Moon, In Sik;Kown, Hyun Jin;Kim, Mi Hyeon;Chang, Se Myong;Ra, In Ho;Kim, Heung Tae
Smart Media Journal
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v.9
no.4
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pp.176-186
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2020
The size and shape of crops are diverse, and the growing environment is also different. Therefore, when one uses a drone to spray pesticides, the characteristics of each crop must be considered, and flight conditions such as the flight height and forwarding velocity of the drone should be changed. The droplet flow of pesticides is affected by various flight conditions, and a large change occurs in the sprayed area. As a result, an uneven distribution of liquid may be formed at the wake, and the transport efficiency will be decreased as well as there would be a risk of toxic scatter. Therefore, this paper analyzes the degree of distribution of pesticides to the crops through numerical analysis when pesticide is sprayed onto the selected three crops with different characteristics by using agricultural drones with different flight conditions. On the purpose of establishing a guideline for spraying pesticides using a drone in accordance with the characteristics of crops, this paper compares the amount of pesticides distributed in the crops at the wake of nozzle flow using the figure of merit, and the sum of transported liquid rate divided by the root mean square of the probability density function.
Ji, Yoonsoo;Kim, Han-Saem;Lee, Moon-Gyo;Cho, Hyung-Ik;Sun, Chang-Guk
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.37
no.5
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pp.47-63
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2021
Recently, the demand for three-dimensional (3D) underground maps from the perspective of digital twins and the demand for linkage utilization are increasing. However, the vastness of national geotechnical survey data and the uncertainty in applying geostatistical techniques pose challenges in modeling underground regional geotechnical characteristics. In this study, an optimal learning model based on multi-layer perceptron (MLP) was constructed for 3D subsurface lithological and geotechnical classification in Seoul, South Korea. First, the geotechnical layer and 3D spatial coordinates of each borehole dataset in the Seoul area were constructed as a geotechnical database according to a standardized format, and data pre-processing such as correction and normalization of missing values for machine learning was performed. An optimal fitting model was designed through hyperparameter optimization of the MLP model and model performance evaluation, such as precision and accuracy tests. Then, a 3D grid network locally assigning geotechnical layer classification was constructed by applying an MLP-based bet-fitting model for each unit lattice. The constructed 3D geotechnical layer map was evaluated by comparing the results of a geostatistical interpolation technique and the topsoil properties of the geological map.
This numerical study aims at analyzing the effect of flow characteristics, caused by geometrical features such as intersecting angles, on solute mixing at fracture junctions. It showed that not only Pe, the ratio of advection to diffusion, but also the intersecting angles played an important role in solute mixing at the junction. For the intersection angles less than 90°, the fluid flowed to the outlet in the same direction as the injected flow direction, which increased the contact at the junction with the streamlines coming from the different inlets. On the other hand, for the intersecting angles greater than 90°, the fluid flowed out to the outlet opposite to the flow direction in the inlet, leading to minimizing the contact at the junction. Therefore, in the former case, solute mixing occurred even at high Pe, and in the latter case, solutes transport along the streamlines even at low Pe. For Pe < 1, the complete mixing model was known to occur, but for the intersecting angle greater than 150°, no complete solute mixing occurred. Overall, the transition from the complete mixing model to the streamline-routing model occurred for Pe = 0.1 - 100, but it highly depended on the intersecting angles. Specifically, the transition occurred at Pe = 0.1 - 10 for intersecting angles ≧ 150° and at Pe = 10 - 100 for intersecting angles ≦ 30°. For Pe > 100, the streamline-routing model was dominant regardless of intersecting angles. For Pe > 1,000, the complete streamline-routing model appeared only for the intersecting angles greater than 150°. For the intersecting angles less than 150°, the streamline-routing model dominated over the complete solute mixing, but solute mixing still occurred at the fracture junction.
Azad, Muhammad Muzammil;Kim, Dohoon;Khalid, Salman;Kim, Heung Soo
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.6
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pp.409-415
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2021
Medical waste management is becoming increasingly important, specifically in light of the current COVID-19 pandemic, as hospitals, clinics, quarantine centers, and medical research institutes are generating tons of medical waste every day. Previously, a traditional incineration process was utilized for managing medical waste, but the lack of landfill sites, and accompanying environmental concerns endanger public health. Consequently, an innovative sterilization shredding system was developed to resolve this problem. In this research, we focused on the design and numerical analysis of a shredding system for hazardous and infectious medical waste, to establish its operational performance. The shredding machine's components were modeled in a CAD application, and finite element analysis (FEA) was conducted using ABAQUS software. Static, fatigue, and dynamic loading conditions were used to analyze the structural stability of the cutting blade. The blade geometry proved to be effective based on the cutting force applied to shred medical waste. The dynamic stability of the structure was verified using modal analysis. Furthermore, an S-N curve was generated using a high cycle fatigue study, to predict the expected life of the cutting blade. Resultantly, an appropriate shredder system was devised to link with a sterilization unit, which could be beneficial in reducing the volume of medical waste and disposal time, thereof, thus eliminating environmental issues, and potential health hazards.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.23
no.6
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pp.503-516
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2021
Autonomous fire detection and suppression system requires advanced technology for complex detection technology and injection/control technology for accurate hitting by fire location. Also, foam spraying should be included to respond to oil fires. However, when a single spray monitor is used in common, water and foam spray properties appear different, so for accurate fire suppression, research on the spray trajectory and distance will be required. In this study, experimental studies and numerical analysis studies were combined to analyze the foam spray characteristics through the spray monitor developed for the establishment of an autonomous fire extinguishing system. For flow analysis of foam injection, modeling was performed using OpenFOAM analysis software, and the commonly used foaming agent (Aqueous Film-Forming Foam) was applied for foam properties. The injection distance analysis was performed according to the injection pressure and the injection angle according to the form of the foam, and at the same time, the results were verified and presented through the injection experiment.
Jung-Wook, Park;Li, Zhuang;Jeong Seok, Yoon;Chan-Hee, Park;Changlun, Sun;Changsoo, Lee
Tunnel and Underground Space
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v.32
no.6
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pp.568-585
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2022
In the present study, we proposed a numerical method for simulating thermally induced fracture slip using a grain-based distinct element model (GBDEM). As a part of DECOVALEX-2023, the thermo-mechanical loading test on a saw-cut rock fracture conducted at the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology was simulated. In the numerical model, the rock sample including a saw-cut fracture was represented as a group of random Voronoi polyhedra. Then, the coupled thermo-mechanical behavior of grains and their interfaces was calculated using 3DEC. The key concerns focused on the temperature evolution, thermally induced principal stress increment, and fracture normal and shear displacements under thermo-mechanical loading. The comparisons between laboratory experimental results and the numerical results revealed that the numerical model reasonably captured the heat transfer and heat loss characteristics of the rock specimen, the horizontal stress increment due to constrained displacement, and the progressive shear failure of the fracture. However, the onset of the fracture slip and the magnitudes of stress increment and fracture displacement showed discrepancies between the numerical and experimental results. We expect the numerical model to be enhanced by continuing collaboration and interaction with other research teams of DECOVALEX-2023 Task G and validated in further study.
It has now been more than a year since the start of the COVID-19 pandemic in Korea, which has claimed thousands of lives and changed every aspect of life. The corona pandemic not only caused physical damages but also psychological one which is a collective social stress phenomenon often termed as 'corona blue'. The purpose of this study is to examine how empathy affects anxiety and depression through risk perception and indirect trauma, which are psychological variables related to the corona pandemic as a disaster. The survey data from 214 people were analyzed with a structural equation modelling. The results shows that 53.3 % of the participants experienced anxiety and 35.7% suffered from depression, which were about 6 times higher than ones from the 2019 government data. Affective empathy had a significant effect on risk perception, and cognitive empathy had a significant effect on indirect trauma. Risk perception and indirect trauma both had a significant effect on anxiety, and anxiety had a significant impact on depression. Only cognitive empathy had a significant indirect effect on anxiety and depression. This study provides an important insight into understanding a social phenomenon of 'corona blue' from a empathic perspective.
Kim, Young Su;Kang, Hyeonwoo;Bang, Minkyu;Seol, Soon Jee;Kim, Bona
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.25
no.1
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pp.26-37
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2022
Recently, multiple methods using small aircraft for geophysical exploration have been suggested as a result of the development of information and communication technology. In this study, we introduce the hybrid unmanned aircraft electromagnetic system of the Korea Institute of Geosciences and Mineral resources, which is under development. Additionally, data processing and interpretation methods are suggested via the analysis of datasets obtained using the system under development to verify the system. Because the system uses a three-component receiver hanging from a drone, the effects of rotation on the obtained data are significant and were therefore corrected using a rotation matrix. During the survey, the heights of the source and the receiver and their offsets vary in real time and the measured data are contaminated with noise. The noise makes it difficult to interpret the data using the conventional method. Therefore, we developed a recurrent neural network (RNN) model to enable rapid predictions of the apparent resistivity using magnetic field data. Field data noise is included in the training datasets of the RNN model to improve its performance on noise-contaminated field data. Compared with the results of the electrical resistivity survey, the trained RNN model predicted similar apparent resistivities for the test field dataset.
The complex resistivity method is an exploration technique that can obtain various characteristic information of underground media by measuring resistivity and phase in the frequency domain, and its utilization has recently increased. In this paper, a three-dimensional inversion algorithm for the CR data was developed to increase the utilization of this method. The Poisson equation, which can be applied when the electromagnetic coupling effect is ignored, was applied to the modeling, and the inversion algorithm was developed by modifying the existing algorithm by adopting comlex variables. In order to increase the stability of the inversion, a technique was introduced to automatically adjust the Lagrangian multiplier according to the ratio of the error vector and the model update vector. Furthermore, to compensate for the loss of data due to noisy phase data, a two-step inversion method that conducts inversion iterations using only resistivity data in the beginning and both of resistivity and phase data in the second half was developed. As a result of the experiment for the synthetic data, stable inversion results were obtained, and the validity to real data was also confirmed by applying the developed 3D inversion algorithm to the analysis of field data acquired near a hydrothermal mine.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.667-674
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2022
In this study, the correlation between the damage type and operating conditions of the sleepers was analyzed based on the design data and visual inspection results for the concrete sleepers of the sleeper floating track (STEDEF) that have been in operation for more than 20 years. It appeared in the form of cracks, breakages, and breaks in the concrete at the center and tie bar contact and buried areas. As a result of the numerical analysis, it was analyzed that the change in the left and right spring stiffness of the sleeper resilience pad increases the maximum stress, tensile stress, compressive stress, and displacement of the concrete sleeper, and stress concentration in the concrete at the tie bar contact area. It was proved analytically that the sleeper resilience pad can affect the damage of the concrete sleeper. Therefore, damage of concrete sleepers in the sleeper floating track in urban transit could be caused by changes in spring stiffness of sleeper resilience pads. It was reviewed that preventive maintenance such as improvement and timely replacement of sleeper resilience pads was necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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