Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.3
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pp.228-234
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2016
As a college dormitory has the features of high dwelling density and a floating population that becomes crowded during particular times, when a disaster such as a fire occurs, it has the risk of causing much loss of life. In this study, the fire simulation program Fire Dynamics Simulator (FDS), is used to predict the risk when a fire occurs, to analyze the problem, and to suggest an improvement plan for a new cadet dormitory at an university in Korea. The research results are as follows. When a fire occurred in the ironing room inside the cadet dormitory, a smoke detector operated after 65 seconds. Thirteen seconds later, a sprinkler started to operate. The temperature and carbon monoxide density reached the limit value at 241 and 248 seconds, respectively. Because the limit visibility value was reached within 66 seconds after the occurrence of a fire, it is predicted that preparation must be finished and evacuation should begin within 1 minute after the fire occurs, in order to have no casualties. Synthesizing this dormitory fire risk prediction result, the visibility value is considered to be the most dangerous factor for personal safety. Because of this, installing a smoke extraction system is suggested to secure visibility. After the installation of a smoke extraction system, the problem of smoke diffusion in the corridors improved.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.128-136
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2011
To monitor and predict the change of coastal environment according to the construction of Saemangeum sea dyke and the development of land reclamation, we have done real-time and periodic ocean observation and numerical simulation since 2002. Saemangeum coastal environmental data can be largely classified to marine meteorology, ocean physics and circulation, water quality, marine geology and marine ecosystem and each part of data has been generated continuously and accumulated over about 10 years. The collected coastal environmental data are huge amounts of heterogeneous dataset and have some characteristics of multi-dimension, multivariate and spatio-temporal distribution. Thus the implementation of information system possible to data collection, processing, management and service is necessary. In this study, through the implementation of Saemangeum coastal environmental information system using geographic information system, it enables the integral data collection and management and the data querying and analysis of enormous and high-complexity data through the design of intuitive and effective web user interface and scientific data visualization using statistical graphs and thematic cartography. Furthermore, through the quantitative analysis of trend changed over long-term by the geo-spatial analysis with geo- processing, it's being used as a tool for provide a scientific basis for sustainable development and decision support in Saemangeum coast. Moreover, for the effective web-based information service, multi-level map cache, multi-layer architecture and geospatial database were implemented together.
This study calculated the overall heat transfer coefficient (U-value) of greenhouse covering materials with thermal screens using a simulation model and then estimated the validity of the calculated results by comparison with measured values. The U-value decreased gradually as the thickness of the air space between the double glazing increased, and then remained essentially constant at thicknesses exceeding 25 mm. The U-value also increased with the difference in temperature between the inside and outside of the hot box. The vigorous convective heat transfer between two plastic films caused unsteady heat flow and then created a nonlinear temperature distribution in the air space. The distance did not affect the U-value at distances of 50~200 mm between the plastic covering and thermal curtain. The numerical calculation results, with and without sky radiation, were in accord with the experimental results for a $30^{\circ}C$ temperature difference between the inside and outside of the hot box. In conclusion, a reliable U-value can be calculated for a temperature difference of $30^{\circ}C$ or more between the inside and outside of the hot box.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.1
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pp.7-14
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2015
To implement an automatic picking system (APS) in distribution center with high precision and high dynamics, this paper presents a high gain observer-based robust speed controller design for a linear induction motor (LIM) drive. The force disturbance as well as the mechanical parameter variations such as the mass and friction coefficient gives a direct influence on the speed control performance of APS. To guarantee a robust control performance, the system uncertainty caused by the force disturbance and mechanical parameter variations is estimated through a high gain disturbance observer and compensated by a feedforward manner. While a time-varying disturbance due to the mass variation can not be effectively compensated by using the conventional disturbance observer, the proposed scheme shows a robust performance in the presence of such uncertainty. A Simulink library has been developed for the LIM model from the state equation. Through comparative simulations based on Matlab - Simulink, it is proved that the proposed scheme has a robust control nature and is most suitable for APS.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.2
no.1
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pp.63-73
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1999
The results of residual currents simulation by a three-dimensional hydrodynamic model showed the water volume transport and the residence time to be about 4km³ per tidal cycle and about 6 years through the line of latitude, 34° 25' N in the Yellow Sea, and to be about 13km³ per tidal cycle and about 2.5 years through the southeastern boundary line of the Yellow Sea, respectively. On the bases of the entire seawater volume of the Yellow Sea and dissolved oxygen (DO) in summer, the environmental capacity of the Yellow Sea for reception of the maximum pollution load without reducing DO concentration below 5.0mg/ℓ in seawater may be estimated to be about 58×10/sup 6/tons of chemical oxygen demand (COD), which is equivalent to the load about 8 times as high as the annual organic pollution load from 14 major rivers. On the bases of DO transports by residual currents calculated on the line of 34° 25' N latitude and on the southeastern boundary line of the Yellow Sea being about 57×10³tons and about 203×10³tons of DO per day, respectively, the environmental capacities of the Yellow Sea for reception of the maximum pollution loads without reducing DO concentration in seawater nay be equivalent to COD loads about 3 times and 10 times, respectively, as high as the existing organic pollution loads from 14 major rivers.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.15
no.3
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pp.301-310
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2013
Jet fans are installed in road tunnels in order to maintain critical velocity when fire occurs. Generally the number of jet fans against fire are calculated by considering critical velocity and flow resistance by wall friction, vehicle drag force, thermal buoyance force and natural wind. In domestic case, thermal buoyance force is not considered in estimating the number of jet fans. So, in this study, we investigated the pressure loss due to the thermal buoyance force induced by tunnel air temperature rise and the impact of thermal buoyance force on the number of jet fans by the numerical fire simulation for the tunnel length(500, 750, 1000, 1500, 2000, 3500m) and grade (-1.0, -1.5, -2.0%). Considering the thermal buoyance force, number of jet fans have to be increased. Especially in the case of 100MW of heat release rate, the pressure loss due to thermal buoyance force exceed the maximum pressure loss due to vehicle drag resistance, so it is analyzed that number of 2~11 jet fans are needed additionally than current design criteria. Thus, in case of estimating the number of jet fans, it must be considered of thermal buoyance force induced tunnel air temperature rise by fire.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.8
no.1
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pp.39-45
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2005
In the situation which Russia's ratification of the Kyoto protocol at February,2004, ANNEX I nations must reduce GHG(Green House Gas) discharge rate from 2008 by 2012 to the reduction level at 1990. We introduce the CO₂ ocean sequestration that is one of promising method for getting the stable CO₂ concentration in the atmosphere. There are four categories : ocean transportation technique, ocean initial dissolution technique, ocean deep current evaluation technique, and ocean biological evaluation technique. In this paper, we carried out the fundamental numerical study on the ocean initial dissolution technique, when the Liquidized CO₂ is emitted at the deep ocean, It is very important to the dissolution rate of movable CO₂ interface because it Is directly impact to the ocean organism. In order to investigate the relation of the interface movement and rate of the dissolution, we develope CR(Computational Fluid Dynamics) code that was constructed by the finite volume method based on the unstructured mesh, and a droplet's boundary surface can move and one direction dissolution from disperse phase into continuous phase adopted as its physics be. This study clarifies hydrodynamic relation between solubility and movement of the droplet through the verification of the Cm code.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.7
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pp.690-698
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2010
Contamination of groundwater resources by organic chemicals has become an issue of increasing environmental concern. Surfactant-enhanced aquifer remediation (SEAR) is widely recognized as one of the most promising techniques to remediate organic contaminations in-situ. Solutions of surfactant or surfactant with polymer are used to dramatically expedite the process, which in turn, may reduce the treatment time of a site compared to use of water alone. In the design of surfactant-based technologies for remediation of organic contaminated aquifers, it is very important to have a considerable analysis using extensive numerical simulations prior to full-scale implementation. This study investigated the formation and flow of microemulsions during SEAR of organic-contaminated aquifer using the finite difference model UTCHEM, a three-dimensional, multicomponent, multiphase, compositional model. The remediation process variables considered in this study were the sequence of injection fluids, the injection and extraction rate, the concentrations of polymer in surfactant slug and chase water, and the duration of surfactant injection. For each variable, temporal changes in injection and production wells and spatial distributions of relative saturations in the organic phase were compared. Cleanup time and cumulative organic recovery were also quantified. The study would provide useful information to design strategies for the remediation of nonaqueous phase liquid-contaminated aquifers.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.4
no.4
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pp.21-31
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2001
When an oil-spilling accident occurs at sea, it is of the primary importance to predict the amount of oil leakage for the swift response and decision-making. The simplest method of oil-leakage estimation is based on the hydrostatic pressure balance between oil inside the tank and seawater outside of leakage hole, that is the so-called Torricelli equilibrium relation. However, there exists discrepancy between the reality and the Torricelli relation, since the latter is obtained from the quasi-steady treatment of Bernoulli equation ignoring viscous friction. A preliminary experiment has been performed to find out the oil-leaking speed and shape. Soy-bean oil inside the inner tank was ejected into water of the outer tank through four different leakage holes to record the amount of oil leakage. Furthermore, a CFD (Computational Fluid Dynamics) method was utilized to simulate the experimental situation. The Wavier-Stokes equations were solved for two-density flow of oil and water. VOF method was employed to capture the shape of their interface. It is found that the oil-leaking speed varies due to the frictional resistance of the leakage hole passage dependent on its aspect ratio. The Torricelli factor relating the speed predicted by using the hydrostatic balance and the real leakage speed is assessed. For the present experimental setup, Torricelli factors were in the range of 35%~55% depending on the aspect ratio of leakage holes. On the other hand, CFD results predicted that Torricelli factor could be 52% regardless of the aspect ratio of the leakage holes, when the frictional resistance of leakage hole passage was neglected.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.491-498
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2019
Digital twin is a technology that virtualizes physical objects of the real world on a computer. It is used by collecting sensor data through IoT, and using the collected data to connect physical objects and virtual objects in both directions. It has an advantage of minimizing risk by tuning an operation of virtual model through simulation and responding to varying environment by exploiting experiments in advance. Recently, artificial intelligence and machine learning technologies have been attracting attention, so that tendency to virtualize a behavior of physical objects, observe virtual models, and apply various scenarios is increasing. In particular, recognition of each robot's motion is needed to build digital twin for co-robot which is a heart of industry 4.0 factory automation. Compared with modeling based research for recognizing motion of co-robot, there are few attempts to predict motion based on sensor data. Therefore, in this paper, an experimental environment for collecting current and inertia data in co-robot to detect the motion of the robot is built, and a motion prediction model based on the collected sensor data is proposed. The proposed method classifies the co-robot's motion commands into 9 types based on joint position and uses current and inertial sensor values to predict them by accumulated learning. The data used for accumulating learning is the sensor values that are collected when the co-robot operates with margin in input parameters of the motion commands. Through this, the model is constructed to predict not only the nine movements along the same path but also the movements along the similar path. As a result of learning using SVM, the accuracy, precision, and recall factors of the model were evaluated as 97% on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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