We have been measuring $CH_4$ flux in a rice paddy in Gimje using the eddy covariance method since July 2011. In order to measure the fast fluctuations of $CH_4$ concentration, an innovative LI-7700 open-path laser spectrometer is used. This high-precision, low power, light weight, low maintenance sensor enables us to operate it on a continuous and long-term basis. One particular feature, among other things, is the self-cleaning lower mirror which decreases maintenance requirements while ensuring more robust, continuous, high-quality dataset. Its cleaning is initiated at user-specified time intervals or a signal strength threshold, and its status is recorded as a diagnostic index. We have noticed that the operation of LI-7700 at Gimje site is quite challenging particularly due to its frequent mirror cleaning requirement and the associated sensitivity of the instrument. In this presentation, we present some field observation data regarding the mirror cleaning and their analysis, thereby suggesting the pertinent operation options for high-quality, maximum data retrieval in the field.
본 논문에서는 소의 사료 취식량(Feed Intake), 반추(Rumination), 발정기(In Heat) 모니터링 기술을 이용하여, RFI(Residual Feed Intake) 모니터링 및 신진대상 이상을 예측하는 웨어러블 디바이스 및 PC용 웹과 스마트폰 어플리케이션을 이용한 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 개발로 농장주는 경제적 효율성의 증가가 기대된다. 사료 섭취량을 분석하면, 소의 체중에 근거한 추천 사료량과 소가 섭취하는 사료량과의 차이를 확인할 수 있으며, Metabolic disorder(신진대사 이상)에 대한 조기 발견이 가능할 것으로 예상된다. 본 논문의 결과물을 사용하는 농장주는 가장 효율적인 성과를 나타내는 소를 구별할 수 있으며, 소의 표피(목)에 부착하는 웨어러블 장치로부터 입력되는 6축 모션 센서 신호와 웨어러블 장치에 부착된 마이크를 통해 입력되는 소의 목넘김 소리를 통해서 소의 반추와 사료섭취량을 측정할 수 있다. 향후에는 심박, 호흡 등의 추가적인 생체신호를 측정할 수 있도록 개선 작업을 진행할 예정이다.
스마트 폰의 보급과 의료 기술의 발달로 인해 건강의 패러다임이 치료에서 관리로 변화하였고 이에 맞춰 피트니스 사용자는 증가하고 있다. 하지만 피트니스 클럽 사용자는 자신에게 맞는 운동법을 찾기 위해 퍼스널 트레이너에게 값비싼 비용을 지불해야 하며 업체에서는 관리 시스템을 운영하기 위해서는 높은 비용이 요구되어 부담을 가중하고 있다. 본 논문에서는 공유기에 서버와 같은 확장이 가능한 OpenWrt를 중심으로 서버를 구성하고 클라이언트로 iOS 기반으로 모바일의 센서를 통해 사용자의 운동 기록을 수집하거나 사용자의 입력을 받는다. 이에 대한 데이터는 웹으로 전송하고 트레이너를 통해 체크 받는 시스템이며 이를 통해 사용자가 웨이트 트레이닝을 기록하고 이에 대한 피드백을 받을 수 있다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
Kim, Jong-Ah;Shin, Narae;Lee, Sungjune;Xu, Dayuan;Park, Jaebum
한국운동역학회지
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제31권2호
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pp.140-147
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2021
Objective: The purpose of this study is to identify the mechanism of changes in maximum voluntary torque with the magnitude and duration of pre-activation torque during voluntary isometric knee extension. Method: 11 male subjects (age: 25.91±2.43 yrs., height: 173.12±3.51 cm, weight: 76.45±7.74 kg) participated in this study. The subjects were required to produce maximal voluntary isometric torque with a particular pre-activation torque condition. The properties of pre-activation torque consisted of the combinations of 1) three levels of magnitude, e.g., 32 Nm, 64 Nm, 96 Nm, and 2) two levels of duration, e.g., 1 sec, and 3 sec; thus, a total of six conditions were given to the subjects. The force and EMG data were measured using the force transducers and wireless EMG sensor, respectively. Results: The results showed that the maximum voluntary torque increased the most with relatively large and fast (96 Nm, 1 sec) pre-activation condition. Similarly, with relatively large and fast (96 Nm, 1 sec) preactivation, it was found that the integrated EMG (iEMG) of the agonist muscles increased, while no significant changes in the co-contraction of the antagonist muscles for the knee extension. Also, the effect of pre-activation conditions on the rate of torque development was not statistically significant. Conclusion: The current findings suggest that relatively larger in magnitude and shorter in duration as the properties of pre-activation lead to a larger magnitude of maximal voluntary torque, possibly due to the increased activity of the agonist muscles during knee extension.
Radiation measurement technology has steadily improved and its usage is expanding in various industries such as nuclear medicine, security search, satellite, nondestructive testing, environmental industries and the domain of nuclear power plants (NPPs). Especially, the simultaneous measurements of gamma rays and neutrons can be even more critical for nuclear safety management of spent nuclear fuel and monitoring of the nuclear material. A semiconductor detector comprising cadmium, zinc, and tellurium (CZT) enables to detect gamma-rays due to the significant atomic weight of the elements via immediate neutron and gamma-ray detection. Semiconductor sensors might be used for nuclear safety management by monitoring nuclear materials and spent nuclear fuel with high spatial resolution as well as providing real-time measurements. We aim to introduce a portable nuclide-analysis device that enables the simultaneous measurements of neutrons and gamma rays using a CZT sensor. The detector has a high density and wide energy band gap, and thus exhibits highly sensitive physical characteristics and characteristics are required for performing neutron and gamma-ray detection. Portable nuclide-analysis device is used on NPP-decommissioning sites or the purpose of nuclear nonproliferation, it will rapidly detect the nuclear material and provide radioactive-material information. Eventually, portable nuclide-analysis device can reduce measurement time and economic costs by providing a basis for rational decision making.
This study investigates and analyzes user preferences for golf wear with a sense of wear and smart function for the development of smart golf wear based on user convenience. A survey was conducted on 124 males in the age range of 40-60s that consisted of professional golfers, amateur golfers and the public with golf experience (such as major golf consumers) from August 1 to August 30, 2019 (IRB NO. 1040198-190617-HR-057-03); consequently, a 117 copies were accepted for analysis. The findings are as follows. The elbow (4.3%) of golf wear is unsatisfactory. The important part of the golf swing motion is the shoulder (39.3)>, elbow (30.8%)>, and wrist (6.8%). In addition, the unsatisfactory wearing of golf wear due to golf swing movements indicated that the shoulder or elbow area was pulled or the bottom of the top was raised during the back swing movements. The survey results on the expected discomfort when wearing smart wear are 'discomfort of obstruction when wearing' (53.8%), 'discomfort of washing' (17.1%), and 'weight of attached machine' (13.7%). Opinions such as 'Will not feel good when the sensor is attached' were investigated. The examination of the preference for golf wear equipped with smart functions indicated that a posture correction function to correct the golf swing posture is the most desired quality that is also considered important when correcting posture.
Purpose: The purpose of this study was to compare the changes in the contact area, maximum pressure, maximum mean pressure, and maximum force of functional insoles and general insoles when walking. Methods: Foot pressure was measured by the ignition of functional insoles and general insoles on Company N shoes. The foot pressure was measured using a precision pressure distribution meter (Pedar - X mobile system, Novel, Germany). Each insole sensor contained 99 independent cells and was inserted between the foot and the shoe. A wireless Bluetooth-type program was used to measure the pressure detected by the measuring insoles. In order to eliminate adaptation and fatigue caused by wearing the guide during the experiment, sufficient rest was taken between each experiment, and the wearing order was randomly selected. Results: Functional insole significantly increased the forefoot and midfoot (medial, lateral) (p<0.05), while total foot, forefoot, and rearfoot peak pressure significantly decreased (p < 0.05) compared to the general insole. Conclusion: In the functional insole, a high contact area was measured inside, even in the middle of the foot, leading to a proper change in foot pressure. It was confirmed that the contact area was reduced and dispersion occurred well. In addition, it was found that the maximum pressure in the front and back of the entire foot was reduced, so the weight pressure dispersion in the functional insole was evenly distributed, and the maximum average pressure change was similar.
스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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