The Canton Tower (formerly named Guangzhou New TV Tower) of 610 m high has been instrumented with a long-term structural health monitoring (SHM) system consisting of over 700 sensors of sixteen types. Under the auspices of the Asian-Pacific Network of Centers for Research in Smart Structures Technology (ANCRiSST), an SHM benchmark problem for high-rise structures has been developed by taking the instrumented Canton Tower as a host structure. This benchmark problem aims to provide an international platform for direct comparison of various SHM-related methodologies and algorithms with the use of real-world monitoring data from a large-scale structure, and to narrow the gap that currently exists between the research and the practice of SHM. This paper first briefs the SHM system deployed on the Canton Tower, and the development of an elaborate three-dimensional (3D) full-scale finite element model (FEM) and the validation of the model using the measured modal data of the structure. In succession comes the formulation of an equivalent reduced-order FEM which is developed specifically for the benchmark study. The reduced-order FEM, which comprises 37 beam elements and a total of 185 degrees-of-freedom (DOFs), has been elaborately tuned to coincide well with the full-scale FEM in terms of both modal frequencies and mode shapes. The field measurement data (including those obtained from 20 accelerometers, one anemometer and one temperature sensor) from the Canton Tower, which are available for the benchmark study, are subsequently presented together with a description of the sensor deployment locations and the sensor specifications.
Mobile sources produce a significant fraction of total anthropogenic emissions in Korea and have harmful effects on air quality. Mobile emissions are intrinsically difficult to estimate due to complicated road networks and variations of traffic volume with location and time. To measure traffic pollutants with high temporal and spatial resolution under real conditions a mobile laboratory was designed. The mobile laboratory provide concentrations of $SO_2$, CO, NO, $NO_2$ and location coordinate value. This approach allowed for pollutant level measurements on many roads within short periods of time. In this study, on-road concentrations of $SO_2$, CO, NO and $NO_2$ were measured using mobile platform measurement along the 25 main roads in Busan to estimate the average air pollution level in short time difference. The measurements were conducted on favorable meteorological days from 2010 to 2012 and the overall concentrations of $SO_2$, CO, NO and $NO_2$ were 0.006, 0.8, 0.182 and 0.055 ppm respectively. The result showed that the concentration of CO, NO and $NO_2$ on road were twice, 18 times and 2.5 times higher than regional air quality monitoring sites mean in same period.
전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.
본 연구에서는 전국 및 지역별 지중 흰개미 정기 모니터링 실시 기관들의 결과보고서를 바탕으로 국내 목조문화재의 지역별, 지정별 지중 흰개미 피해 및 관리 현황을 파악하였다. 또한 조사 내용들을 바탕으로 GIS 프로그램을 이용하여 전국 2,805건의 조사 대상 목조문화재에 대한 지중 흰개미 가해흔 및 가해 진행 현황 지도를 제작하였다. 현황 지도 제작 결과, 2018년~2019년의 기간 동안 총 486건의 목조문화재에서 지중 흰개미 가해흔이 확인되었으며, 그중 143건(약 29.4%)에서 지중 흰개미 권역 유입 및 목부재 가해가 진행 중인 것으로 확인되었다. 위와 같이 조사된 피해 현황 자료의 접근성을 높이기 위하여 Map API를 활용한 웹 플랫폼 및 웹 어플리케이션을 제작하였다. 또한 기관별 결과보고서에서 확인된 지중 흰개미 모니터링 방안으로는 탐지견, 육안관찰, 예찰기, 극초단파 장비 등이 지중 흰개미의 유입 유무 파악 방안으로 적용되고 있으나 유입된 지중 흰개미 군체의 영역 범위를 판단할 모니터링 조사 방안은 현재 적용되고 있지 않은 것으로 확인되었다. 이에 따라 지중 흰개미 군체 모니터링 조사 시, 대상 목조문화재의 가해 영역 범위 산정 등 현황 파악을 위한 염색약 처리 및 Mark-Release-Recapture법의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
최근들어 RFID 기반의 SCM에 대한 연구는 많이 진행되고 있다. 그러나 공급망상에서 이동중인 물류정보의 오류를 동기화하고, 장치기반 인프라의 상태정보를 모니터링하여 활성화해주는 연구와 기술은 아직 미흡하다. 또한 이를 응용하여 통합관제해주는 지능형 SCM 시스템을 개발한 경우는 없었다. "물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델"은 실시간으로 각 물류 거점에 설치된 RFID 인프라 장치 및 물류 프로세스 동기화 현황을 하나의 통합된 뷰를 통하여 모니터링하고, 예외상황 발생시에 다양한 의사결정 지원정보 제공을 통해 즉각적인 상황 조치가 가능한 지능형 공급망 통합관제 서비스 모델이다. 본 연구 모델은 물류국제 표준, RFID관련 국제 표준 규격, EPCIS 표준, SSI 미들웨어 플랫폼을 준용하여 표준화 하므로써 관련 기술 국내 표준 규격을 제시하고자 하였다.
Wu, Yijing;Zhao, Chao;Xiao, Zheng;Lin, Hetong;Ruan, Lingwei;Liu, Bin
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제26권12호
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pp.2127-2137
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2016
A mangrove microbial community was analyzed at the gene and protein levels using metagenomic and proteomic methods with the green macroalgae Enteromorpha prolifera as the substrate. Total DNA was sequenced on the Illumina HiSeq 2000 PE-100 platform. Two-dimensional gel electrophoresis in combination with liquid chromatography tandem mass spectrometry was used for proteomic analysis. The metagenomic data revealed that the orders Pseudomonadales, Rhizobiales, and Sphingomonadales were the most prevalent in the mangrove microbial community. By monitoring changes at the functional level, proteomic analyses detected ATP synthase and transporter proteins, which were expressed mainly by members of the phyla Proteobacteria and Bacteroidetes. Members of the phylum Proteobacteria expressed a high number of sugar transporters and demonstrated specialized and efficient digestion of various glycans. A few glycoside hydrolases were detected in members of the phylum Firmicutes, which appeared to be the main cellulose-degrading bacteria. This is the first report of multiple "omics" analysis of E. prolifera degradation. These results support the fact that key enzymes of glycoside hydrolase family were expressed in large quantities, indicating the high metabolic activity of the community.
To respond to rapidly changing water circumstances such as climate change, drought, etc., the korean government (MOE) established four advanced strategies for integrated groundwater management. The first strategy is watershed-based management of groundwater. The second strategy is total quantity management of groundwater including improvement of groundwater preservation area policy and procedure of investigation for groundwater influence area, additional construction of groundwater dam, installation of large-scale public wells, extention of spilled groundwater use. The third strategy is prevention of groundwater contamination including expansion of monitoring wells, introducing declaration of groundwater contamination. The last strategy is advancement of groundwater information management including integrated management of data, setting up a big-data based open platform. The above-mentioned four strategies will be reflected in the 4th National Groundwater Management Plan to secure implementation power, and it is expected to laid the foundation for advanced and rational groundwater management system.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 생태계교란 식물 관리의 효율성을 제고할 수 있는 시민과학연구 방법론을 제안하고 습지보호지역 3개소를 대상으로 적용성을 검토하였다. 습지보호지역 3개소(광주광역시 장록, 경남 고성 마동호, 고창 운곡습지 습지보호지역)를 대상으로 (a) 일대 거주민 등 시민과학자를 모집하여 2022년 9월 18일부터 10월 31일까지 생태계교란 식물 4종(가시박, 도깨비가지, 돼지풀, 양미역취) 자료를 국제생태정보플랫폼(EcoBank)에 수집하고, (b) 생태계교란 식물의 위치와 밀도(3단계: 개체-개체군-군집)를 수록한 분포밀도 지도제작 후, (c) 생태계교란 식물 제거·관리주체인 환경청과 지자체에 제공하였다. 이후 자료를 제공받은 환경청과 지자체에 (d) 생태계교란 식물 분포지도의 활용처와 향후 발전방향에 대한 의견을 수렴하였다. 그 결과 전국단위의 생태계교란 생물 현장관리 가이드를 보완할 수 있도록 시민과학자를 활용한 모니터링이 지속되어야 하며, 수집된 결과의 활용성을 높이기 위해서는 조사대상종의 확대(환경부 지정 생태계교란 식물 17종 전체) 및 변화상 파악을 위한 모니터링 시기의 확대가 필요한 것으로 나타났다. 향후 시민참여에 의한 교란생물 조사·관리의 효과성에 대한 연구가 진행되어 생태계교란 생물 제거 사업 수행 시 시민과학자의 제거사업 참여로 인한 현장관리의 효율성, 시민과학연구모델을 접목한 제거 전후 변화상 추적 등 장기적 관점의 관리효과가 검토되어야 할 것이다.
최근 들어 연근해와 내수면에서 수중 자원의 효과적 개발과 보존을 위해 다양한 수중 응용 시스템 발굴 및 활용의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 근거리 수중 이동통신 시스템, 수중 센서네트워크 시스템 등의 핵심 기술 중의 하나인 초소형 수중 음향통신 모뎀의 디지털 모듈을 연구한다. 고속 연산처리가 가능한 디지털 신호처리 프로세서를 탑재한 수중 모뎀의 디지털 모듈을 설계하고 제작하며, 개발된 하드웨어에 프레임 형성 기능과 채널부호 알고리듬들을 구현하고 실험함으로써 회로의 기능과 성능을 검증한다. 실험 결과에 따르면, 개발된 DSP 기반 디지털 모듈에서 전송속도 1 kbps의 길쌈부호 처리를 위해 필요로 하는 연산량이 DSP의 가용 연산 능력의 1% 이내에 불과하므로 개발된 하드웨어 플랫폼에 다양한 고효율 기저대역 알고리듬을 탑재함으로써 수중 모뎀의 성능 개선을 모색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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