Seafood is a major source of protein in many countries and its consumption is increasing. In Korea, consumption of seafood is increasing, but self-sufficiency rate is decreasing, and the importance of safety management is increasing as the amount of imported seafood increases. There are hundreds of species of aquatic products imported into Korea from over 110 countries, and there is a limit to relying only on the experience of inspectors for safety management of imported aquatic products. Based on the data, a model that can predict the customs inspection results of imported aquatic products is developed, and a machine learning classification model that determines the non-conformity of aquatic products when an import declaration is submitted is created. As a result of customs inspection of imported marine products, the nonconformity rate is less than 1%, which is very low imbalanced data. Therefore, a sampling method that can complement these characteristics was comparatively studied, and a preprocessing method that can interpret the classification result was applied. Among various machine learning-based classification models, Random Forest and XGBoost showed good performance. The model that predicts both compliance and non-conformance well as a result of the clearance inspection is the basic random forest model to which ADASYN and one-hot encoding are applied, and has an accuracy of 99.88%, precision of 99.87%, recall of 99.89%, and AUC of 99.88%. XGBoost is the most stable model with all indicators exceeding 90% regardless of oversampling and encoding type.
Jo, Mi-Ra;Mok, Jong-Soo;Lee, Doo-Seog;Kim, Min-Jung;Kim, Poong-Ho
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.42
no.1
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pp.15-19
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2009
A simple and sensitive method for erythromycin quantification by liquid chromatography electrospray mass spectrometry (LC-MS/MS) in fishery products was developed. Samples were extracted by liquid-liquid extraction using 70% acetonitrile. Lipids were removed by acetonitrile saturated hexane. LC separation was performed on a Shiseido UG C-18 column ($150\;mm{\times}2.0\;mm$ internal diameter.) with a gradient system of 0.2% acetic acid-acetonitrile containing 0.2% acetic acid as a mobile phase at flow rate of 0.2 mL/min. The mass spectrometer was operated in selected reaction monitoring with positive electro-spray interface. Transitions were monitored a m/z $734{\to}577$ and $734{\to}158$, with m/z $734{\to}577$ chosen for quantification. Recovery of erythromycin from fish and shrimp fortified at the 10 ng/mL, 50 ng/mL and 100 ng/mL were 91.6-109.4%, 84.4-111.2% and 98.8-109.6% with high precision, respectively. Limits of quantification and limits of detection of erythromycin in both fish and shrimp were 10.0 ng/mL and 1.0 ng/mL, respectively. This analysis method for erythromycin has been proposed for registration in the Korean Official Methods of Food Analysis and has been utilized for fishery products analysis by the Korea Food and Drug Adminstration and the National Fisheries Products Quality Inspection Service.
The survey team has conducted the on-the-site inspection of 53 bridges to which LNG gas pipelines are attached, to ascertain their level of safety, durability and any defect by adapting a method of computer data input process and precision analysis. In this way, we could estimate an effective corrective action on the defective gas pipelines found through this survey. Our survey team has analyzed carefully these 2 defective lines selectively out of 10 lines, which are considered to be most seriously weak. According to our elaborate analysis these two pipelines go over 70% of the set standard stress based on our Safety Manual Scale. We have taken corrective actions on these lines by repairing/replacing/obsolete damaged lines to ensure the distress of the bridges involved with the pipelines and could secure safety.
The purpose of this paper is to analyze the causes of accidents related to the 3 phase 170 kV gas insulated switchgear of a power system collected from accident sites to secure data for the prevention of similar accidents and provide important points of view regarding diagnosis for the prevention of accidents involving gas insulated switchgears. The analysis results of the causes of accidents involving gas insulated switchgears showed deformation of the manipulation lever installed at the S-phase, disconnection of the insulation rod connection, melting of the upper conductor, a damaged tulip, damage to the lower spacer and the spacer at the breaker, etc. It is believed from this result that the potential for accidents has expanded due to accumulated energy as a result of repeated deterioration. The carbonization depth of a GIS was formed near the screw (T2, T3) used to secure the lower pole of the S-phase tulip. It is not known what has caused the screws to be extruded and melted. However, it is thought that an unbalanced electromagnetic force, micro-discharge, surface discharge, etc., have occurred at that point. In addition, even though 16 years have passed since its installation, there was no installation defect, act of arson, accidental fire, etc. General periodical inspection and diagnosis failed to find the factors causing the accidents. As a system contained in a closed metal container, it has a high risk factor. Therefore, it is necessary to design, install and operate a GIS in accordance with the standard operational procedure (SOP). In addition, it is necessary to apply conversion technology for periodical SF6 gas analysis and precision safety diagnosis. It is expected that tracking and managing these changes in characteristics by recording the results on the history card will provide a significant accident prevention effect.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.6
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pp.529-536
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2015
A defect could be generated in bolts for a use of oil filters for the manufacturing process and then may affect to the safety and quality in bolts. Also, fine defects may be imbedded in oil filter system. So it is very important that such defects be investigated and screened during the multiple manufacturing processes. Therefore, in order effectively to evaluate the fine defects, the FEM simulations were performed to make characterization in the crack detection of the bolts and the parameters such as number of turns of the coil, the coil size, applied frequency were calculated based on the simulation results. Simulations were carried out for the defect signal of eddy current probe. Exciter and receiver were utilized. In this paper, the FEM simulations were performed in both bobbin-type and pancake-type probe, both probes were optimized under Eddy current FEM simulations and the results of calculation were discussed.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.4
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pp.479-499
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2019
State assessment of an operational tunnel is usually done by performing visual inspection and durability tests by following the detailed guideline for safety inspection (SI) and/ or precision inspection for safety and diagnosis (PISD). In this study, 12 NATM tunnels, which have been operational for more than 10 years, were inspected to figure out the cause of longitudinal cracks for the purpose of modifying the scoring items in the state assessment NATM tunnel related to the longitudinal crack and the thickness of concrete lining. All investigated tunnels were classified into four groups depending on the shape and usage of each tunnel. The causes of longitudinal crack occurrence were analyzed by investigating the correlations between the longitudinal crack and the following four factors: the patterns of ground excavation; construction state of primary support system; characteristics of material properties of the concrete lining; and thickness of lining which was obtained by Ground Penetration Radar (GPR) tests. It was found that influencing factors causing longitudinal cracks in the lining were closely related with the construction condition of the primary support system, i.e. shotcrete, rockbolt, and steel-rib; crack occurrences were not much affected by the excavation patterns. As for the properties of concrete lining materials, occurrence of the longitudinal crack was mostly affected by the following three items: w/c ratio; contents of cement; and strength of lining. When estimating the lining thickness of the concrete lining by GPR tests and taking thickness effect into account in the statement assessment, it was concluded that increase of the index score by an average of 0.03 (ranging from 0.01 up to 0.071) is needed; a more realistic way of state assessment should be proposed in which the increased index score caused by lack of lining thickness should be taken into account.
The first geophysical technique applied to the agricultural sector in Korea was electrical resistivity sounding and conducted in purpose of groundwater exploitation in the 1970s. According to the diversity of agricultural activities since the 1990s, various geophysical methods including electrical resistivity, electromagnetic induction, and self-potential method were applied to several agricultural fields such as soil characterization with saline concentration in vast reclaimed area, delineation of seawater intrusion regions in costal aquifer, safety inspection of embankment dikes with leakage problem, detection of ground subsidence from overpumping and tracing of groundwater aquifer contamination by leachate from livestock mortality burial or waste burial site. This paper introduces representative geophysical techniques that have been utilized in various agricultural fields and suggests several ways to develop the geophysical methods required for the precision agriculture field in the near future based on the past achievements.
Park, Sehwan;Kim, Juwon;Kim, Wonkyu;Kim, Hansun;Park, Seunghee
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.66-71
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2019
In this paper, a study was conducted on the method of using GPR data to predict rebar thickness inside a facility. As shown in the cases of poor construction, such as the use of rebars below the domestic standard and the construction of reinforcement, information on rebar thickness can be found to be essential for precision safety diagnosis of structures. For this purpose, the B-scan data of GPR was obtained by gradually increasing the diameter of rebars by making specimen. Because the B-scan data of GPR is less visible, the data was converted into the heatmap image data through migration to increase the intuition of the data. In order to compare the results of application of commonly used B-scan data and heatmap data to CNN, this study extracted areas for rebars from B-scan and heatmap data respectively to build training and validation data, and applied CNN to the deployed data. As a result, better results were obtained for the heatmap data when compared with the B-scan data. This confirms that if GPR heatmap data are used, rebar thickness can be predicted with higher accuracy than when B-scan data is used, and the possibility of predicting rebar thickness inside a facility is verified.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.87-94
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2019
Recently, the advance of accurate dynamic displacement measurement devices, such as GPS, computer vision, and optic laser sensor, has enhanced the structural monitoring technology. In this study, the dynamic displacement data was used to verify the applicability of the structural physical parameter estimation method through subspace system identification. The subspace system identification theory for estimating state-space model from measured data and physics-based interpretation for deriving the physical parameter of the estimated system are presented. Three-degree-freedom steel structures were fabricated for the experimental verification of the theory in this study. Laser displacement sensor and accelerometer were used to measure the displacement data of each floor and the acceleration data of the shaking table. Discrete state-space model generated from measured data was verified for precision. The discrete state-space model generated from the measured data extracted the floor stiffness of the building after accuracy verification. In addition, based on the story stiffness extracted from the state space model, five column stiffening and damage samples were set up to extract the change rate of story stiffness for each sample. As a result, in case of reinforcement and damage under the same condition, the stiffness change showed a high matching rate.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.80-86
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2019
As computer performance improves, research using deep learning are being actively carried out in various fields. Recently, deep learning technology has been applying to the safety evaluation for structures. In particular, the internal blades of a turbine structure requires experienced experts and considerable time to detect surface damages because of the difficulty of separation of the blades from the structure and the dark environmental condition. This study proposes a Faster R-CNN deep learning model that can detect surface damages on the internal blades, which is one of the primary elements of the turbine structure. The deep learning model was trained using image data with dent and punch damages. The image data was also expanded using image filtering and image data generator techniques. As a result, the deep learning model showed 96.1% accuracy, 95.3% recall, and 96% precision. The value of the recall means that the proposed deep learning model could not detect the blade damages for 4.7%. The performance of the proposed damage detection system can be further improved by collecting and extending damage images in various environments, and finally it can be applicable for turbine engine maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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