양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.
매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R2는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
국내에 수입되어 판매되는 해외식품 수입액은 매년 급증하는 추세이며, 원재료를 수입하여 가공하는 것을 포함하면 규모는 더 클 것으로 예상된다. 수입 농수산물 완제품에 대한 화물신고 시 원재료에 대한 원산지는 표기되나, 원재료에 대한 검사 정보는 아직 미흡한 편이다. 이에 농수산물 제품 구매 시 원재료 또는 제품에 남아 있는 방사능 존재 여부, 생산 이력 관리 등에 대한 우려가 커지고 있다. 국내 수입농수산물의 위해식품정보는 관리되고 있으나, 미생물, 잔류농약, 식품첨가물, 알레르기 성분 등 주로 글로벌 이슈가 되는 위해요소들이 대부분이다. 그러므로 원재료의 생산이력 및 검사정보의 체계적인 관리를 위해서는 전체 운송과정에서의 물류 주체들 간 관련 데이터의 공유와 활용도 제고를 위한 아키텍처, 비즈니스 모델 등에 대한 표준화가 필요하다고 판단된다. 이에 본 논문에서는 수입농수산물 운송 중 상태 추적을 위해 단계별 정보를 수집, 가공, 처리하기 위한 아키텍처를 설계하고, 비즈니스 프로세스 간에 발생하는 업무 흐름을 정의하였다. 또한 도출한 데이터 엘리먼트로 정보 모델을 정의하고 UBL 기반의 XML 스키마를 정의하였다. 제안한 표준 모델을 통해 물류 주체 간 정보 유통 및 공유가 용이할 것이며, 실시간 관리가 필요한 농수산물 운송에 대한 가시성, 신뢰성, 안전성 및 신선도 체계 수립이 가능할 것으로 기대한다.
Where is a better place to live? In the coming era, this should be more than simply a livable place. It should be an adaptable place that has a flexible system adaptable to any new situation in terms of diversity. Customization and real-time operation are needed in order to realize this technologically. We expect a smart city to have a flexible system that applies technologies of self-monitoring and self-response, thereby being a promising city model towards being a better place to live. Energy demand and supply is a crucial issue concerning our expectations for the flexible system of a smart city because it is indispensable to comfortable living, especially city living. Although it may seem that energy diversification, such as the energy mix of a country, is a matter of overriding concern, the central point is the scale of place to build grids for realizing sustainable urban energy systems. A traditional hard energy path supported by huge centralized energy systems based on fossil and nuclear fuels on a national scale has already faced difficult problems, particularly in terms of energy flexibility/resilience. On the other hand, an alternative soft energy path consisting of small diversified energy systems based on renewable energy sources on a local scale has limitations regarding stability, variability, and supply potential despite the relatively light economic/technological burden that must be assumed to realize it. As another alternative, we can adopt a holonic path incorporating an alternative soft energy path with a traditional hard energy path complimentarily based on load management. This has a high affinity with the flexible system of a smart city. At a system level, the purpose of all of the paths mentioned above is not energy itself but the service it provides. If the expected energy service is fixed, the conclusive factor in choosing a more appropriate system is accessibility to the energy service. Accessibility refers to reliability and affordability; the former encompasses the level of energy self-sufficiency, and the latter encompasses the extent of energy saving. From this point of view, it seems that the small diversified energy systems of a soft energy path have a clear advantage over the huge centralized energy systems of a hard energy path. However, some insuperable limitations still remain, so it is reasonable to consider both energy systems continuing to coexist in a multiplexing energy system employing a holonic path to create and maintain reliable and affordable access to energy services that cover households'/enterprises' basic energy needs. If this is embodied in a smart city concept, this is nothing else but smart energy inclusion. In Japan, following the Fukushima nuclear accident in 2011, a trend towards small diversified energy systems of a soft energy path intensified in order to realize a nuclear-free society. As a result, the Government of Japan proclaimed in its Fifth Strategic Energy Plan that renewable energy must be the main source of power in Japan by 2050. Accordingly, Sony vowed that all the energy it uses would come from renewable sources by 2040. In this situation, it is expected that smart energy inclusion will be achieved by the Japanese version of a smart grid based on the concept of a minimum cost scheme and demand response.
Plato, N.;Bigert, C.;Larsson, B.M.;Alderling, M.;Svartengren, M.;Gustavsson, P.
Safety and Health at Work
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제10권3호
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pp.377-383
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2019
Objectives: Exposure to fine particles in urban air has been associated with a number of negative health effects. High levels of fine particles have been detected at underground stations in big cities. We investigated the exposure conditions in four occupational groups in the Stockholm underground train system to identify high-exposed groups and study variations in exposure. Methods: $PM_1$ and $PM_{2.5}$ were measured during three full work shifts on 44 underground workers. Fluctuations in exposure were monitored by a real-time particle monitoring instrument, pDR, DataRAM. Qualitative analysis of particle content was performed using inductively coupled plasma mass spectrometry. Nitrogen dioxide was measured using passive monitors. Results: For all underground workers, the geometric mean (GM) of $PM_1$ was $18{\mu}g/m^3$ and of $PM_{2.5}$ was $37{\mu}g/m^3$. The particle exposure was highest for cleaners/platform workers, and the GM of $PM_1$ was $31.6{\mu}g/m^3$ [geometric standard deviation (GSD), 1.6] and of $PM_{2.5}$ was $76.5{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.3); the particle exposure was lowest for ticket sellers, and the GM of $PM_1$ was $4.9{\mu}g/m^3$ (GSD, 2.1) and of $PM_{2.5}$ was $9.3{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). The $PM_1$ and $PM_{2.5}$ levels were five times higher in the underground system than at the street level, and the particles in the underground had high iron content. The train driver's nitrogen dioxide exposure level was $64.1{\mu}g/m^3$ (GSD, 1.5). Conclusions: Cleaners and other platform workers were statistically significantly more exposed to particles than train drivers or ticket sellers. Particle concentrations ($PM_{2.5}$) in the Stockholm underground system were within the same range as in the New York underground system but were much lower than in several older underground systems around the world.
다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.
스마트(Smart) 하수처리장은 하수처리 전 과정에 대한 ICT 기반의 실시간 모니터링, 원격 제어 관리 및 지능화 체계를 구축하여 안전하고 깨끗한 물환경을 조성하는 것을 의미한다. 이러한 스마트 하수처리장의 핵심이 되는 기술이 계측기를 활용한 운전제어 기술이라 할 수 있다. 본 연구진은 국내에서 진행중인 하수처리장 지능화 연구사업들을 참고하여 지능화사업 구축 시 필요한 운전제어 기술들을 분석하고 제시하였다. 분석 결과 규모별 제어, 반류수 제어, 연계처리수 제어, 약품량 제어, 동절기 운영제어, 총 유기탄소 제어까지 총 6개의 제거 기술에 대해 제시하였다. 규모별로는 소규모와 중규모 대규모로 구분할 수 있는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 경우 반류수를 관리할 수 있는 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 연계처리수 제어의 경우 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 약품주입량 제어의 경우 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시스템을 제시하였다. 동절기 운영의 경우 수온 저하에 따른 질산화 저하를 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였다. 총 유기탄소 제어의 경우 향후 오염총량제를 고려한 연동 시스템을 제시하였다. 이러한 운전제어 시나리오들은 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.
본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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