본 연구는 선박 기관실 내에 설치된 증기 배관을 대상으로 누설 감지 및 상태 모니터링을 위한 방법론을 다루고 있다. 일반적 으로 기관실 내의 증기 배관은 보온재로 둘러싸여 있으므로, 증기가 누설되더라도 육안으로 식별하기 어려워 초기 대응을 지연시키는 상 황이 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 RGB 카메라와 Thermal 카메라를 이용하여 상호보완적 정보 제공이 가능한 센서 시스템을 개발하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어의 설계 방법을 제안한다. 보다 세부적으로 제안된 시스템은 카메라 서버 모듈, 카메라 보정 모듈, 영상 정합 모듈, 열-지도 학습 모듈, 추론 및 시각화 모듈로 구성된다. 특히 증기 배관의 누설이 이상 고온을 초래한다는 점을 고려하여, 본 논문은 열-지도의 개념을 정의하고 열-지도의 효과적인 학습, 열-지도에 기반한 이상 고온 감지, 감지된 이상 고온 영역의 시각화를 위한 알고리 즘을 제안한다. 제안된 방법은 선박 증기 배관 시스템을 모사한 실험 장치를 이용하여 다양한 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.

Bearing-shaft systems are essential components in various automated manufacturing processes, primarily designed for the efficient rotation of a main shaft by a motor. Accurate fault detection is critical for operating manufacturing processes, yet challenges remain in sensor selection and optimization regarding types, locations, and positioning. Sound signals present a viable solution for fault detection, as microphones can capture mechanical sounds from remote locations and have been traditionally employed for monitoring machine health. However, recordings in real industrial environments always contain non-negligible ambient noise, which hampers effective fault detection. Utilizing a high-performance microphone for noise cancellation can be cost-prohibitive and impractical in actual manufacturing sites, therefore to address these challenges, we proposed a convolution neural network-based methodology for fault detection that analyzes the mechanical sounds generated from the bearing-shaft system in the form of Log-mel spectrograms. To mitigate the impact of environmental noise in recordings made with commercial microphones, we also developed a denoising autoencoder that operates without requiring any expert knowledge of the system. The proposed DAE-CNN model demonstrates high performance in fault detection regardless of whether environmental noise is included(98.1%) or not(100%). It indicates that the proposed methodology effectively preserves significant signal features while overcoming the negative influence of ambient noise present in the collected datasets in both fault detection and fault type classification.

This study aims to measure the current control waveform of an injector in real time using the developed monitoring system and verify its compliance with the manufacturer’s control waveform requirements. The measured operating waveforms include a peak current phase of 20A and a hold current phase of 10A. The injector of the engine was tested at 1500 RPM and 2000 RPM under conditions of normal fuel injection, small fuel injection, and large fuel injection. In this research, a real-time monitoring system was designed, incorporating an FPGA board and RS232 communication for PC interaction. This system is capable of measuring four channels simultaneously. Furthermore, it is expected that the system could measure up to 12 cylinders concurrently with the addition of more current probes while maintaining the same system configuration. The real-time collection of output waveforms using the developed monitoring system confirmed that the injector operates correctly and meets the manufacturer’s requirements.

안정적이고 효율적인 수자원 공급을 보장하는 것은 가정, 산업, 공공 보건 분야 복지에 필수적이다. 상수도 시스템에서 이상을 감지하기 위해 데이터 모델, 수리 모델 기반 시뮬레이션 등 다양한 접근 방식을 통해 이상감지 역량이 꾸준히 향상되어 왔으나, 현장 적용 및 검증에 한계가 있어 실질적인 활용은 폭 넓게 이루어지지 못하고 있다. 실제 적용 가능한 이상감지 시스템 측면에서, 본 연구에서는 유량 및 압력 계측 데이터를 활용하여 시스템 내 이상 발생을 신속하게 감지하고 개략적인 위치를 파악하기 위한 실시간 이상감지 및 탐색 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 유량수지 분석, 유량-수두손실 관계, EPANET 기반 수리 해석 방법을 통합하여 이상 감지 및 위치 파악의 정확성을 개선시키고자 하였다. 현장 실험 결과, 제안된 모델은 높은 신뢰도에서 시스템 내 이상유량의 발생을 효과적으로 감지하고, 발생 구간을 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 성과는 시스템의 실시간 이상 감지 및 운영관리를 위한 실효성 있는 접근 방식을 제공함으로써 상수도 시스템의 지속 가능하고 회복력 있는 운영관리에 기여할 것으로 기대된다.

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder’s status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.

최근 농지 및 수자원의 염류화로 인해 염생식물에 대한 작물화와 생육 조건 구명을 위한 연구 필요성이 높아지고 있다. 그러나 재배 조건 변화에 따른 작물의 생육 및 기능성 성분 변화 분석을 위해서는 양액 및 작물 생육부 시료를 채취하여 이를 전처리 및 분석해야 하여 시간적, 인적 자원의 소모가 높다. 본 연구에서는 염생식물의 최적 생육 조건 구명을 효율적으로 수행하기 위해 비파괴적으로 재배 현장에서 실시간으로 작물 생육부와 수경재배 근권부의 염분 농도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발 시스템을 통해 NaCl 0 mM, 50 mM, 150 mM, 300 mM의 4가지 농도 조건에서 갯방풍을 대상으로 재배실험을 수행한 결과, 재배 중 염분 농도 수치의 변화 및 염분 농도가 높을수록 생체중이 감소하는 것을 확인하였다. 실제 생육 분석 결과에 따르면 개발 시스템을 통한 모니터링 결과에 상응하는 생체중 결과를 확인하여 염생식물의 생육 모니터링 적용이 가능할 것으로 평가되었다. 그러나 단위 생체중 당 기능성물질 함량의 경우, NaCl 농도가 증가할수록 증가하는 것으로 나타나 갯방풍의 상업적 재배 조건의 구명을 위해서는 생체중 외에 기능성 성분의 모니터링을 위한 시스템 보완이 필요하다고 판단되었다.

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

PURPOSES : For large-scale construction, such as a concrete pavement, design and construction are not entirely consistent. If the inconsistency between design and construction is very large, construction quality is significantly degraded, affecting performance life span and driving comfort. The quality of pavement construction is managed according to standards. However, it is difficult to improve construction quality as the standard measures construction quality after construction is completed. Therefore, this study developed a system to measure the construction quality of concrete pavement in real-time and presented the corresponding standards. METHODS : A basic module for simultaneously measuring the width, thickness, and roughness of the concrete pavement was designed. Based on the measurement results of the distance measurement sensor, a calibration method is presented that can remove noise. The system process was developed to measure construction quality based on location and distance data, measured in real-time using GPSs and sensors. The field application experiment was conducted and the results were analyzed. RESULTS : The measurement module is properly designed to be used in concrete pavement construction sites. Noise was removed from the distance measurement sensor results according to the presented calibration method, leaving only the wave of pavement surface irregularities. As a result of applying the system process in the field application, a reasonable level of PRI was observed. CONCLUSIONS : In the past, the width, thickness, and roughness were measured after construction was completed and, if the standard was not met, construction quality control was performed via reconstruction or repair. Through this study, it is expected that the width, thickness, and roughness of the concrete pavement can be measured in real-time and, if the standard is not met, construction quality can be immediately controlled during construction to maintain high quality.

우리나라는 그동안 많은 예산을 투입하여 18종류의 부동산거래 관련 각종 증명서를 1종으 로 통합 하였다. 그러나 이런 증명서는 거래시 참고자료로 활용할 뿐, 실제 거리시에는 실 거래가 조작되고 이로 인해 세금탈세가 이루어지고 있으며, 거래와 관련 많은 당사자자들의 존재로 인해 거래의 토탈서비스가 이루어지지 못해, 부동산거래사고 및 기타 부작용들이 많이 발생하는 후진국 형태의 부동산거래가 이루어지고 있다. 게다가 거래금액이 비공개로 진행되어 음성적인 거래가 성행하고 있어 실거래가로 세금을 부과하는 것도 불가능 하다. 따라서 기존 부동산중개제도의 문제점 및 개선방안을 위해서는 현재 영역별로 세분 화되어 단순 알선 중개제도의 개선과 실거래가를 한눈에 볼 수 있는 시스템개발, 그리고 거래관련 자금을 정부가 한눈에 볼 수 있는 부동산토탈서비스 체계로 전환할 필요가 있다. 또한 거래된 부동산에 대한 사고 발생시 100% 보장할 수 있는 선진국형 부동산서비스제 도인 에스크로제도를 국내 실정에 맞게 도입하는 것이 시급한 상태이다. 부동산에스크로 시스템 개발시 기대효과로는 1) 국내부동산 거래제도의 투명화, 2) 부동산실거래가 정착으 로 인한 세수확대, 3) 부동산 거래자금의 안정적관리, 4) 부동산거래의 종합화, 5) 소비자보 호 및 손해배상제도개선, 6) 온라인서비스를 통한 각종 기회비용 및 거래비용 절감 8) 해외 부동산개방시 모기지(MBS) 신용등급상승 등 부동산거래의 안정화를 기할 수 있다.

본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca Ⅱ 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.

In this study, real-time monitoring of air quality using a real-time mobile monitoring system was conducted to identify the emission characteristics and current status of air pollutants and odorous substances that are mainly generated in domestic dyeing industrial areas and to trace the pollutant sources. The concentration of toluene in the industrial area was detected up to 926.4 ppb, which was 3 to 4 times higher than that of other industrial areas. The concentration of methylethylketone was 124.7 ppb and the concentration of dichloromethane was 129.5 ppb. Acrolein concentration was highest at E point at 521.6 ppb, methanol concentration was highest at D point at 208.8 ppb, and acetone concentration was highest at M and N points at 549.3 ppb. The most frequently detected concentration of pollutants in the air quality monitoring results in the industrial area was, in descending order, toluene > methanol > acrolein > dichloromethane > acetone, which was similar to the chemical emissions used in the industrial area by the Pollutant Release and Transfer Register data. The concentration of odorous substances measured in real time was compared with the concentration of minimum detection, and the concentration of hydrogen sulfide was about 10 times higher than the concentration of minimum detection at A point, which was judged to be the main odorous cause of A point. In the future, if the real-time mobile measurement system is constructed to automatically connect wind direction/wind speed, PRTR (Pollutant Release and Transfer Register) data and SEMS (Stack Emission Management System) data, etc., it was judged that more accurate monitoring could be performed.

본 연구는 계약법 상 부동산거래행위에 있어 사실상 동시이행을 실행할수 없는 점과 등기법상 등기의 공신력이 부재한 법규상의 미비점을 개선하여 부동산거래위험을 방지하기 위한 연구이다. 이러한 거래위험을 방지하기 위한 수단으로 선진국에서 부동산 거래 안전사고를 대비하여 활용하고 있는 부동산에스크로제도를 우리나라 실정법에 맞게 도입하여 거래상의 동시이행과 등기의 공신력을 실현하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 에스크로서비스실시를 위한 법률개정에 대하여 대안을 제시하였다. 본 연구결과를 통해 에스크로서비스를 도입할 경우, 첫째 국가는 미비한 법률로 인하여 재산상의 피해가 가지 않도록 제도와 법률을 구비하여 국민들의 재산권을 보장하는 공익보호에 기여할 수 있다. 둘째, 민법상 강제사항이 없는 거래에 있어 동시이행를 확보할 수 있다. 셋째, 현행 등기의 공신력이 없는 제도를 보완 등기의 공신력을 제고 할 수 있다. 넷째, 부동산거래제도의 불투명한 거래제도를 개선하여 부동산중개활동 과정상 제기될 수 있는 제반 문제를 해결할 수 있다.