AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.
Despite the significant features of fiber-reinforced cementitious composites (FRCCs), including better mechanical, fractural, and durability performance, their high content of cement has restricted their use in the construction industry. Although ground granulated blast furnace slag (GGBFS) is considered the main supplementary cementitious material, its slow pozzolanic reaction stands against its application. The addition of nano-sized mineral modifiers, including nano-silica (NS), is an alternative to address the drawbacks of using GGBFS. The main object of this empirical and numerical research is to examine the effect of NS on the strain-hardening behavior of cementitious composites; ten mixes were designed, and five levels of NS were considered. This study proposes a new method, using a four-point bending test to assess the use of nano-silica (NS) on the flexural behavior, first cracking strength, fracture energy, and micromechanical parameters including interfacial friction bond strength and maximum bridging stress. Digital image correlation (DIC) was used for monitoring the initiation and propagation of the cracks. In addition, to attain a deep comprehension of fiber/matrix interaction, scanning electron microscope (SEM) analysis was used. It was discovered that using nano-silica (NS) in cementitious materials results in an enhancement in the matrix toughness, which prevents multiple cracking and, therefore, strain-hardening. In addition, adding NS enhanced the interfacial transition zone between matrix and fiber, leading to a higher interfacial friction bond strength, which helps multiple cracking in the composite due to the hydrophobic nature of polypropylene (PP) fibers. The findings of this research provide insight into finding the optimum percent of NS in which both ductility and high tensile strength of the composites would be satisfied. As a concluding remark, a new criterion is proposed, showing that the optimum value of nano-silica is 2%. The findings and proposed method of this study can facilitate the design and utilization of green cementitious composites in structures.
본 연구에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLO (You Only Look Once)를 이용하여 플라스틱의 종류를 자동으로 분류하는 시스템을 구현하였다. 시스템은 Nvidia 사에서 만든 딥러닝, 컴퓨터비전용 소형 컴퓨터인 Jetson Nano에 YOLO를 이용하여 플라스틱 분리배출 마크를 인식할 수 있도록 훈련시킨 모델을 탑재하여 구성하였다. 웹캠을 이용해서 플라스틱 쓰레기의 분리배출 마크를 PET, HDPE, PP 세 종류로 인식하고 모터를 조절하여 종류에 따라 분류될 수 있도록 하였다. 이 자동 분류기를 구현함으로 써 사람이 직접 플라스틱 분리배출 마크를 확인하여 분리배출하는 수고를 덜어줄 수 있다는 점에서 편의성을 가지며 정확한 분리수거를 통해 재활용의 효율성을 높일 수 있다.
The electron beam machining provides very high resolution up to nanometer scale, hence the E-beam writing technology is rapidly growing in MEMS and nano-engineering areas. In the optical column of the e-beam writer, there are several lenses condensing and focusing electron beams from electron gun with fringing magnetic fields. The polepieces of these lenses are usually made with high purity iron which is hard to fabricate and very expensive. In this paper, the possibility of using polepiece of object lens composed with pure iron and low carbon steel was examined to reduce cost. The magnetic field at object lens was calculated with finite element method, and practical focusing qualities of SEM pictures were observed comparing for the object lens polepieces with pure iron and two type of composed with low carbon steel.
Donggun Lee;Jooseon Oh;Youngtae Choi;Donggeon Lee;Hongjeong Lee;Sung-Bo Shim;Yushin Ha
농업과학연구
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제50권3호
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pp.415-424
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2023
The task of sorting and excluding blemished apples and others that lack commercial appeal is currently performed manually by human eye sorting, which not only causes musculoskeletal disorders in workers but also requires a significant amount of time and labor. In this study, an automated apple-sorting machine was developed to prevent musculoskeletal disorders in apple production workers and to streamline the process of sorting blemished and non-marketable apples from the better quality fruit. The apple-sorting machine is composed of an arm-rest, a main body, and a height-adjustable part, and uses object detection through a machine learning technology called 'You Only Look Once (YOLO)' to sort the apples. The machine was initially trained using apple image data, RoboFlow, and Google Colab, and the resulting images were analyzed using Jetson Nano. An algorithm was developed to link the Jetson Nano outputs and the conveyor belt to classify the analyzed apple images. This apple-sorting machine can immediately sort and exclude apples with surface defects, thereby reducing the time needed to sort the fruit and, accordingly, achieving cuts in labor costs. Furthermore, the apple-sorting machine can produce uniform quality sorting with a high level of accuracy compared with the subjective judgment of manual sorting by eye. This is expected to improve the productivity of apple growing operations and increase profitability.
Nanotechnology mostly employs nano-materials and nano-structures with distinctive properties based on their size, structure, and composition. It is quite difficult to produce nano-materials and nano-structures with identical sizes, structures, and compositions in large quantities, because of spatiotemporal fluctuation of production processes. In other words, fluctuation is the bottleneck in nanotechnology. We propose three strategies to suppress such fluctuations: employing 1) difference between linear and nonlinear phenomena, 2) difference in time constants, and 3) nucleation as a bottleneck phenomenon. We are also developing nano- and micro-scale guided assembly using plasmas as a plasma nanofabrication.1-5) We manipulate nano- and micro-objects using electrostatic, electromagnetic, ion drag, neutral drag, and optical forces. The accuracy of positioning the objects depends on fluctuation of position and energy of an object in plasmas. Here we evaluate such fluctuations and discuss the mechanism behind them. We conducted in-situ evaluation of local plasma potential fluctuation using tracking analysis of fine particles (=objects) in plasmas. Experiments were carried out with a radio frequency low-pressure plasma reactor, where we set two quartz windows at the top and bottom of the reactor. Ar plasmas were generated at 200 Pa by applying 13.56MHz, 450V peak-to-peak voltage. The injected fine particles were monodisperse methyl methacrylate-polymer spheres of $10{\mu}m$ in diameter. Fine particles were injected into the reactor and were suspended around the plasma/sheath boundary near the powered electrode. We observed binary collision of fine particles with a high-speed camera. The frame rate was 1000-10000 fps. Time evolution of their distance from the center of mass was measured by tracking analysis of the two particles. Kinetic energy during the collision was obtained from the result. Potential energy formed between the two particles was deduced by assuming the potential energy plus the kinetic energy is constant. The interaction potential is fluctuated during the collision. Maximum amplitude of the fluctuation is 25eV, and the average is 8eV. The fluctuation can be caused by neutral molecule collisions, ion collisions, and fluctuation of electrostatic force. Among theses possible causes, fluctuation of electrostatic force may be main one, because the fine particle has a large negative charge of -17000e and the corresponding electrostatic force is large compared to other forces.
센서 네트워크의 응용 범위가 점차 넓어지면서 군사 분야나 방사능 감지와 같이 실시간성을 요구하는 응용분야가 생겨나게 되었다. 하지만 기존의 센서 운영체제 연구는 효율적인 자원 활용에 초점을 두고 연구가 진행되었기 때문에 실시간성을 만족시켜 주기 어려운 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 정시성을 보장하는 실시간 분산 객체 TMO 모델을 센서 네트워크의 제한된 자원 환경에 알맞도록 경량화 시킨 ${\mu}TMO$ 모델을 제안한다. ${\mu}TMO$ 모델을 이용한 실시간 센서 네트워크 운영체제를 개발하기 위하여 한국전자통신연구원에서 개발한 센서 노드용 운영체제인 Nano-Q+를 이용하였다. Nano-Q+의 타이머 모듈을 높은 해상도를 가질 수 있도록 수정하였으며, EDF(Earliest-Deadline-First)기반의 실시간 스케줄러에 CST(Context Switch Threshold)와 PAS(Power Aware Scheduling) 기법을 적용하여 센서 노드에 적합한 실시간 스케줄러로 변경하였다. ${\mu}TMO$ 모델을 지원하기 위해 채널 기반의 통신 수단인 ITC-Channel을 새롭게 구현하였으며, 주기적인 스레드를 관리하는 WTMT(Watchdog TMO Management Task) 모듈을 구현하여 SpM 스레드를 주기에 맞게 실행할 수 있도록 하였다.
In this study, we fabricated multilayer graphene on a glass substrate by stacking the monolayer graphene synthesized via chemical vapor deposition. The electrical sheet resistance and optical transmittance were evaluated to confirm the quality of the stacked multilayer graphene. Using the fabricated multilayer graphene/glass structure, we characterized its thermal radiative property in terms of the integrated emissivity. The integrated emissivity of the multilayer graphene/glass structure was tuned from 0.91 to 0.72 when the number of graphene layers was changed from 1 to 12. We also demonstrated that the emissivity tunability provided a way to control the apparent temperature of an object that can be used in infrared stealth applications.
A review is made on the chemical vapor deposition polymerization (CVDP) of insoluble and infusible poly(arylenevinylene)s and its applications to nanoscience. Poly(p-phenylenevinylene) (PPV), poly(naphthylenevinylene)s, poly(2,5-thinenylenevinylene) (PTV), and other homologous polymers containing oligothiophenes could be prepared by the CVDP method in the form of films, tubes, and fibers of nano dimensions. They would be readily converted to graphitic carbons of different structures by thermal treatment. Field emission FE) of carbonized PPV nanotubes, photoconductivity of carbonized PPV/PPV bilayer nanotubes and nanofilms also were studied.
Operators suffer much difficulty in manipulating micro/nano-sized objects without the assistance of human interfaces, due to the scaling effects in micro/nano world. This paper presents a micro manipulation system based on the teleoperation techniques which enables the operators to manipulate the objects with ease by transferring both human motion and manipulation skill to a micromanipulator. An experimental setup consisting of a micromanipulator operated under stereo-microscope with the help of intelligent user interface provides a tool that can be used to visualize and manipulate micro-sized 3D objects in a controlled manner. The key features of a micro manipulation system and control strategies using teleoperation techniques for handling micro objects are presented. Experimental results demonstrate the feasibility of this system in precisely controlling trapping and manipulation of micro objects based on teleoperation techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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