TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 차량에서 사용되는 무선통신기기의 일종으로 운전자가 타이어의 상태를 보다 효율적으로 파악하고 관리하기위한 안전보조 시스템으로 정의할 수 있다. TPMS는 무선통신을 사용하므로 데이터 송/수신 시 각종 잡음이나 간섭에 의한 통신장애가 발생하게 된다. 운전자의 안전과 직결되는 타이어 사고를 사전에 예방하고 무선통신으로 인한 데이터 전송 시 보다 정확한 데이터 신뢰성 확보를 위해 본 논문에서는 신호처리수신부에서 수신신호의 SINR(signal-to-interference and noise ratio, 신호 대 간섭 및 잡음 비)을 측정하여 데이터 신뢰도를 판정하는 신뢰도 판정기법을 제안한다. 또한, 이를 수행하기 위한 효과적인 데이터 신뢰성 판정 알고리즘 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안된 데이터 신뢰성 판정기법은 TPMS 뿐만 아니라 센서를 이용한 양방향통신 시스템에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 판단되다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 95%, 97%, 99%의 데이터 신뢰도를 만족하는 임계 SINR 값을 확인한다.
본 연구는 디지털 흉부엑스선 검사에서 화질의 저하 없이 환자선량을 감소시키기 위한 부가필터와 Ion chamber 센서 조합을 알아보고자 하였다. 실험은 관전압 125 kVp, 관전류 320 mA, AEC모드로 하여 부가필터와 Ion chamber의 센서를 네 가지 조합으로 나누어 선량을 측정하고, PCXMC를 이용하여 장기선량을 산출하였다. 또한 MTF로 물리적 화질을 평가하였다. 그 결과 동일 부가필터의 조건하에서 Ion chamber의 좌우 양쪽 센서 모두를 선택했을 때 입사표면 선량과 장기선량이 가장 낮게 나타났으며, 화질평가에서는 좌우 Ion chamber의 선택과 0.1 mmCu 필터를 선택했을 때 공간주파수 값이 2.494 lp/mm로 가장 높게 나타났다. 결론적으로 디지털 흉부촬영 시 Ion chamber의 좌우 양쪽 센서와 0.1 mmCu 필터를 선택하는 것이 우수한 화질의 영상을 획득하고 환자선량 저감에 도움이 될 것이다.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
샘물개발허가의 유효기간은 5년이며, 연장허가를 위하여 만료 6개월 전까지 샘물환경영향조사 보고서를 첨부하여 기간 연장을 신청하여야 한다. 제출된 보고서의 심사과정에서 가장 큰 관심은 샘물 취수에 따른 지하수위 강하, 원수 수질분석 및 감시정의 모니터링 결과에 집중된다. 중생대 백악기 지역과 선캠브리아기 변성암 지역에 각각 위치하는 먹는샘물 제조업체의 취수정에 대하여 수중모터펌프의 양수능력과 양수시간을 조절하는 방법으로 수위강하량과의 상관성을 조사하였다. 양수능력을 감소시키는 방법이 매시간 동일하게 양수시간과 회복시간을 조정하는 방법보다 수위강하량을 줄이는데 효과적이었다. 또한 변성암 지역에 설치한 감시정에 대하여 pH센서의 계측자료를 분석한 결과, 설치 후 경과시간에 따라 계속 증가하여 일정한 값에 수렴하는 것으로 조사되어 관리가 어려운 pH항목을 감시정에서 제외하거나 사용자 친화적인 계측방법으로 보완이 필요할 것으로 판단된다.
지난 동안 낙농업계에서는 다양한 센서 기술과 ICT 응용이 도입되어왔으며 축적된 낙농 데이터를 토대로 과학적인 낙농생산관리가 가능해졌다. 그러나 이러한 시도들은 젖소의 출산이나 우유 생산량과 같은 낙농 생산성에 직접적으로 관여하는 요인들에 대해서만 집중적으로 이루어졌으며 이러한 결과에 근본적으로 관여하는 생리학적 혹은 동물심리학적 요인에 대해서는 연구가 더딘 실정이다. 이 논문에서는 이러한 연구의 일환으로서 젖소의 시간별 행동 데이터로부터 일일 행동패턴을 검출하는 기초적인 방안을 제시하였다. k-평균 군집화를 통해 한 젖소의 1594일간 행동을 네 개의 군집으로 구분하였으며 각 군집에 속한 데이터와 군집의 대푯값을 시각화하여 군집 형성의 합리성을 확인하였다. 또한 개체의 일별 군집 변화를 토대로 군집 개수의 적정성을 판단하였다. 이 연구 결과가 향후 젖소의 이상상태나 질병징후의 포착 연구에 기여하기를 기대한다.
젖소에 있어 유방염은 농가의 낙농 생산성을 저해하는 주된 요인이며 이를 해결하기 위해 지난동안 폭넓은 연구가 이루어졌다. 하지만 유방염에 대한 연구는 사후 진단에 국한되어왔으며 이마저도 단일 센서를 활용하는 것이 주류이다. 본 연구에서는 생체 데이터와 환경 데이터를 이용하여 다음 날의 유방염 발병여부를 예측하는 모델을 개발하였다. 데이터는 충청남도 농가에 설치된 착유기와 센서들로부터 수집되었으며 3주간의 데이터를 다변량 데이터로 구성하였다. 유방염 진단예측을 위해 순환 신경망 모델을 사용하였고, 그 결과 유방염을 82.9%의 정확도로 예측하였다. 데이터 수집 기간을 다양하게 하여 예측 성능을 비교하였고 여러 모델과 성능을 비교하여 모델의 우수성을 확인하였다.
Background: Air pollution is increasing together with industrialization and urbanization. In order to reduce air pollution, public transportation is recommended rather than private cars, and the number of passengers using public transportation is increasing accordingly. This study observes the concentration of indoor pollutants in city buses over time. Through this means, we intend to suggest a plan to manage the indoor air quality in city buses. Objectives: The concentration of indoor pollution in public transportation was investigated from April 2021 to January 2022. Based on this, we evaluated the exposure to indoor pollutants. Methods: Six city bus lines in an industrial city were selected for the research, and indoor pollution was measured through IoT (Internet of Things)-based sensor-type measuring devices. The concentration of pollutants was measured every minute, and statistical data were constructed based on the measurement results. Results: In all the city buses studied, the average concentration of pollutants were below the guidelines. However, some measurement results showed cases of exceeding the guidelines. As a result of the analysis by time zone, there were more cases in which pollutants exceeded the standard value during rush hour compared to at other times. A risk assessment for PM10 was performed by evaluating the excess mortality risk from exposure and the risk from inhalation exposure. Conclusions: All measured indoor pollutants in the city buses did not exceed the guidelines. Also, the risk assessment results were found to be within the level of safety. However, if a city bus is used for a long time, there is a possibility that there may be an impact on the human body due to inhalation exposure, so additional management is required.
PURPOSE: The definition and scope of biofeedback are broad and lack a clear framework. Therefore, efforts are needed to clearly understand the exact range and definition of biofeedback based on the research and development conducted to date. Thus, the purpose of this study was to arrive at the definition and scope of biofeedback through a literature review and analysis of its application methods. METHODS: This study is a systematic literature review conducted to understand the various types and effects of biofeedback. International databases such as Google Scholar and PubMed were used. Domestic databases utilized for keyword searches included the Research Information Sharing Service (RISS) and the National Digital Science Library (NDSL). Quality assessment of the selected studies in the selection process was done using the Cochrane risk of bias, and the research was analyzed according to the population, intervention, control, and outcomes (PICO) format. RESULTS: Studies conducted between 2019 and 2021 were selected, with 4 papers falling under physiological classifications and 7 under biomechanical classifications. The quality assessment results showed that random sequence generation, allocation concealment, performance bias, and reporting bias were unclear. Detection bias was moderate, and attrition bias and other biases were low. Out of the 11 papers, 9 dealt with physical function outcomes, 5 with daily life activities, and 3 with mental functions. CONCLUSION: Physiological biofeedback tended to influence psychological factors more than physical functions, while biomechanical biofeedback tended to have a positive impact on physical functions.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.211-215
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2013
Partial discharge diagnosis techniques using ultra high frequencies do not affect load movement, because there is no interruption of power. Consequently, these techniques are popular among the prevention diagnosis methods. For the first time, this measurement technique has been applied to the GIS, and has been tested by applying an extra high voltage switchboard. This particular technique makes it easy to measure in the live state, and is not affected by the noise generated by analyzing the causes of faults ? thereby making risk analysis possible. It is reported that the analysis data and the evaluation of the risk level are improved, especially for poor location, and that the measurement of Ultra high frequency (UHF) partial discharge of the real live wire in industrial switchgear is spectacular. Partial discharge diagnosis techniques by using the Ultra High Frequency sensor have been recently highlighted, and it is verified by applying them to the GIS. This has become one of the new and various power equipment techniques. Diagnosis using a UHF sensor is easy to measure, and waveform analysis is already standardized, due to numerous past case experiments. This technique is currently active in research and development, and commercialization is becoming a reality. Another aspect of this technique is that it can determine the occurrences and types of partial discharge, by the application diagnosis for live wire of ultra high voltage switchgear. Measured data by using the UHF partial discharge techniques for ultra high voltage switchgear was obtained from 200 places in Gumi, Yeosu, Taiwan and China's semiconductor plants, and also the partial discharge signals at 15 other places were found. It was confirmed that the partial discharge signal was destroyed by improving the work of junction bolt tightening check, and the cable head reinforcement insulation at 8 places with a possibility for preventing the interruption of service. Also, it was confirmed that the UHF partial discharge measurement techniques are also a prevention diagnosis method in actual industrial sites. The measured field data and the usage of the research for risk assessment techniques of the live wire status of power equipment make a valuable database for future improvements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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