We experienced one case of orthotopic cardiac transplantation in a patient with end stage dilated cardiomyopathy. This 50 year-old female recipient was suffered from NYHA functional class IV cardiac failure and dependent upon intravenous inotropic support for 2 months [recipient category 1]. Her preoperative condition was grave with left ventricular ejection fraction of 20% and estimated systolic pulmonary arterial pressure [from Doppler study] was 50mmHg. The brain-dead donor was 31 year-old male with head trauma. The body sizes [weight, height] of the donor/recipient were 70 Kg, 165 cm / 43 Kg, 160 cm and appropriately overmatched. Preoperatively, identical ABO/Rh blood group [A+] and nonreacting HLA crossmatching were confirmed. On November 11 1992 cardiac transplantation was performed without complication. Multiple organ procurement team and heart transplantation team were organized the operation schedule appropriately to minimize the ischemic time. The pump time was 126 minutes and aortic crossclamping time of recipient heart was 73 minutes and, as a result, total ischemic time of the transplanted heart was 75 minutes. Postoperatively, the vital signs were stable with minimal inotropic support. The immunosuppressive therapy was commenced from preoperatively and cyclosporine, azathioprine, and corticosteroid were used as a combination therapy as scheduled and monitored with blood drug concentration, WBC count, renal function and most importantly regular endomyocardial biopsy.Now, 5 months after transplantation, the patient is in NYHA functional class II with minimal cardiac drug support.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.1
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pp.26-34
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2012
Assembly scheduling in shipbuilding is responsible for determine assembly process orders and departmental production schedule for the block, the basic composite unit of ships. It is necessary much more information to decide production scheduling as the characteristic of shipbuilding which has been more complex and more various and also, a lot of waste of time and of human power is generated in the course of data processing. The target shipbuilding manufacturer of this study use empirical techniques, based on the user's discretion, to compile and to apply data which are scattered in DB storages separately. Because of that reason, the user should not only be performed identification and screening operations but also modification and verification for vast amounts of data, so it is hard to keep the consistency of the data and also the operation time is not constant. Accordingly, the object in this study is by presenting an efficient DB framework to reduce wasting time and man-hour at experienced-oriented process, abate user's manual operations and support an efficient scheduling in assembly processes.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.2
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pp.81-86
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2014
In this paper, a jointly optimal group replacement and spare provisioning policy is presented. Most maintenance policies assume that the spare inventory is always available, but in practice the maintenance schedule is affected by the availability of spare inventory. We present a maintenance-inventory model which jointly optimizes the group replacement interval and spare ordering quantity. Group replacement policy is used when a group of units are put in operation simultaneously. The operating fleet is replaced altogether at a predetermined number of units are failed. A sufficient level of spare inventory is carried to perform a number of group replacement. A cost rate expression which considers the group maintenance cost and inventory holding cost is derived and a heuristic method for searching the optimum value of decision variables is suggested. Numerical examples demonstrate the analytical results and the performance of the presented model.
A small size Fischer-Tropsch Catalyst testing apparatus, designed for an operating pressure of 150 psig, was test fabricated from ordinary schedule 40 iron pipes. The operability of the apparatus was tested by charging the reactor tube with the Lurgi Fischer-Tropsch iron Catalyst and passing through it the water gas obtained by gasifying the Korean anthracite using steam and oxygen. With the kind of catalyst charged, the apparatus was proven to daily produce about 50c.c. of synthetic greasy product, water and water soluble compounds, by running at a temperature of $250^{\circ}C$ and at a space velocity of 180 volume of gas per volume of catalyst/hr. About 20 consecutive days of operation is claimed to be sufficient for gathering an enough amount of synthetic products for such ordinary tests as distillation analysis, density measurement, iodine value determination etc. This trial fabrication of apparatus may be the first case of its kind in Korea in that the work has been conducted out in much a pilot plant scheme rather than a routine laboratory way which depends on small glass ware apparatus.
Kim, J.K.;Kim, H.J.;Cho, Y.C.P.;Kim, H.M.;Lyuh, C.G.;Han, J.;Kwon, Y.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.36
no.2
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pp.32-42
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2021
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.639-640
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2015
Traditional construction planning based on historical data and heuristic adjustment can no longer incorporate all the operational details and guarantee the expected performance. The variation between the expected and the actual production leads to cost overruns or delay. Although predicting reliable productivity on construction site is getting more important, the difficulty of this increases. In this regard, this paper suggested to develop BIM-integrated simulation framework. This framework could predict productivity dynamics by considering factors affecting on construction productivity at operational phase. We developed the following processes; 1) enabling a BIM model to produce input data for simulation; 2) developing the construction operation simulation; 3) running simulation using BIM data and obtaining productivity results. The BIM-integrated simulation framework was tested with structural steel erection model because steel erection work is one of the most critical process influencing on the whole construction budget and duration. We could improve to predict more dynamic productivity from this framework, and this reliable productivity helps construction managers to optimize resource allocation, increase schedule reliability, save storage cost, and reduce material loss.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.25
no.12
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pp.647-653
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2013
TABS (Thermally Activated Building System) has recently applied by huge commercial buildings, airports, and convention centers in Europe. TABS provides night-time thermal storage by heating or cooling. The embedded water-based heating and cooling system uses the high thermal inertia of concrete in the building construction, in which a heating or cooling pipe is embedded. The aim of this study is to analyze the thermal storage and thermal output of TABS applied with PCM (Phase Change Material). To achieve this, prototypes of TABS and the thermal properties of various PCMs were investigated. By using the simulation program Physibel Voltra 6.0 W, the thermal storage and thermal output were evaluated according to a heating and cooling operation schedule.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1999.05a
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pp.171-176
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1999
Nondestructive inspection and accompanying life analysis based on fracture mechanics were the major conventional methods for evaluating remaining life of critical high temperature components in power plants. By using these conventional methods, it has been difficult to perform in-service inspection for life prediction. Also, quantitative damage evaluation due to unexpected abrupt changes in operating temperature was almost impossible. Thus, many efforts have been made for evaluating remaining life during operation of the plants and predicting real-time life usage values based on the shape of structures, operating history, and material properties. In this study, a core software for on-line life monitoring system which carries out real-time life evaluation of a critical component in power boiler(high temperature steam headers) is developed. The software is capable of evaluating creep and fatigue life usage from the real-time stress data calculated by using temperature/stress transfer Green functions derived for the specific headers and by counting transient cycles. The major benefits of the developed software lie in determining future operating schedule, inspection interval, and replacement plan by monitoring real-time life usage based on prior operating history.
Duty-cycling could efficiently prolong the life time of Wireless Sensor Networks (WSNs) by let nodes be in dormant state most of the time, and only wake up (for sending or receiving) for a very short period. Flooding is one critical operation of WSNs. Many studies have been studied to improve the delay and/or energy efficiency of flooding. In this paper, we propose a novel time slot design, and the switching decision that reduce energy consumption for the schedule-based flooding tree. Each node, if failed to receive from its parent, will look for other candidate, among its siblings to overhear the flooding packet. By accurately collect information from other siblings, each node can make the best as possible switching decision; therefore the energy efficiency of the network is improved.
Recently, sink mobility has been shown to be highly beneficial in improving network lifetime in wireless sensor networks (WSNs). Numerous studies have exploited mobile sinks (MSs) to collect sensed data in order to improve energy efficiency and reduce WSN operational costs. However, there have been few studies on the effectiveness of MS operation on WSN closed operating cycles. Therefore, it is important to investigate how data is collected and how to plan the trajectory of the MS in order to gather data in time, reduce energy consumption, and improve WSN network lifetime. In this study, we combine two methods, the cluster-head election algorithm and the MS trajectory optimization algorithm, to propose the optimal MS movement strategy. This study aims to provide a closed operating cycle for WSNs, by which the energy consumption and running time of a WSN is minimized during the cluster election and data gathering periods. Furthermore, our flexible MS movement scenarios achieve both a long network lifetime and an optimal MS schedule. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm achieves better performance than other well-known algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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