The effects of various natural antioxidant sources on oxidation of olive flounder (Paralichthys olivaceus) and fish diet during storage was determined. Juvenile fish were distributed among 18 flow-through tanks (40 fish per tank). Six experimental diets were prepared in triplicate: control (CT), antitox (AT), green tea extract (GE), fig extract (FE), Haeroc product (HP) and by-product of green tea (BG). The experimental diets were stored at two temperatures: room temperature ($26.8^{\circ}C$) for 14 days and frozen ($-30^{\circ}C$) for 16 weeks. Thirty fish were sampled from each tank at the end of the 8-week feeding trial. Whole bodies of fish were homogenized and stored in a home freezer ($-9.6^{\circ}C$) for 24 weeks. Acid values (AVs) and peroxide values (POVs) of the diets and frozen fish during storage were monitored. AVs of the experimental diets tended to increase with the storage period except for that of the HP diet at room temperature. POVs from FE, CT, and BG diets peaked at day 7 and then decreased through the remainder of the experiment. AVs of the experimental diets and fish increased with time at $-30^{\circ}C$ and $-9.6^{\circ}C$. Results of this study show that by-products of green tea and Haeroc product seem to have potential as antioxidants in fish feed to inhibit oxidation of both the feed and fish during storage.
Recently, metal molding has become essential not only for automobile parts, but also mass production, and has greatly influenced production costs as well as the quality of products. Its surface has been treated by carburizing, nitriding and induction hardening, but these existing treatments cause considerable deformation and increase the expense of postprocessing after treatment; furthermore, these treatments cannot be easily applied to parts that requiring the hardening of only a certain section. This is because the treatment cannot heat the material homogeneously, nor can it heat all of it. Laser surface treatment was developed to overcome these disadvantages, and, when the laser beam is irradiated on the surface and laser speed is appropriate, the laser focal position is rapidly heated and the thermal energy of surface penetrates the material after irradiation, finally imbuing it with a new mechanical characteristic by the process of self-quenching. This research estimates the material characteristic after efficient and functional surface treatment using HPDL, which is more efficient than the existing CW Nd:YAG laser heat source.
In order to secure manufacturing competitiveness of offshore plants, piping process is one of the most important processes. This study is about the design of management system for piping materials manufacturing of the offshore plant. As a result of the study, we analyzed the system and algorithms needed for the processing of piping material products and designed the structure of the entire management system. We conducted a process analysis of the design, manufacturing and installation processes. And also we proposed a system structure to improve the various problems that have come out. We also proposed an algorithm to determine the delivery order of the pipe spools, and proposed a raw material management system for the manufacturing of the pipe spools. And we designed a manufacturing process management system to manage the risk of pipe materials delivery. And finally we proposed a data structure for the installation process management system. The data structures and algorithms were actually implemented, and applied the actual process data to verify the effect of the system.
Magnesium has good castability and limited workability, so its products have been manufactured by almost casting processes. In this study, a pulsed Nd:YAG laser was used to butt-weld the sand casting magnesium alloys. And the effect of welding conditions such as peak power, pulse width, welding speed was evaluated in detail. As a result of this study, large underfill and plenty of spatter taken place under the conditions with high peak power. Thus, it is recommended to use low peak power and long pulse width to obtain good welds with deep penetration. It is also confirmed that the welding speed and pps(pulse per second) are directly connected at weld defects such as underfill, porosity.
This study is aimed to analyze the profitability of flatfish fry production farms in the Republic of Korea. The continuous and stable production of flatfish fries is one of important factors that increases the possibility of flatfish aquaculture's success. It is also the basis of aquaculture industry that estimates the quantity and quality of fishery products from aquaculture. Based on the surveyed data, production values and costs of flatfish fry production are estimated and compared to determine the profitability of flatfish fry production by farm. Results show that average return on sales of farms is 21.2%(12.4~26.3%), indicating that flatfish fry production would be profitable under the current production and market conditions. Sensitivity analyses of main variables (survival rate and selling price) indicate that the profitability of flatfish fry production farms can be significantly decreased when the survival rate and selling price would be slightly decreased.
우리나라에 널리 분포하며 오래 동안 약용으로 사용되어 온 쇠비름으로부터 페놀 글리코시드인 3-hydroxy-1(2-hydroxyethyl)phenyl-4-O-${\beta}$-D-glucopyranoside(1)과 2-(3,4-dihydroxyphenyl)ethyl-O-${\beta}$-D-glucopyranoside (2)를 칼럼 크로마토그래피 및 역상 HPLC로 분리하였으며, NOESY, HMQC, HMBC와 같은 이차원적인 NMR 분광실험에 의해서 이 물질들의 $^{13}C$ NMR 분광 데이터 값의 지정이 수정되었다. DPPH를 이용하여 이 물질들의 항산화 활성을 측정한 결과 주목할 만한 활성을 나타내었다.
무선 센서 네트워크는 에너지 효율 향상과 에너지 비용절감에 기여할 수 있다. 빌딩이나 물류창고 등의 온도 조절기에 문제가 발생한 경우 고가의 에너지가 낭비를 줄이기 위해서는 건물 내부에서 24시간 모니터링 해야 한다. 냉동물류창고의 온도조절기에서 문제가 발생한 경우 에너지 낭비와 더불어 보관되는 물품의 안정성에 치명적인 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 Zigbee 기술 기반의 물류창고관리 시스템을 구축한다.
Choi, Yoo Youl;Lee, Seok Hee;Park, Jae-Cheul;Choi, Doo Jin;Yoon, Young Soo
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.52-58
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2019
Marine emissions of Volatile Organic Compounds (VOCs) have received much attention because the International Maritime Organization (IMO) requires the installation of vapour emission control systems for the loading of crude oils or petroleum products onto ships. It was recently recognised that significant corrosion occurs inside these vapour emission control systems, which can cause severe clogging issues. In this study, we analysed the chemical composition of drain water sampled from currently operating systems to investigate the primary causes of corrosion in vapour recovery systems. Immersion and electrochemical tests were conducted under simulated conditions with various real drain water samples, and the impact of corrosion on the marine vapour recovery system was carefully investigated. Moreover, corrosion tests on alternative materials were conducted to begin identifying appropriate substitutes. Thermodynamic calculations showed the effects of environmental factors on the production of condensed sulphuric acid from VOC gas. A model of sulphuric acid formation and accumulation by the characteristics of VOC from crude oil and flue gas is suggested.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 활용영역은 시간이 갈수록 꾸준히 확대되고 있다. 특히 네 개 이상의 수평적인 프로펠러로 구성된 VTOL(Vertical Take-Off and Landing) 기능이 가능한 UAV는 시스템 안정성 및 비교적 단순한 항공역학적 설계 및 구조에 따라 다양한 플랫폼이 등장하고 있으며 비교적 저렴한 가격으로 응용제품들이 시중에 유통이 되고 있다. 대부분의 UAV는 GCS(Ground Control System, 지상시스템)를 통해 임무가 수행된다. 지상시스템은 주로 인터넷에 연결되어있기 때문에, 전자 지도 및 기타 최적의 비행조건(온도, 습도, 풍향 등)을 위한 환경정보를 또한 얻을 수 있다. 본 논문은 AIS(Auto Identification System)를 통해 얻은 정보를 기반으로 식별된 선박으로의 접근 및 감시(monitoring)하기 위한 UAV의 운영기법을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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