The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.9
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pp.512-519
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2000
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
Background : Static blood is a kind of etiological factor including stagnated blood and blood overflowed out of the vessels. It is one of the causes of stroke in oriental medicine. Objectives : The purpose of this study was to evaluate the static blood pattern and its indicators in stroke pattern diagnosis. Methods : For the standardization of pattern diagnosis in stroke, we set 5 patterns (Fire-heat, Dampness-phlegm, Static blood, Qi deficiency, Yin deficiency) and developed 61 indicators. Patients with a first-ever stroke, within 1 month after the onset of stroke. Two physicians checked the indicators independently. They then performed pattern diagnosis and rechecked the indicators which were referred to pattern diagnosis. If pattern identifications were diagnosed the same, it would confirm pattern identification. We examined the frequency of all indicators and referred indicators in static blood pattern patients. Results : In 859 patients, static blood pattern was shared by 24(2.8%). The indicators which affect static blood pattern were mainly rough pulse and bluish purple tongue, other indicators were not major effectors. Conclusion : This result shows that it is inconsistent to set up static blood pattern as a major pattern in stroke. Nevertheless, static blood is still a valuable concept in the clinical field. Other study methods will be required to establish the pattern diagnostic indicators for static blood pattern.
In this paper, an asynchronous nonvolatile memory module using a self-diagnosis function was designed. For the system to work, a lot of data must be input/output, and memory that can be stored is required. The volatile memory is fast, but data is erased without power, and the nonvolatile memory is slow, but data can be stored semi-permanently without power. The non-volatile static random-access memory is designed to solve these memory problems. However, the non-volatile static random-access memory is weak external noise or electrical shock, data can be some error. To solve these data errors, self-diagnosis algorithms were applied to non-volatile static random-access memory using error correction code, cyclic redundancy check 32 and data check sum to increase the reliability and accuracy of data retention. In addition, the possibility of application to an asynchronous non-volatile storage system requiring reliability was suggested.
Song, Li-Ping;Zhang, Wen-Hong;Xiang, Yang;Zhao, Na
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.11
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pp.6331-6335
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2013
Objective:To evaluate the performance of combined quantitative analysis of thyroid blood flow and static imaging data in the differential diagnosis of thyroid nodules. Method: Thyroid blood flow and static imaging were performed in 165 patients with thyroid nodules. Patients were divided into a benign thyroid nodule group (BTN, n=135) and a malignant thyroid nodule group (MTN, n=30) based on the results of post-surgical pathologic examination. Carotid artery thyroid transit times (CTTT), perfusion ratio of thyroid nodule blood/thyroid blood (TNB/TB), and perfusion ratio of thyroid nodule blood/carotid artery blood (TNB/CAB) were measured using thyroid blood flow imaging. The ratios between thyroid nodule and ipsilateral submandibular gland (TN/SG) and thyroid nodule and normal thyroid tissue (TN/T) were measured from thyroid static imaging. The differences between the BTN and MTN groups were compared. Results: 1) CTTT was markedly lower in the MTN group than the BTN group, the difference being statistically significant. 2) TNB/TB and TNB/CAB were both significantly higher in MTN than BTN groups. 3) TN/T was significantly lower in MTN group than BTN group. 4) TN/SG was lower in MTN group than BTN group, but the difference was not statistically significant. 5) Using the combination of CTTT and TN/T, the sensitivity, specificity and accuracy were 93.1%, 95.3% and 94.9% respectively for the diagnosis of MTN. Using the combination of CTTT, TNB/TB and TN/T, the sensitivity, specificity and accuracy changed to 89.7%, 100%, and 98.1% respectively. 6) Correlation analysis demonstrated a significant correlation between TN/T and TNB/TB (r=-0.384, P=0.036) and TNB/CAB (r=-0.466, P=0.009) in the MTN group. Conclusion: The combination of quantitative markers from thyroid blood flow and thyroid static imaging had high specificity and accuracy in differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules, thus providing an important imaging diagnostic approach.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
The diagnosis of bridge serviceability is carried out by a combination of in-situ visual inspection, static and dynamic loading tests and analyses. Structural health monitoring (SHM) using information technology and sensors is increasingly being used for providing a better estimate of structural performance characteristics rather than above traditional methods. Because the mechanical behavior of bridges with various kinds of damage can not be made clear, it is very difficult to estimate both the damage mode and degree of damage of existing bridges. In this paper, the sensitivity of both static and dynamic behaviors of bridges are studied as a measure of damage assessment through experiments on model bridges induced with some specified artificial damages. And, a method of damage assessment of bridges based on those behaviors is discussed in detail. Finally, based on the results, a possible application for structural health monitoring systems for existing bridges is also discussed.
Min Young Lee;Yun Jung Kim;Young Seok Kim;Tai Suk Roh;In Sik Yun
Archives of Craniofacial Surgery
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v.25
no.1
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pp.22-26
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2024
Background: This study analyzed the demographic characteristics of patients with facial palsy who were treated using either dynamic or static procedures. This study aimed to compare the frequency of procedure implementation and age distribution between the two groups. Methods: This study retrospectively analyzed the medical records of patients treated for facial palsy at a single institution from 2014 to 2022. Among cases included in our study, dynamic procedures involved cross-facial nerve graft and latissimus dorsi or gracilis muscle flap transfer. Static procedures included gold weight insertion, canthopexy, browlift, and thread lift/static slings. Results: Among the 31 patients included in our study, eight (25.8%) incorporated dynamic techniques, and the average age of patients was 44.75 years (range, 24-68 years) with a male to female ratio of 1:4. The remaining 23 patients (74.2%) underwent a static procedure, of which the average age was 59.17 years (range, 23-81 years) which was statistically significantly higher than the average age of 44.75 of dynamic patients (p= 0.013). Regarding the timing of treatment after diagnosis, no patient underwent dynamic procedures more than 20 years after initial diagnosis. A greater diversity in the timing of treatment was observed in the static group. All patients who underwent dynamic procedures were treated using static procedures during the study period. Conclusion: Because aesthetics-based static techniques are typically quick outpatient procedures that can be performed under local anesthesia, our study shows that these are often preferred treatments for all age groups, especially for debilitated or older patients. Further research is required to investigate the long-term functional outcomes of these surgical techniques in a wider population of patients.
Most diagnosis methods for servo valves requires installing spool displacement sensor or flow sensor as well as pressure sensor. The measurement of flow is hard to implement and many kinds of servovalves or proportional direction valves do not have a built-in spool displacement sensor. In this study, static performances of servovalve or proportional-direction-valve are studied theoretically and a diagnosis technique, which uses only load pressure and input current signal, is assessed. An experimental setup was made based upon a personal computer and the LabVIEW graphical language. A series of diagnosis tests were performed and the analysis results showed it possible to measure the pressure gain, hysteresis and null bias in a relatively simple methodology.
A valve assembly used in nuclear power plants must be qualified and supervised. New technical standards such as ASME QME-1 2007 particularly require detailed qualification using experiment and analysis. Particularly, diagnostic tests and engineering studies are required for qualification of ASME QME-1 2007. Among these studies, the research on the measurement of friction coefficient and packing stress is important. The irregular change of packing stress along the stroke distance occurs because of the abnormal phenomenon, which must be found and studied with quantitative methods. Packing stress should be analyzed conservatively through experimentation and analysis. In this study, various formulas were applied to measure and calculate coefficient of friction and packing stress. This study can be used in relation to qualification and supervision of packing materials. And the calculation using static diagnosis test can be used to find the packing frictional force in dynamic diagnosis test with flow pressure in a pipe. This study has made it possible to reliably consider packing frictional force generated in a valve body. And so, it is believed that more margin can be secured when evaluating the capacity of valve actuator by applying the accurate frictional force generated in the valve assembly.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.4
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pp.127-137
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2009
This paper is proposed that in-output Digital module is acquired a vibration signal of a rotating machinery by Data Acquisition System. The module is designed to get ride of nose through low pass filter on the vibration signal from sensors and set the gain value for being able to sampling AC to DC, and also the sampled data by sampler and the conversed data by DIP/FPGA is supplied to the analyzer for analysis at a software tool. The DIP(Digital Signal Processor) of the Digital input/output Board makes Average voltage, Peak to Peak voltage, RMS(Root Mean Square) and Gap voltage, also FFT(Fast Fourier Transform) for rotating vibration diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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