본 논문에서는 해상 위험유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS) 사고의 효과적인 대응을 위해 개발된 부유식 무인이동체 기반 광역탐지 및 모니터링 시스템의 운용 시나리오 설계와 실험 검증 내용을 보인다. 광역탐지 및 모니터링 시스템은 장시간 운용이 가 능하되 제한적 이동이 가능한 무계류형 부이 형태를 갖는 부유식 무인이동체 플랫폼을 기반으로 개발되었으며 임무 수행에 필요한 열화 상 카메라, 레이더, 부유 및 대기 HNS의 탐지를 위한 센서가 탑재되었다. 실험 검증 과정에서는 탐지 센서 성능을 야외 환경에서 실험적 으로 검증하기 위해 이동식 가스 유출 시스템(Portable Gas-exposure System, PGS)을 추가로 설치하였다. 무인 시스템의 원격 및 자율 운용을 위해 전체 운용 소프트웨어는 로봇운영체제(Robot Operating System, ROS) 프레임워크를 기반으로 통합되었다. 내수면 및 실해역에서의 실 험을 통해 개발된 시스템의 운용 및 활용 가능성을 실험적으로 검증하였다.

In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.

Explainable AI (XAI) is an approach that leverages artificial intelligence to support human decision-making. Recently, governments of several countries including Korea are attempting objective evidence-based analyses of R&D investments with returns by analyzing quantitative data. Over the past decade, governments have invested in relevant researches, allowing government officials to gain insights to help them evaluate past performances and discuss future policy directions. Compared to the size that has not been used yet, the utilization of the text information (accumulated in national DBs) so far is low level. The current study utilizes a text mining strategy for monitoring innovations along with a case study of smart-farms in the Honam region.

국내 유통 중인 콜라겐 제품 120건을 대상으로 중금속 4종(납, 카드뮴, 비소, 수은) 함량에 대해 조사하였다. 수 은은 금아말감화법을 이용한 수은분석기로 분석하였고 납, 카드뮴, 비소는 ICP-OES를 이용하여 분석하였다. 검사 결 과 납의 평균 함량은 0.097±0.055 mg/kg이었고 건강기능 식품, 기타가공품, 음료류, 과·채가공품에서 각각 평균 0.108±0.052mg/kg, 0.084±0.053 mg/kg, 0.131±0.047 mg/ kg, 0.149 mg/kg 농도로 검출되었다. 카드뮴의 평균 함량 은 0.026±0.011 mg/kg이었으며 검출된 제품은 모두 건강 기능식품이었다. 비소의 평균 함량은 0.097±0.048 mg/kg 이었고 건강기능식품, 기타가공품, 과·채가공품에서 각각 평균 0.091±0.055 mg/kg, 0.133 mg/kg, 0.086 mg/kg 농도 로 검출되었다. 수은의 평균 함량은 0.0025±0.0016 mg/kg 으로 건강기능식품, 기타가공품, 과·채가공품, 캔디류에서 각각 평균 0.0012 mg/kg, 0.0028±0.0018 mg/kg, 0.0013 mg/kg, 0.0031 mg/kg 농도로 검출되었다. 중금속 기준·규 격이 있는 음료류(납 0.3 mg/kg, 카드뮴 0.1 mg/kg) 및 캔 디류(납 0.2 mg/kg)는 모두 기준 이하로 검출되어 적합하 였다. 기준·규격이 없는 제품도 국내외 식품의 중금속 기 준과 보고된 식품 중금속 함량과 비교하였을 때 비교적 안전한 수준이라고 판단되었다.

이 연구는 사회적 낙인과 전자감독과의 관계를 실증적으로 테스트해보고자 하였다. 특히 사회적 낙인으로 인해 전자감독제도가 전자감독 대상자들에게 얼마나 사회경제 적인 지위에 손상을 입혔는지, 현재 직장생활을 하고 있는 전자감독 대상자들의 사회 적 낙인과 어떠한 관련성을 맺고 있는지 살펴보는데 목적을 두고 있다. 전자감독제도의 목적이 전자감독을 통한 재범 예방에 있기 때문에 예방적인 측면에서 살펴볼 필요가 있는 것이 사실이지만, 실제로 전자감독 제도가 사회적 “낙인”과 맺는 관계에 대해서는 제대로 다루어지지 않고 있다. 따라서 이 연구는 OLS 위계적 회귀분석을 활용하여 전자감독 대상자 중 현재 직장 생활을 하고 있는 대상자를 중점으로 직장 내 지위 박탈이 전자장치 훼손 충동성에 유의 미한 영향을 미치는지 검증하였다. 연구 결과, 사회적 낙인이 다른 변수를 통제할 때, 전자감독 대상자가 전자장치를 훼 손시키려는 의지에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 전자감독 대상자가 사회적 낙인으로 인해 직장생활 및 사회생활을 제대로 할 수 없게 되면 전자장 치 훼손 충동을 느끼게 될 가능성이 큰 것으로 볼 수 있다. 따라서 향후 사회적 낙인과 관련된 범죄자 주변 환경의 불합리한 직장 내 편견을 해소할 수 있는 세심한 보호관찰 전략이 만들어질 필요가 있다고 하겠다.

Recently, supercomputers have entered the era of exascale beyond petascale. Overcoming the exascale barrier, which is the biggest problem with a large number of computing nodes and energy efficiency, was possible by using GPUs for computation in artificial intelligence, machine learning, and various high-performance computations. As evidenced by this, seven out of the ten world’s highest performing supercomputers are heterogeneous computing systems using GPUs. Accordingly, we developed a tool that can easily and conveniently monitor multiple vendors GPUs to support heterogeneous computing systems that are widely used in artificial intelligence and high-performance computations.

스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이 다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터 와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환 경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이 노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30) 로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라 이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데 이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코 딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤 터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자 료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분 야에 적용될 것이다.

본 연구는 낙동강하굿둑 개방으로 인한 하구 인근의 식생 변화를 모니터링하기 위해서 현재 식생에 대해서 조사하고, 하구수변식생평가지수를 통해서 식생의 건강성을 평가하였다. 장기모니터링의 첫 번째 조사로 낙동강하구 인근의 6개 구역에 대해서 2021년 7월과 10월 2차례 수행하였으며, 식생모니터링 및 수생식물, 수변식물, 육상식물의 종조성, 분포밀도 조사를 진행하였다. 조사구역 내에서 확인된 관속식물은 82과 192속 230종 1아종 28변종 3품종 262분류군으 로 파악되었다. KREVI를 통한 식생건강성 평가 결과는 1, 6번 구역이 두 차례 조사에서 모두 ‘매우 좋음’ 등급이었고, 2, 4번 구역은 ‘매우 좋음’에서 ‘좋음’으로 2차 조사결과가 낮게 산정되었으며, 3, 5번 구역은 1차 조사에 비해 2차 조사결과가 1등급 상향되었다. 조사구역 대부분의 건강성 등급이 대체로 높게 평가되었다. 기수역 조성을 위한 수문개 방 후 잠재자연식생의 대부분은 갈대군락으로 이루어질 것으로 예상되며, 수역과 인접한 버드나무군락의 경우 다소 면적이 좁아질 수 있으나 군락 형태를 유지하고, 염분농도가 매우 낮은 내륙지역 담수역의 경우 갈대가 대부분을 차지하며, 일부 물억새, 부들 등의 군락이 분포할 것으로 사료된다. 장기모니터링을 통해 이런 예상되는 변화를 관찰하 며, 건강한 기수역이 조성될 수 있도록 하굿둑 개방 운영방안 등 대책이 수립되어야 할 것으로 판단된다.

식물의 생장과 발달은 지하부 환경에도 영향을 받으므로 근 권 환경의 변수들을 관수전략의 수립에 고려하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 수분이동 특성이 다른 2종류의 암 면배지에서 FDR센서를 활용하여 체적함수율(VWC)과 Bulk EC(ECb) 그리고 식물의 뿌리가 이용하는 Pore EC(ECp)에 대한 관계를 분석하고, 이를 활용하여 이용가능한 근권 환경 데이터 수집과 보정 방법을 확립하고자 진행되었다. 실험은 물리적 특성이 다른 2종류의 암면배지(RW1, RW2)를 사용 하였다. FDR 센서를 활용하여 함수율(MC)과 ECb를 측정하 였으며, ECp는 체적함수율(VWC) 10－100%에서 배지 중 앙부위에 일회용 주사기를 이용하여 배지 잔류 양액을 추출 후 측정하였다. 이후 2종류 배지(RW1, RW2)에 서로 다른 농 도(증류수, 0.5－5.0)의 배양액을 각 체적함수율 범위(0－ 100%)로 공급하여 ECb와 ECp를 측정하였다. RW1, RW2 배지에서 ECb와 ECp의 관계는 3차 다항식에 가장 적합하였 다. 체적함수율(VWC) 범위 3차 다항식에 따른 ECb와 ECp 의 관계는 낮은 체적함수율(VWC) 10－60% 구간에서 큰 오 차율을 보였다. 체적함수율(VWC)범위에 따른 센서 측정값 (ECb) 및 식물 뿌리가 이용하는(ECp)의 상관관계는 2종류 배 지(RW1, RW2) 모두 Paraboloid 식에서 결정계수값이 각각 0.936, 0.947로 가장 높았다.

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이 를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제 안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유 틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최 적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논 문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

When the leakage of radioactive material or radiation to the environment or a concern, it is important to accurately understand the impact on the environment. Therefore, environmental effects evaluation using modeling based on meteorological data and source-term data is carried out, or environmental radiation monitoring which is an emergency response activity that directly measures dose is performed. As lessons learned from the Fukushima accident, environmental effects evaluation and modeling cannot utilize during the emergency and decision-making process for protective action for the public. Thus, rapid environmental radiation monitoring is required. In Korea, when an emergency is issued at a nuclear facility, urgent environmental radiation monitoring is conducted based on the national nuclear emergency preparedness and response plan, which can provide important information for decisionmaking on public protective actions. A review of strategies for urgent environmental radiation monitoring is important in performing efficient emergency responses. The main purpose of urgent environmental radiation monitoring is to gather data for decisionmaking on public protective actions to minimize the damage from the accident. For effective data collection and distribution, support from the national and local government and local public organizations and radiation expertise groups, and nuclear facility licensee are required. In addition, an emergency environmental radiation monitoring manual is required to immediately perform environmental monitoring in an emergency situation. The manual for emergency monitoring should include the activities to be conducted according to the phases of the emergency. The phases of the emergency are divided into pre-leakage, post-leakage, intermediate, and recovery. The reasons for establishing strategies are government and public information, the implementation of urgent population protection countermeasures, predicting and tracking plume trajectory, and detection of any release, the protection of emergency and recovery workers, the implementation of agricultural countermeasures and food restrictions, the implementation of intermediate- and recovery-phase countermeasures, contamination control. Besides meteorological data, ambient dose rate and dose, airborne radionuclide concentration, environmental deposition, food, water, and environmental contamination, individual dose, and object surface contamination data are also required for making information for the public.

As the decommissioning and decontamination (D&D) of nuclear power plants (NPPs) has actively proceeded worldwide, the management of radiation exposure of workers has become more critical. Radioactive aerosol is one of the main causes of worker exposure, contributing to internal exposure by inhalation. It occurs in the process of cutting radioactive metal structures or melting radioactive wastes during D&D, and its distribution varies according to decommissioning strategies and cutting methods. Among the dominant radionuclides in radioactive aerosols, Fe-55 is known to be the most abundant. Fe-55, which decays by electron capture, is classified as a difficult-to-measure (DTM) radionuclide because its emitted X-rays have too low energy to measure directly from outside of the container. Generally, for measuring DTM nuclides, the liquid scintillation counting (LSC) method and the scaling factor (SF) method are used. However, these methods are not suitable for continuous monitoring of the D&D workplace due to the necessity of sampling and additional analysis. The radiation measurement system that can directly measure the radionuclides collected at the aerosol filter could be more useful. In this study, as preliminary research on developing the radioactive aerosol monitoring system, we fabricated a gamma-ray spectrometer based on a NaI (Tl) scintillator and measured the energy spectrum of Fe-55. A beryllium window was applied to the scintillator for X-ray transmission, and the Fe-55 check source was directly attached to the scintillator assuming that the aerosol filter was equipped. 5.9 keV photopeak was clearly observed and the energy resolution was estimated as 44.10%. Also, the simultaneous measurement with Cs-137 was carried out and all the peaks were measured.

Plastic scintillators can be used to find radioactive sources for portal monitoring due to their advantages such as faster decay time, non-hygroscopicity, relatively low manufacturing cost, robustness, and easy processing. However, plastic scintillators have too low density and effective atomic number, and they are not appropriate to be used to identify radionuclides directly. In this study, we devise the radiation sensor using a plastic scintillator with holes filled with bismuth nanoparticles to make up for the limitations of plastic materials. We use MCNP (Monte Carlo N-particle) simulating program to confirm the performance of bismuth nanoparticles in the plastic scintillators. The photoelectric peak is found in the bismuth-loaded plastic scintillator by subtracting the energy spectrum from that of the standard plastic scintillator. The height and diameter of the simulated plastic scintillator are 3 and 5 cm, respectively, and it has 19 holes whose depth and diameter are 2.5 and 0.2 cm, respectively. As a gamma-ray source, Cs-137 which emits 662 keV energy is used. The clear energy peak is observed in the subtracted spectrum, the full width at half maximum (FWHM) and the energy resolution are calculated to evaluate the performance of the proposed radiation sensor. The FWHM of the peak and the energy resolution are 61.18 keV and 9.242% at 662 keV, respectively.