에너지 고갈 문제에 대한 대처 방안으로 수소에너지는 직간접적인 긍정적 효과를 가져온 반면, 사용시 안정성이 매우 중요한 사항이기 때문에 수소가스에 대한 정확하고 빠른 감지를 가능하게 하는 센서 기술이 요구된다. 본 연구에서는 AlGaN/GaN 이종접합 반도체 플렛폼을 활용하여 Pd 촉매 기반의 수소센서를 개발하였으며 감도를 높이기 위하여 식각 구조를 도입하였다. 온도 및 바이어스 전압이 센서의 반응도에 미치는 영향을 수소가스 위험도 최하한선 농도인 4% 수소 농도에 노출된 경우에 대하여 세심하게 분석하였다. AlGaN/GaN 이종접합의 우수한 특성에 식각 구조가 도입된 결과 56%의 높은 반응도와 0.75 초의 빠른 응답 속도 성능을 달성하였다.
Kim, Heeyoung;Hong, Hotak;Ryu, Gihwan;Kim, Dongmin
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권2호
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pp.100-105
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2021
Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.
본 연구에서는 탄소 및 은 잉크를 사용하여 스크린 인쇄 공정을 통한 전위차 나트륨 이온(Na+) 센서를 제작하였다. 센서의 두 전극 구성은 Na+ 용액에서 네른스트 거동에 따라 전극의 전위차를 발생하였다. 제조된 Na+ 센서는 이상적인 네른스트 민감도, 빠른 응답 시간 및 낮은 검출 한계를 보여주었다. 네른스트 반응은 센서의 반복성 및 장기 내구성 테스트 시 안정적이었다. 탄소 전극에 코팅된 Na+ 선택막은 간섭 이온에 대해 나트륨 이온을 선택적으로 통과시켜 우수한 선택성을 증명하였다. 휴대용 Na+ 센서는 인쇄 회로 시스템을 사용하여 제작되었으며 다양한 실제 샘플에서 Na+ 농도를 성공적으로 측정하는 것을 증명하였다.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 귀걸이 제품을 위한 실리콘 몰드 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 실리콘 몰드에 대한 이어핀 삽입 공정 자동화를 위하여 산업용 카메라를 이용한 이진화 및 템플릿 매칭 기법 기반의 이어핀 삽입 위치 검출 방법을 기술한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 이진화와 템플릿 매칭을 이용하여 홀의 위치와 개수를 판단할 수 있다. 성능 시험을 통하여, 적용한 방법은 98.5%의 정확도와 Otsu 방법에 비해 0.5초 빠른 처리속도를 가지는 것을 보였다. 비전 기반 이어핀 삽입 자동화 시스템을 통해 원가 절감 및 작업 시간 절감과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
The Coumarin (1,2-benzopyrone) is the main secondary metabolite of Mikania laevigata Sch. Beep ex Baker and Mikania glomerata Spreng., which are popularly known as guaco. These plants have been used mainly in traditional medicine in the treatment of respiratory diseases because their bronchodilator effect. However, there are around 200 species of Mikania, which are quite similar in appearance. From these, only M. leavigata and M. glomerata have high concentrations of coumarins. In this line, the falsification of products Mikania based has been frequent. In this sense, this work demonstrated the application of the easy, fast, e not destructive method based in Nuclear Magnetic Resonance in quantitative mode (qNMR) for the determination of coumarin in both commercial and homemade guaco products. Thus, in the first step the compounds were extract from guaco leaves and syrups using chloroform (CHCl3), with or without ultrasound. About the method, was linear with a R2 = 0.9947 for 1,2-benzopyrone, with detection and quantification limits with were 0.11 and 0.36 mg mL-1 respectively. In the same line, the method was safe with RSD <0.3% and with recovery ranging from 93-101%. To confirm the applicability of the method, in the last step was applied to 10 real samples (6 from leaves and 4 from syrups). The content of the coumarin in the leaf extract ranged from 0.62 to 1.30 mg mL-1. For syrups I, II and IV, the content of coumarin was in accordance with the manufacturers. However, for de Syrup III, the concentration was 155% higher. In summary, the qNMR is a rapid method with minimal sample preparation that can be used to quantify coumarin in home-made plant extracts as well as in commercial samples as syrup for instance. This method is applicable for quality control of different plants-based products.
A new ionic liquid functionalized magnetic silica nanoparticle was synthesized and characterized and tested as an adsorbent. The adsorbent was used for magnetic solid phase extraction on ICP-MS method. Simultaneous determination of precious metal Au has been addressed. The method is simple and fast and has been applied to standard water and surface water analysis. A new method for separation/analysis of trace precious metal Au by Magnetron Solid Phase Extraction (MSPE) combined with ICP-MS. The element to be tested is rapidly adsorbed on CoFe2O4@SiO2@[BMIM]PF6 composite nano-adsorbent and eluted with thiourea. The method has a preconcentration factor of 9.5-fold. This method has been successfully applied to the determination of gold in actual water samples. Hydrophobic Ionic Liquids (ILs) 1-butyl-3-methylimidazole hexafluorophosphate ([BMIM]PF6) coated CoFe2O4@SiO2 nanoparticles with core-shell structure to prepare magnetic solid phase extraction agent (CoFe2O4@SiO2@ILs) and establish a new method of MSPE coupled with inductively coupled plasma mass spectrometry for separation/analysis of trace gold. The results showed that trace gold was adsorbed rapidly by CoFe2O4@SiO2@[BMIM]PF6 and eluanted by thiourea. Under the optimal conditions, preconcentration factor of the proposed method was 9.5-fold. The linear range, detection limit, correlation coefficient (R) and relative standard deviation (RSD) were found to be 0.01~1000.00 ng·mL-1, 0.001 ng·mL-1, 0.9990 and 3.4% (n = 11, c = 4.5 ng·mL-1). The CoFe2O4@SiO2 nanoparticles could be used repeatedly for 8 times. This proposed method has been successfully applied to the determination of trace gold in water samples.
A simple, specific, and economical LC-MS/MS method was investigated for the screening of 43 prescribed antihypertensive and related drugs in human urine. The urine samples were simply prepared by diluting and mixing with internal standard before directly introduced to the LC-MS/MS system, which is fast, straightforward, and cost-effective. Fractional factorial, Box-Behnken, and I-optimal design were applied to screen and optimize the mass spectrometric and chromatographic factors. The analysis was carried out on a triple quadrupole mass spectrometer system utilizing multiple reaction monitoring with positive and negative electrospray ionization method. Chromatographic separation was performed on a Thermo Scientific Accucore RP-MS column (50 × 3.0 mm ID., 2.6 ㎛) using two separate gradient elution programs established with the same mobile phases. Chromatographic separation was performed within 12 min. The optimal method was validated based on FDA guideline. The results indicated that the assay was specific, reproducible, and sensitive with the limit of detection from 0.1 to 50.0 ㎍/L. The method was linear for all analytes with coefficient of determination ranging from 0.9870 to 0.9981. The intra-assay precision was from 1.44 to 19.87% and the inter-assay precision was between 2.69 and 18.54% with the recovery rate ranges from 84.54 to 119.78% for all drugs measured. All analytes in urine samples were stable for 24 h at 25℃, and for 2 weeks at -60℃. The developed method improves on currently existing methods by including larger number of cardiovascular medications and better sensitivity of 12 analytes.
Numerous studies have investigated the occurrence and fate of microplastics in the environment; however, only limited effort has been devoted to exploring the characteristics of dissolved organic matter (DOM) leached from microplastics. In microplastic (MP)-contaminated environment, MPs are typically mixed with naturally-occurring particles, which interferes with their detection in the environment. Thus, it is necessary to distinguish between the DOM leached from MPs and those leached from natural particles and also to characterize their properties. This study investigated DOM leaching behavior from MPs (polystyrene: PS, polyvinylchloride: PVC) and natural particulates (forest soil: FS, litter leaves: LL) under light, which is considered one of the main weathering processes that affect MPs in the environment. The leached DOM concentrations and fluorescence characteristics were compared under dark versus light conditions. Regardless of the origins, UV light promoted DOM release from all the particulates. More DOM was released from natural particles than from MPs under both conditions. However, the effect of promoting DOM release by UV was more pronounced for MPs than for natural particles. It was observed from fluorescence spectra that the intensity of the humic-like region was substantially reduced when MP-derived DOM was exposed to UV light, whereas the change of intensity was very little for natural particles. Under light conditions, the ratio of protein-like to humic-like fluorescence of MP-derived DOM was higher than that of DOM from natural particles. This study implies that a substantial amount of DOM could be leached from MPs even in MP-polluted environment under UV irradiation. Protein/humic fluorescence ratio could be utilized as a fast probing indicator to separate the two sources of particles under light.
Capacitive-type humidity sensors with a high sensitivity and fast response/recovery times have attracted a great attention in non-contact respiration biological signal monitoring applications. However, complicated fabrication processes involving high-temperature heat treatment for the hygroscopic film is essential in the conventional ceramic-based humidity sensors. In this study, a non-toxic ceramic/metal halide (BaTiO3(BT)/NaCl) humidity sensor was prepared at room temperature using a solvent-free aerosol deposition process (AD) without any additional process. Currently prepared BT/NaCl humidity sensor shows an excellent sensitivity (245 pF/RH%) and superior response/recovery times (3s/4s) due to the NaCl ionization effect resulting in an immense interfacial polarization. Furthermore, the non-contact respiration signal variation using the BT/NaCl sensor was determined to be over 700% by maintaining the distance of 20 cm between the individual and the sensor. Through the AD-fabricated sensor in this study, we expect to develop a non-contact biological signal monitoring system that can be applied to various fields such as respiratory disease detection and management, infant respiratory signal observation, and touchless skin moisture sensing button.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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