본 연구에서는 탄소나노튜브(CNT) 패치 센서를 기반으로 하여 구조물의 이상 거동을 감지하고 대 응할 수 있도록 하는 첨단 스마트 모니터링 시스템을 제안한다. 복합소재로 제작되는 CNT 센서는 유 연한 특성을 갖게 되어 다양한 형태의 구조물 표면에 적용할 수 있으며, 이를 통해 충격이나 피로 등 에 의해 발생되는 균열과 같은 비정상적인 거동을 감지할 수 있다. CNT 센서를 통해 수집한 데이터 는 IoT 시스템을 통해 실시간으로 분석되어 구조물의 거동 상태를 확인하고 건전성을 모니터링 할 수 있게 한다. 이 시스템의 성능 검증 및 사용성 검토를 위해 미국 소재 교량에서 실증 테스트를 하였으 며, 테스트 결과 CNT 센서를 이용한 구조물 거동 감지 시스템을 통해 구조물의 이상 거동을 효과적 으로 감지하고 모니터링하여 구조물에서 발생 될 수 있는 잠재적 문제를 사전에 예방할 수 있음을 확 인하였다. 이와 같은 기술은 추후 다양한 분야에서 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다양한 원인으로 콘크리트 구조물에 하중이 작용되며, 이에 대한 적절한 대응이 이루어지지 않으면 구조물에 열화가 발생하고, 붕괴와 같은 대규모 재난을 초래할 수 있다. 구조물에 발생하는 하중을 감 지하는 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만, 안전성 모니터링을 위한 혁신적인 시스템에는 여전히 부족함이 존재한다. 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 을 위한 센서로 활용되어 센싱 효과가 뛰어난 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 센서로 활용되고 있는 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체를 제작하여 모니터링 시스템을 개발하였다. 다양한 하중에 대한 센싱 성능을 파악하기 위해 인장, 압축, 충격 시험 을 진행하였고, 동시에 센서의 전기적 변화를 분석하였다. 추가적으로 본 센서가 구조물 표면에 적용 됨에 따라 온도, 습도와 같은 환경적 영향성을 분석하여 활용 가능성을 평가하였다. 또한, 최대 48행, 48열의 다중 계측이 가능한 IoT 기반 다중 모니터링 시스템을 개발하고, 이를 구조물에 적용된 센서 와 연계하여 스마트 모니터링 시스템으로서의 성능을 평가하였다. 이를 통해 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체 기반 센서는 구조물 하중 감지 시스템으로 활용이 가능할 것으로 판단되었다.

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.

Umami taste-yielding foods, such as, Joseonganjang, dried anchovies, dried shiitake, dried Konbu (kelp), and Yukjeot, are widely used in the Korean cuisine as soup base. While Umami taste enhancement related to Kokumi taste substances has been proposed in human sensory studies, the potential action of Kokumi taste substances has not been explored on calcium-sensing receptors (CaSR), here referred to as Kokumi taste receptors. In this study, we investigated the effect of Umami taste-yielding foods on Kokumi taste receptors using cells expressing human CaSR. We monitored the temporal changes in intracellular Ca2+ in HEK293T cells expressing CaSR in response to aqueous extract of Joseonganjang, dried anchovies, dried shiitake, dried Konbu, and Yukjeot. Kokumi substances tested-glutathione and γ-Glu-Val-Gly- evoked intracellular Ca2+ influx in a concentration-dependent manner. A similar increment of intracellular Ca2+ influx was induced by Joseonganjang, Yukjeot, and dried anchovies, but not by dried shiitake and dried Konbu. Only Joseonganjang- and Yukjeot-evoked intracellular Ca2+ influx was significantly reduced by NPS 2143, a CaSR-specific antagonist. These data indicated that some Umami substances/Umami-yielding materials could activate CaSR, but this property was not observed for all the Umami tasting substances.

전통염색지인 아청지(감지 : 쪽물 염색지)의 재현을 위해 고문헌 감지의 색상을 조사한 후 인도 쪽 분말과 전통니람법에 의해 제조한 염색한지의 염색특성을 검토한 결과는 다음과 같다. 인도산 쪽 분말로 제조한 염액으로 1회 염색한 경우 염색시간이 증가함에 따라 염착량과 색차 모두 증가하였으 며, 특히 염색시간 15분까지는 급격히 증가하였으나 이후 85분까지는 매우 완만하였다. 그러나 2회차에는 염색시간이 5분에서 40분까지는 색차나 염착량 모두 1회때 보다 약간 높거나 거의 같았으나, 40분 이후에는 오히려 감소하였다. 따라서 염색시간은 15분~30분 정도가 적정할 것으로 생각된다. 전통니람을 전통발효에 의해 얻은 쪽물로 반복염색(1회: 15분 염색, 15분 발색)하면서 염색횟수에 따른 색상을 비교한 결과, 1회의 염색에서의 색상은 1.9G로 그레이톤이었으나, 염색횟수가 증가함에 따라 색상도 G→BG→B→PB로 변화하며 색차와 염착량 모두 증가하여 고문서 감지의 색상인 PB는 8회의 염색한지에서 나타났다. 고문서 감지의 색차, 염착량 및 색상과 비슷한 염색횟수는 30번째로 색차 9.82, 염착량 8.56, 색상 6.0PB였다. 그러나 염색횟수는 염액의 인디고 함량에 크게 좌우되며, 인디고 함량이 높으면 염색횟수는 단축 가능할 것으로 생각된다.

Anomaly detection for each industrial machine is recognized as one of the essential techniques for machine condition monitoring and preventive maintenance. Anomaly detection of industrial machinery relies on various diagonal data from equipped sensors, such as temperature, pressure, electric current, vibration, and sound, to name a few. Among these data, sound data are easy to collect in the factory due to the relatively low installation cost of microphones to existing facilities. We develop a real time anomalous sound detection (ASD) system with the use of Autoencoder (AE) models in the industrial environments. The proposed processing pipeline makes use of the audio features extracted from the streaming audio signal captured by a single-channel microphone. The pipeline trains AE model by the collected normal sound. In real factory applications, the reconstruction error generated by the trained AE model with new input sound streaming is calculated to measure the degree of abnormality of the sound event. The sound is identified as anomalous if the reconstruction error exceeds the preset threshold. In our experiment on the CNC milling machining, the proposed system shows 0.9877 area under curve (AUC) score.