저수지 및 제방에서의 계측은 가장 높이가 높은 구간을 선정하여 계측기를 매설하고 측정하는 집중계측 방식으로 최근에는 자동화 계측기술이 발달되어 실시간으로 계측결과가 관리사무소로 전달 및 수집, 저장되고 있다. 실시간 계측기술이 발달되었음에도 불구하고 계측결과가 시설물 관리와는 직접적으로 이용되지 못하고 있다. 최근 사물인터넷 기반의 무선 센서 네트워크 계측기술이 발달함에 따라 본 연구에서는 저수지 및 제방 구조물에 무선센서 네트워크 기술을 기반의 실시간 계측 및 평가시스템을 제안하였다. 적용성 평가를 위한 침투해석 결과 저수위 변화에 따라 제체 내부의 침윤선 변화와 함께 토체의 체적함수비가 함께 변화하여 체적함수비를 센서 노드로 설정한 계측시스템의 적용성을 확인하였다.
해양환경 규제 MEPC의 규제 강화로 인하여 더욱 정밀하고, 신뢰성을 확보한 빌지분리 센서 시스템이 필요하다. 빌지 분류기를 설계 제작하기 위해서는 기름과 물을 구별하는 정밀한 유수분리 레벨센서가 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 정전용량형 레벨센서의 특성 파악을 위해 3차원 시뮬레이션을 수행하여 특성을 파악하였으며, 이를 토대로 레벨센서의 설계시 주요한 설계인자를 추출하였다. 동작회로를 Digital 회로로 구성함으로써, 정전용량형 센서의 원천적인 기생커패시턴스 문제를 해결하였으며, 실험장치를 구성한 후 실험을 수행하였다. 실험 결과를 보면 노이즈에는 강인해졌음을 알 수 있었다. 그리고 추출한 정전용량형 레벨센서의 설계인자를 이용하여 정밀도를 향상시키기 위한 연구가 향후에 진행 될 필요성이 있다.
Pulsed laser-based optical sensor monitoring systems for real time microplastic particle counting are proposed and developed in this study. To develop our real time monitoring system, we used a 450 nm pulsed laser and a photomultiplier with very high quantum efficiency. First, we demonstrated that the microplastic particle counting system could detect standard micro bead samples of 100, 250, and $500{\mu}m$ in river water. We then performed research concerning pulsed laser-based optical spectral sensor systems for real time microplastic monitoring. Additionally, we demonstrated that the real time microplastic remote monitoring system using LoRa communications could detect microplastic in the tap water resource protection area.
Oscillating water column (OWC) type wave power generator system is a power generation system that uses wave energy, a sustainable and renewable energy source. Irregular cycles and wave heights act as factors that make it difficult to secure generation efficiency of the wave power generator system. Recently, research for improving power generation efficiency is being conducted by applying digital twin technology to OWC type wave energy converter system. However, digital twin using sensor data can predict erroneous performance due to uncertainty in the sensor data. Therefore, this study proposes an uncertainty analysis method for sensor data which is used in digital twin to secure the reliability of digital twin prediction results. Uncertainty quantification considering sensor data characteristics and future uncertainty information according to uncertainty propagation were derived mathematically, and confidence interval estimation was performed based on the proposed method.
Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using fiber Bragg grating sensor networks (FBGSNs) has received significant public attention in recent years. However, there is currently little research on the health-monitoring technology of high-piled wharfs in coastal ports using the fiber Bragg grating (FBG) sensor technique. The benefits of FBG sensors are their small size, light weight, lack of conductivity, resistance corrosion, multiplexing ability and immunity to electromagnetic interference. Based on the properties of high-piled wharfs in coastal ports and servicing seawater environment and the benefits of FBG sensors, the SHM system for a high-piled wharf in the Tianjin Port of China is devised and deployed partly using the FBG sensor technique. In addition, the health-monitoring parameters are proposed. The system can monitor the structural mechanical properties and durability, which provides a state-of-the-art mean to monitor the health conditions of the wharf and display the monitored data with the BIM technique. In total, 289 FBG stain sensors, 87 FBG temperature sensors, 20 FBG obliquity sensors, 16 FBG pressure sensors, 8 FBG acceleration sensors and 4 anode ladders are installed in the components of the back platform and front platform. After the installation of some components in the wharf construction site, the good signal that each sensor measures demonstrates the suitability of the sensor setup methods, and it is proper for the full-scale, continuous, autonomous SHM deployment for the high-piled wharf in the costal port. The South 27# Wharf SHM system constitutes the largest deployment of FBG sensors for wharf structures in costal ports to date. This deployment demonstrates the strong potential of FBGSNs to monitor the health of large-scale coastal wharf structures. This study can provide a reference to the long-term health-monitoring system deployment for high-piled wharf structures in coastal ports.
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
현재 시행되고 있는 수질오염 총량관리제나 수질 TMS 등과 같은 수자원 보호에 대한 국가 관심도를 미루어 볼 때 자동채수기는 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수입에 의존하는 자동채수기를 개발하여, 외화낭비를 줄이고 동시에 기능적 성능을 높이는 데 있다. 개발결과물들을 얻고자 몇 가지 노력을 하였다. 이를 위하여 현장측정용 유량센서, 즉, Flow Meter를 자동채수기에 설치하여 연동 운영될 수 있는 기술개발을 했으며, 개발된 현장측정용 센서에서 송신되는 데이터를 원격으로 모니터링 및 저장할 수 있는 원격 D/L 시스템을 개발하였다. 또한, 개발된 자동채수기를 실제 하수처리장에 설치하여 운전해 보았고, 그 결과 현장적용이 충분히 가능함을 확인할 수 있었다.
One of the major problems in glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipes is the durability under water absorption. This condition is generally recognized to cause degradations in strength and mechanical properties. Therefore, there is a need for an intelligent system for detecting the absorption rate and computing the mass of water absorption (M%) as a function of absorption time (t). The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the water absorption rate by evaluating the dielectric properties of glass fiber and epoxy resin composite pipes subjected to internal hydrostatic pressure at room temperature. The variation in the dielectric signatures is employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. ECS consists of twelve electrodes mounted on the outer surface of the pipe. Radius-electrode ratio is defined as the ratio of inner and outer radius of pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes on the basis of water absorption rate in the pipe material as a function of absorption time. The arrangements for positioning12-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change and change rate of capacitance are analyzed by ANSYS and MATLAB to plot the mass of water absorption curve against absorption time (t). An analytical model based on a Fickian diffusion model is conducted to predict the saturation level of water absorption ($M_S$) from the obtained mass of water absorption curve. The FE results are in excellent agreement with the analytical results and experimental results available in the literature, thus, validating the accuracy and reliability of the proposed expert system.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.475-482
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2011
In this research, we have attempted to estimate the water quality of fish farms in terms of parameters such as water temperature, dissolved oxygen, pH, and salinity by employing observational data obtained from a coastal ocean observatory of a national institution located close to the fish farm. We requested and received marine data comprising nine factors including water temperature from Korea Hydrographic and Oceanographic Administration. For verifying our results, we also established an experimental fish farm in which we directly placed the sensor module of an optical mode, YSI-6920V2, used for self-cleaning inside fish tanks and used the data measured and recorded by a environment monitoring system that was communicating serially with the sensor module. We investigated the differences in water temperature and salinity among three areas - Goheung Balpo, Yeosu Odongdo, and the experimental fish farm, Keumho. Water temperature did not exhibit significant differences but there was a difference in salinity (significance <5%). Further, multiple regression analysis was performed to estimate the water quality of the fish farm at Keumho based on the data of Goheung Balpo. The water temperature and dissolved-oxygen estimations had multiple regression linear relationships with coefficients of determination of 98% and 89%, respectively. However, in the case of the pH and salinity estimated using the oceanic environment with nine factors, the adjusted coefficient of determination was very low at less than 10%, and it was therefore difficult to predict the values. We plotted the predicted and measured values by employing the estimated regression equation and found them to fit very well; the values were close to the regression line. We have demonstrated that if statistical model equations that fit well are used, the expense of fish-farm sensor and system installations, maintenances, and repairs, which is a major issue with existing environmental information monitoring systems of marine farming areas, can be reduced, thereby making it easier for fish farmers to monitor aquaculture and mariculture environments.
In this paper, we study the river level/velocimetry measuring system using the ultrasonic sensor to acquire the more precise data from the river circumstance in rainy season. We design the two ultrasonic sensor system to calculate the water level and surface current speed of the river using the dedicated hardware and software. We investigate the validity and effectiveness of the proposed system which applied to the real river environment monitoring system that will be extended to the GIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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