기술의 발전에 따라 전 세계적으로 교량은 대형화되고 있으며, 또한 노후 교량의 수도 급격히 증가하고 있다. 이들 대형, 노후 교량 에 대한 구조건전성 모니터링은 대형 사고 예방을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반 무선계측시스템의 적용에 대 한 연구를 수행하였으며, 전남 신안군에 위치한 천사대교의 사장교 구간에 LoRa 무선계측시스템을 구축하였다. 교량의 주탑, 케이블, 보강거더에 대하여 계측시스템을 구축하여 기구축되어 운영 중인 유선기반 모니터링 시스템과 성능 및 경제성을 비교하여 LoRa LPWAN 기반 무선 모니터링 시스템의 대형 교량에서의 적용성을 검토하였다.

This study was conducted to provide basic data on the amount of sodium and the setting of permissible error range of actual measurement, which is a problem for cabbage kimchi nutrients subject to labeling. The sample targeted was baechu (Kimchi cabbage) kimchi, which might have a large variation in sodium content by part of kimchi. Kimchi samples were collected twice from eight companies by season (spring, summer, fall, and winter). The average sodium content in kimchi samples was 619±87 mg/100 g (range, 534±63 mg/100 g to 783±40 mg/100 g). The error in average annual sodium content of abandonment kimchi (maximum value difference compared to the minimum value) was 26.8 to 64.3%. Sodium contents in kimchi produced in spring and summer were relatively low. However, deviation between individuals was large. It was found that cases exceeding the permissible error (120%) standard varied depending on the criteria for setting the amount of sodium. In addition, due to seasonal differences, sodium content in kimchi exceeded 120% of the labeling value. Thus, it is necessary to set standards suitable for characteristics of kimchi to prevent unintentional violations of labeling standards by raw materials and manufacturing processes.

Bolboschoenus planiculmis has been acknowledged as a key species in whooper swans (Cygnus cygnus) habitat by providing food for this migratory waterfowl. B. planiculmis wetlands are being degraded by water shortages and salinization caused by anthropogenic activities and climate changes. In 2004, the distribution of B. planiculmis in the tidal flats of the Nakdong Estuary was 2,475,568 m2, and in 2021, the distribution area was 798,731 m2, which decreased by 32.3%. In order to restore the degraded B. planiculmis wetlands, shoot transplantation and seed sowing were tentatively used in three places with different salinity and water levels. The average density per unit area in September at the optimal growth period after planting were A (fresh water level 50 cm) 58±15.65 m-2, B (brackish water level 0~5 cm) 188±63.83 m-2, C (brackish water level 0 cm or less) 188±45.13 m-2. The tubers were observed as A 0 g dw m-2, B 25.32±2.94 g dw m-2, and C 13.39±0.91 g dw m-2. Tubers were distributed in the soil, with only 3.0% at the 10~20 cm depth but 97.0% at the 0~10 cm depth. In contrast, the germination rate of B. planiculmis seeds was observed to be 0%. Results of this study provide technical support for the restoration of B. planiculmis wetland and the improvement in the quality of whooper swans habitat.

This study was conducted to obtain basic information for the use of the ATP fluorescence detection method in consideration of the most common and frequent contamination situation that occurs in laboratories dealing with fire blight causing bacterium, Erwinia amylovora. ATP luminescence measurements (Relative Light Unit, RLU) were tested against these pathogen cells (CFU/cm2) which were artificially introduced on the disinfected surface of a bench floor of a biosafety cabinet (Class 2 Type A1), on a part of the disinfected surface of a lab experimental bench, on a part of the disinfected floor, and on a part of the disinfected floor of an acryl chamber for bioaerosol studies in a biosafety laboratory (BSL 2 class) using two different ATP bioluminometers. RLU values were not much increased with the bacterial cells from 2.15 × 102/cm2 to 2.15 × 106/cm2. RLU values varied among the four different surfaces tested. RLU values measured from the same number of bacterial cells differed little between the two different ATP bioluminometers used for this study. RLU values obtained from bacterial cells higher than 2.15 × 107/cm2 indicated the presence of bacterial contamination on the four different surfaces tested. The R2 values obtained based on the correlation data for the RLU values in response to different E. amylovora cell numbers (CFU/ cm2) on the surfaces of the four test spots ranged from 0.9827 to 0.9999.

The annual number of odor complaints increased about 10 times over 14 years from 4,302 in 2005 to 40,854 in 2019, in Korea. Especially, livestock facilities account for more than 50% of the odor complaints and the swine farms account for the most odor complaints among livestock. It is therefore necessary to manage swine farms as the major odor emission source. In this study, a real-time odor monitoring system equipped with PTR-TOF-MS (proton transfer reaction time-of-flight mass spectrometric) was used to measure the odorous substances in two swine farms. Odorous substances emitted from outlets were sampled and measured at the two types of swine farms. In addition, the boundary spots were designated as measurement points. As a result, the rankings of the odorous substances in order, from highest to lowest, were ammonia, acetaldehyde, methyl mercaptan, fatty acids, etc. and the level of odor intensity was 0.8-4.4 at the outlet of the swine farms. The concentration at the boundary decreased between 1/100 ~ 1/10000 compared to the concentration emitted from outlets. Base on the results of evaluating odor activity values, Skatole and p-Cresol were estimated as major odor substances in swine farms.

해양환경으로 유출된 침강 HNS에 대하여 환경영향 평가를 위한 사후 모니터링 수행은 다량의 오염 물질이 유출된 경우와 해 양 환경에 영구적 또는 장기적인 영향을 주는 경우에 특히 필요하다. 침강 HNS의 유출은 해저면에 혐기성 환경을 만들거나 지형과 해류 에 따라 이동하며 퇴적물에 섞기거나 흡착되고 또는 반응하여 오염물질을 방출하기도 한다. 이는 저서생태계와 관련된 해양환경에 영향 을 줄 수 있으며, 불용성 침강 HNS는 해양 환경에 지속적으로 존재할 수 있다. 침강 HNS 유출 후 사후 모니터링은 사례연구를 통해 첫째, 모델링을 통한 유출물질의 영향을 예측하고, 둘째 원격탐사 등을 이용한 유출지역의 탐색 및 오염물질 유무를 확인하며, 셋째 수계 및 퇴 적물 시료의 화학적 분석과 생물학적 분석을 통하여 해양환경을 평가하는 단계로 되어 있으며, 모니터링 결과는 복원(Restoration) 또는 피 해 및 보상 평가 등의 계획을 수립하는데 활용되고 있다. 또한 사후모니터링 조사항목 중 해양환경기준에 명시되어 있는 항목은 그 기준 을 적용하여 평가하는 것이 유출 사고 전과 후의 환경영향을 평가하는데 유용할 수 있다.

수처리 후 직접 해양으로 배출하는 산업시설 등에서 Hazardous and Noxious Substance (HNS) 농도 변화를 연속 자동 측정하기 위 한 센서의 기본적 성능으로 상온에서도 ppb 수준의 검출이 가능한 센서가 필요하다고 판단하여 기존의 센서의 감도를 높이기 위한 방법 을 제안하였다. 우선 나노입자 박막에 전도성 탄소계 첨가물을 이용하여 필름의 전도도를 높이는 방법과 촉매 금속을 이용하여 표면에서 의 이온 흡착도를 높이는 방법에 대해서 각각 연구하였다. 전도성 개선을 위해서 ITO 나노입자를 활용한 필름에 carbon black을 첨가물로 선택하여, 첨가물 함유량에 따른 센서의 성능변화를 관찰하였다. 그 결과 CB 함량 5 wt% 정도에서 전도성 증가에 의한 저항과 응답시간 의 변화를 관찰할 수 있었고, 유기용제를 대상으로 한 실험에서 검출하한은 250 ppb 정도까지 낮아지는 것을 확인하였다. 또한 액체 중 이 온 흡착도를 높이기 위하여 센서 표면에 촉매로 Au를 스퍼터로 제작한 표면 촉매층을 형성한 시료를 이용한 실험에서 센서의 응답은 20% 이상 증가하고 평균 검출하한은 61 ppm까지 낮아지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 금속산화물 나노입자를 활용한 화학저항형 센서가 상온에서도 수십 ppb 정도의 HNS를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.

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.

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.

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.

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.

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.