Mi Na Kim;Ji-un Jang;Hyeseong Lee;Myung Jun Oh;Seong Yun Kim
Composites Research
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v.36
no.1
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pp.1-15
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2023
Demand for energy consumption reduction is increasing according to the development expectations of future mobility. Lightweight structural materials are known as a method to reduce greenhouse gas emissions and improve energy efficiency. In particular, fiber reinforced polymer composite (FRP) is attracting attention as a material that can replace existing metal alloys due to its excellent mechanical properties and light weight. In this paper, industrial applications and research trends of carbon fiber reinforced composites (CFRP, carbon FRP) and self-reinforced composites (SRC) were reviewed based on the reinforcement, polymer matrix, and manufacturing process. In order to overcome the expensive process cost and long manufacturing time of the epoxy resin-based autoclave method, which is mainly used in the aircraft field, mass production of CFRP-applied electric vehicles has been reported using a high-pressure resin transfer molding process including fast-curing epoxy. In addition, thermoplastic resin-based CFRP and interface enhancement methods to solve the recycling issue of carbon fiber composites were reviewed in terms of materials and processes. To form a perfect matrix-reinforcement interface, which is known as the major factor inducing the excellent mechanical properties of FRP, studies on SRC impregnated with the same matrix in polymer fibers have been reported. The physical and mechanical properties of SRC based on various thermoplastic polymers were reviewed in terms of polymer orientation and composite structure. In addition, a copolymer matrix strategy for extending the processing window of highly drawn polypropylene fiber-based SRC was discussed. The application of CFRP and SRC as lightweight structural materials can provide potential options for improving the energy efficiency of future mobility.
Eunkyung Kang;Seonuk Yang;Jiyoon Kwon;Sung-Byung Yang
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.29
no.1
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pp.79-105
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2023
Due to unprecedented extreme weather events such as global warming and climate change, many parts of the world suffer from severe pain, and economic losses are also snowballing. In order to address these problems, 'The Paris Agreement' was signed in 2016, and an intergovernmental consultative body was formed to keep the average temperature rise of the Earth below 1.5℃. Korea also declared 'Carbon Neutrality in 2050' to prevent climate catastrophe. In particular, it was found that the increase in temperature caused by greenhouse gas emissions hurts the environment and society as a whole, as well as the export-dependent economy of Korea. In addition, as the diversification of transportation types is accelerating, the change in means of choice is also increasing. As the development paradigm in the low-growth era changes to urban regeneration, interest in idle railway sites is rising due to reduced demand for routes, improvement of alignment, and relocation of urban railways. Meanwhile, it is possible to partially achieve the solar power generation goal of 'Renewable Energy 3020' by utilizing already developed but idle railway sites and take advantage of being free from environmental damage and resident acceptance issues surrounding the location; but the actual use and plan for these solar power facilities are still lacking. Therefore, in this study, using the big data provided by the Korea National Railway and the Renewable Energy Cloud Platform, we develop an algorithm to discover and analyze suitable idle sites where solar power generation facilities can be installed and identify potentially applicable areas considering conditions desired by users. By searching and deriving these idle but relevant sites, it is intended to devise a plan to save enormous costs for facilities or expansion in the early stages of development. This study uses various cluster analyses to develop an optimal algorithm that can derive solar power plant locations on idle railway sites and, as a result, suggests 202 'actively recommended areas.' These results would help decision-makers make rational decisions from the viewpoint of simultaneously considering the economy and the environment.
Spatial sampling design plays an important role in GIS-based modeling studies because it increases modeling efficiency while reducing the cost of sampling. In the field of agricultural systems, research demand for high-resolution spatial databased modeling to predict and evaluate climate change impacts is growing rapidly. Accordingly, the need and importance of spatial sampling design are increasing. The purpose of this study was to design spatial sampling of paddy fields (11,386 grids with 1 km spatial resolution) in Korea for use in agricultural spatial modeling. A stratified random sampling design was developed and applied in 2030s, 2050s, and 2080s under two RCP scenarios of 4.5 and 8.5. Twenty-five weather and four soil characteristics were used as stratification variables. Stratification and sample allocation were optimized to ensure minimum sample size under given precision constraints for 16 target variables such as crop yield, greenhouse gas emission, and pest distribution. Precision and accuracy of the sampling were evaluated through sampling simulations based on coefficient of variation (CV) and relative bias, respectively. As a result, the paddy field could be optimized in the range of 5 to 21 strata and 46 to 69 samples. Evaluation results showed that target variables were within precision constraints (CV<0.05 except for crop yield) with low bias values (below 3%). These results can contribute to reducing sampling cost and computation time while having high predictive power. It is expected to be widely used as a representative sample grid in various agriculture spatial modeling studies.
In this study, the mechanical stability of red mud was improved for its commercial use as a catalyst to effectively decompose HFC-134a, one of the seven major greenhouse gases. Red mud is an industrial waste discharged from aluminum production, but it can be used for the decomposition of HFC-134a. Red mud can be manufactured into a catalyst via the crushing-preparative-compression molding-firing process, and it is possible to improve the catalyst performance and secure mechanical stability through calcination. In order to determine the optimal heat treatment conditions, pellet-shaped compressed red mud samples were calcined at 300, 600, 800 ℃ using a muffle furnace for 5 hours. The mechanical stability was confirmed by the weight loss rate before and after ultra-sonication after the catalyst was immersed in distilled water. The catalyst calcined at 800 ℃ (RM 800) was found to have the best mechanical stability as well as the most catalytic activity. The catalyst performance and durability tests that were performed for 100 hours using the RM 800 catalyst showed thatmore than 99% of 1 mol% HFC-134a was degraded at 650 ℃, and no degradation in catalytic activity was observed. XRD analysis showed tri-calcium aluminate and gehlenite crystalline phases, which enhance mechanical strength and catalytic activity due to the interaction of Ca, Si, and Al after heat treatment at 800 ℃. SEM/EDS analysis of the durability tested catalysts showed no losses in active substances or shape changes due to HFC-134a abasement. Through this research, it is expected that red mud can be commercialized as a catalyst for waste refrigerant treatment due to its high economic feasibility, high decomposition efficiency and mechanical stability.
In this study, the short-term variability of methane concentrations were investigated over 24-hr scale. The data obtained form the Moo-Ahn (MAN) station located in the western coastal area of Korea were analyzed from various respects to describe its distribution characteristics over short term scale. The MAN data were compared with those obtained from the two major background observatory sites: Point Barrow (Alaska) and Mauna Loa (Hawaii). The mean concentration of methane for the whole study period, when computed using the daily mean values, was found to be 1898${\pm}$85.3ppb (N=812). The mean values for the two comparable sites were observed to be 1832${\pm}$29.6ppb (N=823) for Point Barrow and 1745${\pm}$14.8ppb (N=818) for Mauna Loa. According to the analysis of frequency distribution. the mode value for the MAN area is found to be 1900ppb, but the mean concentration for Point Barrow and Mauna Loa are shown to have relatively low values of 1850 and 1750ppb, respectively. When examined over diurnal scale, the CH$_4$data for the MAN area exhibit a rather consistent trend; CH$_4$level is low during the daytime (after 6:00 A.M) and rises during the nighttime. The findings of the generally enhanced methane concentration in the MAN station may be explained form various respects. One of the most important reasons is that the MAN area is under the influence of various source processes relative to all the other stations under consideration. The short-term distribution patterns for the MAN station are hence characterized not only by the high methane concentration but also by the high oscillation in its CH$_4$concentration level.
Growing interest of stakeholders on corporate responsibilities for environment and tightening environmental regulations are highlighting the importance of environmental management more than ever. However, companies' awareness of the importance of environment is still falling behind, and related academic works have not shown consistent conclusions on the relationship between environmental performance and economic performance. One of the reasons is different ways of measuring these two performances. The evaluation scope of economic performance is relatively narrow and the performance can be measured by a unified unit such as price, while the scope of environmental performance is diverse and a wide range of units are used for measuring environmental performances instead of using a single unified unit. Therefore, the results of works can be different depending on the performance indicators selected. In order to resolve this problem, generalized and standardized performance indicators should be developed. In particular, the performance indicators should be able to cover the concepts of both environmental and economic performances because the recent idea of environmental management has expanded to encompass the concept of sustainability. Another reason is that most of the current researches tend to focus on the motive of environmental investments and environmental performance, and do not offer a guideline for an effective implementation strategy for environmental management. For example, a process improvement strategy or a market discrimination strategy can be deployed through comparing the environment competitiveness among the companies in the same or similar industries, so that a virtuous cyclical relationship between environmental and economic performances can be secured. A novel method for measuring eco-efficiency by utilizing Data Envelopment Analysis (DEA), which is able to combine multiple environmental and economic performances, is proposed in this report. Based on the eco-efficiencies, the environmental competitiveness is analyzed and the optimal combination of inputs and outputs are recommended for improving the eco-efficiencies of inefficient firms. Furthermore, the panel analysis is applied to the causal relationship between eco-efficiency and economic performance, and the pooled regression model is used to investigate the relationship between eco-efficiency and economic performance. The four-year eco-efficiencies between 2010 and 2013 of 23 companies are obtained from the DEA analysis; a comparison of efficiencies among 23 companies is carried out in terms of technical efficiency(TE), pure technical efficiency(PTE) and scale efficiency(SE), and then a set of recommendations for optimal combination of inputs and outputs are suggested for the inefficient companies. Furthermore, the experimental results with the panel analysis have demonstrated the causality from eco-efficiency to economic performance. The results of the pooled regression have shown that eco-efficiency positively affect financial perform ances(ROA and ROS) of the companies, as well as firm values(Tobin Q, stock price, and stock returns). This report proposes a novel approach for generating standardized performance indicators obtained from multiple environmental and economic performances, so that it is able to enhance the generality of relevant researches and provide a deep insight into the sustainability of environmental management. Furthermore, using efficiency indicators obtained from the DEA model, the cause of change in eco-efficiency can be investigated and an effective strategy for environmental management can be suggested. Finally, this report can be a motive for environmental management by providing empirical evidence that environmental investments can improve economic performance.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.6
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pp.24-35
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2023
Recently, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport presented the '6th Construction Technology Promotion Basic Plan' and 'Smart Construction Revitalization Plan (2022.7.20)'. Off-Site Construction (OSC), which involves construction and production of PC (Precast Concrete) and Modular, etc., has advantages in shortening the construction period, reducing costs, improving quality, reducing construction waste, and reducing safety accidents. However, the construction cost is high compared to the traditional RC construction method, which has hindered its utilization and spread. In this study, OSC utilization was improved. An economic analysis indicator and methodology that can support decision-making in the planning and design stages for multi-unit housing were proposed. The factors used in the economic analysis of OSC (based on the PC method) of apartment houses were reviewed. As for the indicators used in the cost and benefit section, 'Construction Period', 'Disaster Occurrence', 'Waste Generation', and 'Greenhouse gas Emission', which reflect the technical advantages of OSC, were derived. In addition, a scenario analysis was conducted based on actual apartment housing case data for the presented economic analysis indicators and benefit calculation standards. The level of benefit that offsets the difference between the existing RC construction method and the construction cost was reviewed. In future studies, it will be necessary to conduct additional case studies to apply the measurement criteria for detailed indicators and supplement the benefit indicators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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