Park, Jung-Wook;Ryu, Dongwoo;Park, Dohyun;Choi, Byung-Hee;Synn, Joong-Ho;Sunwoo, Choon
Tunnel and Underground Space
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v.23
no.3
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pp.241-259
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2013
A packed bed thermal energy storage (TES) consisting of solid storage medium of rock or concrete through which the heat transfer fluid is circulated is considered as an attractive alternative for high temperature sensible heat storage, because of the economical viability and chemical stability of storage medium and the simplicity of operation. This study introduces the technologies of packed bed thermal energy storage, and presents a numerical model to analyze the thermal energy balance and the performance efficiency of the storage system. In this model, one dimensional transient heat transfer problem in the storage tank is solved using finite difference method, and temperature distribution in a storage tank and thermal energy loss from the tank wall can be calculated during the repeated thermal charging and discharging modes. In this study, a high temperature thermal energy storage connected with AA-CAES (advanced adiabatic compressed air energy storage) was modeled and analyzed for the temperature and the energy balance in the storage tank. Rock cavern type TES and above-ground type TES were both simulated and their results were compared in terms of the discharging efficiency and heat loss ratio.
The aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was updated recently. This paper reports on the comparison and validation of two latest versions (Collection 4 and 5, shortly C004 and C005) of the MODIS aerosol product over northeast Asian region. The differences between the aerosol optical thickness (AOT) from the C004 and C005 retrieval algorithms and the correlation with ground based AERONET sunphotometer observations are investigated. Over the study region, spatially averaged annual mean AOT retrieved from C005 algorithm $(AOT_{C005})$ is about 0.035 AOT (5%) less than the C004 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT also are R=0.89 (slope=0.86) for the C004 and R=0.95 (slope=1.00) for the C005. Moreover, the magnitude of the mean error in $AOT_{C005}$, difference between MODIS AOT and AERONET AOT, is 40% less than that in $AOT_{C004}$.
Remote sensing data using earth observation satellites in agricultural environment monitoring has many advantages over other methods in terms of time, space, and efficiency. Since the sensor mounted on the satellite measures the energy that sunlight is reflected back to the ground, noise is generated in the process of being scattered, absorbed, and reflected by the Earth's atmosphere. Therefore, in order to accurately measure the energy reflected on the ground (radiance), atmospheric correction, which must remove noise caused by the effect of the atmosphere, should be preceded. In this study, atmospheric correction sensitivity analysis, inter-satellite cross-analysis, and comparative analysis with ground observation data were performed to evaluate the application of KOMPSAT-3 satellite's atmospheric correction for agricultural application. As a result, in all cases, the surface reflectance after atmospheric correction showed a higher mutual agreement than the TOA reflectance before atmospheric correction, and it is possible to produce the time series vegetation index of the same standard. However, additional research is needed for quantitative analysis of the sensitivity of atmospheric input parameters and the tilt angle.
While it could become an alternative water resource, fog could undermine traffic safety and operational performance of infrastructures. To reduce such adverse impacts, it is necessary to have spatially continuous fog risk information. In this work, tree-based machine-learning models were developed in order to quantify fog risks with routine meteorological observations alone. The Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting (LGB), and Random Forests (RF) were chosen for the regional fog models using operational weather and visibility observations within the Jeollabuk-do province. Results showed that RF seemed to show the most robust performance to categorize between fog and non-fog situations during the training and evaluation period of 2017-2019. While the LGB performed better than in predicting fog occurrences than the others, its false alarm ratio was the highest (0.695) among the three models. The predictability of the three models considerably declined when applying them for an independent period of 2020, potentially due to the distinctively enhanced air quality in the year under the global lockdown. Nonetheless, even in 2020, the three models were all able to produce fog risk information consistent with the spatial variation of observed fog occurrences. This work suggests that the tree-based machine learning models could be used as tools to find locations with relatively high fog risks.
Recently, National interest has been rising due to earthquakes in Gyeongju and Pohang, disasters caused by landslides, landslides, and sinkholes around construction sites, and damage caused by disasters. SAR is able to detect ground displacement in mm for wide area, collect data through satellite, predict timeliness of crustal change by time series analysis, and reduce disaster and disaster damage. The purpose of this study is to investigate the latest SAR interference analysis technique (SqueeSAR analysis technique) of Sentinel-1A satellite (SAR sensor) of European ESA for about 3 years by selecting the 1st landfill site in the metropolitan area in Incheon, The settlement amount was calculated in a time series. Especially, in order to examine the accuracy of the subsidence and subsidence tendency by the SqueeSAR analysis method, the ground level survey was compared and analyzed for the first time in Korea. Also, the tendency of the subsidence trend was predicted by analyzing the time series and correlation trend of the subsidence for three years. Through this study, it is expected that disaster prevention and disaster prevention such as sinkhole and landslide can be utilized from time series monitoring of crustal variation of the land.
In agriculture, remote sensing data using earth observation satellites have many advantages over other methods in terms of time, space, and efficiency. This study analyzed the changes of reflectance and vegetation index according to atmospheric correction of images before using satellite images in agriculture. Top OF Atmosphere (TOA) reflectance and surface reflectance through atmospheric correction were calculated to compare the reflectance of each band and Normalized Vegetation difference Index (NDVI). As a result, the NDVI observed from field measurement sensors and satellites showed a higher agreement and correlation than the TOA reflectance calculated from surface reflectance using atmospheric correction. Comparing NDVI before and after atmospheric correction for multi-temporal images, NDVI increased after atmospheric corrected in all images. garlic and onion cultivation area and forest where the vegetation health was high area NDVI increased more 0.1. Because the NIR images are included in the water vapor band, atmospheric correction is greatly affected. Therefore, atmospheric correction is a very important process for NDVI time-series analysis in applying image to agricultural field.
Recently, thank to the popularization of light-weight drone through the significant developments in computer technologies as well as the advanced automated procedures in photogrammetry, Unmanned Aircraft Systems have led to a growing interest in industry as a whole. Documentation, maintenance, and restoration projects of large scaled cultural property would required accurate 3D phenomenon modeling and efficient visual inspection methods. The object of this study verify on the accuracies achieved of 3D phenomenon reconstruction as well as on the validity of the preservation, maintenance and restoration of large scaled cultural property by UAS photogrammetry. The test object is cltural heritage(treasure 1324) that is the rock-carved standing Bodhisattva in Soraesan Mountain, Siheung, documented in Goryeo Period(918-1392). This standing Bodhisattva has of particular interests since it's size is largest stone Buddha carved in a rock wall and is wearing a lotus shaped crown that is decorated with arabesque patterns. The positioning accuracy of UAS photogrammetry were compared with non-target total station survey results on the check points after creating 3D phenomenal models in real world coordinates system from photos, and also the quantified informations documented by Culture Heritage Administration were compared with UAS on the bodhisattva image of thin lines. Especially, tests the validity of UAS photogrammetry as a alternative method of visual inspection methods. In particular, we examined the effectiveness of the two techniques as well as the relative fluctuation of rock surface for about 2 years through superposition analysis of 3D points cloud models produced by both UAS image analysis and ground laser scanning techniques. Comparison studies and experimental results prove the accuracy and efficient of UAS photogrammetry in 3D phenomenon modeling, maintenance and restoration for various large-sized Cultural Heritage.
The Sacred Bell of Great King Seongdeok is required digital precision recording of conservation conditions because of corrosion and partial abrasion of its patterns and inscriptions. Therefore, this study performed digital documentation of the bell using four types of scanning and unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry technologies, and performed the various shape analyses through image processing. The modeling results of terrestrial laser scanning and UAV photogrammetry were merged and utilized as basic material for monitoring earthquake-induced structural deformation because these techniques can construct mutual spatial relationships between the bell and its tower. Additionally, precision scanning at a resolution four to nine times higher than that of the previous study provided highly valuable information, making it possible to visualize the patterns and inscriptions of the bell. Moreover, they are well-suited as basic data for identifying surface conservation conditions. To actively apply three-dimensional scanning results to the conservation of the original bell, the time and position of any changes in shape need to be established by further scans in the short-term. If no change in shape is detected by short-term monitoring, the monitoring should continue in medium- and long-term intervals.
Synthetic Apreture Radar (SAR) is attracting attentions with its possibility of producing high resolution data that can be used for soil moisture estimation. High resolution soil moisture data enables more specific observation of soil moisture than existing soil moisture products from other satellites. It can also be used for studies of wildfire, landslide, and flood. The SAR based soil moisture estimation should be conducted considering vegetation, which affects backscattering signals from the SAR sensor. In this study, a SAR based soil moisture estimation at regions covered with various vegetation types on the middle area of Korea (Cropland, Grassland, Forest) is conducted. The representative backscattering model, Water Cloud Model (WCM) is used for soil moisture estimation over vegetated areas. Radar Vegetation Index (RVI) and in-situ soil moisture data are used as input factors for the model. Total 6 study areas are selected for 3 vegetation types according to land cover classification with 2 sites per each vegetation type. Soil moisture evaluation result shows that the accuracy of each site stands out in the order of grassland, forest, and cropland. Forested area shows correlation coefficient value higher than 0.5 even with the most dense vegetation, while cropland shows correlation coefficient value lower than 0.3. The proper vegetation and soil moisture conditions for SAR based soil moisture estimation are suggested through the results of the study. Future study, which utilizes additional ancillary vegetation data (vegetation height, vegetation type) is thought to be necessary.
In this study, the applicability of the microseismic monitoring system based on the underground mine communication system has been verified by operation test in the domestic underground mine. The microseismic data consists of wavelet data and meta-data for mine safety management, and both data should be transferred, stored, analyzed and managed with proper method according to the purpose and size of each data. In order to select the optimal communication system for the microseismic monitoring system considering the underground environment as well as properties of data, various types of communication system have been tested and compared during operation test after installing the optical cable communication system, 2.4 GHz and 900 MHz wireless communication system through the underground mine tunnel and overground area of the test site. The integrated microseismic monitoring software, which was developed to secure the stability of data management and ease of use, has been updated according to findings from operation test. Through the operation test of the microseismic monitoring system including the communication system and the monitoring software, the technical basis was established corresponding to various requirements of the domestic mine for adoption of the microseismic monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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