Lignite of low rank coal and petroleum coke of high sulfur content can be high potential energy sources for coal gasification process because of their plentiful supply. The steam gasification of lignite, anthracite, and pet coke has been carried out in both an atmospheric thermobalance reactor and a lab-scale fludized bed reactor (0.02 m i.d. ${\times}$ 0.6 m height). The effects of gasification temperature ($600{\sim}900^{\circ}C$) and partial pressure of steam (0.15~0.95 atm) on the gasification rate and on the heating value of product gas have been investigated. The modified volumetric reaction model was applied to the experimental data to describe the behavior of carbon conversion, and to evaluate kinetic parameters of char gasification. The results shows that higher temperature bring more hydrogen in the product syngas, and thus increased gas heating value. The feed rate of steam is needed to be optimized because an excess steam input would lower the gasification temperature which results in a degradation of fuel quality. The rank of calorific value of the product gas was anthracite > lignite > pet coke. Their obtained calorific value at $900^{\circ}C$ with 95% steam feed were 10.0 > 6.9 > 5.7 $MJ/m^3$. This study indicates that lignite and pet coke has a potential in fuel gas production.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.1
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pp.39-45
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2012
In this paper, a distributed 2-hop routing algorithm is proposed. The main purpose of the proposed algorithm is to reduce the overall power consumption of each sensor node so that the lifetime of WSN(wireless sensor network) is prolonged. At the beginning of each round, the base station transmits a synchronization signal that contains information on the priority table that is used to decide whether each sensor node is elected as a cluster head or not. The priority table is constructed so that sensor nodes closer to half energy distance from the base station get the higher priority. 2-hop routing is done as follows. Cluster heads inside half energy distance from the base station communicate with the base station directly. Those outside half energy distance have to decide whether they choose 2-hop routing or 1-hop routing. To do this, each cluster head outside half energy distance calculates the energy consumption needed to communicate with the base station via 1-level cluster head or directly. If less energy is needed when passing through the 1-level cluster head, 2-hop routing is chosen and if not, 1-hop routing is chosen. After routing is done each sensor nodes start sensing data.
For power energy, optimal generation and distribution plans based on accurate demand forecasts are necessary because it is not recoverable after they have been delivered to users through power generation and transmission processes. Failure to predict power demand can cause various social and economic problems, such as a massive power outage in September 2011. In previous studies on forecasting power demand, ARIMA, neural network models, and other methods were developed. However, limitations such as the use of the national average ambient air temperature and the application of uniform criteria to distinguish seasonality are causing distortion of data or performance degradation of the predictive model. In order to improve the performance of the power demand prediction model, we divided Korea into five major regions, and the power demand prediction model of the linear regression model and the neural network model were developed, reflecting seasonal characteristics through regional characteristics and migration period learning techniques. With the proposed approach, it seems possible to forecast the future demand in short term as well as in long term. Also, it is possible to consider various events and exceptional cases during a certain period.
Bayesian inversion is a stable approach to infer the subsurface structure with the limited data from geophysical explorations. In geophysical inverse process, due to the finite and discrete characteristics of field data and modeling process, some uncertainties are inherent and therefore probabilistic approach to the geophysical inversion is required. Bayesian framework provides theoretical base for the confidency and uncertainty analysis for the inference. However, most of the Bayesian inversion require the integration process of high dimension, so massive calculations like a Monte Carlo integration is demanded to solve it. This method, though, seemed suitable to apply to the geophysical problems which have the characteristics of highly non-linearity, we are faced to meet the promptness and convenience in field process. In this study, by the Gaussian approximation for the observed data and a priori information, fast Bayesian inversion scheme is developed and applied to the model problem with electric well logging and dipole-dipole resistivity data. Each covariance matrices are induced by geostatistical method and optimization technique resulted in maximum a posteriori information. Especially a priori information is evaluated by the cross-validation technique. And the uncertainty analysis was performed to interpret the resistivity structure by simulation of a posteriori covariance matrix.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.4
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pp.201-212
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2016
A Wind resource assessment and optimal micrositing of wind turbines were implemented for the development of an onshore wind farm of 30 MW capacity on Gadeok Island in Busan, Republic of Korea. The wind data measured by the automatic weather system (AWS) that was installed and operated in the candidate area were used, and a reliability investigation was conducted through a data quality check. The AWS data were measured for one year, and were corrected for the long term of 30 years by using the modern era retrospective analysis for research and application (MERRA) reanalysis data and a measure- correlate-predict (MCP) technique; the corrected data were used for the optimal micrositing of the wind turbines. The micrositing of the 3 MW wind turbines was conducted under 25 conditions, then the best-optimized layout was analyzed with a various wake model. When the optimization was complete, the estimated park efficiency and capacity factor were from 97.6 to 98.7 and from 37.9 to 38.3, respectively. Furthermore, the annual energy production (AEP), including wake losses, was estimated to be from 99,598.4 MWh to 100,732.9 MWh, and the area was confirmed as a highly economical location for development of a wind farm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.29-29
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2011
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.610-619
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2016
Digital manufacturing (DM) technology helps engineers design products promptly and reliably at low production cost by simulating a manufacturing process and the material behavior of a product in use, based on three-dimensional digital modeling. The computing infrastructure for digital manufacturing, however, is usually expensive and, at present, the number of professional design engineers who can take advantage of this technology to a product design accurately is insufficient, particularly in small and medium manufacturing companies. Considering this, the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) and H University is operating a DM track in the form of Industry-University-Research Institute collaboration to train high-performance-computing-based DM professionals. In this paper, a series of courses to train students to work directly into DM practice in industry after graduation is reported. The operating cases of the DM track for two years since 2013 are presented by focusing on the progress in establishment, lecture and practice contents, evaluation of students, and course quality improvement. Overall, the track management, curriculum management, learning achievement of students have been successful. By expediting more active participation of the students in the track and providing more internship and job offers in the participating companies in addition to collaborative capstone design projects, the track can be expanded by fostering a nationwide training network.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.93-99
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2017
The rate of traffic accidents that occurred in Korea last year is 10 out of every 100,000 people, ranking it 6th among the 35 OECD member countries. The accident rate of children with disabilities and elderly people is also high. The purpose of this study is to introduce traffic safety facilities which have been developed for the reduction of traffic accidents in non-urban areas in Korea through an analysis of the related literature, the accident factors using traffic accident analysis system data and traffic accident characteristics. Traffic safety integrated facilities for ICT-based pedestrian crossings are subject to cross-sectional coverage of child protection zones. The smart safety fence prevents vehicles from parking illegally and informs pedestrians that there is an access vehicle on the pedestrian crossing. The smart bump is designed to warn drivers who are not aware of the pedestrians. In order to standardize the appropriate form and size of the traffic safety facilities for pedestrian crossings, we constructed a standard model for each type, considering the road function, press classification, power, lane number, geometric form, etc. As a result, the rate of traffic accidents involving vulnerable people was reduced. In addition, it is anticipated that the maintenance costs will be reduced by the use of a solar power supply and their compatibility with the existing installed safety fences.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.3
no.4
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pp.175-182
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1998
Recently it is reported that anomalously low saline surface waters (salinity < 32) occurred at the Ulleung Basin in the East Sea-Japan Sea, during early September to November 1996. Apparent source of such a low saline watermass seems remotely linked to the Changjiang Dilute Water (CDW), which expands to the vicinity of Cheju Island during a flood season. Based on the assumption that waters passing through the Western Channel of the Korea Strait are formed by a mixing of Kuroshio Water and CDW, simplified two end-member mixing model using $^{228}Ra/^{226}Ra$ as a conservative tracer is applied to calculate the contribution of each end member for the formation of low saline surface seawater. Model calculations show CDW contributes $58{\pm}3%$ in September 1996 (S=32.17) and $10{\pm}3%$ in February 1997 (S=34.53) in the formation of surface water flowing into the Western Channel of the Korea Strait. Although results arc deduced from a simplified model with limited data, this study demonstrates that Changjiang discharge is clearly traceable to the interior of the East Sea-Japan Sea in fall season. Undergoing Three Valley Dam construction in the Changjiang River would invoke inevitable changes in the nature and discharge of CDW and its impacts on the marine environment might be significant in the northern East China Sea and even in the Ulleng Basin for coming decades.
In this study, three pilot-scale wetland systems were built for treating stormwater runoff from asphalt road. Each of the system consists of a settling tank and a vertical flow wetland packed with 25%, 50%, and 75% woodchip as treatment media. According to the analysis of the distributions of particle size, it was found that solids ranging in size $0.52-30{\mu}m$ were predominant in the stormwater runoff. After 24-hours settling, those coarser than $20{\mu}m$ were significantly detained. Further retention, especially for the finer-sized fraction, occurred in the wetland through internal recirculation during the dry day periods. As a primary media of the wetland, woodchip showed a high filtration and attachment capacity for the particulates in pre-settled stormwater, whereas overall amount of solids in the wetland effluent increased due to the detachment of woody elements from the media. This was observed mainly during the initial 75 days of operation, and the size and detachment rate were found to be strongly related with the woodchip packing ratio. The mechanism involving woody particle detachment was modeled as a first-order form. In addition, water quality factors and operational parameters affecting the detachment were analyzed and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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