• International Journal of Highway Engineering
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• v.8 no.2 s.28
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• pp.55-62
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• 2006

Transverse cracks in continuously reinforced concrete pavement (CRCP) occur at early ages due to temperature and moisture variations. The width and spacing of transverse cracks have a significant effect on pavement performance such as load transfer efficiency and punchout development. Also, crack widths in CRCP depend on 'zero-stress temperature,' which is defined as a temperature where initial concrete stresses become zero, as well as drying shrinkage of concrete. For good long-term performance of CRCP, transverse cracks need to be kept tight. To keep the crack widths tight throughout the pavement life, zero-stress temperature must be as low as practically possible. Thus, temperature control at early ages is a key component In ensuring good CRCP performance. In this study, concrete temperatures were predicted using PavePro, a concrete temperature prediction program, for a CRCP construction project, and those values were compared with actual measured temperatures obtained from field testing. The cracks were also surveyed for 12 days after concrete placement. Findings from this study can be summarized as follows. First, the actual maximum temperatures are greater than the predicted maximum temperature in the ranges of 0.2 to 4.5$^{\circ}C$. For accurate temperature predictions, hydration properties of cementitious materials such as activation energy and adiabatic constants, should be evaluated and accurate values be obtained for use as input values. Second, within 24 hours of concrete placement, temperatures of concrete placed in the morning are higher than those placed in the afternoon, and the maximum concrete temperature occurred in the concrete placed at noon. Finally, from the 12 days of condition survey, it was noted that the rate of crack occurrence in the morning placed section was 25 percent greater than that in the afternoon placed section. Based on these findings, it is concluded that maximum concrete temperature has a significant effect on crack development, and boner concrete temperature control is needed to ensure adequate CRCP performance.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1998.10a
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• pp.3-3
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• 1998

액체추진제 로켓엔진 연소실에는 고유모드에 대응하는 음향파동이 내재되며 이러한 음향파동은 연소와의 상호작용을 통하여 불안정한 음향에너지를 공급받아 증폭되며 결국에는 연소불안정 상태에까지 이르게 된다. 이와 같은 불안정한 상태에 이르기 위해서는 연소로부터 되먹임되는 불안정 에너지의 양이 충분히 크고 구동 음향파동에 근접한 위상을 가져야 한다. 이와 같은 구동 메커니즘을 구성하는 상세한 물리적 현상들을 규명하고 예측하기 위한 많은 연구들이 보고되었으며, 이들 중 이론적인 시간 지연 모델을 사용하는 음향적인 방법은 매우 경제적인 반면 연소 현상에 대한 상세한 모사가 생략되어 연소 불안정의 구체적인 원인을 규명하는데 어려움이 있고, 파동 방정식에 의하여 연소실 내부의 파동 에너지 증가를 예측하는 방법은 연소기 내에서의 연소 메커니즘에 대한 고려 없이 연소에 의해 발생하는 에너지만을 포함하는 단점과 선형적인 연소 불안정에만 제한된다는 제한이 있다. 음향장과 커플된 기화반응 모델은 분무액적의 기화 과정이 추진제 연소의 지배과정이라는 가정 하에 연소응답을 기화반응으로 대체하는 방법으로, 역시 단시간 내에 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 기화반응으로부터 음향파동으로의 에너지 되먹임 과정이 배제되어 있어 정확한 결과를 구하기는 어렵다. 이에 대하여 최근에는 전산 모사적인 방법을 사용하는 대규모의 연소장 해석이 가능하여 짐으로써 음향파동에 의한 외란과 에너지 되먹임과정을 모두 포하마여 수치적인 방법을 사용하여 계산하는 액체추진제 로켓엔진의 고주파 연소불안정 해석방법들이 제시되고 있다.안정성 모드가 있음을 보였다. 밀도 변화가 있는 경우나 밀도 변화가 없는 경우 모두 sinuous 모드의 가장 불안정한 모드가 varicose 모드의 가장 불안정한 모드보다 더 불안정함을 보여주어 후류 유동은 자유 유동에 가까운 위상 속도를 가지는 sinuous 모드에 의해 지배될 것임을 예측할 수 있다. 연소반응이 완전연소에 가까울수록 그리고 압축성 효과가 클수록 유동내부의 온도가 증가하고 점성 또한 증가하여 후류유동은 안정됨을 알 수 있었다 유동변수들의 contour로부터 유동의 특성을 예측한 결과 baroclinic 항이 dilatational 항보다 상대적으로 크며, 중심선 상하에 생기는 vortex를 더욱 성장시킬 것으로 생각된다.냉각 홀의 막임, 연소 입자의 점착 부위 등을 예측하여 보완책을 준비할 수 있도록 하였다.$mm^2$sec였으며, 이는 다른 graphite/epixy 복합재의 확산계수와 유사한 값을 나타내고 있다. 또한 추진제가 충전된 연소관을 절단하여 밀폐한 후 95%RH 습도 조건에 보관함으로써 연소관 내부의 추진제 기계적 특성에 미치는 침투된 습기의 영향도 함께 고찰하였다. 추진제에 따라 차이는 있겠으나 추진제가 충전된 연소관은 순수 복합재 연소관에 비해 습기의 투과 정도가 작으며, 본 연소관에 충전된 RDX/AP계 추진제의 경우 추진제의 습기투과에 의한 추진제 물성 변화는 미미한 것으로 나타났다.의 향상으로, 음성개선에 효과적이라고 사료되었으며, 이 방법이 편측 성대마비 환자의 효과적인 음성개선의 치료방법의 하나로 응용될 수 있으리라 생각된다..

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.12 no.4
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• pp.271-279
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• 2003

Temperature and humidity forecasting have been performed using artificial neural networks model(ANN). We composed ANN with multi-layer perceptron which is 2 input layers, 2 hidden layers and 1 output layer. Back propagation algorithm was used to train the ANN. 6 nodes and 12 nodes in the middle layers were appropriate to the temperature model for training. And 9 nodes and 6 nodes were also appropriate to the humidity model respectively. 90% of the all data was used learning set, and the extra 10% was used to model verification. In the case of temperature, average temperature before 15 minute and humidity at present constituted input layer, and temperature at present constituted out-layer and humidity model was vice versa. The sensitivity analysis revealed that previous value data contributed to forecasting target value than the other variable. Temperature was pseudo-linearly related to the previous 15 minute average value. We confirmed that ANN with multi-layer perceptron could support pollutant dispersion model by computing meterological data at real time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.679-681
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• 2014

에너지저장시스템(Energy Stroage System, ESS)은 잉여 전력과 에너지를 필요한 시점에 적절하게 공급할 수 있도록 에너지를 저장해두는 기술로 전기에너지의 픔질 및 효율성을 극대할 수 있는 에너지 활용 시스템이다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS 관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있다. 우리나라의 경우, 신재생에너지 확대 정책을 수립하고 에너지 저장기술을 그린에너지 분야의 주요 핵심과제 선정하여 체계적인 육성전략을 추진 중에 있다. 그러나, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않고, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 효과적으로 ESS의 경제성 분석하기 위한 기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 세부적으로는 전기요금 산정방식에 따라 ESS의 운영모형을 정의하고, 운영모형별 경제성을 분석하기 위한 기법을 제시한다. 그리고, 실제 데이터를 활용하여 ESS로 절감할 수 있는 피크 크기를 구할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한, 저감 피크와 온도, 습도에 대한 회귀 분석을 통하여 최대저감피크를 예측할 수 있는 해법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07a
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• pp.114-116
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• 2004

적층형 piezoelectric ceramic actuators를 제작하여 신뢰성을 평가하였다. 소자의 신뢰성 측정을 위하여 3kV/mm, 5kV/mm, 7kV/mm의 정류된 교류전압을 인가하였으며, 실험중 온도와 습도를 일정하게 유지하기 위하여 항온항습조안에서 실험을 실시하였다. 각 실험의 경우에 16개의 소자를 동시에 평가하였으며, 평균파괴시간을 Weibull 통계방식을 이용하여 계산하였으며, Arrhenius model, Power law model을 이용하여 사용 조건하에서 예상수명을 예측하였다.

• Food Science and Preservation
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• v.15 no.3
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• pp.332-339
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• 2008

This study was performed to investigate the sorption characteristics and shelf-life of coated ascorbic acid Stability of ascorbic acid, which oxidizes easily during storage and processing, was achieved by applying a fluidized bed coating using Zein-DP and HPMC-FCC as covering materials. The monolayer moisture content calculated using the GAB equation showed a higher level of significance than when calculated using the BET equation. The fit to the isotherm curve was in the order of Halsey, Caurie, Oswin and Khun. The equilibrium relative humidity prediction model was established in terms of time and water activity, it had higher significance. The stability of the coated ascoribic acid during storage was investigated in terms of radical-scavenging activity, which decreased with increasing time of storage and was more affected at higher storage temperatures. The quality reduction rate constant (k) was calculated by a first-order reaction rate. The reaction rate constant increased with increasing storage temperature. The shelf-life of Zein-DP-coated ascorbic acid was estimated to be 45.83 days at 20C and 63.19 days at 10C, and the shelf-life for HPMC-FCC-coated ascorbic acid was estimated to be 28.84 days at 20C and 36.14 days at 10, the ascorbic acid was 24.52 days at $20^{\circ}C$ and 27.22 days at $10^{\circ}C$, respectively. Therefore, the fluidized bed coating effectively increased the stability of ascorbic acid.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.8
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• pp.1560-1566
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• 2017

Recently, accumulation of data on pig farm is enabled through the wide spread of smart pig farm equipped with Internet-of-Things based sensors, and various machine learning algorithms are applied on the data in order to improve the productivity of pig farm. Herein, multiple machine learning schemes are used to predict the water usage in pig farm which is known to be one of the most important element in pig farm management. Especially, regression algorithms, which are linear regression, regression tree and AdaBoost regression, and classification algorithms which are logistic classification, decision tree and support vector machine, are applied to derive a prediction scheme which forecast the water usage based on the temperature and humidity of pig farm. Through performance evaluation, we find that the water usage can be predicted with high accuracy. The proposed scheme can be used to detect the malfunction of water system which prevents the death of pigs and reduces the loss of pig farm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.28 no.6
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• pp.1126-1134
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• 1996

The physical characteristics changes of carrots during drying were studied to minimize the quality degradation by applying improved drying process and pretreatment method. Physico-chemical properties of the product were analyzed, and then, drying mechanisms were explained by diffusion coefficients and drying models. In hot air drying process, the drying and rehydration efficiencies were high at low relative humidity and high temperature. Browning degree and specific volume also showed similar trend to drying efficiency. Diffusion coefficient, which describes moisture transfer, was also high at low relative humidity and at high temperature. It was verified using. Arrhenius equation that drying process was influenced by temperature. It was also observed during experiment that temperature changes were more effective in drying than relative humidity changes. Quadratic model was the most fittable in explaining the process. As a result of analyzing the experimental data with respect to the drying time, the contents of carotene and moisture could be modeled as a polynomial. As the air velocity increased, drying performance and rehydration efficiency increased.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2941-2951
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• 2018

The purpose of this paper is to analyse the effect of ocean weather factors on shipments of swimming crab. We use the data of data portal and ocean weather factors (mean wind velocity, mean atmospheric pressure, mean relative humidity, mean air temperature, mean water temperature, mean maximum wave height, mean significant wave height, maximum significant wave height, maximum wave height, mean wave period, maximum wave period). We did statistical analysis using Poisson regression analysis and negative binomial regression analysis. As the result of study, important factors influential in the shipments of swimming crab turn out to be mean wind velocity, mean atmospheric pressure, mean relative humidity, mean water temperature, maximum wave height, mean wave period and maximum wave period. the shipments of swimming crab increases as mean wind velocity, mean atmospheric pressure, mean relative humidity, mean water temperature increases or mean wave period increase. However, as maximum wave height, maximum wave period decreases, the shipment of swimming crab increases.