive method provide a possibility to predict bending strength and allowable stress of domestic softwood structural lumber.
Rahman, Md. Faizur;Iqbal, Abdullah;Hashem, Md. Abul;Adedeji, Akinbode A.
Food Science of Animal Resources
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v.40
no.6
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pp.896-907
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2020
Imaging technique or computer vision (CV) technology has received huge attention as a rapid and non-destructive technique throughout the world for measuring quality attributes of agricultural products including meat and meat products. This study was conducted to test the ability of CV technology to predict the quality attributes of beef. Images were captured from longissimus dorsi muscle in beef at 24 h post-mortem. Traits evaluated were color value (L*, a*, b*), pH, drip loss, cooking loss, dry matter, moisture, crude protein, fat, ash, thiobarbituric acid reactive substance (TBARS), peroxide value (POV), free fatty acid (FFA), total coliform count (TCC), total viable count (TVC) and total yeast-mould count (TYMC). Images were analyzed using the Matlab software (R2015a). Different reference values were determined by physicochemical, proximate, biochemical and microbiological test. All determination were done in triplicate and the mean value was reported. Data analysis was carried out using the programme Statgraphics Centurion XVI. Calibration and validation model were fitted using the software Unscrambler X version 9.7. A higher correlation found in a* (r=0.65) and moisture (r=0.56) with 'a*' value obtained from image analysis and the highest calibration and prediction accuracy was found in lightness (r2c=0.73, r2p=0.69) in beef. Results of this work show that CV technology may be a useful tool for predicting meat quality traits in the laboratory and meat processing industries.
There is a possibility of cavities occurring inside and behind the lining of an aged tunnel structure. In most cases, it is not easy to check the cavity because it exists in a place where visual inspection is impossible. Recently, attempts have been made to evaluate the condition of the tunnel lining and the backfill materials using non-destructive tests such as Ground Penetrating Radar, and various related model tests and numerical analysis studies have been conducted. In this study, the GPR signal characteristics for tunnel lining model testing were analyzed using gprMax software, which was compared with model test results. The numerical model applied to the model test reasonably simulated the electromagnetic wave signal according to the change of the material such as tunnel lining and internal cavity. Using the verified GPR model, B-scan data for the development of the GPR signal analysis technique were obtained, which can evaluate the thickness of the tunnel lining, the presence of the cavity, the effect of the waterproof membrane, and the frequency band.
Purpose: The purpose of this study is to review the safety of small tunnels for food storage excavation in the 1960s~1970s and to improve the stability of small tunnels. Method: A visual inspection and a hammer test were used to conduct safety tests, and the visual inspection is one of the tests conducted for non-destructive testing, and the hammer test is one of the types of hitting methods of rebound hardness. Result: According to the integrated analysis of the survey area data, there are generally good appearance, but there are many small cracks and complex geological conditions, requiring continuous observation and attention. Seven of the 23 tunnels require safety diagnosis, one collapse, one safe, and 14 require continuous observation and attention. Conclusion: All parts of small tunnels should be checked and recorded from time to time, and stability is expected to be improved when reinforcing small tunnels proposed in this study.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
Kim, Bae-Sung;Hwang, Hun-Gyu;Song, Chang-Sub;Lee, Ki-Taek
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.28-36
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2020
In shipbuilding industry, there is conducting most of works by welding at the shipyard, and the volume of welding is increasing with international trends of green ships. Welding joint is guaranteed quality through non-destructive testing (NDT). The manual welding inspection report is produced by identifying the drawings designed, which results in losses the many workforce and occurs human errors. To solve these problems, this paper covers a system that reports on inspection information is automatically generation by input data based on shipbuilding-specific CAD. The developed system analyzes the shape data from drawings of modeling. Also, the system determines welding joints through expansion of the part boundary and generates tag numbers. In addition, it provides the function to automatically extract the information needed for inspection such as weld length, thickness and etc. We conducted test to verify the usefulness of the developed system and confirmed that the welding inspection information extracted through system matches the information shown in drawings of modeling.
The relmund hammer test and ultrasonic pulse velocity test methods are commonly used to determine the in-situ compressive strength of concrete. One of the special feature of these methods is that they cannot give consistent and reliable results for variety of structures. In particular, very old existing structures have been generally received sreious environmental affectsand thus the strength prediction will be different from normal structures. The purpose of the present study is, therefore, to propose realistic equations to predict the in-situ strengths of actual old concrete structures. The rebound hammer and ultrasonic pulse velocity tests, carbonation depth measurments and core compressive strength measurements have been carried out for very old hydraulic and seacoast concrete structures spanning from one to about seventy years in age. From these test results, the strength-rebound number relations, the strength-pluse velocity relatinns and the strength-rebound number-pluse velocity relations have been obtained through multiple regression analysis. The present study indicates that the existing equations by nondestructive tests give quite different results from the present data. The proposed equations reasonably well predict the measured data for old concrete structures, especially for low strength concrete. The prediction equations proposed here can be efficiently used in determining the in-situ strength of old concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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