배수 관망에서 가지관은 주 송수관에서 물을 주민에게 공급하는 핵심 요소이나, 일부는 불법적으로 사용되거나 정보가 불확실하여 관망 운영 효율을 저하시킨다. 본 연구는 단순 관망을 대상으로 천이류 해석과 실험을 통해 다중 가지관 탐지 기법을 검증하였다. 연구목적은 천이류 기반 가지관 탐색법의 적용 가능성을 평가하고, 관로 매개변수의 민감성을 분석하는 것이다. 개발된 방법은 단순 관로에서 전통적인 특성선 방법에 볼밸브의 비선형 거동 분석을 연계해 해석했다. 해석과 실험은 동일한 관망에서 두 개의 가지관을 대상으로 수행되었으며, 실험 내재 불확실성을 고려하였다. 두 분석 모두에서 구별 가능한 압력 신호가 확인되어 제안된 방법의 가지관 탐지 가능성을 입증하였다. 또한 결과는 불균일한 파속도와 일관되지 않은 천이류 유입 조건이 탐지 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Anomaly detection is crucial for ensuring the reliability and safety of mechanical systems across industries such as power generation, manufacturing, and transportation. In these mechanical systems, data is usually collected in time-series form using sensors such like vibration, current or sound for anomaly detection. Time-series anomaly detection methods often face limitations due to insufficient training data and poor generalization across complex operating conditions and varying loads. To address these challenges, this study proposes a transfer learning-based anomaly detection model, leveraging pre-trained knowledge to deliver robust performance and adaptability in data-scarce scenarios and diverse industrial environments. To this end, time-series signals are transformed into spectrograms through Short-Time Fourier Transform(STFT), followed by feature extraction through a Convolutional Autoencoder to obtain low-dimensional latent features. These features are used to detect anomalies using classification such as Random Forest and eXtreme Gradient Boosting. Building on this approach, this research validates the model's performance through migration tasks using the Case Western Reserve University(CWRU) Bearings dataset. Furthermore, to show cross-condition generalization, the proposed model was validated on the Hanoi University of Science and Technology(HUST), Sumair–Umar Bearing Fault(SUBF) dataset v2.0, and a dataset collected using microphone sensor in motor dynamo tests. Consequently, unlike other studies limited by specific operating conditions, the proposed model exhibits strong generalization performance across benchmark datasets. Experimental results highlight the effectiveness of combining STFT, CAE, and tree-based classifiers in addressing data scarcity and enhancing generalization, making it highly suitable for real-world industrial applications. Future work will focus on noise-robust techniques and broader fault types to further improve performance.

조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.

유전자 변형(GM) 작물의 재배 및 유통이 확대됨에 따라, GM 작물의 신속하고 정확한 현장 검출 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 5-enolpyruvylshikimate-3- phosphate synthase (EPSPS) 유전자를 대상으로, RPA (Recombinase Polymerase Amplification) 기반의 등온 증폭 기법과 특이적 프라이머·프로브 세트, 그리고 간이 DNA 추출법을 결합하여 현장 적용이 가능한 GM 콩 검출 시스템을 개발하였다. 먼저, 설계된 프라이머 및 프로브 세트는 GM 콩에서만 형광 신호가 유의하게 증가하며, non-GM 콩에서는 신호가 검출되지 않아 높은 타겟 특이성을 확인하였다. 또한, RPA 반응은 39℃의 등온 조건에서 25분 이내에 이루어져 기존 PCR 기반 방법에 비해 분석 시간을 대폭 단축할 수 있었다. 다양한 DNA 추출 버퍼를 이용한 간이 추출법과 상용 DNA 추출 키트를 비교한 결과, 10 mM NaOH 및 10 mM NaCl 버퍼에서 우수한 검출 성능을 보였으며, 5분 이내에 DNA 확보가 가능해 현장 적용성이 뛰어남을 확인하였다. 본 연구의 시스템은 시료 채취부터 DNA 추출, 증폭, 검출까지의 전 과정을 단시간 내에 수행할 수 있어, 농업 현장에서 GM 작물을 신속하고 정확하게 판별할 수 있는 실용적 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Passive acoustic monitoring (PAM) has emerged as an effective tool for studying underwater soundscapes and monitoring marine organisms. In this study, the biological sounds of three fish species that mainly inhabit or occur in the Korean coastal oceans, brown croaker (Miichthys miiuy), Pacific cod (Gadus macrocephalus), and small yellow croaker (Larimichthys polyactis) were recorded using the PAM method. The possibility of automatic classification was evaluated using a deep learning-based convolutional neural network (CNN) model based on the measured data. The biological fish sounds were recorded using hydrophones in the sea cage environments. The three fish species data were converted into spectrogram images and used as input for training and evaluating the CNN model. Gaussian noise was added to the test data to simulate low signal-to-noise ratio (SNR) environments. The model achieved high classification performance, with F1-score of about 96% on raw data and about 77% accuracy under signal-to-noise ratio conditions. These results suggest that CNN-based models be adequate for fish sound classification, even in acoustically complex underwater environments. Applying CNN models to classify and detect fish sounds can improve the automation and efficiency of PAM-based acoustic analysis, thereby improving the monitoring of fish populations, resource assessment, and ecological management in the future.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

Background: Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are widely used genetic markers with applications in human disease diagnostics, animal breeding, and evolutionary studies, but existing genotyping methods can be labor-intensive and costly. The aim of this study is to develop a simple and rapid method for identification of a single nucleotide change. Methods: A modified Polymerase Chain Reaction Amplification of Multiple Specific Alleles (PAMSA) and high resolution melt (HRM) analysis was performed to discriminate a bovine polymorphism in the NCAPG gene (rs109570900, 1326T > G). Results: The inclusion of tails in the primers enabled allele discrimination based on PCR product lengths, detected through agarose gel electrophoresis, successfully determining various genotypes, albeit with some time and labor intensity due to the use of relatively costly high-resolution agarose gels. Additionally, high-resolution melt (HRM) analysis with tailed primers effectively distinguished the GG genotype from the TT genotype in bovine muscle cell lines, offering a reliable way to distinguish SNP polymorphisms without the need for time-consuming AS-PCR. Conclusions: Our experiments demonstrated the importance of incorporating unique mismatched bases in the allele-specific primers to prevent cross-amplification by fragmented primers. This efficient and cost-effective method, as presented here, enables genotyping laboratories to analyze SNPs using standard real-time PCR.

Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.

축산물 중 잔류허용기준이 설정되어 관리하고 있는 농약 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide는 대표적인 유 기주석계 살비제이다. 기존 시험법은 가스크로마토그래피 를 사용하여 정량한계가 높고 분석 시 재현성이 떨어져 이에 대한 개선이 필요한 실정으로 본 연구에서는 비교적 간편하며 시간이 적게 소요되는 QuEChERS법을 활용하여 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide의 시험법을 마련하 고자 하였다. 1% 아세트산을 함유한 아세트산에틸:아세토 니트릴(1:1) 혼합액을 이용하여 진탕 추출 후 d-SPE로 정 제하고 이를 농축 후 LC-MS/MS를 이용한 시험법을 개발 하였다. Azocyclotin, cyhexatin 및 fenbutatin oxide의 결정 계수(R2)는 0.99 이상으로 높은 직선성을 확인하였으며 정 량한계는 0.01 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 대표 축산물 5종(소, 돼지, 닭, 계란, 우유)에서 LOQ(0.01 mg/ kg), MRL(0.05 mg/kg), MRL 10배(0.5 mg/kg)의 농도에서 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율이 76.4-115.3% 및 84.4-110.8%이었으며, 상대표준편차는 25.3% 이하로 나타 났다. 본 연구는 Codex 가이드라인(CAC/GL 40-1993, 2003) 및 ‘식품의약품안전처 식품의약품안전평가원의 식 품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)’에 적합한 수준임을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 확립한 시험법은 축산물 중 잔류할 수 있는 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

Fishing gear used in coastal fishing should be equipped with fishing buoys, indicating their locations, thus enabling their constant monitoring and detection by other ships to avoid collision. However, common fishing buoys fabricated using Styrofoam, bamboo, or PVC have short detection ranges owing to their weak radar radio wave reflection. Although research on improving the performance of radar equipment is in progress, studies on early detection of fishing gear to reduce collisions with ships sailing nearby are limited. In this study, we conducted experiments to determine methods to prevent collisions between ships and fishing gear by improving both the fishing buoy material and installation method for the reflector to increase the radar detection range of the fishing buoys.

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산 물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증 균 효율을 탐색하기 위해 100, 101 및 102 CFU/mL농도 의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결 과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균 되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역 별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것 을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수 행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성 밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출 방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료 에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 100, 101, 102 CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농 도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다 . 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출 방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시 료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으 며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기 대된다.

This study assessed the measurement technique of odorous substances using a GC/MOS system with MOS sensor at the detector and the method detection limits were determined for odorous substances such as hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m,pxylene, and o-xylene. The portable GC/MOS system was able to separate and measure about 16 out of 22 odorous substances including sulfur compounds, aldehydes, and VOCs. The peak values for hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m,p-xylene, and o-xylene showed a nonlinear relationship with concentration and a correlation coefficient of 0.95 or higher was confirmed. The method detection limits for hydrogen sulfide, acetaldehyde, toluene, m.pxylene, and o-xylene using the portable GC/MOS system were determined to be 0.005, 0.023, 0.016, 0.004, and 0.051 ppm, respectively. It is expected that the system can measure odor samples with concentrations of least 50 ppb without additional pretreatment or concentration processes.