Honey bees are a vital part of the food chain as the most important pollinators for a broad palette of crops and wild plants. The climate change and colony collapse disorder (CCD) phenomenon make it challenging to develop ICT solutions to predict changes in beehive and alert about potential threats. In this paper, we report the test results of the bee-counting system which stands out against the previous analogues due to its comprehensive components including an improved dual infrared sensor to detect honey bees entering and leaving the hive, environmental sensors that measure ambient and interior, a wireless network with the bluetooth low energy (BLE) to transmit the sensing data in real time to the gateway, and a cloud which accumulate and analyze data. To assess the system accuracy, 3 persons manually counted the outgoing and incoming honey bees using the video record of 360-minute length. The difference between automatic and manual measurements for outgoing and incoming scores were 3.98% and 4.43% respectively. These differences are relatively lower than previous analogues, which inspires a vision that the tested system is a good candidate to use in precise apicultural industry, scientific research and education.
Smart sewage treatment plant means creating a safe and clean water environment by establishing an ICT-based real-time monitoring, remote control management and intelligent system for the entire sewage treatment process. The core technology of such a smart sewage treatment plant can be operation control technology using measuring instruments. This research team analyzed and suggested the operation control technologies necessary for the establishment of the intelligent business by referring to the intelligent research projects of the sewage treatment plant in progress in Korea. As a result of the analysis, a total of six removal technologies were presented, including control by scale, reflow water control, linked treated water control, chemical quantity control, winter operation control, and total organic carbon control. By size, standards that can be classified into small and medium-sized large-scale are presented, and in the case of reflow water control, the location of water quality and flow sensors capable of managing reflow water is suggested. In the case of the linked treated water control, the influence and control points of the linked treated water on the sewage treatment plant were presented, and in the case of the chemical injection volume control, a system capable of optimizing the amount of chemical injection according to the introduction of an intelligent sewage treatment plant was presented. In the case of winter operation, the sensors and pumps to be controlled are suggested when considering the decrease in nitrification due to the decrease in water temperature. In the case of total organic carbon control, an interlocking system considering the total amount of pollution in the future was proposed. These operation control scenarios are expected to be used as basic data to be used in intelligent sewage treatment algorithms and scenarios in the future.
Park, Young-Sang;Son, ByeongJin;Son, Jaebum;Lee, Hoyul;Jeong, Yoosoo;Song, Chanho;Jung, Euisung
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.42
no.6
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pp.259-267
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2021
Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.
In this paper, water meter AMR(automatic meter reading), one of the core technologies of smart water grid, using LoRa IoT network is studied. The main content of the research is to develop the network system and show the test results that one PC server receives the readings of water meters from multiple households through LoRa communication and stores them in the database, and at the same time sends the data to the web server database through internet. The system also allows users to monitor the meter readings using their smartphones. The hardware and firmware of the main board of the digital water meter are developed. For a PC server program, MDMS(meter data management system) is developed using Visual C#. The app program running on the user's smartphone is also developed using Android Studio. By connecting each developed parts, the total network system is mounted on a flow test bench in the laboratory and tested. For the fields test, 5 places around the university are selected and the transmission distances are tested. The test result show that the developed system can be applied into the real field. The developed system can be expanded to various social safety nets such as monitoring the living alone or elderly with dementia.
The frequency of disasters is increasing due to global climate change, and unusual heavy rains and rainy seasons are occurring in Korea. Periodic monitoring and rapid detection are important because these weather conditions can lead to drought and flooding, causing secondary damage. Although research using optical images is continuously being conducted to determine the waterbody, there is a limitation in that it is difficult to detect due to the influence of clouds in order to detect floods that accompany heavy rain. Therefore, there is a need for research using synthetic aperture radar (SAR) that can be observed regardless of day or night in all weather. In this study, using Sentinel-1 SAR images that can be collected in near-real time as open data, the UNet model among deep learning algorithms that have recently been used in various fields was applied. In previous studies, waterbody detection studies using SAR images and deep learning algorithms are being conducted, but only a small number of studies have been conducted in Korea. In this study, to determine the applicability of deep learning of SAR images, UNet and the existing algorithm thresholding method were compared, and five indices and Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI) were evaluated. As a result of evaluating the accuracy with intersect of union (IoU), it was confirmed that UNet has high accuracy with 0.894 for UNet and 0.699 for threshold method. Through this study, the applicability of deep learning-based SAR images was confirmed, and if high-resolution SAR images and deep learning algorithms are applied, it is expected that periodic and accurate waterbody change detection will be possible in Korea.
Synthetic Aperture Radar (SAR) is considered to be suitable for near real-time inundation monitoring. The distinctly different intensity between water and land makes it adequate for waterbody detection, but the intrinsic speckle noise and variable intensity of SAR images decrease the accuracy of waterbody detection. In this study, we suggest two modules, named 'morphology module' and 'edge-enhanced module', which are the combinations of pooling layers and convolutional layers, improving the accuracy of waterbody detection. The morphology module is composed of min-pooling layers and max-pooling layers, which shows the effect of morphological transformation. The edge-enhanced module is composed of convolution layers, which has the fixed weights of the traditional edge detection algorithm. After comparing the accuracy of various versions of each module for U-Net, we found that the optimal combination is the case that the morphology module of min-pooling and successive layers of min-pooling and max-pooling, and the edge-enhanced module of Scharr filter were the inputs of conv9. This morphologic and edge-enhanced U-Net improved the F1-score by 9.81% than the original U-Net. Qualitative inspection showed that our model has capability of detecting small-sized waterbody and detailed edge of water, which are the distinct advancement of the model presented in this research, compared to the original U-Net.
There are 17,000 reservoir dams in Korea, of which more than 85% were built over 50 years ago. Old embankment dams are weakened by internal erosion and suffusion phenomena due to preferential leakage paths and this ongoing weakening can cause their failure. Therefore, early warning associated with leakage in an embankment dam is crucial to prevent its failure. An electrical resistivity survey is a non-destructive, real-time and in-situ technique for detecting the development of leakage zones and general conditions of embankment dams. Because of its advantages, the electrical resistivity survey is widely used for reservoir safety inspections. However, the electrical resistivity survey is still not officially included in the precise safety inspection of reservoir dams because it cannot present a quantitative index of dam safety. In this study, we propose a method for calculating the leak index according to the water content evaluated from the electrical resistivity survey and/or induced polarization survey. Particularly, by proposing a quantitative leak index calculation method from monitoring surveys and independent surveys, we provide a theoretical basis for including electrical resistivity and induced polarization surveys as components of the precise safety inspection of reservoirs dams.
V. parahaemolyticus causes waterborne and foodborne disease such as acute diarrhea. In this study, V. parahaemolyticus isolates from seawater, fish tanks, and distributed fishery products in Jeju were investigated for potential toxin or species-specific genes (tdh, trh, tlh, and toxR) using RT-PCR and their genetic characteristics were analyzed using Pulsed-field gel electrophoresis (PFGE). Overall, V. parahaemolyticus of 90 strains (36.7%), including 33 strains from seawater, 8 strains from fish tanks, and 50 strains from fishery products, were isolated from 245 samples. All V. parahaemolyticus strains did not detect the tdh gene, whereas all strains detected tlh or toxR genes. In addition, trh genes were detected in 3 strains from seawater and 1 strain from fishery products. Monthly quantitative testing of seawater revealed that V. parahaemolyticus was positively correlated with water temperature. The 90 strains of V. parahemolyticus obtained in this study showed by gene homology between types, ranging from 64.0-97.3%. Among these, thirteen types showed 100% homology between genes. These results indicate that continuous monitoring is needed to facilitate food poisoning epidemiological investigations because some isolated V. parahaemolyticus strains harbored toxin genes and V. parahaemolyticus strains isolated from seawater, fish tanks, and distributed fishery products showed genetic similarity.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.14-14
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2023
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.15-15
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2023
2020년 기준 국내 상수도 보급률은 99.1% 차지하고 있으며(환경부, 2019), 수도관리차원에서 수돗물은 먹는 물로 시판되어질 만큼 우수한 관리체계를 유지하고 있다. 그 반면에 지하수는 생활용수, 식품가공, 농·축산, 양어, 군부대를 비롯한 전국지역에서 연간 10억 8천만톤 용수를 소비하고 있음에도 (환겨례 신문, 2013; 환경부, 2019) 사용되는 지하수의 약 65%가 음용수 불가판정을 받았으며, 최근 지하수의 오염비율은 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 지하수관정의 관리부주의에 의한 수질오염 및 수인성 다제내성균(슈퍼박테리아) 등에 의한 오염사례가 국내는 물론, 국제적으로 다수 보고되고 있는 실정이다 (환경부, 2013). 현재 지하수 수질관리는 공공기관 및 지자체 지정기관을 통해 진행되고 있으며, 검사기간은 수질채취로부터 통상 7~15일정도 소요되어 수질 관리 및 기준, 검사주기에 대한 애로가 많다. 현장 지하수관정에서 실시간 수질을 모니터링하고 이에 연동된 자동 수처리 시스템의 개발 및 도입은 나날이 심각해지는 환경오염 상황에서 선제적 예방과 해결방법으로 중요한 요소기술이다. 현재 지하수오염 및 부적합 음용의 수질처리는 화학약품, 필터여과, UV살균, O3 (플라즈마)을 이용하는 것이 대표적이나, 화학약품의 경우 2차 오염이나 식품 세척 및 가공에 있어 부적합성의 한계점이 있다. 필터여과의 대표적인 RO필터의 경우 약 50% 순손실이 발생하고, UV 살균의 경우 UV에 의한 사용관리자의 위험 및 장비의 광부식 문제, O3 의 경우 고압전류 사용에 따른 위험성 등의 한계점이 나타나고 있다. 지하수 수질정화를 위한 광유도 활성산소(1O2, ·O-2)는 광감응제에 가시광의 빛 조사를 통해 생성되는 활성산소로의 에너지 및 전자 전이가 동시 진행되어 단일항 산소(1O2)와 슈퍼옥사이드 이온(·O-2)을 생성하게 된다. 생성된 활성산소는 유해미생물 또는 유기화학물과 개열, 제거, 치환 반응 등을 통해 미생물사멸 및 유해화학물질들이 분해 가능하다. 이를 이용한 지하수 유해미생물 사멸기술, 장비, 실시간 지하수의 분석기술 및 정수처리, 지하수 물순환 시스템 개발뿐만 아니라 지하수 음용수 및 오염개선, 지하수 기저유출에 의한 오염원 저감으로부터 지류·지천, 하천 본류 수질개선 등의 대상지역에 활용 가능하다. 또한 광유도 활성산소는 기존 상수도 수처리에 있어 오존(O3) 처리와 이산화티탄을 이용한 AOP과정을 단일처리 공정으로, 기존 O3 의 특성상 확산 거리가 매우 길어 사람을 포함한 생체 내에 유입 시 다양한 부작용 발생과 O3 차폐시설 요구의 문제점 극복의 대안으로 환경 및 인체에 무해한 광유도 활성산소 시스템을 적극적으로 도입 및 적용해야 한다. 본 연구 목적은 정류상태 흡광분광기술을 이용한 실시간 수질 모니터링과 광유도 활성산소를 이용한 유해 미생물의 멸균효능 및 지하수 수질관리 기술로의 적용 가능성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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