• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.32-41
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• 2006

센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.

• 한국안전학회지
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• 제32권1호
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• pp.21-26
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• 2017

An IoT-based particulate matter (PM2.5) sensing device (PSD) is developed. The PSD consists of a PM2.5 sensor, signal processing circuit, and wi-fi enabled-microprocessor along with temperature and humidity sensors. The PSD estimates PM2.5 density by measuring light scattered by PM2.5. To gauge performance of the PSD, PM2.5 density of open air was measured with the PSD and compared with that of the collocated-government-certified measuring station. Measurements were taken at a sampling frequency of 100 Hz and moving-averaged to remove measurement noise. When compared to the result of the measuring station, average percentile error of PM2.5 density from the PSD is found to be 31%. A correlation coefficient is found to be 0.72 which indicates a strong correlation. Instantaneous variation, however, may far exceed average errors, leading to a conclusion that the PSD is more suitable for estimating average trend of PM2.5 density variations than estimating instantaneous PM2.5 density.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.748-751
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• 2006

Positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) is of great concern in a variety of research tasks. It is limited due to error sources such as ionospheric effect, orbital uncertainty, antenna phase center variation, signal multipath, and tropospheric influence. In this study, the tropospheric influence, primarily due to water vapour inhomogeneity, on GPS positioning height is investigated. The data collected by the GPS receivers along with co-located surface meteorological instruments in 2003 are utilized. The GPS receivers are established as continuously operating reference stations by the Ministry of the Interior (MOI), Central Weather Bureau (CWB), and Industrial Technology Research Institute (ITRI) of Taiwan, and International GNSS Service (IGS). The total number of GPS receivers is 21. The surface meteorological measurements include temperature, pressure, and humidity. They are introduced to GPS data processing with 24 troposphere parameters for the station heights, which are compared with those obtained without a priori knowledge of surface meteorological measurements. The results suggest that surface meteorological measurements have an expected impact on the GPS height. The daily correction maximum with the meteorological effect may be as large as 9.3 mm for the cases of concern.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권1호
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• pp.33-44
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• 2010

본 논문에서는 생체 모방 로봇을 이용한 관로 모니터링 시스템에 대하여 제안한다. 생체 모방 로봇은 관로를 이동하며 온도, 습도, 진동 등 다양한 정보를 획득한다. 관로를 이동하기 위하여 기본적으로 갖추어야 할 기능은 로봇이 이동하여야 할 관로의 형태를 인식하는 것이다. 관로의 형태 인식을 위한 센서로 적외선 거리 측정 센서를 사용하며, 모터에 연결된 센서는 회전 운동을 하며 측정된 각도 및 거리 정보 데이터를 이용하여 관로의 형태, 각도 등을 인식한다. 관로의 형태 인식은 모터에 의해 회전 운동하는 적외선 거리 측정 센서에 의해 감지되는 관로의 개수와 위치에 의한다. 한번 스캔된 데이터에서 감지되는 관로의 수에 따라 별도의 퍼지 분류기를 이용하여 형태 및 관로의 휘어진 각도 등을 추정하며, 다양한 형태의 관로에 대해 실제 측정된 데이터를 통하여 제안된 시스템이 효율적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1711-1717
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• 2020

일반적으로 컨테이너 내부검사를 위해서는 최대 9MeV의 X-선을 사용한다. 이때 사용되는 X-선은 선형가속기를 통해 생성되며 일정한 세기의 X-선량이 시간의 변화에 관계없이 안정적으로 유지되어야 한다. 만약 발생되는 X-선의 세기가 일정하지 않다면 영상의 해상도와 대비도 등에 영향을 미칠 수 있으며 결과적으로 컨테이너 내부의 이상화물에 대한 검사에 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 고화질의 영상을 획득하기 위해서는 발생되는 X-선 선량에 대한 지속적인 모니터링이 요구된다. 이와같은 선량 모니터링을 위하여, 본 연구에서는 고에너지 X-선 선량의 변화 측정을 위한 이온전리함 기반의 선량변화 측정장치를 개발하였고 환경변화에 따른 신호처리부의 성능변화를 확인하기 위하여 온도와 습도 변화에 의한 측정값의 변화를 관찰하였다. 또한, 고에너지 X-선 발생장치에서 발생되는 선량의 변화에 따른 응답특성변화를 측정함으로써 개발한 X-선 선량측정장치의 검증을 수행하였다. 측정결과 온도와 습도의 변화에 따른 성능의 차이가 크게 나타나지 않았으며 입사되는 선량의 변화에 따른 출력의 변화가 선형적이었다. 그러므로 개발한 이온전리함 기반의 선량변화측정장치는 고에너지 X-선의 선량변화의 측정에 적용하기에 적합함을 알 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권2호
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• pp.85-92
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• 2016

Background: The same plant, Camellia sinensis, is used to produce all types of tea, and the differences among the various types arise from the different processing steps that are used. Based on the degree of fermentation, tea can be classified as black, green, white, or oolong tea. Of these, black tea is the most or fully fermented tea. The oxidized polyphenolic compounds such as theaflavins (TF) and thearubigins (TR) formed during fermentation are responsible for the color, taste, flavor, and aroma of black tea. Results: Research indicates that an optimum ratio of TF and TR (1:10) is required to ensure a quality cup of tea. The concentrations of TF and TR as well as desirable quality characteristics increase as fermentation time increases, reaching optimum levels and then degrading if the fermentation time is prolonged. It is also necessary to control the environment for oxidation. There are no established environment conditions that must be maintained during the fermentation of the ruptured tea leaves. However, in most cases, the process is performed at a temperature of $24-29^{\circ}C$ for 2-4 h or 55-110 min for orthodox tea or crush, tear, and curl (CTC) black tea, respectively, under a high relative humidity of 95-98% with an adequate amount of oxygen. Conclusion: The polyphenolic compounds in black tea such as TF and TR as well as un-oxidized catechins are responsible for the health benefits of tea consumption. Tea is rich in natural antioxidant activities and is reported to have great potential for the management of various types of cancers, oral health problems, heart disease and stroke, and diabetes and to have other health benefits such as the ability to detoxify, improve urine and blood flow, stimulate, and improve the immune system.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.59-69
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• 2020

최근 초미세먼지 및 미세먼지에 대한 심각성은 국가적 차원의 재난으로 대두되고 있으나 지방 중소도시는 면적에 비해 미세먼지 측정소가 부족하여 미세먼지관리가 어려운 측면이 있다. 미세먼지 데이터의 수집과 처리를 위한 컴퓨팅자원은 규모가 크지않지만 데이터를 공유를 위하여 클라우드와 민간 및 공공데이터를 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 및 초미세먼지 그리고 온·습도를 측정하여 이를 처리하여 미세먼지 실시간 관제와 대국민서비스할 수 있는 소형 엣지컴퓨팅 시스템을 제안하였다. 미세먼지 데이터의 수집과 공공 및 민간데이터를 활용하여 미세먼지 등급을 서비스하는 것은 데이터양이 크지 않고 처리부하가 크지 않기 때문에 라즈베리파이를 이용한 엣지컴퓨팅으로 처리하는 것이 효율적이다. 실험을 위하여 3가지 센서와 라즈베리파이 그리고 Thinkspeak를 이용하여 실험시스템을 구성하였으며 경북북부권지역에 대한 미세먼지 측정을 실험하였다. 실험결과 민간의 GIS데이터 기반에 시간에 따른 측정된 미세먼지 측정결과가 정확하게 확인되었다.

• 소성∙가공
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• 제32권3호
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• pp.153-159
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• 2023

This paper presents the optimal design of a heating system using radiant heating elements for application in smart farms. Smart farming, an advanced agricultural technology, is based on artificial intelligence and the internet of things and promotes crop production. Temperature and humidity regulation is critical in smart farms, and thus, a heating system is essential. Radiant heating elements are devices that generate heat using electrical energy. Among other applications, radiant heating elements are used for environmental control and heating in smart farm greenhouses. The performance of these elements is directly related to their electrical energy consumption. Therefore, achieving a balance between efficient electrical energy consumption and maximum heating performance in smart farms is crucial for the optimal design of radiant heating elements. In this study, the size, electrical energy supply, heat generation efficiency, and heating performance of radiant heating elements used in these heating systems were investigated. The effects of the size and electrical energy supply of radiant heating elements on the heating performance were experimentally analyzed. As the radiant heating element size increased, the heat generation efficiency improved, but the electrical energy consumption also increased. In addition, increasing the electrical energy supply improved both the heat generation efficiency and heating performance of the radiant heating elements. Based on these results, a method for determining the optimal size and electrical energy supply of radiant heating elements was proposed, and it reduced the electrical energy consumption while maintaining an appropriate heating performance in smart farms. These research findings are expected to contribute to energy conservation and performance improvement in smart farming.

• 생명과학회지
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• 제9권1호
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• pp.44-49
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• 1999

품질이 양호한 참가자미 조미 반건조제품을 제조하기 위한 기초자료를 얻기 위하여, 참가자미를 조미 반건조한 후 나일론＋폴리에틸렌+선형 저밀도폴리에틸렌 (0.0l5/0.045/0.040 mm)의 적층필름으로 진공포장하여 각각 빙결점 동결저장 (-3$\pm$$0.5^{\circ}C$) 및 냉장 (3$\pm$$0.5^{\circ}C$)하면서 저장중의 품질변화를 검토하였다. 참가자미 반건조제품의 제조를 위한 가장 적합한 냉풍 건조온도 및 시간은 상대습도 50$\pm$5$\%$ 및 풍속 2 m/sec의 조건하에서 각각$20^{\circ}C$ 및 4시간이었으며, 진공포장한 제품의 저장수명은 빙결점 동결저장 (-3$\pm$$0.5^{\circ}C$) 시 35일이었고 냉장 (3 $\pm$$0.5^{\circ}C$) 시 16일이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.581-584
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• 2019

Food consumption is growing worldwide every year owing to a growing population. Hence, the increasing population needs the production of sufficient and good quality food products. Strawberry is one of the world's most famous fruit. To obtain the highest strawberry output, we worked with three strawberry varieties supplied with three kinds of nutrient water in a greenhouse and with the outcome of the strawberry production, the highest yielding strawberry variety is detected. This Study uses the nutrient water consumed every day by the highest yielding strawberry variety. The atmospheric temperature, humidity and CO2 levels within the greenhouse are identified and used for the prediction, since the water consumption by any plant depends primarily on weather conditions. Machine learning techniques show successful outcomes in a multitude of issues including time series and regression issues. In this study, daily nutrient water consumption of strawberry plants is predicted using machine learning algorithms is proposed. Four Machine learning algorithms are used such as Linear Regression (LR), K nearest neighbour (KNN), Support Vector Machine with Radial Kernel (SVM) and Gradient Boosting Machine (GBM). Gradient Boosting System produces the best results.