This study aims to develop a deep learning model to monitor rice serving amounts in institutional foodservice, enhancing personalized nutrition management. The goal is to identify the best convolutional neural network (CNN) for detecting rice quantities on serving trays, addressing balanced dietary intake challenges. Both a vanilla CNN and 12 pre-trained CNNs were tested, using features extracted from images of varying rice quantities on white trays. Configurations included optimizers, image generation, dropout, feature extraction, and fine-tuning, with top-1 validation accuracy as the evaluation metric. The vanilla CNN achieved 60% top-1 validation accuracy, while pre-trained CNNs significantly improved performance, reaching up to 90% accuracy. MobileNetV2, suitable for mobile devices, achieved a minimum 76% accuracy. These results suggest the model can effectively monitor rice servings, with potential for improvement through ongoing data collection and training. This development represents a significant advancement in personalized nutrition management, with high validation accuracy indicating its potential utility in dietary management. Continuous improvement based on expanding datasets promises enhanced precision and reliability, contributing to better health outcomes.

This study presents the data analysis results of groundwater chemistry and the occurrence of fluoride in groundwater obtained from the groundwater quality monitoring network of Korea. The groundwater data were collected from the National Groundwater Information Center and censored for erratic values and charge balance (±10%). From the geochemical graphs and various ionic ratios, it was observed that the Ca-HCO3 type was predominant in Korean groundwater. In addition, water-rock interaction was identified as a key chemical process controlling groundwater chemistry, while precipitation and evaporation were found to be less important. According to a non-parametric trend test, at p=0.05, the concentration of fluoride in groundwater did not increase significantly and only 4.3% of the total groundwater exceeded the Korean drinking water standard of 1.5 mg/L. However, student t-tests revealed that the fluoride concentrations were closely associated with the lithologies of tuff, granite porphyry, and metamorphic rocks showing distinctively high levels. This study enhances our understanding of groundwater chemical composition and major controlling factors of fluoride occurrence and distribution in Korean groundwater.

본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력 층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.

가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준 강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R 2 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI 지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.

The IoT-based sensor network is one of the methods that can be efficiently applied to maintain the facilities, such as bridges, at a low cost. In this study, based on LoRa LPWAN, one of the IoT communications, sensor board for cable tension monitoring, data acquisition board for constructing sensor network along with existing measurement sensors, are developed to create bridge structural health monitoring system. In addition, we designed and manufactured a smart sensor node for LoRa communication and established a sensor network for monitoring. Further, we constructed a test bed at the Yeonggwang Bridge to verify the performance of the system. The test bed verification results suggested that the LoRa LPWAN-based sensor network can be applied as one of the technologies for monitoring the bridge structure soundness; this is excellent in terms of data rate, accuracy, and economy.

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물들에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만, 기존의 유선 센서 기반의 SHM을 개선한 무선 스마트 센서네트워크는 짧은 신호도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 SHM 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN의 구조건전성 모니터링에 적용 가능성을 검토하고 비면허 통신 대역을 사용함으로 인해 발생하는 채널간의 충돌을 해결하면서 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 채널 기반의 LoRa 네트워크 운영방법을 제안한다.

We have been performing daily VLBI monitoring of the ux density of Sagittarius (Sgr) A* at 22 GHz from February 2013 to August 2014 using a sub-array of the Japanese VLBI Network (JVN). The purpose of this monitoring is to explore the ux density variability at daily time resolution for a period longer than one year with the G2 cloud approaching. The ux density of Sgr A* is basically stable during the observational period, though there are some small variations. The average and scattering range are consistent with the previously observed values. We have observed no strong are of Sgr A* although it is near the expected peri-center passing.

Real-time rainfall monitoring is of great practical importance over the highly populated Indochina area, which is prone to natural disasters, in particular in association with rainfall. With the goal of d etermining near real-time half-hourlyrain estimates from satellite, the three-layer, artificial neural networks (ANN) approach was used to train the brightness temperatures at 6.7, 11, and 12-μm channels of the Japanese geostationary satellite MTSAT against passive microwavebased rain rates from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) and TRMM Precipitation Radar (PR) data for the June-September 2005 period. The developed model was applied to the MTSAT data for the June-September 2006 period. The results demonstrate that the developed algorithm is comparable to the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) results and can be used for flood monitoring across the Indochina area on a half-hourly time scale.

우리나라 서, 남해안에 지하수의 해수침투 현상을 관측하기 위해 설치된 관측망 자료를 이용하여, 해당지역별 대수층을 통한 해수침투의 유형을 분석하였다. 분석에 이용된 관측정은 25개 해안지역 소유역의 총 45개 암반관정으로, 지하수위, 수온, 전기전도도를 대상으로 기본통계분석, 상관성 분석 및 변동유형 분류를 수행하였다. 분석 결과 지하수위의 경우 강우 영향을 받거나 양수에 의한 수위강하가 나타나는 관측정에서 큰 폭으로 변동하고 있다. 지하수온은 대부분의 경우 변동폭이 0.2˚C 이내로 안정적인 특징을 보여주고 있으며, 전체적으로 평균 온도가 15˚C 이상으로 나타났다. 전기전도도의 경우 상대적으로 변동폭이 크고 불규칙한 특징을 가지고 있으며, 평균값이 2,000 μS/cm 이내의 관측정이 28개, 10,000 μS/cm를 초과하는 관측정은 9개소로 나타났다. 교차상관도 분석에 의하면, 지하수위는 강우의 영향을 받아 변동하는 형태가 많았지만 수온과 전기전도도는 상대적으로 강우의 영향이 없는 것으로 나타났다. 조석의 경우에는 일부 관측정에서 강우에 의한 영향보다 높은 교차상관도가 나타났다. 본 연구에서는 장기관측자료를 변동형태에 따라 정상형, 추세형, 주기형, 충동형, 계단형, 경사형 등 6가지로 분류하였다. 지하수위의 경우 강우나 양수의 영향을 받는 충동형이 가장 많은 73.3%이며, 조석의 영향은 13.4%에 해당되었다. 지하수온의 경우 변동폭이 일정한 정상형태가 51.2로 가장 높게 나타났으며, 강우나 양수에 의한 충동형이 26.7%에 해당되었다. 전기전도도의 경우는 지하수위나 지하수온과 달리 추세형, 계단형, 경사형 등의 변동형태가 우세한 것으로 나타났다. 전체적으로 동일한 해안지역에 설치된 관측정별로 관측자료의 변동 특성이 상이한 경우가 나타남에 따라, 향후 각 소유역별로 관측정 자료의 정기적인 변동 경향성을 분석하는 것이 필요하다.

계측점의 규모가 제한되어 있는 경우에 대형구조물의 모든 부재의 손상을 추정하는 것은 기술적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 최근에 국내외에서 많이 연구되고 있는 인공신경망이론을 이용하여 구조물의 손상을 추정하는 기법을 개발하였으며, 대형구조물의 손상을 계측자료로부터 보다 효과적으로 평가하기 위해 두 단계로 수행되는 손상부재 평가과정을 개발하였다. 먼저 합리적인 평가대상 부재선택을 위해 구조물의 파괴 또는 이상거동 등에 가장 큰 영향을 미치는 부재를 민감도분석을 통해 선정한 후, 선정된 부재의 손상추정에 가장 영향을 미치는 계측점과 적절한 계측기의 수를 민감도분석기법을 이용해 선정하는 기법이다. 다양한 예제를 통하여 본 연구에서 제안된 방법들의 적용가능성을 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 기법을 적용하면 제한된 수의 계측자료를 가지고 보다 효과적으로 대형구조물의 파괴나 이상거동을 사전에 감지할 수 있는 것으로 분석되었다.

This study presented problems and improvements in the quality control of an air monitoring network, using Gyeongnam as an example. 1) The effective utilization rate of the air monitoring was 95%, which showed good management, but the maximum of 2% was indicated by zero or detection limit among measurement data. 2) In the equivalence evaluation of PM2.5, the slope and intercept satisfy the evaluation criteria; however, 1% of the PM2.5/PM10 ratios were outliers. 3) All air monitoring stations meet the quality control standards; however, the management status is added to the quality inspection, management system is unified and the related budget is expanded, and systematic commission management is required.

In this study, heavy metal levels at the sediment monitoring network site upstream of the Gangjeong-Goryeong weir in the Nakdong River were surveyed from 2012 to 2016. We assessed the sediment pollution level using various pollution indexes based on ICP-MS analysis. The stream sediment pollution assessment standard, established through Regulation No. 687 of the National Institute of Environmental Research (2015), pollution load index (PLI), potential ecological risk index (RI), and mean PEL Quotient (mPELQ) were used to evaluate the sediment pollution level. We verified the representativeness of the monitoring point through the distribution of sedimentation and scour behavior by river bed surveying using anacousticDopplercurrentprofiler.

In this study, concrete slab with insulation and non-insulated formwork was used to monitor and control its strength using a wireless sensor network with equivalent age method. As a result, the temperature and compressive strength of the structures were monitored without any problems, which revealed a good management tool.

In this study examined the strength of wall concrete using insulated molds and non-insulated forms by monitoring the strength of the structure using a wireless sensor network by maturity method. It was confirmed that the temperature and compressive strength of the structures are monitored in real time, along with effective strength control.

Based on IoT (Internet of Things) where its concept contains providing convenience to human life by connecting every objects around us, numerous projects have been done in civil engineering field. This paper has conducted the basic study on adopting IoT sensing technology and network system into harbor.