서울시 종로구에 위치한 창경궁, 창덕궁, 종묘와 그 주변 지역을 사례로 소규모의 도시 녹지(녹지율 100%)가 주변 시가지의 기온에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 이용된 자료는 2000년 9월부터 11월까지 실측한 최고.최저 기온값 및 차량이동관측에 의한 실시간 기온값, 서울시 자동기상관측소의 시간별 기온값, 서울시 토지 이용현황도 서울시 현존식 생도, 09시 지상일기도이다. 맑고 바람이 약한 날의 주간에는 토지이용상태가 기온의 공간적 분포에 영향을 미친다. 최고기온의 경우, 녹지로 구성된 고궁에서 기온이 가장 낮고 녹지에서 멀어져 시가지 쪽으로 갈수록 높아져 녹지와 시가지간의 기온차이는 최대 7.3$^{\circ}C$에 달한다. 또한 시가지 내에서도 토지이용상태가 주거지나 공급용지(병원이나 학교)인 곳보다 고밀도의 상업지역에서 기온이 더 높다 야간에는 냉기류의 흐름으로 토지이용상태뿐만 아니라 지형도 기온분포에 중요한 역할을 한다. 차량이동관측에 의한 녹지 주변 기온의 수평 단면도는 토지이용상태와 밀접한 관련성을 갖는데 녹지에서 멀어질수록 기온이 높아져 고궁 가장장리로부터 200m 떨어진 곳에서는 1$^{\circ}C$정도, 400m에서는 3~4$^{\circ}C$차이가 난다.
In order to overcome the lack of reactivity with hydrogen gas ($H_2$) and utilize unique properties of Carbon Nano Tubes (CNTs) for the application to hydrogen sensors, there have been intensive works on the surface functionalization of CNTs with various types of nanoparticles including Pd. In the present work, we have investigated the effect of dendrimers and Pd nanoparticles to the hydrogen sensing properties of CNTs by comparing three types of samples: Pd/SWNTs (Sample I), Pd/dendrimer/SWNTs (Sample II) and heat-treated Pd/dendrimers/SWNTs (Sample III). As a result of IV measurement under the $H_2$ and air, sample I was found to have a high sensitivity (25%) to $H_2$, but to have a very slow response time (324 s) and recovery rate. On the other hand, Sample II was found to show much faster response time (3 s) and good recovery rate but lower sensitivity (8.6%) than Sample I which is due to induced dipole moments in the dendrimers. Interestingly, Sample III showed both fast response time (7 s) and high sensitivity (25%), indicating that the pyrolysis of the dendrimers during heat treatment which reduce the distance between the surface of the SWNTs and the functionalized Pd nanoparticles plays a key role in improving the sensitivity. The pyrolysis of the dendrimers in Pd nanoparticle-dendrimer-SWNTs was found to enable a significant electrical conductance modulation upon exposure to extremely low concentrations (10 ppm) of $H_2$ in air. Our results demonstrate that the Pd Nanoparticle-Grafted Single-Walled Carbon Nanotubes(SWNTs) with Dendrimers can be used to detect hydrogen, makingoutstanding properties such as fast response, and recovery time, high sensitivity, low detection limit at room temperature compared with other types of hydrogen sensors.
본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
본 연구에서는 여러 지점의 온도를 동시에 측정할 수 있는 두 가지 온도 모니터링 기법을 소개하고 있다. 그 하나는 고유주소를 가지고 있는 온도센서로 구성된 온도센서 배열 케이블을 이용하는 기법이며, 다른 하나는 광섬유 센서를 이용하여 분포 온도를 측정하는 기법이다. 이 두 기법의 차이점은 다음과 같이 요약될 수 있다. 온도센서 배열 케이블은 온도센서가 위치하는 정확한 지점의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 측정의 정밀도 및 분해능은 그 온도 센서의 성능에 따라 결정된다. 한편, 광섬유 센서는 레이저 펄스가 광섬유를 따라 보내질 때 생성되는 Raman 역산란파를 분석함으로써 온도를 측정하기 때문에 분포 개념의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 분해능은 측정거리, 측정시간 및 온도측정 거리분해능에 따라 결정된다. 본 논문은 두 가지 온도 모니터링 시스템의 장단점을 비교함으로써 기술적이고 경제적인 측면에서 그의 응용분야를 면밀히 검토하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 두 기법을 이용한 다양한 실험을 실시하였다. 그 결과를 검토해 보면 온도센서 배열 케이블은 300m 범위 내의 지하수 흐름, 지열 분포 및 그라우팅 효과 검증에 적합할 것으로 판단되며 광섬유 센서는 상대적으로 긴 거리에 걸친 분포 온도에 대한 정보가 필요한 파이프 파인 감시, 터널 화재 감시 및 전력선 모니터링과 같은 분야에서 효율적으로 활용될 것이 기대된다.
광섬유 ROTDR (Rayleigh optical time domain reflectometry) 센서와 보디 긴 광섬유를 감지광섬유로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA (Brillouin optical time domain analysis) 센서를 구성하고, 이들 각각을 이용하여 중요보안 대상체인 사회기반시설물에 침투하는 침입자를 탐지할 수 있는 기포 연구를 수행하였다 ROTDR 센서의 감지부로는 넓은 면적을 감지할 수 있는 매설형 광섬유 센서 탐지판을 제작하고, 인가된 침입물체의 위치와 무게에 따른 신호특성을 고찰하였다. ROTDR 센서는 펄스 폭이 30ns이고, 광섬유의 길이는 10km 이상이다. 위치탐지오차는 약 2m 이내였으며, 무게에 따른 탐지능력은 20kgf, 40kgf, 60kgf, 80 kgf의 네 단계를 구분할 수 있음을 알 수 있었다. 넓은 지역에 걸친 침입자의 침투를 감시하기 위하며 수십 km의 광섬유 길이 전제를 감지부로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA 센서를 개발하였다. BOTDA 센서는 한 개의 레이저 다이오드와 두 개의 광전 변조기(electro-optic modulator)를 사용하여 간단하게 구성하였다. 침입자에 의한 광섬유의 변형률 벽화를 탐지하는 실험을 수행하기 위하여 광학테이블 위에 광섬유에 변형률을 인가하기 위한 실험 장치를 설치하여 실험을 수행하였다. 이 실험으로부터 시간간격 1.5 초동안 광섬유 약 4.81km의 길이를 거리분해능 3m로 침입자를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권3호
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pp.430-436
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2008
Recently, there are many cases to use a ship's engine performance analyzer(SEPA) to measure pressure in cylinder and top dead center(TDC) of piston of engine, and analyze its performance such as fuel injection time and horsepower as well as wear of piston ring. But, SEPA needs TDC pulses($T(1){\sim}T(n)$) generated when pistons of engine are located to the TDC position ($TDC(1){\sim}TDC(n)$), these pulses are gathered from sensors connected to gear wheel of the propeller shaft in the remote distance from the measurement point. Therefore, operators need a long wire cable(WRC) to TDC detecting sensor to get these pulses, but this method is a very uncomfortable and expensive in case of installation, and it might decrease user's purchase desire. In this paper, we design and fabricate a small and inexpensive MODEM cable(M0C) so that it may be available to transmit TDC pulse generated from sensor in propeller shaft through existing power line. We also verify the facts that this MOC can be applied to SEPA and the effectiveness of the system through the experiments.
Purpose: Recently, research has continued to predict the time of failure of the facility through measurement data obtained by attaching a sensor to the facility. However, depending on the facility, it may be difficult to attach a sensor. The purpose of this study is to propose a power generation maintenance plan system based on failure record data obtained from Continuous Ship Unloader, one of the facilities that is difficult to attach sensors. Methods: This study uses data collected from 2012 to 2022 from the 'CSU-1B' model among Continuous Ship Unloader operated by Korea Midland Power Co., LTD. By fitting fault record data to the Weibull distribution, appropriate maintenance cycles and ranges for each target facility subsystem are derived. In addition, maintenance group between subsystems is selected through Euclidean distance, a metric often used for time series data similarity. Through this, a system for establishing an maintenance plan for power generation facilities is proposed. Results: The results of this study are as follows. For the 17 subsystems of the Continuous Ship Unloader, proper maintenance cycles and ranges were determined, and a total of four maintenance groups were chosen. This resulted in the creation of an power generation maintenance plan system and the establishment of an maintenance plan. Conclusion: This study is a case study of power generation facilities. We proposed a maintenance plan system for Continuous Ship Unloader among power generation facilities.
스마트기기 시대가 도래함에 따라, 최근 스마폰과 관련한 많은 응용 서비스들이 개발되고 있으며, LBS(Location Based Service) 기술은 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 일반적으로 스마트폰의 위치인식은 GPS(Global Positioning System), G-Sensor와 같은 위치 인식 시스템 및 센서를 이용하여 위치 정보를 획득하게 된다. 그러나 실내에서는 위성으로부터의 GPS 신호를 수신하기가 거의 불가능하므로 실내 환경을 위한 새로운 LBS 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LED 조명과 스마트폰의 카메라 센서를 이용한 위치정보 송수신기를 제안한다. 제안 위치 인식 시스템의 실용성 검증을 위해 실험실 환경에서의 실험을 통해 그 가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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