Although the upland field area of Korea is high as 44.8%, the platform optimized for the upland field is insufficient. It is necessary to develop an optimized platform for the upland field because the upland field environment is an irregular environment with many slopes. In addition, due to the characteristic of agricultural operations, the traction power and torque of the platform have to be sufficient. Therefore, in this study, a simulation model that can predict the traction power and driving torque of a crawler-type platform for the upland field was developed and validated using the specifications of the crawler platform. The simulation model was developed using Amesim (19.1, Siemens, Germany). The development of the model was conducted using the specifications of the platform. A measurement system was developed to validate the simulation model. The traction power data of the simulation model was validated with the traction force and vehicle speed. The driving torque data of the simulation model was validated with the torque of the sprocket on the crawler system. As a result of the analysis, the error between measurement and simulation results occurred within 10%, and it was determined that the traction power and driving torque prediction of the crawler platform using this model was possible.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
The aim of this study was to measure and evaluate the exhaust emission factors of agricultural tractors. Engine characteristics and three exhaust emissions (CO, NOx, PM) were collected under actual agricultural operating conditions. Experiments were performed on idling, driving, plow tillage, and rotary tillage. The load factor (LF) was calculated using the collected engine data, and the emission factor was analyzed using the LF and exhaust emissions. The engine characteristics and exhaust emissions were significantly different for each working condition, and in particular, the LF was significantly different from the currently applied 0.48 LF. The data distribution of exhaust emissions was different depending on the engine speed. In some conditions, the emission factor was higher than the exhaust emission standards. However, since most emission limit standards are values calculated using an engine dynamometer, even if the emission factor measured under actual working conditions is higher, it cannot be regarded as wrong. It is expected that the results of this study can be used for the inventory construction of a calculation for domestic agricultural machinery emissions in the future.
지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 현장 실험을 더욱 용이하게 하고 양질의 신호를 획득하기 위해 자동 가진원을 개발하였다. 모터-스프링 타입으로 저렴하며 현장에서 다루기 매우 용이하다. 자동 가진원은 수동 가진원에 비하여 육체적 부담을 줄여주고 실험 소요 시간을 단축시킨다. 양질의 반복성이 있는 신호를 발생시켜 결과 해석에 유리하다. 자동 가진원과 더불어 적절한 감지기 시스템, 노트북 기반 신호 획득 장비 및 운용 프로그램과의 조합을 통해 반자동 다운홀 수행 시스템을 구축하였다. 수동 가진원과의 비교 검증 실험을 통해 제작된 자동 가진원의 장점들을 확인할 수 있었다. 또한, 구축된 수행 시스템의 현장 적용을 통해 용이하고 신뢰성 있는 기법 수행을 위해서 시스템을 자동화하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
The aim of this study was to measure and analyze engine load factor (LF) according to working conditions (operation type and gear stage) of small agricultural multi-purpose cultivator to estimate the emission of air pollutants. To calculate LF, a torque sensor capable of collecting torque and rotational speed was installed on the engine output shaft and DAQ was used to collect data. A field test was conducted with major operation of a cultivator and tillage operations (plow tillage and rotary tillage). Engine power was calculated using engine torque and rotational speed and LF was calculated using real-time power and rated power. In addition, unified LF was calculated using the weight for each operation and the average LF for each operation. As a result, average LF values at 1.87 and 3.10 km/h by plow tillage were 0.50 and 0.69, respectively. Average LF values at 1.87 and 3.10 km/h by rotary tillage were 0.70 and 0.78, respectively. Furthermore, unified LF calculated in consideration of the weight factor showed a value of 0.65, which was 135% higher than the conventional LF (0.48). Results of this study could be used as basic information for realizing LF values in the field of agricultural machinery.
In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.
Bronson B. Du;Sara Rezvani;Philip Bigelow;Behdin Nowrouzi-Kia;Veronique M. Boscart;Marcus Yung;Amin Yazdani
Safety and Health at Work
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제13권4호
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pp.379-386
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2022
Emergency medical services (EMS) personnel are at high risk for adverse mental health outcomes during disease outbreaks. To support the development of evidence-informed mitigation strategies, we conducted a scoping review to identify the extent of research pertaining to EMS personnel's mental health during disease outbreaks and summarized key factors associated with mental health outcomes. We systematically searched three databases for articles containing keywords within three concepts: EMS personnel, disease outbreaks, and mental health. We screened and retained original peer-reviewed articles that discussed, in English, EMS personnel's mental health during disease outbreaks. Where inferential statistics were reported, the associations between individual and work-related factors and mental health outcomes were synthesized. Twenty-five articles were eligible for data extraction. Our findings suggest that many of the contributing factors for adverse mental health outcomes are related to inadequacies in fulfilling EMS personnel's basic safety and informational needs. In preparation for future disease outbreaks, resources should be prioritized toward ensuring adequate provisions of personal protective equipment and infection prevention and control training. This scoping review serves as a launching pad for further research and intervention development.
본 연구의 목적은 코로나19 방역상황에 투입된 공중보건의사(PHD)의 업무 수행 현황을 조사하고, 향후 효과적인 국가 감염병 방역을 위한 공중보건의사 지원방안을 제시하는 것이다. 연구결과, 공중보건의사는 주로 검체채취, 문진 및 진료, 치료를 수행했던 것으로 나타났다. 방역에 투입된 공중보건의사의 39%는 음압시설이 없는 곳에서 근무했고, 개인 보호 장비와 복리후생 지원도 열악했던 것으로 나타났다. 또한 높은 감염위험성, 정신적 고통, 의사결정과정에서 배제, 공무원과의 갈등, 업무지침 문제, 사전교육 부족 등을 경험한 것으로 조사되었다. 따라서 향후 효과적인 감염병 관리를 위해서는 공중보건의사에게 적절한 직급 부여, 방역 관련 의사결정 과정 참여, 적절한 보상과 규정 명시, 교육과 정신건강 지원이 필요하다.
Titanium, which has excellent strength and toughness characteristics, is increasingly used in the aerospace field. Among the titanium alloys used for body parts, more than 80 % are Ti-6Al-4V alloys with a tensile strength of 931 MPa. The spark plasma sintering (SPS) method is used for solidification molding of powder manufactured by the mechanical milling (MM) method, by sintering at low temperature for a short time. This sintering method avoids coarsening of the fine crystal grains or dispersed particles of the MM powder. To improve the mechanical properties of pure titanium without adding alloying elements, stearic acid was added to pure titanium powder as a process control agent (PCA), and MM treatment was performed. The properties of the MM powder and SPS material produced by solidifying the powder were investigated by hardness measurement, X-ray diffraction, density measurement and structure observation. The processing deformation of the pure titanium powder depends on the amount of stearic acid added and the MM treatment time. TiN was also generated in powder treated by MM 8 h with 0.50 g of added stearic acid, and the hardness of the powder was higher than that of Ti-6Al-4V alloy when treated with MM for 8 h. When the MM-treated powder was solidified in the SPS equipment, TiC was formed by the solid phase reaction. The SPS material prepared as a powder treated with MM 8 h by adding 0.50 g of stearic acid also formed TiN and exhibited the highest hardness of Hv1253.
In this study, a compact hydrogen liquefaction system was constructed with the aim of creating a data storage and monitoring program for liquid hydrogen production. This program was designed to receive and record signals from diverse control equipment through the LabVIEW software. A range of measurement instruments were devised to collect data, encompassing variables such as flow rate, pressure, temperature, and liquid level. As a result, it was possible to directly check the production of liquid hydrogen by obtaining various data of condensed liquid hydrogen. In addition, it was confirmed that long-term storage of liquid hydrogen is possible by developing automatic ON/OFF through the LabVIEW program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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