In this work, water-soluble and blue-emitting carbon nanodots (CDs) were synthesized from apple peels for the first time via one-step hydrothermal method. The synthetic route is facile, green, economical and viable. The as-prepared CDs were characterized thoroughly by transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD), Raman, Fourier transform infrared (FT-IR), X-ray photoelectron (XPS), fluorescence and UV-Vis absorption spectroscopy in terms of their morphology, surface functional groups and optical properties. The results show that these CDs possessed ultrasmall size, good dispersivity, and high tolerance to pH, ionic strength and continuous UV irradiation. Significantly, the CDs had fast and reversible response towards temperature, and the accurate linear relationship between fluorescence intensity and temperature was used to design a novel nanothermometer in a broad temperature range from 5 to $65^{\circ}C$ facilely. In addition, the fluorescence intensity of CDs was observed to be quenched immediately by Cr(VI) ions based on the inner filter effect. A low-cost Cr(VI) ions sensor was proposed employing CDs as fluorescent probe, and it displayed a wide linear range from 0.5 to $200{\mu}M$ with a detection limit of $0.73{\mu}M$. The practicability of the developed Cr(VI) sensor for real water sample assay was also validated with satisfactory recoveries.
방사형 거리 센서는 측량 및 자율 주행에 널리 사용된다. 이러한 센서의 작동 원리 및 적용 방법의 교육이 필요하다. 상용 방사형 거리 센서의 저성능화를 통한 저가화가 계속되고 있지만, 교육 목적으로 사용하기에는 여전히 고가이다. 본 논문에서는 교육용 로봇에 활용할 수 있는 저가의 포토트랜지스터의 방사형 배열을 이용한 물체추적기능을 갖는 거리 센서 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 포토트랜지스터를 180도 범위의 배열로 배치하여 빠르게 움직이는 물체의 위치를 즉시 감지할 수 있으며 서보 모터를 사용한 센서 회전으로 감지 각도 범위를 향상하고 물체를 추적한다. 제안된 센서의 스캔 속도는 상업용 거리 센서보다 50~200배 빨라서 1ms의 제어 루프를 가지는 고성능의 교육용 모바일 로봇에 적용할 수 있다.
무선통신은 사물인터넷(IoT)을 구성하는 핵심기술이나 사물인터넷에 활용되고 있는 다양한 무선통신 기술들을 실습을 통해 학습할 수 있는 적합한 교육장비가 존재하지 않는다. 본 논문에서는 다양한 IoT 무선통신 실습을 수행해 볼 수 있는 첨단교육훈련장비 개발을 다룬다. 다양한 센서들을 제어하기 위한 디바이스로 아두이노 메가 보드를 사용하며 센싱한 데이터를 무선으로 송수신하기 위한 IoT 무선네트워크 기술로 WPAN 기술 중 RFID/NFC, Bluetooth 무선네트워크 기술, WLAN 기술 중 WiFi 기술을 사용하며 WWAN 기술 중 LoRa와 2.4GHz 무선 트랜시버를 사용한다. 그 밖에 GPS, 적외선통신, I2C 통신, SPI 통신에 대하여 실습을 통해 다양한 IoT 무선통신 기술들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 또한 본 논문에서 개발한 교육장비는 2개의 디바이스를 장착하고 있어 장비내에서 무선네트워크 기술에 대한 송수신 실험을 수행해 볼 수 있도록 설계하였다.
In this work, $SnO_2$ modified with reduced graphene oxide (rGO) and carbon nanotubes (CNTs) separately and combined sensitized by using the co-precipitation method and their sensing behavior toward ethanol vapor at room temperature were investigated. An interdigitated electrode (IDE) gold substrate is very expensive compared to a fluorine doped tin oxide (FTO) substrate; hence, we used the latter to reduce the fabrication cost. The structure and the morphology of the studied materials were characterized by using differential thermal analyses (DTA) and thermogravimetric analysis (TGA), transmission electron microscope (TEM), X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, Brunauer-Emmett-Teller surface area and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) pore size measurements. The studied composites were subjected to ethanol in its gas phase at concentrations from 10 to 200 ppm. The present composites showed high-performance sensitivity for many reasons: the incorporation of $SnO_2$ and CNTs which prevents the agglomeration of rGO sheets, the formation of a 3D mesopourus structure and an increase in the surface area. The decoration with rGO and CNTs led to more active sites, such as vacancies, which increased the adsorption of ethanol gas. In addition, the mesopore structure and the nano size of the $SnO_2$ particles allowed an efficient diffusion of gases to the active sites. Based on these results, the present composites should be considered as efficient and low-cost sensors for alcohol.
격자 구조로 구성된 유전체 다층 구조의 GMR 특성에 의하여 생성되는 Bloch 표면파 (BSW)의 체계적인 연구가 바이오 센서의 감지 성능을 분석하기 위하여 제시되었다. 그 광학적 반응 현상에 대한 구조적 매개 변수의 영향을 Babinet의 원리와 모드 전송선 이론 (MTLT)을 사용하여 평가하였다. 설계된 바이오 센서의 감도는 파장 스펙트럼에서는 격자 상수에 비례하였으며, 각도 스펙트럼에서는 입사 전자기파의 정상 파동 벡터에 반비례하였다. SiO/SiO2와 TiO2/SiO2 다층 유전체 스택으로 구성된 두 개의 소자에 대한 수치해석 결과를 제시하여, BSW가 적외선에서 가시 영역에 이르는 대역에서 효율적인 회절 기반 바이오 센서를 실현하는 데 활용 될 수 있음을 보여주었다.
Wearable devices come in a variety of shapes and sizes in numerous fields in numerous fields and are available in various forms. They can be integrated into clothing, gloves, hats, glasses, and bags and used in healthcare, the medical field, and machine interfaces. These devices keep track individuals' biological and behavioral data to help with health communication and are often used for injury prevention. Those with hearing loss or impaired vision find it more difficult to recognize an approaching person or object; these sensing devices are particularly useful for such individuals, as they assist them with injury prevention by alerting them to the presence of people or objects in their immediate vicinity. Despite these obvious preventive benefits to developing Internet of Things based devices for the disabled, the development of these devices has been sluggish thus far. In particular, when compared with people without disabilities, people with hearing impairment have a much higher probability of averting danger when they are able to notice it in advance. However, research and development remain severely underfunded. In this study, we incorporated a wearable detection system, which uses an infrared proximity sensor, into a backpack. This system helps its users recognize when someone is approaching from behind through visual and tactile notification, even if they have difficulty hearing or seeing the objects in their surroundings. Furthermore, this backpack could help prevent accidents for all users, particularly those with visual or hearing impairments.
금속 격자를 통한 광전송을 분석하기 위하여 모드 전송선로 이론 (MTLT)에 기반한 해석 모델을 제안하였다. 이 모델은 높은 전송을 담당하는 모드의 분산 관계뿐만 아니라 전송에 대한 물리적 의미를 잘 제공한다. 이러한 개념들은 표면 플라즈몬 폴라리톤 (SPP)이 여기되는 가시광선~근적외선 파장 범위에서 사용되는 실제 금속에 대해서도 정확한 정보를 제공한다. 또한, 그 분산 관계를 통하여 전송 모드의 특성을 평가할 수 있다. 그 전송 모드는 Fabry-Pérot 유사 모드와 SPP 사이의 하이브리드 모드이다. 그 하이브리드 모드의 특성을 결정하기 위하여 금속격자의 다른 격자주기와 격자비율 고려하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 변수들에 의존하는 고성능 플라즈마 바이오센서의 감지 특성과 모드 전송 현상을 명확하게 분석하였다.
Burn severity analysis using satellite imagery has high capabilities for research and management in inaccessible areas. We extracted the forest fire area of the DMZ (Demilitarized Zone) in the western Imjin Estuary which is restricted to access due to the confrontation between South and North Korea. Then we analyzed the forest fire severity and recoverability using atmospheric corrected Surface Reflectance Level-2 data collected from Landsat-8 OLI (Operational Land Imagery) / TIRS (Thermal Infrared Sensor). Normalized Burn Ratio (NBR), differenced NBR (dNBR), and Relative dNBR (RdNBR) were analyzed based on changes in the spectral pattern of satellite images to estimate burn severity area and intensity. Also, we evaluated the recoverability after a forest fire using a land cover map which is constructed from the NBR, dNBR, and RdNBR analyzed results. The results of dNBR and RdNBR analysis for the six years (during May 30, 2014 - May 30, 2020) showed that the intensity of monthly burn severity was affected by seasonal changes after the outbreak and the intensity of annual burn severity gradually decreased after the fire events. The regrowth of vegetation was detected in most of the affected areas for three years (until May 2020) after the forest fire reoccurred in May 2017. The monthly recoverability (from April 2014 to December 2015) of forests and grass fields was increased and decreased per month depending on the vegetation growth rate of each season. In the case of annual recoverability, the growth of forest and grass field was reset caused by the recurrence of a forest fire in 2017, then gradually recovered with grass fields from 2017 to 2020. We confirmed that remote sensing was effectively applied to research of the burn severity and recoverability in the DMZ. This study would also provide implications for the management and construction statistics database of the forest fire in the DMZ.
본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.
본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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