Naikui Ren;Hongyang Li;Nan Huo;Shanlong Guo;Jinhong Li
Current Optics and Photonics
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제8권2호
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pp.162-169
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2024
This study investigates the temperature sensitivities of fiber Bragg grating (FBG) across a broad temperature spectrum ranging from -196 ℃ to 900 ℃. We developed the FBG temperature measurement system using a high-temperature tubular furnace and liquid nitrogen to supply consistent high and low temperatures, respectively. Our research showed that the FBG temperature sensitivity changed from 1.55 to 10.61 pm/℃ in the range from -196 ℃ to 25 ℃ when the FBG was packaged with a quartz capillary. In the 25-900 ℃ range, the sensitivity varied from 11.26 to 16.62 pm/℃. Contrary to traditional knowledge, the FBG temperature sensitivity was not constant. This inconsistency primarily stems from the nonlinear shifts in the thermo-optic coefficient and thermal expansion coefficient across this temperature spectrum. The theoretically predicted and experimentally determined temperature sensitivities of FBGs encased in quartz capillary were remarkably consistent. The greatest discrepancy, observed at 25 ℃, was approximately 1.3 pm/℃. Furthermore, it was observed that at 900 ℃, the FBG was rapidly thermally erased, exhibiting variable reflected intensity over time. This study focuses on the advancement of precise temperature measurement techniques in environments that experience wide temperature fluctuations, and has considerable potential application value.
Awosan Elizabeth Adetutu;Yakubu Fred Bayo;Adekunle Abiodun Emmanuel;Agbo-Adediran Adewale Opeyemi
Journal of Forest and Environmental Science
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제40권1호
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pp.1-8
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2024
Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.
혼합 현실(MR : Mixed Reality) 기술의 발전은 의료 지원 장비 연구와 개발에 큰 영향을 주고 있다. 특히 현장에서 발생하는 응급 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다. MR 기술은 가상 정보를 실세계에 결합시켜 사용자가 실세계에서 가상 객체를 볼 수 있게 함으로써 응급 처치 및 현장 지원의 접근을 가능하게 한다. 그러나 장비의 특성 상 가상 객체를 사용자 시각 기준으로 정확히 일치시키는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 논문은 MR 환경에서의 3차원 생체 객체 인식 및 정합 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 사용자 측면에서 광학 기반 HMD를 장착한 상태에서 가상 오브젝트가 렌더링되어 가시화될 때 사용자의 시야인지 오차를 줄일 수 있었고 스켈레톤 인식 중 관절-Loss 현상을 없앨 수 있었다. 제안 방법은 실제 사용자 시야와 가상 이미지 사이의 오차를 줄이며, 가상 객체 인식 및 정합 과정에서 발생하는 오차를 감소시키는 기초를 제공할 수 있다. 본 연구를 활용하여 응급 처치를 위한 원격 의료 지원 시스템의 정확도를 개선하는 데 이바지할 것으로 기대된다.
단일 모드 광섬유가 갖는 색 분산을 제거하거나 줄이기 위해 적절한 길이의 분산 보상 광섬유를 추가적으로 삽입하는 분산 제어에서 전송 거리에 따른 누적 분산 프로파일인 분산 맵 (dispersion map)의 형태 결정은 가장 기본적이며 중요하다. 본 논문에서는 전체 전송 링크 중간에서 광 위상 공액을 통해 Kerr 비선형 효과에 의한 왜곡을 보상하는 MSSI (mid-span spectral inversion)과 결합되는 분산 제어 링크에 적용되는 사다리꼴 기반 다양한 대칭 구조의 분산 맵을 제안하고, 각각의 분산 맵이 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 신호의 왜곡 보상에 미치는 영향을 분석하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 사다리꼴 모양의 분산 맵의 세부적 형태를 결정하는 요인과 RDPS (residual dispersion per span) 등에 따라 보상 정도가 차이가 있기는 하지만 전반적으로 소광비 (extinction ratio)가 큰 WDM 채널 신호의 왜곡 보상보다 적은 신호의 왜곡 보상에 더욱 효과가 있는 것을 확인하였다.
Purpose: This pilot study was conducted to develop a novel test setup for the in vitro assessment of the primary stability of dental implants. This was achieved by characterising their long-term behaviour based on the continuous recording of micromotions resulting from dynamic and cyclic loading. Methods: Twenty screw implants, each 11 mm in length and either 3.8 mm (for premolars) or 4.3 mm (for molars) in diameter, were inserted into the posterior region of 5 synthetic mandibular models. Physiological masticatory loads were simulated by superimposing cyclic buccal-lingual movement of the mandible with a vertically applied masticatory force. Using an optical 3-dimensional (3D) measuring system, the micromotions of the dental crowns relative to the alveolar bone resulting from alternating off-centre loads were concurrently determined over 10,000 test cycles. Results: The buccal-lingual deflections of the dental crowns significantly increased from cycle 10 to cycle 10,000 (P<0.05). The deflections increased sharply during the first 500 cycles before approaching a plateau. Premolars exhibited greater maximum deflections than molars. The bone regions located mesially and distally adjacent to the loaded implants demonstrated deflections that occurred synchronously and in the same direction as the applied loads. The overall spatial movement of the implants over time followed an hourglass-shaped loosening pattern with a characteristic pivot point 5.5±1.1 mm from the apical end. Conclusions: In synthetic mandibular models, the cyclic reciprocal loading of dental implants with an average masticatory force produces significant loosening. The evasive movements observed in the alveolar bone suggest that its anatomy and yielding could significantly influence the force distribution and, consequently, the mechanical behaviour of dental implants. The 3D visualisation of the overall implant movement under functional cyclic loading complements known methods and can contribute to the development of implant designs and surgical techniques by providing a more profound understanding of dynamic bone-implant interactions.
본 논문은 위상천이 간섭계 원리를 기반으로 계조도 영상의 위상 변환 매핑을 이용한 암호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안한 암호화 시스템에서 대칭형 보안키로 암호화한 암호 영상은 복소 디지털 홀로그램 함수의 형태로 구성된다. 한편 암호화하는 계조도영상은 위상 매핑 변환되고 무작위로 발생한 이진 보안 암호화키의 위상과 합쳐져 입력 위상 합수로 사용된다. 위상 정보의 복호화는 복소 디지털 홀로그램 함수와 보안 암호화키를 사용하여 수행되고 위상 역변환을 통하여 원래의 계조도 영상을 복원한다. 제안한 방법은 암호화 과정에서 CCD의 양자화 수준을 8-bits(28=256 levels)로 하였을 때 복원된 영상의 상관 계수가 0.995로 원래의 256-계조도 영상이 잘 복원되었다.
자궁경부암환자에서 자궁강내 근접 방사선조사시 선원 배열에 따른 선량분포와 임상적으로 중요한 표식점인 A 및 B점 선량값에 대한 정확성을 평가하기 위하여 조직등가 팬톰을 제작하고 필름선량계측법을 적용하여 측정한 후, 이를 along-away에 의한 계산과 전산화치료계획장치에 의한 값과 비교 분석하였다. 대상 및 방법 : 자궁강내 근접 방사선조사시 치료상태를 그대로 묘사할 수 있게 아크릴과 물을 이용하여, 인체조직등가 팬톰을 제작한 후 자궁경부암의 자궁강내 근접 방사선조사를 시행하는 것과 똑같이 Fletcher-Suit-Delclos applicator 를 삽입하였다. Tandem 에 $15.7mg\;Ra-eq$의 방사능을 가진 $^{137}Cs$ tube를 2cm 간격으로 3개 주입한 후, A점에 해당되는 단면에 수직방향과 평행방향으로 각각 필름을 팬톰 간극에 삽입하였고, 또한 팬톰표면의 방사선량분포측정을 위하여 팬톰표면을 필름으로 감싸서, 1시간 조사하였다. 필름에 현상된 음영을 필름농도계를 이용하여 농도분포를 측정하여, A점에 대한 방사선량을 환산하였고, 전체적인 선량분포도를 얻었다. 이러한 측정값과 전산화치료계획장치를 이용하여 얻은 A점 값, along-away 표에 의한 A점 선량을 비교하였고, 필름에 의한 선량분포와 컴퓨터에 의한 선량분포를 서로 비교하였다. 결과 : A점에 대한 필름 측정치는 시간당 51.2cGy였고, 전산화치료계획장치에 의한 계산값은 시간당 46.7cGy, along-away 표에 의한 값은 시간당 47.9 cGy여서 약 10% 이내로 비교적 일치하였다. 필름을 계측하여 얻은 선량분포와 전산화치료계획장치의 계산에 의한 선량분포는 비슷한 모습을 보여 주었다. 결른 : 본 연구에서 아크릴과 물을 이용하여, 간단하고 경제적인 방법으로 인체조직등가팬톰을 제작할 수 있었고, 이러한 간단한 팬톰을 이용하여 비교적 효과적으로 자궁강내 근접 방사선조사시 사용하는 밀봉선원인 $^{137}Cs$ tube 의 선량에 대한 품질검사는 물론, 전산화치료계획장치를 이용한 값과 이론적인 식을 바탕으로 수작업으로 계산한 값, 그리고 실험으로부터 구한 실측값을 비교 검토함으로써 치료계획의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측 및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가 먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을 갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 ㎍/㎥)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및 이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다.
본 연구는 RF 마그네트론 스퍼터링법을 이용하여 산소유량 변화에 따라 증착된 ITO 박막 구조적, 전기적, 광학적 특성을 분석하였다. ITO (Indium Tin Oxide) 박막은 $1.0{\times}10^{-3}$ Torr의 공정 압력과 2 kW 및 13.56 MHz의 RF 전력, 1,000 sccm의 Ar 가스 조건하에 0~12 sccm의 $O_2$ 가스 유량을 변경하면서 증착하였다. 광투과율 측정은 적분구를 이용하였으며, 측정 파장 범위는 300~1,100 nm이다. 4-point probe를 이용하여 면저항을 측정하였으며, Hall Measurement System을 이용하여 비저항, 캐리어 농도 및 전자이동도를 측정하였다. Scanning electron microscope 장비를 이용하여 ITO 박막 표면을 분석하였고, 박막의 거칠기는 Atomic force microscope을 이용하여 측정하였다. ${\gamma}$-Focused ion beam system을 이용하여 ITO 박막의 이차전자방출계수를 측정하였으며, 이차전자방출계수 값으로 Auger neutralization mechanism 분석법을 이용해 ITO 박막의 일함수를 결정하였다. 3 sccm의 산소 유량에서 증착된 ITO 박막의 비저항은 약 $2.4{\times}10^{-4}{\Omega}{\cdot}cm$로 가장 좋았으며, 광학적 특성 또한 84.93% (Weighted average)로 가장 좋은 것을 확인할 수 있었다. 이 조건에서 이차전자방출 계수가 가장 높았고 일함수는 가장 낮은 경향의 일치함을 확인하였다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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