Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.

본 연구에서는 가축분퇴비에 존재할 수 있는 식중독균 의 검출을 위하여 기존의 배양을 이용한 방법을 대체할 수 있는 real-time PCR을 적용하고자 하였으며, 이에 따라 유전자 증폭에 영향을 미치는 DNA 추출 방법에 따른 식중독균 검출 효율을 비교하였다. 적용한 방법은 가열 처리, 유기용매 및 흡착제 처리, 효소 처리의 3가지로 구분 할 수 있으며, 각 방법에 따른 DNA의 검출 효율을 실험 결과로 나타내었다. 가열 처리 방법에서는 가열 시간의 증가에 따라 DNA 검출 효율이 높아지는 경향을 나타냈으며, 유기용매 및 흡착제는 효과를 나타내지 않았고, 효소 처리의 경우에는 그람 양성균 보다는 그람 음성균의 DNA가 추출 효율이 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 퇴비에서 30분 이상의 가열 처리와 효소의 처리를 통한 DNA 추출 방법은 real-time PCR을 적용한 식중독균 검출에 적합한 것으로 판단된다.

농식품과 생산환경에서 대장균 오염여부를 휴대 전화에서 실시간으로 결과를 확인할 수 있는 IoT 기반 스마트 대장균 검출 장치를 개발하였다. 개발된 대장균 검출기는 온도 조절부, UV 램프, 고해상도 카메라 및 검출 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어로 구성된 장치이다. 검출기의 성능을 평가하기 위하여 온도, 대장균 검출 시간 및 검출 한계를 측정하였는데, 개발 된 장치의 설정 온도와 실제 온도의 차이는 약 1.0oC 이내 였다. 또한 검출시간은 1 CFU / 100 mL일 때 15 시간이었고, 대장균 오염농도가 증가할수록 검출시간이 감소하였다. 개발된 스마트 대장균 검출기를 기구, 장갑, 관개 수, 종자 및 채소를 포함한 다양한 시료에 적용했을 때, 대장균의 검출율은 식품공전 법으로 분석하였을 때보다 높았다. 따라서 개발된 대장균 검출기술은 농식품 및 생산환경에서 대장균을 효율적으로 검출할 수 있을 것으로 판단된다.

The purpose of this study was to identify the oral bacterial species in sequestra from patients with bisphosphonate-related osteonecrosis of the jaw (BRONJ). Fifteen patients with BRONJ (2 males and 13 females) were evaluated. Clinical features, radiographic findings, and bisphosphonate intake history were investigated. All patients were treated with surgical methods (curettage or sequestrectomy). Infected bone samples were collected from the affected BRONJ site. Ten bacterial species were selected for polymerase chain reaction (PCR) detection. Two to nine bacterial species were detected by PCR. Gram-negative species were predominant and all identified bacteria were anaerobes. Porphyromonas gingivalis, Tannerella forsythia, and Treponema denticola were detected at high levels. These are major pathogenic species in periodontal disease. Orthopantomographic radiographs showed generalized alveolar bone loss in most patients. These radiographic findings may provide evidence of chronic periodontitis as a pre-existing inflammatory disease. Most patients had experienced a predisposing dental procedure, such as tooth extraction. Sequestra (necrotic bone) infected with oral bacterial species may be an important risk factor for BRONJ. As such, prevention and management of BRONJ may rely on effective control of bacteria in the oral cavity.

본 연구의 목적은 직물형 스트레인게이지 센서의 종류와 측정 위치가 호흡 신호 검출 성능에 미치는 영향을 연구 하는 것이다. 본 연구에서는 호흡 신호 측정을 위하여 두 가지 종류의 센서를 구현하고 이를 밴드에 부착하여 호흡 신호를 검출하였다. 20대의 건강한 남성 8명을 대상으로 호흡 측정 밴드 2종을 순차적으로 피험자에게 착용하도록 하였다. 피험자가 편안하게 서 있는 상태에서 분당 15회의 호흡을 동기화시켰다. 30초 동안의 호흡 신호를 측정하고 10초간 휴식을 취하도록 한 후 다시 30초 동안의 호흡 신호를 반복 측정하였다. 측정 위치는 흉부와 복부에서 각각 측정하였다. 또한 동작 상태에서의 호흡 측정 성능을 검증하기 위하여 피험자를 80SPM의 속도로 제자리에서 걷게 하고 이 때의 호흡 신호를 동일한 실험 방법으로 측정하였다. 한편 참조 신호를 획득하기 위해 ‘BIOPAC Systems, Inc.’의 SS5LB를 착용하게 한 후 동시에 측정하였다. 센서의 종류, 측정 위치, 동작 상태의 총 8개 조합의 집단 간 측정 성능의 차이를 검증하기 위해서 SPSS 24.0을 사용하여 Kruskal-Wallis test와 Bonferroni 사후검정을 실행하였다. 또한 센서 종류, 측정 위치, 동작 상태에 따라 각각 차이가 있는지를 분석하기 위해 Wilcoxon test를 실시하였다. 분석 결과 동작 상태와 관계없이 CNT기반의 직물센서를 통해 흉부에서 호흡 신호를 측정 했을 때 호흡 신호 검출 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후에는 야외 환경에서 또는 일상 활동 중에도 동작에 방해 없이 다양한 생체신호를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가슴벨트형 웨어러블 플랫폼을 개발하고자 한다.

Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators’performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.

This study relates to acquiring biological signal without attaching directly to the user using UWB(Ultra Wide Band) radar. The collected information is the respiratory rate, heart rate, and the degree of movement during sleep, and this information is used to measure the sleep state. A breathing measurement algorithm and a sleep state detection algorithm were developed to graph the measured data. Information about the sleep state will be used as a personalized diagnosis by connecting with the medical institution and contribute to the prevention of sleep related diseases. In addition, biological signal will be linked to various sensors in the era of the 4th industrial revolution, leading to smart healthcare, which will make human life more enriching.

This study constructed a wheat-specific primer and a probe using the internal transcribed spacer (ITS). 2 regions of wheat (Triticum aestivum) and real-time PCR conditions were established. The calibration curve showed a slope of -3.356, a correlation coefficient of 0.998, and an amplification efficiency of 98.589%. Experiments were carried out on the rice flour mixed with 50%, 10%, 1%, 0.1%, 0.01%, and 0.001% of wheat. The result showed that it was possible to detect samples mixed with up to 0.01% of wheat. As a result of checking, the wheat detection potential of rice, 34 processed foods, and seven processed foods was ascertained. The real-time PCR method using the wheatspecific primer and probe developed in this study can be used to identify the authenticity of the raw materials, such as the incorrect indication of the raw materials utilized and the unintended mixing of wheat during the manufacturing process.

본 연구에서는 원자력 사고 또는 방사선 비상 시 지표면에 침적될 수 있는 감마선방출 핵종의 방사능을 신속하게 평가하기 위해 이용될 수 있는 NaI(Tl), LaBr3(Ce) 및 CeBr3 섬광검출기의 성능을 비교 평가하였다. 검출성능은 최소검출가능방사능 (MDA, Minimum Detectable Activity)을 통해 평가하였으며, 각 검출기의 지표면 침적 감마선방출 핵종에 대한 검출효율은 수학적 모델링과 점선원을 이용하여 반실험적으로 산출하였다. MDA 평가를 위한 백그라운드 감마선에너지스펙트럼은 비교적 넓고 평탄한 초지에서 측정되었으며, 원자력 사고 시 방출될 수 있는 주요 핵종에 대한 각 검출기의 MDA를 산출하였다. 그 결과 일반 환경방사능 준위에서 지표면 침적 감마핵종에 대한 각 검출기의 MDA 크기는 대체로“NaI(Tl)> LaBr3(Ce)> CeBr3”로 평가되었으며, 백그라운드 준위가 유사한 에너지 영역에서는 분해능이 가장 우수한 LaBr3(Ce)에서 최소 값을 보였다. 이는 관심 핵종의 감마선에너지 영역에 대한 각 검출기의 자체 및 측정 환경 백그라운드, 측정 효율, 그리고 에너지 분해능 특성을 바탕으로 비교 분석되었다.

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

본 연구는 가스추진 174K급 LNG 운반선의 가스 압축기실에서 발생하는 가스누출 모사를 통해 가스탐지기의 최적 위치를 분석 하였으며, 새로 개정된 IGC 코드에 명시된 안전규정을 만족하는 합리적인 방법도 함께 제안하였다. 가스압축기실에서의 LNG 가스누출 수치해석을 위해, 실제 ME-GI 엔진이 장착된 174K급 LNG 운반선의 압축기실 형상과 장비, 배관의 배치와 같은 치수로 3D 설계되었다. 가 스누설에 대한 시나리오는 305 bar의 높은 압력과 1 bar의 낮은 압력을 적용하여 진행하였다. 고압용 핀홀의 크기는 4.5, 5.0, 5.6 mm이고 저압용은 100, 140 mm이다. 해석 결과, 5.6 mm 핀홀(고압)과 100, 140 mm 핀홀(저압) 상태의 누출에 대한 환기평가에서 가연성 가스농도는 심 각한 위험이 없음을 확인하였다. 그러나 개정된 IGC 코드에 따라 설치된 압축기실의 가스 감지 센서의 실제 위치는 다른 지점으로 이동 해야 하고, 측정 지점이 현 규정에서 요구하는 것보다 더 추가되어야 함을 확인하였다.

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용 하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행 하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였 다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간 은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

최근 한국에서 발생한 Salmonella로 인한 식중독 사고 는 2018년 9월 학교급식에서 제공된 초콜릿 무스 케이크가 원인이 되었다. 이 연구의 목적은 Salmonella Typhimurium이 인위적으로 접종된 무스케이크와 티라미수에서 3M Molecular Detection Assay 2 –Salmonella와 식품공전에 등재된 방법인 분리배지와 real-time PCR을 비교하는 것이었다. 무스케이크 2종과 티라미수 2종 25 g에 225 mL BPW를 넣고 37oC에서 24시간 동안 증균 배양하 였다. 배양 후, 3M Molecular Detection Assay 2 – Salmonella, 분리배지 그리고 real-time PCR로 분석하였다. 초콜릿 무스 케이크를 제외하고 3가지 방법은 유사한 결 과를 보였다. 초콜릿 무스 케이크에서 분리배지와 3M Molecular Detection Assay 2 –Salmonella는 모든 접종수 준에서 동일한 결과를 나타낸 반면 real-time PCR은 104 CFU/25g수준에서 1번의 양성결과를 제외하고 모두 검출 되지 않았다. 초콜릿 무스에 S. Typhimurium을 102 CFU/ 25 g 수준으로 접종하였을때, real-time PCR를 이용한 검출은 15%에서는 부분적인 음성을 나타냈고, 20-100% 함량의 초콜릿 무스에서는 모두 음성이었다. Real-time PCR 로는 chocolate이 15% 이상 함유된 식품에서의 Salmonella 균 검출이 불가능하였지만, LMAP 기반의 3M Molecular Detection Assay 2으로는 chocolate 농도에 관계없이 검출이 가능하였다.

본 연구에서는 한국 전통 식품에서 Salmonella Typhimurium 와 Listeria monocytogenes의 검출에 대하여 LAMP에 기 반한 3M Molecular Detection Assay 2 (3M MDA 2)와 식품공전에 등재된 분리배지, real-time PCR의 검출 성능을 비교하고자 하였다. 육회와 육사시미에 100–104 CFU/25 g 의 수준으로 S. Typhimurium와 L. monocytogenes을 각각 접종하였다. Citrobacter freundii와 Listeria innocua는 S. Typhimurium와 L. monocytogene의 검출에 영향을 주는 균으로 사용하였다. S. Typhimurium와 L. monocytogenes만 100–104 CFU/25 g수준으로 접종한 모든 시료에서는 분리 배지, real-time PCR과 LAMP에서 양성으로 검출되었다. C. freundii와 L. innocua를 같이 접종한 경우에서 부분적으로 양성이 나타났다. 육회와 육사시미에 대하여 real-time PCR 보다 3M MDA 2가 더 검출효율이 높음을 알 수 있었다. 분리배지가 가장 검출효율이 높았지만 3M MDA 2와 큰 차 이가 없었다. 배지를 사용하는 방법은 최소 일주일의 시간이 소요되고 PCR의 경우 inhibitor의 영향을 많이 받아 정확한 검출이 어려운 점이 있다. 그러나 LAMP에 기반한 3M MDA 2는 enrichment 후 다음 날 간단한 protocol을 통해 25분 이내로 샘플의 양성 반응을 확인할 수 있어 식중독균에 대해 신속하고 정확한 검출이 가능한 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 시판되고 있는 혈청 내 AChE가 acetylthiocholine과 반응하여 GNP에 aggregation 일으키는 원리를 이용하여 신선채소 농산물 중에 저농도 농약을 신속하고 간편하게 분석할 수 있는 비색-신속 농약 검출법을 개발하는 연구를 수행하였다. 먼저 비색-신속 농약 검출법의 최적화를 위해 GNP 입자의 크기에 따른 응집정도 를 확인하여 15~20 nm 직경의 GNP를 선정하였고, 혈청의 희석배수와 acetylthiocholine의 농도를 확인하여 GNP 응집 차이가 가장 큰 혈청 1000배 희석과 acetylthiocholine 1 mM을 최적화 조건으로 선정하였다. 비색-신속 농약 검출법의 평가를 위해 최적화된 비색농약분석법을 이용하여 유기인계 농약은 dimethyl amine으로 카바메이트계 농약은 carbofuran으로 민감도를 분석한 결과 모두 7.5 ng/mL 까지 검출이 가능한 것으로 확인되었으며 이는 기존의 비색-신속 농약 검출법과 비교했을 때 높은 민감도와 특이성을 나타내었다. 농약 이외에 화학물질인 곰팡이독소 등에 대한 반응성은 확인되지 않아 높은 특이성을 나타내었 다. 또한 상추, 깻잎, 양상추에 대한 시료 전처리법을 확 립하고 임의로 오염시킨 3종(상추, 깻잎, 양상추)의 농산물에 대해서 회수율을 확인한 결과유기인계와 카바메이트계 농약을 83.85~133.16% 정도의 회수율이 확인되었다. 이상의 결과 볼 때 본 연구에서 개발한 비색-신속 농약 검 출법을 이용한다면 시판 농산물의 잔류농약을 신속하고 민감도 높게 검출할 수 있을 것으로 판단된다.

식품에 존재하는 병원균을 신속검출하기 위한 방법으로 LAMP와 real-time PCR 방법을 비교 평가 하였다. S. Typhimurium, L. monocytogenes, C. sakazakii의 3종에 대해 식품공전에서 권고하는 식품 종류를 선별하여 민감도를 분석하였다. S. Typhimurium에서는 11종의 식품(햄, 닭가슴살, 계란, 돼지고기, 소고기, 오리고기, 액상음료, 샐러드, 콘프레이크, 초콜릿, 사료)중 4종(햄, 돼지고기, 시리얼, 사료)에서 LAMP보다 real-time PCR에서 검출 민감도가 10 배 이상 더 높았고, 6종(닭가슴살, 계란, 소고기, 오리고기, 음료, 샐러드)에서는 real-time PCR과 비슷한 수준을 그리고 초콜릿에서는 real-time PCR로는 검출되지 않았으며 LAMP로만 검출되는 결과가 나타났다. L. monocytogenes 와 C. sakazakii에서는 9종 모두에서 LAMP보다 real-time PCR에서 검출 민감도가 더 높았다. 또한 L. monocytogenes 에서 LAMP의 검출 민감도가 S. Typhimurium과 C. sakazakii 보다 10배 이상 낮았다. 3M MDS의 검출한계 향상을 위해 변형된 3M MDS의 민감도는 기존대비 10배 이상 증가되었다. 따라서 식품에 존재하는 병원균의 검출 을 위해 식품의 구성성분에 따라 LAMP와 real-time PCR 를 적절히 선택하는 것이 바람직할 것으로 생각되었다. 한편, 농축 방법을 이용해 LAMP방법의 민감도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.