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황주호(J. Hwang),당치콩(C. Dang),심종엽(J. Shim),송창규(C. K. Song),유흥식(H. Yu) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
CNC 와 센서로부터 공작기계의 상태 데이터를 수집하여 스마트 HMI 시스템과 연동하여 상태 진단 및 보정 데이터를 생성시키는 신호 획득 장치와 임베디스 SW 시스템을 개발하는 것을 목표로 고속 신호처리 DAQ 모듈의 설계, 스핀들 베어링의 상태 진단 및 열변형 모델, 공작기계 수집 통합관리 시스템 프레임워크 구축이 주요 연구개발 목표로 하고 있다. 임베디드 신호처리 엣지는 DAQ 와 HMI 또는 예지 보전 운영시스템의 사이에서 데이터 가공 및 알고리즘 구동을 수행하는 노드로서, 이의 구동을 위한 TCP/IP 기반의 제어 및 스트리밍 프로토콜을 임베디드 프로세서 기반으로 개발을 진행하고 있다. 응용프로그램의 예로 스핀들의 이상 상태는 베어링의 결함이 나타나는 메카니즘에 따라 두 가지로 나누어서 생각할 수 있으며 크게 두가지로 나눌 수 있다. 하나는 스핀들의 제작, 취급불량이나 운전 미숙 등에 의한 충격에 의하여 생기는 고장 주파수 기반의 진단이며 또다른 하나는 정상적인 운전으로 인하여 특별한 고장이 발생하는 것이 아니라 윤활 및 마모에 의하여 수명이 다하여 생기는 특정 진동의 증가를 중점으로 진단 기능 개발을 수행 중에 있다. 신경망 학습기법을 이용한 스핀들 열변위 예측 알고리즘/모델 개발을 통하여 스핀들 열변위는 각 센서 온도 분포에 따른 정적인 관계를 갖는다고 가정할 수 있으며 그에 따라서 Multi-layer Perceptron 구조를 이용하여 모델링이 가능하여 이를 응용한 기술개발을 진행 중이다.
딥러닝을 이용한 각막세포로 분화하는 중간엽 줄기세포의 형태학적 예측
박건혁 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
Human neural crest-derived turbinate mesenchymal stem cells (hTMSCs) have demonstrated promising outcomes for clinical cell therapies. These hTMSCs differentiate into specific cells characterized by molecular techniques such as immunostaining or lineage tracing. However, the characterization of hTMSCs from their morphology is a challenging task. Deep learning can extract features through an image that are still abstruse for experts. We hypothesize that the appearance of the hTMSCs contains morphological information that can be analyzed by convolutional neural networks (CNN) to identify their lineage. Here, we used deep learning to establish an automated method to identify cell types without molecular characterizing techniques. CNNs were trained to predict whether morphological images stained with the surface marker CD105 contain pluripotent cells, and the accuracy of classification in single cells was estimated as 94%. Immunofluorescence staining for SSEA3 was used to validate the predictions. Additionally, an object detection algorithm has been trained to uncover differences in morphology from immunofluorescent images. Hence, the proposed assay could be used to assess the pluripotency of mesenchymal stem cells in a non-invasive manner.