Recently, as a solution to the sharp drop in "power reserve ratio", it is being converted to a microgrid that enables bi-directional transmission and distribution. A microgrid is composed of a small-scale distributed power supply and a load. As a representative technology of distributed power generation, there is a Micro Combined Heat and Power system applied to homes and buildings. In this study, a safety standard was developed by dividing the power generation system, cooling system, lubrication system, and exhaust system to derive safety standards for a small gas engine power generation system with a gas consumption less than 232.6kW (200,000 kcal/h). In the case of the power generation system, a filter was installed and the system was stopped by detecting gas leakage and abnormalities in engine speed or output and the cooling system is stipulated to stop the system in case of insufficient cooling water or overheating. The lubrication system monitors the pressure and temperature of the lubricating oil and stops the system when an abnormality occurs, and the exhaust gas emission concentration regulation value was specified in accordance with domestic and foreign standards. Through the results of this study, it is judged that the safety of the gas engine power generation system can be improved and it can contribute to the commercialization of products.
We devised the system to automatically shutdown the boiler and to fundamentally block the harmful gases, including carbon monoxide, into the indoor when the exhaust system swerves: (1) The discharge pressure of the exhaust gas decreases when the exhaust pipe is disconnected. The monitoring system of the exhaust pipe is implemented by measuring the output voltage of APS(Air Pressure Sensor) installed to control the amount of combustion air. (2) The operating software was modified so that when the system recognizes the fault condition of a flue pipe, the boiler control unit displays the fault status on the indoor regulator while shutting down the boiler. In accordance with the ventilation facility standards in the "Rules for Building Equipment Standards" by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, experiments were conducted to ventilate indoor air. When carbon monoxide leaked in worst-case scenario, it was possible to prevent poisoning accidents. However, since 2013, the number of indoor air exchange times has been mitigated from 0.7 to 0.5 times per hour. We observed the concentration exceeding TWA 30 ppm occasionally and thus recommend to reinforce this criterion. In conclusion, if the flue pipe fault detection and the indoor air ventilation system are introduced, carbon monoxide poisoning accidents are expected to decrease significantly. Also when the manufacturing and inspection steps, the correct installation and repair are supplemented with the user's attention in missing flue, it will be served to prevent human casualties from carbon monoxide poisoning.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.22-28
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2021
This is a basic study on the development of deep learning-based algorithms to detect smoke before the smoke detector operates in the event of a ship fire, analyze and utilize the detected data, and support fire suppression and evacuation activities by predicting the spread of smoke before it spreads to remote areas. Proposed algorithms were reviewed in accordance with the following procedures. As a first step, smoke images obtained through fire simulation were applied to the YOLO (You Only Look Once) model, which is a deep learning-based object detection algorithm. The mean average precision (mAP) of the trained YOLO model was measured to be 98.71%, and smoke was detected at a processing speed of 9 frames per second (FPS). The second step was to estimate the spread of smoke using the coordinates of the boundary box, from which was utilized to extract the smoke geometry from YOLO. This smoke geometry was then applied to the time series prediction algorithm, long short-term memory (LSTM). As a result, smoke spread data obtained from the coordinates of the boundary box between the estimated fire occurrence and 30 s were entered into the LSTM learning model to predict smoke spread data from 31 s to 90 s in the smoke image of a fast fire obtained from fire simulation. The average square root error between the estimated spread of smoke and its predicted value was 2.74.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1036-1043
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2022
This paper discusses about the development of a visual sensor that can be installed in an automatic mooring device to detect the berthing condition of a vessel. Despite controlling the ship's speed and confirming its location to prevent accidents while berthing a vessel, ship collision occurs at the pier every year, causing great economic and environmental damage. Therefore, it is important to develop a visual system that can quickly obtain the information on the speed and location of the vessel to ensure safety of the berthing vessel. In this study, a visual sensor was developed to observe a ship through an image while berthing, and to properly check the ship's status according to the surrounding environment. To obtain the adequacy of the visual sensor to be developed, the sensor characteristics were analyzed in terms of information provided from the existing sensors, that is, detection range, real-timeness, accuracy, and precision. Based on these analysis data, we developed a 3D visual module that can acquire information on objects in real time by conducting conceptual designs of LiDAR (Light Detection And Ranging) type 3D visual system, driving mechanism, and position and force controller for motion tilting system. Finally, performance evaluation of the control system and scan speed test were executed, and the effectiveness of the developed system was confirmed through experiments.
Alkaline fuel cells using liquid fuels such as hydrazine and ammonia are gaining great attention as a clean and renewable energy solution possibly owing to advantages such as excellent energy density, simple structure, compact size in fuel container, and ease of storage and transportation. However, common shortcomings including cathode flooding, fuel crossover, side yield reactions, and fuel security and toxicity are still challenging issues. Real time monitoring of fuel concentrations integrated into a fuel cell device can help improving fuel cell performance via predicting any loss of fuels used at a cathode for efficient energy production. There have been extensive research efforts made on developing real-time sensing platforms for hydrazine and ammonia. Among these, recent advancements in electrochemical sensors offering high sensitivity and selectivity, easy fabrication, and fast monitoring capability for analysis of hydrazine and ammonia concentrations will be introduced. In particular, research trend on the integration of metallic and metal oxide nanoparticles and also their hybrids with carbon-based nanomaterials into electrochemical sensing platforms for improvement in sensitivity and selectivity will be highlighted.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.179-188
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2023
Recently, fake news disguises the form of news content and appears whenever important events occur, causing social confusion. Accordingly, artificial intelligence technology is used as a research to detect fake news. Fake news detection approaches such as automatically recognizing and blocking fake news through natural language processing or detecting social media influencer accounts that spread false information by combining with network causal inference could be implemented through deep learning. However, fake news detection is classified as a difficult problem to solve among many natural language processing fields. Due to the variety of forms and expressions of fake news, the difficulty of feature extraction is high, and there are various limitations, such as that one feature may have different meanings depending on the category to which the news belongs. In this paper, emotional change patterns are presented as an additional identification criterion for detecting fake news. We propose a model with improved performance by applying a convolutional neural network to a fake news data set to perform analysis based on content characteristics and additionally analyze emotional change patterns. Sentimental polarity is calculated for the sentences constituting the news and the result value dependent on the sentence order can be obtained by applying long-term and short-term memory. This is defined as a pattern of emotional change and combined with the content characteristics of news to be used as an independent variable in the proposed model for fake news detection. We train the proposed model and comparison model by deep learning and conduct an experiment using a fake news data set to confirm that emotion change patterns can improve fake news detection performance.
Kim, Jong-Tae;Park, Hyong-Choon;Kim, Dong-Soo;Bang, Eun-Seok
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.23
no.4
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pp.33-46
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2007
HWAW (Harmonic Wavelet Analysis of Wave) method, which is non-destructive method using body and surface waves, has the advantages of obtaining 2D subsurface imaging because it uses a short receiver spacing to obtain the $V_s$ profile of whole depth. Even though the reliability of HWAW method has already been verified by using the numerical simulation in the various layered models, it is very difficult to evaluate the reliability of HWAW in the field because the exact $V_s$ values of the experimental site are unknown. In this study, a model testing site where the material properties and layer information could be controlled was constructed to verify the reliability of HWAW method. The detailed geometry of the testing site was strictly measured by surveying, and 140 vertical and horizontal geophones were established at the boundary of each layer to evaluate the dynamic material properties. Using the interval travel times between the upper and lower geophones, the body wave velocities of each layer were 2 dimensionally obtained as reference data, and comparative study using HWAW method was performed. By comparing 2D Vs profile obtained by HWAW method to the reference data, the reliability of HWAW method was verified.
The disturbance zone and measured values are affected by the size of the penetrometer. The local value may be measured by the smaller penetrometer. An ultra small Micro-Cone penetrometer (5mm in outer diameter) is designed and manufactured to characterize soil properties with minimum disturbance during penetration tests. The tip resistance is measured by using stain gauges attached near the Micro-Cone. In addition, the friction sleeve is adopted to effectively remove the skin friction from the tip resistance. Design concern includes the installation of stain gauges, circuits, penetration systems, penetration rate, sampling rate, operating temperature, and calibration. Application tests show that the clay interface, and the soil layers consisting of clay and sand are clearly detected by the Micro-Cone. Furthermore, the cone tip resistances measured by the Micro-Cone and the miniature cone (16mm in outer diameter) are similar. Note the resolution is much higher in the Micro-Cone. This study shows that the Micro-Cone may effectively detect the soil interface with high resolution, and with minimum disturbance.
The purpose of this study is to investigate various factors affecting the relationship between digital leadership and digital transformation in companies. In particular, focusing on the mediating effect of dynamic digital capabilities that quickly sensing and seizing advanced and convergent digital technologies and apply them to the organization, this study also intends to examine the moderating effect of the organization's acceptance intention. The hypotheses were verified with a sample of 258 copies of data collected by conducting a survey on companies participating in mini-clusters in industrial complexes nationwide. As a result of the study, dynamic digital capabilities showed a significant mediating effect in the relationship between digital leadership and digital transformation, and the effect of dynamic digital capabilities on the level of digital transformation differed according to the organization's digital acceptance intention. This study presented a new concept and measurement items of digital dynamic capabilities, and how to consider digital leadership, dynamic digital capabilities and acceptance level of organization when promoting digital transformation in companies.
This study analyzed lineaments and fault-related landforms in Chungcheongnam-do, central Korean Peninsula, based on historical and instrumental records, given its susceptibility to future earthquakes. We extracted 151 lineaments associated with fault-related landforms. In regions with the Dangjin and Yesan faults, lineaments with strikes matching these faults were densely distributed. Conversely, in the Hongseong Fault area, the number of lineaments was smaller, and those with strikes similar to the fault were less discernible. This is likely due to the extensive distribution of alluvium and surface deformation from long-term weathering, erosion, and cultivation, which obscures geomorphic evidence of faults. At five key fault points, we identified fault-related landforms, such as fault saddles, knickpoints in Quaternary alluvium, and linear valleys, along the lineament, which may indicate an actual fault. However, the displacements of the Quaternary layer within the lineaments appear to be influenced more by external factors, such as artificial disturbances (e.g., cultivation) or stream erosion, than by direct fault movement. The differences between the fault-related landforms in this study area and those in the southeastern Korean Peninsula suggest a specific relationship between fault types and their associated landforms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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