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PVDF 필름을 이용한 캐비테이션 모니터링 센서 및 시스템 개발
정현두(Hyundu Jeong),김주영(Juyoung Kim),문동준(Dongjun Moon),김미선(Misun Kim),김재영(Jaeyoung Kim),이유정(Youjung Lee),최흥호(Heungho Choi) 한국방사선학회 2014 한국방사선학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.춘계
집속형 초음파를 이용한 치료에서 캐비테이션 현상은 여러 가지 장점과 단점을 제공한다. 본 연구에서는 PVDF 필름을 이용하여 캐비테이션 모니터링 센서 및 시스템을 개발하였으며, 매질(degassed water) 내 발생하는 캐비테이션량을 평가하였다. 측정된 신호는 원 주파수를 제외한 하모닉스 성분들의 피크 값과 파워 스펙트럼 값을 산출하여 캐비테이션 발생량으로 평가하였다. 각 채널에서 획득한 신호의 피크 값 및 파워스펙트럼 추이는 상관계수 0.9 이상으로 높은 선형성을 보였다. 본 연구에서 제시한 캐비테이션 모니터링 센서와 시스템은 집속형 초음파 치료 시 발생되는 캐비테이션을 정량적 으로 평가하는 기초 연구로 유용할 것으로 판단된다. Ultrasonic cavitation provides various advantages and disadvantages during the focused ultrasonic treatment. In this study, four-channel sensor and system was developed using PVDF piezoelectric film in order to measure and estimate the cavitation amounts. And we evaluated the cavitation amounts occurred in degassed water according to ultrasound intensity using developed system and sensor. The amounts of cavitation was estimated by calculating the peak value of the harmonics components and the value of the power spectrum except the foundation frequency. The trend of the peak value of signal obtained from each channel and the power spectrum represented high linearity (R2 > 0.9). The proposed system and sensor in this study is determined to be useful in fundamental research for quantitative evaluation of cavitation amount during focused ultrasound therapy.
PVDF 필름을 이용한 캐비테이션 모니터링 센서 및 시스템 개발
정현두(Hyundu Jeong),김주영(Juyoung Kim),문동준(Dongjun Moon),김미선(Misun Kim),김재영(Jaeyoung Kim),이유정(Youjung Lee),최흥호(Heungho Choi) 한국방사선학회 2014 한국방사선학회 학술대회 논문집 Vol.8 No.1
집속형 초음파를 이용한 치료에서 캐비테이션 현상은 여러 가지 장점과 단점을 제공한다. 본 연구에서는 PVDF 필름을 이용하여 캐비테이션 모니터링 센서 및 시스템을 개발하였으며, 매질(degassed water) 내 발생하는 캐비테이션량을 평가하였다. 측정된 신호는 원 주파수를 제외한 하모닉스 성분들의 피크 값과 파워 스펙트럼 값을 산출하여 캐비테이션 발생량으로 평가하였다. 각 채널에서 획득한 신호의 피크 값 및 파워스펙트럼 추이는 상관계수 0.9 이상으로 높은 선형성을 보였다. 본 연구에서 제시한 캐비테이션 모니터링 센서와 시스템은 집속형 초음파 치료 시 발생되는 캐비테이션을 정량적으로 평가하는 기초 연구로 유용할 것으로 판단된다. Ultrasonic cavitation provides various advantages and disadvantages during the focused ultrasonic treatment. In this study, four-channel sensor and system was developed using PVDF piezoelectric film in order to measure and estimate the cavitation amounts. And we evaluated the cavitation amounts occurred in degassed water according to ultrasound intensity using developed system and sensor. The amounts of cavitation was estimated by calculating the peak value of the harmonics components and the value of the power spectrum except the foundation frequency. The trend of the peak value of signal obtained from each channel and the power spectrum represented high linearity (R2 > 0.9). The proposed system and sensor in this study is determined to be useful in fundamental research for quantitative evaluation of cavitation amount during focused ultrasound therapy.
해양쓰레기 관리 고도화를 위한 해양침적쓰레기 AI 데이터 구축
이진환(Jinhwan Lee),강윤향(Yoonhyang Kang),문동준(Dongjun Moon) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
일반적으로 해양침적쓰레기는 양방향음파탐사기와 잠수, 인양틀 등을 이용한 표본조사를 통하여 분포실태 및 종류와 성상을 파악할 수 있다. 그 결과를 이용하여 해양침적쓰레기의 분포량을 추정하여 수거사업의 가부를 결정하고 작업의 효율성과 타당성 등을 고려하여 사업비와 사업구역을 확정, 설계에 반영하게 된다. 본 연구는 양방향음파탐사기 및 잠수·ROV 조사를 통하여 획득된 소나 이미지와 수중촬영 이미지 원천 데이터를 확보하여 이미지 내 객체 탐지, 침적쓰레기 인식, 그리고 카테고리 분류를 위한 해양침적쓰레기 AI 데이터를 구축하여 궁극적으로 설계 작업의 효율화 및 자동화를 위한 시작단계라 할 수 있다. 우리나라 항만 및 어항과 조업해역 등 23개 해역에서 타이어, 로프, 나무, 통발, 어망 등 5종류, 약 4만8천여 건의 해양침적쓰레기 원천 데이터를 수집, 데이터 정제를 거쳐 저작도구를 개발, 라벨링 등을 통하여 데이터를 가공하였고, 최종적으로 지도 기반 조사 이미지의 조회 및 학습 데이터 자동 분류 시스템의 AI 응용 시범서비스를 구축하였다. 향후 AI 시범서비스 확장을 통한 해양폐기물 정화사업 등의 설계 자동화 솔루션 개발 등의 연구를 통하여 스마트 해양쓰레기 관리 고도화에 기여할 수 있을 것이다. In general, the distribution, type and characteristics of the marine debris in seabed can be figured out through sample survey using the side scan sonar and lifting gear and diving survey. By analyzing the results, the amount of marine debris deposited in seabed is estimated and it is decided whether or not to carry out the collection project. Then the project cost and the collection area are determined and the results are reflected in the design in consideration of the efficiency and validity of the work. This study is to secure the source data of sonar images and underwater images acquired through side scan sonar and diving and ROV survey and build AI data of marine debris for object detection in images, marine debris recognition and category classification. It can be ultimately said to be the starting stage for efficiency and automation of design work. In 23 sea areas including ports, fishing ports and fishing areas, the marine debris source data of five types including tires, ropes, wood, traps and fishing nets, were collected about 48,000 cases. The data were filtered and labeled and finally AI application pilot service system of the map-based marine debris images inquiry and learning data automatic classification system was established. In the future, it will be possible to contribute to the advancement of smart marine debris management by the development of design automation solutions for marine debris collection projects through the extension of AI pilot services.