We determined the feasibility of a fishing camera system using an optical fiber as the fishing line by testing a power-over-fiber (POF) module and multimode optical fiber. Operation of the remote camera module (RCM) without the battery was preferred because the removal of the charging or battery replacement section enabled a waterproof single-body type design. The average efficiency of the photovoltaic power converter (PPC) in the tested POF module was 32.6% at 820 nm, and thus, a high-power laser of at least 1.27 W was required for operating the developed RCM with an electrical dissipation of 413 mW. Because the optical fiber was wound on a fishing reel, composite loss composed of bending and tensile loss occurred. To mitigate the composite loss, we employed a simple holder that showed an improvement in the composite loss of 0.38 dB to 0.8 dB, which was considerably better than the losses without the holder.
Hong, Kyung Min;Kang, Young June;Park, Nak Kyu;Choi, In Young
Journal of the Optical Society of Korea
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제17권4호
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pp.323-327
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2013
A laser ultrasonic inspection system has the advantage of nondestructive testing. It is a non-contact mode using a laser interferometer to measure the vertical displacement of the surface of a material caused by the propagation of ultrasonic signals with the remote ultrasonic generated by laser. After raising the ultrasonic signal with a broadband frequency range using a pulsed laser beam, the laser beam is focused to a small point to measure the ultrasonic signal because it provides an excellent measurement resolution. In this paper, foreign materials are measured by a non-destructive and non-contact method using the laser ultrasonic inspection system. Mixed foreign material on the corroded part is assumed and the laser ultrasonic experiment is conducted. An ultrasonic wave is generated by pulse laser from the back of the specimen and an ultrasonic signal is acquired from the same location of the front side using continuous wave laser and Confocal Fabry-Perot Interferometer (CFPI). The characteristic of the ultrasonic signal of existing foreign material is analyzed and the location and size of foreign material is measured.
This article presents a study on the state-of-the-art methods for automated radioactive material detection and identification, using gamma-ray spectra and modern machine learning methods. The recent developments inspired this in deep learning algorithms, and the proposed method provided better performance than the current state-of-the-art models. Machine learning models such as: fully connected, recurrent, convolutional, and gradient boosted decision trees, are applied under a wide variety of testing conditions, and their advantage and disadvantage are discussed. Furthermore, a hybrid model is developed by combining the fully-connected and convolutional neural network, which shows the best performance among the different machine learning models. These improvements are represented by the model's test performance metric (i.e., F1 score) of 93.33% with an improvement of 2%-12% than the state-of-the-art model at various conditions. The experimental results show that fusion of classical neural networks and modern deep learning architecture is a suitable choice for interpreting gamma spectra data where real-time and remote detection is necessary.
The advent of Internet of Things (IoT) makes common nowadays computing environments involving programming not a single computer but several heterogeneous distributed computers together. Developing programs separately, one for each computer, increases programmer burden and testing all the programs become more complex. To address the challenge, this paper proposes an RPC-based unified programming language, UniPy, for development of MGC (eMbedded, Gateway, and Cloud) applications in IoT systems configured with popular computers such as Arduino, Raspberry Pi, and Web-based DB server. UniPy offers programmers a view of classes as locations and a very simple form of remote procedure call mechanism. Our UniPy compiler automatically splits a UniPy program into small pieces of the program at different locations supporting the necessary RPC mechanism. An advantage of UniPy programs is to permit programmers to write local codes the same as for a single computer requiring no extra knowledge due to having unified programming models, which is very different from the existing research works such as Fabryq and Ravel. Also, the structure of UniPy programs allows programmers to test them by directly executing them before splitting, which is a feature that has never been emphasized yet.
최근, 감마선 조사기의 자동 원격 조사 제어기가 오동작하여 방사선작업종사자가 방사선 피폭 사고가 지속적으로 보고되고 있다. 이에 NDT 분야에서는 방사선에 대한 잠재적 사고를 미연에 방지하기 위한 방사선원 모니터링 시스템 구축에 많은 시간과 재원을 투자하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 비파괴검사장비에 범용적으로 적용할 수 있는 방사선원 위치 모니터링 시스템의 개발을 위한 선행연구로써 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 산화납 기반 방사선 검출기에 대한 감마선 응답 특성을 모의 추정하였다. 연구 결과, 방사선 검출기의 최적화 두께는 방사선원에서 방사되는 감마선 에너지에 따라 상이하며 에너지가 증가함에 따라 최적화 두께가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 PbO 기반 방사선 검출기의 최적화 두께는 Ir-192에 대하여 $200{\mu}m$, Se-75 $150{\mu}m$, Co-60 $300{\mu}m$로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 범용적으로 적용하기 위하여 2차 전자 평형을 고려한 PbO 기반 방사선 검출기의 적절한 두께는 $300{\mu}m$로 평가되었다. 이러한 결과는 차후 다양한 NDT 장비에 범용적으로 적용하기 위한 방사선원 위치 모니터링 시스템을 개발 시 방사선 검출기에서 요구되는 적절한 두께를 결정하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
원자력발전소의 노후화에 따른 이종금속용접부에서 결함 발생 사례가 지속적으로 보고되고 있으며, 국내에서도 원자력발전소 가동연수 증가에 따라 이종금속부에 결함 발생도 점점 증가할 것으로 판단된다. 국내에서는 증기발생기 배수 노즐 이종금속용접부, 원자로냉각재계통(RCS) 고온관 시료 채취 노즐에서 결함 사례가 보고되었고, 원자력발전소의 인력 접근이 제한적인 고방사선구역 내 소구경 노즐의 이종금속용접부에 대한 검사 시 인력 투입을 최소화 하는 신뢰성 있는 자동화 비파괴검사 가능 기술 및 시스템 개발 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 원자력발전소의 소구경 노즐 결함 검출을 위해 1) beam simulation을 통한 최적 검사 탐촉자 설계, 2) 소구경 이종용접부 검사용 multi-directions UT 최적 검사기술, 3) 원격제어 automatic inspection system을 개발하였으며, 표준결함시편을 이용하여 개발된 기술 및 시스템의 결함 검출능을 검증하였다. 개발된 최적기술과 시스템은 실제 발전소에서 발생된 결함 (RCS 고온관 시료 채취 노즐)에 대한 검사에 적용하여 결함을 검출함으로써 개발 검사 기술 및 시스템의 적합성이 검증되었다. 개발된 기술은 원전의 다양한 소구경 건전성 평가에 활용함으로써 원자력발전 안전성 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 겨울철 저온환경에서 디젤 엔진의 연료필터를 검사하기 위한 온도, 압력 및 유량 분석 시스템을 제안하였다. 디젤엔진의 연료인 경유는 특정 온도 이하로 내려가면 파라핀과 같은 반고체 상태인 왁싱(Waxing)물질을 형성하여 유동성이 낮아지기 때문에 엔진 시동이 원활하지 않다. 그래서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 블록 히터를 내장하게 된다. 그리고 연료필터의 성능을 측정하기 위해서는 극저온 하에서 엔진 시동 시부터 온도, 압력 및 유량을 분석할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 제작된 시스템을 이용하여 연료필터 주변의 성능에 관계된 물리량을 측정하였으며 이를 분석하였다. 또한 측정된 데이터는 임베디드 시스템의 웹서버를 이용하여 원격 네트워크로 전송하였고 원격에서 사용자들이 웹브라우저를 이용하여 운전 상태를 용이하게 파악할 수 있게 설계하였다. 설계된 시스템을 검증하기 위하여 제작된 소형 실험 챔버에 설치하고 상온 및 극저온 상황에서 실험하여 연료필터 입출력 측 연료의 온도, 압력, 유량 데이터를 얻을 수 있었으며, 연료히터의 동작 시 연료의 흐름이 개선되는 것을 알 수 있었다.
미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM2.5 농도를 예측하고자 한다. PM2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R2, RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R2, RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose - In the year of 2015 and 2016, one of the items that got attention in CES was a drone. It has been 100 years since a drone emerged, but most were used for military purposes. As its use became diverse as of 2010, it got attention of the general public. In Korea, it was in 2011 that a drone was known to the public through an aerial video shooting for television program. This study tried to come up with suggestions by comparing domestic with overseas cases, and tried to consider the related technologies and systems with applying the role of drones in logistics service. Research design, data, and methodology - The overseas cases were regarded as drone's logistical purpose. The Prime Air service by US Amazon is still not commercialized and under pre-testing due to Federal Aviation Regulations, although it started in 2013. In Germany, DHL succeeded in delivering service testing which is called Parcelcopter, but it is not commercialized yet. Other than these, there are more attempts to prepare logistics service in China with Taobao, in France with Geopost's test, and in Africa. In Korea, CJ Korea Express tested delivery with a self-developed drone Results - In order to study for utilizing drones for logistics as the prerequisites, some overseas and domestic cases, which are currently considered, were reviewed. Also, the technologies and institutional requirements to commercialize drones for logistical purpose were reviewed. The reasons for using drones in logistics is to ensure the price competitiveness by reducing cost. The empirical test also will be needed because drone pilot areas are designated by ministry of land, infrastructure and transport. Conclusions - In order to utilize drones in logistics and foster the industry, this study would like to suggest the followings. First of all, size of drones for logistics needs to be fixed and their operating system should be standardized. Centralized investment resources are needed through standardization to ensure the market occupancy. Secondly, it is necessary to get the converged businesses that do research, develop and commercialize drones with the investment of private sector. Example can be found in Korea aerospace Industries. We can respond to the rapid growth of the market with intensive investing by integrating the private sector investment. Thirdly, institutional arrangements are needed to be established quickly. In the case of high-technologies like drones, institutional support often does not follow the rapid development of the technology. The problems can be found in securing drones-only airspace, creating drone-specialized pilot's license, matters related to remote controller and complementary regulations for drones in Aviation Act. If these regulations are not prepared or complemented at the right timing, technologies cannot be commercialized even though the development is completed. Fourthly, there is a need to secure the transparency regarding possible privacy and personal information protection problem while operating drones. Finally, in order to foster this new industry, government should focus on supporting R&D more in the long term than short term outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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