The detection of engine misfire events is one of major concerns in engine control due to its negative effect on air pollution and engine performance. In this paper, a misfire detection system based on crankshaft angular speed fluctuation is developed. Synthetic variable method is adopted for the preprocessing of crankshaft angular speed. This method successfully estimates the work output of each cylinder by finding the effect of combustion energy on the crankshaft rotational speed or acceleration after virtually removing the effect of the internal inertia forces from the measured crankshaft speed signals. The detection system is developed using neural network with the revised synthetic angular acceleration as input which is derived from the preprocessing. Mathematical simulation is carried out for developing and verifying the misfire detection system. Finally, the reliability of the developed system is validated through an experiment.
The purpose of this experiment is to estabilish the sensitive and specific ELISA (enzyme linked immunosorbent assay) system for the detection of fish metallothionein (MT). Silver carp were injected with CA of 1-8mg/kg body wt. 4 times during 10 days. Silver carp was very tolerant species to CA. Cd induced MT in liver was seperated and purified by gel filtration chromatography and ion exchange chromatography and identified by spectrophotometry, native gel electrophoresis and western blot analysis. The rabbit antiserum was produced by immunizing rabbit with lyophilized MT, and the competitive ELISA system was estabilished for the detection of fish MT. In the present ELISA system, the detection limit was about 33 ng/ml. When this ELISA system was employed to determine the MT level in the supernatant sample of fish liver homogenate, the reaction curve showed a good parallel corelationship with the calibration curve over a certain dilution range. The results indicate that the competitive ELISA can be a useful tool for the detection of fish MT in the toxicological study and the evaluation of water pollution.
A blue pigment-producing bacterium, Vogesella indigofera, was isolated and quantified for the relationship between its synthesis of a blue pigment and exposure concentrations of $Cr^{6+}$. The concentration of $Cr^{6+}$ and the percentage of blue colonies on agar plates was negatively correlated ($r^{2}$ =-0.8683). Critical concentrations inhibiting bacterial pigment production were found to be between 100-150 $\mu\textrm{g}$$Cr^{6+}$/ml on agar plates and 200-300 $\mu\textrm{g}$$Cr^{6+}$/ml in liquid culture. As the blue color is characteristic and easily observable, the bacterium Vogesella indigofera may have potential applications in the detection and monitoring of environmental pollution.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
This paper presents the detection of internal combustion engine's multiple misfire. The primary cause of air pollution by vehicles is imperfect conbustion of fuel. The CARB(California Air Resources Board) have imposed regulations for the detection of misfiring in automotive engines. The OBD-II regulations requir that misfire should be monitored by the diagnostic system, and that the goal of OBD-II is to alert the driver to the presence of a malfunction of the emission control system. Present invention based upon measurements of engine roughness as derived from crankshaft angular velocity measurements with special signal processing method. Crankshaft angular velocity signals are processed by walsh-fourier transform. Experimental work confims that it's possible to apply walsh-fourier transform for the detection of multiple misfires in no-load idle and road testing.
누수 검출(Leak Detection)은 인류의 소중한 자원인 물을 제어하여, 자연재해에 대비하고, 건물 및 각종 산업 시설등의 피해를 방지하기 위한 시스템이다. 특히 화학물질이나 기름의 유출은 심각한 환경적 오염이 발생하기 때문에, 각종 액체(기름, 물)의 누출을 감지하고, 액체가 누출되는 지점을 초기에 감지하여, 환경오염을 최소화하고, 누수로 인한 장비의 파손방지 및 국가의 소중한 물 자원을 안전하게 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하여 특화된 필름형 센서를 이용하여, 숙련된 엔지니어가 아니라도, 설비나 벽면 등 어느 곳이라도 누구나 쉽게 설치할 수 있다. 또한 불필요한 회로를 줄이고, 필름 센서와 연동 구동 시 큰 가격 경쟁력을 갖고, 검출하고자 하는 액체 및 주변 사용 환경에 따라 민감도를 설정할 수 있는 필름형 센서를 이용한 센서 제어 기 및 모니터링 시스템을 구현하였다.
대기오염은 동식물의 건강에 장·단기적으로 해로운 영향을 미치는 사회적 문제이다. 굴뚝은 대기를 오염시키는 대기오염물질의 주배출원으로 그 위치와 종류를 탐지하고 모니터링할 필요가 있다. 대기오염물질을 배출하는 굴뚝이 위치한 발전소 및 산업단지는 접근성이 많이 떨어지고 부지가 넓어 직접 모니터링하기에는 비용적, 시간적으로 비효율적이다. 따라서 최근에는 원격탐사 자료를 이용하여 굴뚝을 탐지하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 중국 베이징, 톈진 허베이 성에 위치한 발전소를 대상으로 구축된 BUAA-FFPP60 오픈 데이터 세트를 활용하여 YOLOv5기반의 굴뚝 탐지 모델을 제작하였다. 탐지 모델의 성능을 향상시키기 위하여 데이터 분할과 데이터 증강기법을 적용하였으며, 최적의 모델 제작을 위한 학습 전략을 세웠다. 학습이 완료된 모델은 precision, recall과 같은 각종 지표를 통해 성능을 확인하였으며, 최종적으로 동일한 데이터 세트를 사용한 기존 연구와의 비교를 통해 모델의 성능을 평가하였다.
Recently, people have concerned about environmental pollution. This environmental pollution occur due to many reasons such as heavy metal ions and anions. In this regard, many researchers have studied organic materials to monitor above reasons to protect environmental pollution. One of the organic materials for this function is chemosensor. This chemosensor has been studied and reported about monitoring toxic heavy metal ions and anions. In this study, the dye sensor was designed and synthesized through reaction of Rhodamine 6G and 1,3-Indanedion. this dye sensor selective detected $Hg^{2+}$ metal ions while showing red color absorption and yellowish-green strong fluorescence emission compared to other heavy metal ions such as $Cu^{2+}$, $Hg^{2+}$, $Ag^{2+}$, $Zn^{2+}$, $Fe^{2+}$ and $Fe^{3+}$. In this regard, we anticipated that this dye senosr can provide an significant material for monitoring mercury which cause environmental pollution. Thus, We investigated detailed properties of this dye sesnor with using UV-Vis absorption and fluorescent spectrophotometer, Job's plot method for metal binding complex, computational simulated calculation named Material Studio 4.3 suite to approach for electron distribution and HOMO/LUMO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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