Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.47-52
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2021
Recently, the share of wind power in energy markets has sharply increased with the active development of renewable energy internationally. In particular, large-scale wind farms are being developed far from the coast to make use of abundant wind resources and to reduce noise pollution. In addition to the electromagnetic interference (EMI) caused by offshore wind farms to coastal or air surveillance radars, it is necessary to investigate the EMI on global maritime distress and safety system (GMDSS) communications between ship and coastal stations. For this purpose, this study investigates whether the transmitted field of MF/HF band from a ship would be subject to interference or attenuation below the threshold at a coastal receiver. First, using geographic information system digital maps and 3D CAD models of wind turbines, the area of interest is electromagnetically modeled with patch models. Although high frequency analysis methods like Physical Optics are appropriate to analyze wide areas compared to its wavelength, the high frequency analysis method is first verified with an accurate low frequency analysis method by simplifying the surrounding area and turbines. As a result, the received wave power is almost the same regardless of whether the wind farms are located between ships and coastal stations. From this result, although wind turbines are large structures, the size is only a few wavelengths, so it does not interfere with the electric field of MF/HF distress communications.
Jeon, Sangheon;Park, Rowoon;Jeong, Jeonghwa;Hong, Suck Won
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.28
no.1
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pp.1-12
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2021
Here, we introduce a laser-induced graphene synthesis technology and its applications for the electric/electronic device manufacturing process. Recently, the micro/nanopatterning technique of graphene has received great attention for the utilization of these new graphene structures, which shows progress developments at present with a variety of uses in electronic devices. Some examples of practical applications suggested a great potential for the tunable graphene synthetic manners through the control of the laser set-up, such as a selection of the wavelength, power adjustment, and optical techniques. This emerging technology has expandability to electric/electronic devices combined together with existed micro-packaging technology and can be integrated with the new processing steps to be applied for the operation in the fields of biosensors, supercapacitors, electrochemical sensors, etc. We believe that the laser-induced graphene technology introduced in this paper can be easily applied to portable small electronic devices and wearable electronics in the near future.
Lee, Ki-Won;Song, Yowook;Kim, Ji Hye;Rahman, Md Atikur;Oh, Mirae;Park, Hyung Soo
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.40
no.4
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pp.259-264
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2020
The aim of this study was to investigate the feasibility of discrimination 12 different cultivar of sorghum × sudangrass hybrid (Sorghum genus) seed through near infrared spectroscopy (NIRS). The amount of samples for develop to the best discriminant equation was 360. Whole samples were applied different three spectra range (visible, NIR and full range) within 680-2500 nm wavelength and the spectrastar 2500 Near near infrared was used to measure spectra. The calibration equation for discriminant analysis was developed partial least square (PLS) regression and discrimination equation (DE) analysis. The PLS discriminant analysis model for three spectra range developed with mathematic pretreatment 1,8,8,1 successfully discriminated 12 different sorghum genus. External validation indicated that all samples were discriminated correctly. The whole discriminant accuracy shown 82 ~ 100 % in NIR full range spectra. The results demonstrated the usefulness of NIRS combined with chemometrics as a rapid method for discrimination of sorghum × sudangrass hybrid cultivar through seed.
Park, Seo-Hyun;Choi, Yein;Lee, Hong Joo;Park, Chan-gyu
Journal of Environmental Health Sciences
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v.47
no.6
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pp.540-547
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2021
Background: Indoor air pollutants are caused by a number of factors, such as coming in from the outside or being generated by internal activities. Typical indoor air pollutants include nitrogen dioxide and carbon monoxide from household items such as heating appliances and volatile organic compounds from building materials. In addition there is carbon dioxide from human breathing and bacteria from speaking, coughing, and sneezing. Objectives: According to recent research results, most indoor air pollution is known to be greatly affected by internal factors such as burning (biomass for cooking) and various pollutants. These pollutants can have a fatal effect on the human body due to a lack of ventilation facilities. Methods: We fabricated a polydopamine (PDA) layer with Ti substrates as a coating on supported glass fiber fabric to enhance its photo-activity. The PDA layer with TiO2 was covalently attached to glass fiber fabric using the drop-casting method. The roughness and functional groups of the surface of the Ti substrate/PDA coated glass fiber fabric were verified through infrared imaging microscopy and field emission scanning electron microscopy (FE-SEM). The obtained hybrid Ti substrate/PDA coated glass fiber fabric was investigated for photocatalytic activity by the removal of ammonia and an epidermal Staphylococcus aureus reduction test with lamp (250 nm, 405 nm wavelength) at 24℃. Results: Antibacterial properties were found to reduce epidermal staphylococcus aureus in the Ti substrate/PDA coated glass fiber fabric under 405 nm after three hours. In addition, the Ti substrate/PDA coated glass fiber fabric of VOC reduction rate for ammonia was 50% under 405 nm after 30 min. Conclusions: An electron-hole pair due to photoexcitation is generated in the PDA layer and transferred to the conduction band of TiO2. This generates a superoxide radical that degrades ammonia and removes epidermal Staphylococcus aureus.
Daily PM2.5 was collected during summer period in 2020 in Gwangju to investigate its chemical and light absorption properties. In addition, real-time light absorption coefficients were observed using a dual-spot 7-wavelength aethalometer. During the study period, SO42- was the most important contributor to PM2.5, accounting for on average 33% (10-64%) of PM2.5. The chemical form of SO42- was appeared to be combination of 70% (NH4)2SO4 and 30% NH4HSO4. Concentration-weighted trajectory (CWT) analysis indicated that SO42- particles were dominated by local pollution, rather than regional transport from China. A combination of aethalometer-based and water-extracted brown carbon (BrC) absorption indicated that light absorption of BrC due to aerosol particles was 1.6 times higher than that due to water-soluble BrC, but the opposite result was found in absorption Ångström exponent (AAE) values. Lower AAE value by aerosol BrC particles was due to the light absorption of aerosol BrC by both water-soluble and insoluble organic aerosols. The BrC light absorption was also influenced by both primary sources (e.g., traffic and biomass burning emissions) and secondary organic aerosol formation. Finally the ATR-FTIR analysis confirmed the presence of NH4+, C-H groups, SO42-, and HSO42-. The presence of HSO42- supports the result of the estimated composition ratio of inorganic sulfate ((NH4)2SO4) and bisulfate (NH4HSO4).
The performance of a surface plasmon resonance sensor is evaluated based on the sensitivity (nm/RIU) and sharpness from the full width at half maximum (FWHM) and the peak depth of a resonance peak. These factors are determined by the materials and conformational properties of the sensing structure. In this paper, we investigated an optimized insulator-metal-insulator (IMI) multilayer-based surface plasmon resonance sensor structure to simultaneously achieve high sensitivity, narrow FWHM, and deep peak depth while using gold for the metallic film layer which occurs peak broadening. By adopting the optimized structure, sensitivity of 8,390 nm/RIU, FWHM of 11.92 nm, and a resonance peak depth of 93.1% were achieved for 1.45-1.46 refractive index variation of the sensing layer. With the suggested structure conformation, high sensitivity and resolution of sensing performance can be achieved.
Red tide has potential to harm marine ecology and aquaculture. Research on detecting red tide using various optical remote sensors has been conducted, but most of existing algorithms for detecting red tide has limitations, especially in shallow coastal waters with high levels of suspended sediment. For enhanced understanding of the optical behavior of red tide waters, analysis on remote sensing reflectance and water constituent is becoming increasingly important. This study analyzed the optical remote sensing data and water quality variables(Chl-a(Spec), SPM, aph, ad, Turbidity, Chl-a(HPLC), Dominant species) of red tide waters. The data were collected from ship-based campaigns. In addition to the research on detecting red tide, the remote sensing reflectance and extinction coefficients for mesodinium and cochlodinium species were also analyzed. Through the analysis, it was possible to estimate the red tide chlorophyll concentration based on a specific wavelength of the remote sensing reflectance. The study found that chlorophyll concentration and phytoplankton absorption coefficient were highly correlated(R2=0.9), and that the REdiff formula provided a more accurate estimate of red tide concentration than the B-G ratio.
Vegetation indices using the reflectance of selected wavelength, associating with the monitoring purpose such as identifying the progress of crop growth, on the vegetation canopy surface is widely used in the digital agriculture technology. However, the surface reflectance anisotropy can distort the true value of vegetation index related to the condition of surface, even though the surface property be unchanged. That causes difficulty to observe accurately crop growth on the monitoring system. In this study, a simple type goniometer was designed to measure the reflectance from the anisotropic surface according to various zeniths and azimuths of sun and viewing sensor in the field. On the tarp like as Lambertian surface, the reflectance of Blue, Green, Red, Near-Infrared band was similar to the tarps' reflectance properties. However, the reflectance was slightly overestimated in the cloudy day. The relative difference values of vegetation indices on grass were overestimated for the forward viewing and underestimated for the backward viewing. In addition, enhanced vegetation index (EVI) showed less sensitive according to the positions of sun and sensor viewing. Field observation with a goniometer will be helpful to understand the anisotropy characteristics on the vegetation surface.
Background: Results on the action of antioxidants in extracts of Equisetum hyemale stems and roots have already been reported, but the antioxidant properties have not been analyzed. Purpose: This study was to determine the molecular structure of antioxidants in substances extracted from E. hyemale stems and roots. Methods: Component analysis was analyzed by HPLC and LC-MS after extraction with hot water and ethyl alcohol. Results: The HPLC chromatogram of stem and root extracts showed four significant peaks at a wavelength of 205 nm. Peak 1 at 280 nm is a typical simple phenolic type, and both peaks 2-4 near 280 nm and 370 nm are typical flavonoid glycosides. As for the antioxidant level of the extract by HPLC analysis, the sum of the peaks at 740 nm was the highest at 3,669 mAU in the 100% ethanol extract, 3,096 mAU in the 70% ethanol extract, and 2,868 mAU in the hot water extract. As a result of LC-MS analysis of the antioxidant extract, kaempferol-3-sophoroside-7-glucoside with a molecular weight of 772 da at peak 3, and kaempferol-3-sophoroside-8-glucoside with a molecular weight of 788 and 772 at peak 4 was identified. Conclusions: The above results show that two types of antioxidants were identified in the antioxidant extract of E. hyemale exrtracts. Therefore, the potential as a raw material for functional cosmetics has increased.
Medium and high-resolution optical satellites have proven their effectiveness in detecting wildfire areas. However, smoke plumes generated by wildfire scatter visible light incidents on the surface, thereby interrupting accurate monitoring of the area where wildfire occurs. Therefore, a technology to extract smoke in advance is required. Deep learning technology is expected to improve the accuracy of smoke extraction, but the lack of training datasets limits the application. However, for clouds, which have a similar property of scattering visible light, a large amount of training datasets has been accumulated. The purpose of this study is to develop a smoke extraction technique using deep learning, and the limits due to the lack of datasets were overcome by using a cloud dataset on transfer learning. To check the effectiveness of transfer learning, a small-scale smoke extraction training set was made, and the smoke extraction performance was compared before and after applying transfer learning using a public cloud dataset. As a result, not only the performance in the visible light wavelength band was enhanced but also in the near infrared (NIR) and short-wave infrared (SWIR). Through the results of this study, it is expected that the lack of datasets, which is a critical limit for using deep learning on smoke extraction, can be solved, and therefore, through the advancement of smoke extraction technology, it will be possible to present an advantage in monitoring wildfires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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