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.
전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.
국내에는 17,000여개의 저수지가 존재하며, 이중 85% 이상은 50년 이상 경과된 노후 저수지이다. 이들 저수지는 내부침식 및 세굴 현상에 의한 누수와, 그에 따른 붕괴의 위험에 직면하고 있다. 이들 저수지 및 댐의 붕괴를 방지하기 위해서는 누수를 조기에 파악하고 대비하는 것이 중요하다. 전기비저항 탐사는 저수지의 전반적인 상태 파악은 물론 누수의 발달여부 탐지가 가능한 비파괴, 실시간, 현장조사법이다. 이러한 장점 때문에 전기비저항 탐사법은 저수지 안전진단에 널리 사용되고 있다. 그러나 전기비저항 탐사법은 저수지의 안전도에 대한 정량적인 지수를 제공하지 못해 공식적으로 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목에 포함되어 있지 못하다. 이 연구에서는 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사를 통하여 계산된 수분함량에 근거한 정량적 누수지수 산출법을 제시하였다. 특히 일회성 탐사와 모니터링에 의한 정량적 누수지수 산출법을 개발하여 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사가 향후 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목으로 진입할 수 있는 이론적 기반을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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