Kim, Seung Kyun;Mariappan, Vinayagam;Cha, Jae Sang
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.63-69
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2020
The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 검사 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라가 이용된다. 여러 가지 불량 요인 중 이물질 검출은 COG 패턴이 미세하고 복잡하기 때문에 불량 자동 검사 단계에서 가장 어려운 기술이었다. 본 논문에서는 매칭 속도를 높이기 위하여 2단계 영역분할 템플릿 매칭 방법을 제안하였다. 아울러 수 마이크로 단위의 이물짙 검출을 위하여 그라디언트 마스크와 AND 연산을 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 2단계 템플릿 매칭을 사용한 방법은 기존의 상관 계수 이용법 에 비해 0.3-0.4초 매칭 속도를 향상시켰다. 그리고 제안된 마스크 적용 이물질 검출방법은 기존 마스크를 이용하지 않은 방법에 비해 불량 검출률을 $5-8\%$ 향상시켰다.
This paper offer the characteristics for the detection and classification of biological and non-biological aerosol particles in the air by using laser-induced-fluorescence (LIF) based Bio-aerosol Detection System (BDS). The BDS is mainly consist of an optical chamber, in-outlet nozzle system, 405 nm diode laser, an avalanche photo detector (APD) for scattering signal and photomultiplier tubes (PMT) for fluorescence signals in two different wavelength range ; F1, 510-600 nm and F2, 435-470 nm. The detection characteristics, especially ratio of fluorescence signal intensity were examined using well-known components : polystylene latex (PSL), fluorescence PSL, $2{\mu}m$ of SiO2 micro sphere, dried yeast, NADH, ovalbumin, fungicide powder and standard dust. The results indicated that the 405 nm diode laser-based LIF instrument can be a useful bio-aerosol detection system for unexpected biological threaten alter in real-time to apply for dual-use technology in military and civilian fields.
PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
본 연구는 바이오매스를 열분해하여 생성된 수상오일(water soluble oil)을 얻었다. MDO(Marine Diesel Oil)와 수상오일을 유화시켜 생성된 에멀젼 연료의 특성과 배출가스를 연구 하였다. 바이오매스로는 톱밥을 사용하였고 $500^{\circ}C$에서 열분해하여 생성된 물과 탄화수소를 응축시켜서 수상오일을 얻었다. 수상오일을 MDO에 10~20% 까지 혼합 후 유화시켜 에멀젼 연료를 만들었다. 엔진 배출가스 측정은 엔진 dinamometer로 실시하였다. 유화연료는 연소실내에서 미세폭발을 일으켜 연료를 잘게 쪼개어 주어 smoke를 감소시킨다. 그리고 물이 연소실내의 기화열을 빼앗아 연소실 내부의 온도를 낮추어 NOx 생성을 억제하는 효과를 갖는다. ND-13모드의 각 모드별 배출가스온도가 MDO에 비해 유화연료를 사용했을 때 낮게 나온 것으로 뒷받침 될 수 있었다. 유화연료의 함수율이 증가함에 따라 NOx와 smoke의 배출량은 줄어들었으며, 출력도 함수율 증가에 따라 유화연료 자체의 발열량 감소로 인하여 줄어든 것으로 판단된다. ND-13모드에서 MDO 유화연료를 시험한 결과 바이오매스오일 함유량 20%인 유화연료의 NOx 감소량은 약 25%, smoke의 총감소량은 약 60%, 그리고 약 15%의 출력손실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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