The authors are making a prototype flexible board of a radio-frequency transmitter for measuring an electromyogram (EMG) of a flying moth and plan to apply for an experimental station license from the Ministry of Internal Affairs and Communications of Japan in the summer of 2022. The goal is to create a continuous low-dose exposure standard that incorporates scientific and physiological functional assessments to replace the current standard based on lethal dose 50. This paper describes the technical evaluation of the hardware. The signal of a bipolar EMG electrode is amplified by an operational amplifier. This potential is added to a voltage-controlled crystal oscillator (27 MHz, bandwidth: 4 kHz), frequency-converted, and transmitted from an antenna about 10 cm long (diameter: 0.03 mm). The power source is a 1.55-V wristwatch battery that has a total weight of about 0.3 g (one dry battery and analog circuit) and an expected operating time of 20 minutes. The output power is -7 dBm and the effective isotropic radiated power is -40 dBm. The signal is received by a dual-whip antenna (2.15 dBi) at a distance of about 100 m from the moth. The link margin of the communication circuit is above 30 dB within 100 m. The concepts of this hardware and the measurement data are presented in this paper. This will be the first biological data transmission from a moth with an official license. In future, this telemetry system will improve the detection of physiological abnormalities of moths.
Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
Objectives: The purpose of this study is to systematically identify situations where exposure levels are expected to be high by structuring domestic lead measurement data according to exposure processes and activities. Methods: Occupational exposure data on lead was collected from the results of the Evaluation of Reliability of Working Environment Measurement conducted by the government from 2019 to 2020. Lead exposure characteristics were analyzed by PROC (process category) and activity. The Risk Characterization Ratios (RCRs) of five PROCs according to ventilation type and lead content were evaluated using the MEASE (Metal's EASE) model. Results: The exposure data on lead (n=250) was classified into 12 PROCs and 12 activities, with an average concentration of 0.040 mg/m3 and about 14% exceeding the occupational exposure limit of 0.05 mg/m3. Processes with high exposure levels were PROC 7 (industrial spraying), 23 (open processing and transfer operations of molten metal), 24 (mechanical treatment), 25 (welding), and 26 (handling of powder containing lead). The results of evaluating RCR for the five PROCs were greater than 1 or close to 1 even if local exhaust ventilation was used. Conclusions: There is a possibility that the concentration of exposure is high in the casting and tapping of molten metal containing lead, mechanical treatment such as fracturing and abrasion, handling of powder, spraying, battery manufacturing, and waste battery recycling processes. It is necessary to implement chemical management policies for workplaces with such processes.
본 연구는 산란계의 사육공간의 크기별 발성음의 특성을 파악하기 위해 하이라인브라운(Hy-Line Brown) 80주령의 산란계를 대상으로 2008년 10월부터 2009년 2월까지의 기간 동안 발성음을 수집 및 녹음하였다. 산란계의 사육 케이지는 무항생제 축산물 사육밀도조건을 만족하는 0.0231 $m^3$ (0.3m ${\times}$ 0.14m ${\times}$ 0.55m)을 개체당 사육공간의 기준(control)으로 하고, 좁은 공간(small, 0.21m ${\times}$ 0.14m ${\times}$ 0.55m)과 넓은 공간(large, 0.3m ${\times}$ 0.3m ${\times}$ 0.55m) 등의 3가지 유형으로 구분하였다. 하루 3회, 각각 1시간씩 디지털 녹음기(PMD-650, Marantz)와 마이크(MKH 416P48, RF Condenser Mic.)를 이용하여 발성음을 녹음하여 분석을 실시하였다. 발성음의 스펙트로그램을 비교한 결과 케이지의 크기별로 차이가 있는 것으로 나타났으며, 스펙트럼을 비교한 결과 역시 차이가 있었다. 또한 발성음의 주파수, 강도 및 길이 역시 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다. 본 연구를 통해 산란계의 사육공간과 발성음 사이에는 깊은 관련이 있었으며, 사육공간에 의한 스트레스의 정도를 파악하기 위해 발성음은 매우 유용할 것으로 판단된다.
2017년을 시작으로 2020년 6월까지 총 29건의 화재사고가 발생하여 많은 재산피해가 보고되고 있으며, 전기적인 위해요인중의 하나인 공통모드 전압(CMV: common mode voltage)이 화재원인으로 추정되고 있다. 즉, ESS가 설치되어 있는 수용가의 연계용 변압기는 분산전원연계기준에 따라 Y-△결선방식을 채용해야 하지만, 일부 수용가들은 기존의 △-Y 결선방식을 적용하고 있으며, 실제 ESS 운용현장에서 배터리 측 절연레벨을 초과하는 CMV가 발생한 사례가 보고되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 ESS가 운용되는 사이트에서 발생하는 CMV의 특성을 분석하고, 이를 검증하기 위하여 배전계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 사용하여 AC전원부, PCS부, 배터리 부로 구성된 ESS 사이트의 모델링을 수행한다. 상기의 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 실제 측정 결과와 유사하게 PCS용 내부변압기 중성점의 접지방식에 따라 CMV의 특성이 크게 달라지고, 중성점이 접지된 경우 CMV의 값이 정격전압을 초과하여 배터리 측 절연레벨에 심각한 악영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 또한, PCS용 내부변압기의 중성점을 비접지로 운용한 경우, CMV가 크게 감소하여, 전기설비기준의 절연레벨을 만족하는 것을 알 수 있었다.
자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.
The aim of this study is to design a simulation model for an electric All-Wheel-Drive (AWD) tractor to evaluate the performance of the selected component and agricultural work ability. The electric AWD tractor consists of four motors independently for each drive wheel, and each motor is combined with an engine generator, a battery pack, and reducers. The torque data of a 78 kW-class tractor was measured during plow tillage and driving operation to develop a workload cycle. A simulation model was developed by using commercial software, Simulation X, and it used the workload as the simulation condition. As a result of simulation analysis, the drive system, including an electric motor and reducers, was able to cope with high load during plow tillage. The SOC (State of Charge) level was influenced by the output power of the motor, and it was maintained in the range of 50~80%. The fuel consumed by the engine was about 18.23 L during working on a total of 8 fields. The electric AWD tractor was able to perform agricultural work for about 7 hours. In the future study, the electric AWD tractor will be developed reflecting the simulation condition. Research on the comparison between the simulation model and the electric AWD tractor should be performed.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.
For the past ten years' efforts have been made to introduce environmentally-friendly "green" electric-taxi and maneuvering airplane systems. The stated purpose of e-taxi systems is to reduce the taxiing fuel expenses, expedite pushback procedures, reduce gate congestion, reduce ground crew involvement, and reduce noise and air pollution levels at large airports. Airplane-based autonomous traction electric motors receive power from airplane's APU(s) possibly supplemented by onboard batteries. Using additional battery energy storages ads significant inert weight. Systems utilizing nose-gear traction alone are often traction-limited posing serious dispatch problems that could disrupt airport operations. Existing APU capacities are insufficient to deliver power for tractive taxiing while also providing for power off-takes. In order to perform comparative and objective analysis of taxi tractive requirements a "standard" taxiing cycle has been proposed. An analysis of reasonably expected tractive resistances has to account for steepest taxiway and runway slopes, taxiing into strong headwind, minimum required coasting speeds, and minimum acceptable acceleration requirements due to runway incursions issues. A mathematical model of tractive resistances was developed and was tested using six different production airplanes all at the maximum taxi/ramp weights. The model estimates the tractive force, energy, average and peak power requirements. It has been estimated that required maximum net tractive force should be 10% to 15% of the taxi weight for safe and expeditious airport movements. Hence, airplanes can be dispatched to move independently if the operational tractive taxi coefficient is 0.1 or higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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