Kim, Jun-Yeon;So, Joon-Ho;Lee, Moon-Que;Cheon, Chang-Yul
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.3C
no.5
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pp.194-198
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2003
A wide-band E-plane notch phased array antenna having bandwidths of 3:1 and a scan volume of $\pm$ 45 is designed considering the active element pattern (AEP) with analysis of the full structure of E-plane notch phased array antenna. Using the numerical E-plane waveguide simulator as an infinite linear array in the broadside angle, the active reflection coefficient (ARC) of the unit element is optimized in the design frequency range. To evaluate the convergence of the AEP, the simulation of full array as changing the number array is investigated, and the minimum numbers of array that have characteristics similar to the AEP of an infinite array are determined.
Sheng, Q.K.;Yang, L.Q.;Zhao, H.B.;Wang, X.L.;Wang, K.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.26
no.9
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pp.1313-1319
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2013
This study investigated the effects of low levels of water-soluble pentosans (WSP), alkaline-extractable pentosans (AEP), and xylanase on the growth and organ development of broiler chicks. Three hundred and fifty 1-d-old female broiler chicks were randomly allocated into seven experimental groups of five pen replicates, with ten chicks per replicate. The control group consumed a corn-soybean meal-based diet. Six dietary treatment groups consumed the basal diet supplemented with one of the following: WSP at 50 mg/kg (WSP50) or 100 mg/kg (WSP100); AEP at 50 mg/kg (AEP50) or 100 mg/kg (AEP100); or xylanase at 3 mg/kg (Xase3) or 6 mg/kg (Xase6). Data including the body weight, digestive organ weights, gut length, rectal digesta viscosity, and gut microflora and pH were collected on d 5, 10, and 15. When compared to the control group, WSP50 promoted body weight gain and organ growth throughout the study, calculated as 3-d averages (p<0.05). WSP100 increased weight gain and enhanced organ development (proventriculus, gizzard, and gut) on d 10 (p<0.05), but the 3-d averages were not different from the control group except for the weight of gizzard. Both Xase3 and Xase6 increased the 3-d average weight gain and the growth of the gizzard (p<0.05). WSP50 increased the digesta viscosity compared to Xase3 on d 10 and 15 (p<0.05). WSP50, Xase3, and Xase6 increased the concentration of Lactobacillus in the rectum when compared to the control group (p<0.05), but only Xase3 lowered the digesta pH in the ileum and cecum on d 10 and 15. AEP had minimal influence on the growth and organ development of broilers. The results showed that low levels of WSP, AEP, and xylanase had different effects and underlying mechanisms on the growth and organ development of broiler chicks. WSP50 could increase the growth performance of broilers fed a corn-soybean meal-based diet.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.3
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pp.295-303
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2012
Clarify wind energy productivity depends on three factors: the wind probability density function(PDF), the turbine's power curve, and the air density. The wind PDF gives the probability that a variable will take on the wind speed value. Wind shear refers to the change in wind speed with height above ground. The wind speed tends to increase with the height above ground. also, Wind PDF refers to the change with height above ground. Wind analysts typically use the Weibull distribution to characterize the breadth of the distribution of wind speeds. The Weibull distribution has the two-parameter: the scale factor c and the shape factor k. We can use a linear least squares algorithm(or Ln-least method) and moment method to fit a Weibull distribution to measured wind speed data which data was located same site and different height. In this study, find that the scale factor is related to the average wind speed than the shape factor. and also different types of terrain are characterized by different the scale factor slop with height above ground. The gross turbine power output (before accounting for losses) was caculated the power curve whose corresponding air density is closest to the air density. and air desity was choose two way. one is the pressure of the International Standard Atmosphere up to an elevation, the other is the measured air pressure and temperature to calculate the air density. and then each power output was compared.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.6
no.3
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pp.94-101
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2011
In this study, in order to develop organic-inorganic hybrid packaging materials(PM) of bike paths using blast furnace slag(BS) as industrial by-products, fundamental properties of organic-inorganic hybrid packaging materials were performed. Test result, the increase of Acryl emulsion polymer(AEP)/binder(B) ratios tends to delay the setting time, to increase the table flow, to decrease the strength by material segregation and to increase the length change. The optimal mix proportion of AEP decides on 40%(AEP/B) due to workability and high strength. The increase of BS replacement ratios also tends to delay the setting time, to separate AEP from B and to decrease the strength by material segregation. When BS replacement ratios were lower than 40%, they are satisfied with goal properties.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.24
no.6
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pp.558-565
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2013
This paper presents how to determine AEP(Annual Energy Production) by a small wind turbine in DuckjeokDo island. Evaluation of AEP is introduced to make a self-contained island including renewable energy sources of wind, solar, and tidal energy. To determine the AEP in DuckjeokDo island, a local wind data is analyzed using the annual wind data from Korea Institute of Energy Research firstly. After the wind data is separated in 12-direction, a mean wind speed at each direction is determined. And then, a small wind turbine power curve is selected by introducing the capacity of a small wind turbine and the energy production of the wind turbine according to each wind direction. Finally, total annual wind energy production for each small wind turbine can be evaluated using the local wind density and local energy production considering a mechanical energy loss. Throughout the analytic study, it is found that the AEP of DuckjeokDo island is about 2.02MWh/y and 3.47MWh/y per a 1kW small wind turbine installed at the altitude of 10 m and 21m, respectively.
In order to clarify characteristics of variation in wind energy over a long-term period, an investigation was carried out at Seoguang site on Jeju island. The wind data for 10 years from Automatic Weather System (AWS) were analyzed for each year. The variation in the annual energy production (AEP) for the 2 MW wind turbine was estimated through statistical work. The result shows that the range of the yearly average wind speed at 15 m above ground level for 10 years was from -22.6% to +13.7%, which is wider range than that in Japan. The coefficient of variation for the AEP was 22.7%, which is about twice of that for the yearly average wind speed. Therefore, for estimating the wind energy potential accurately at a given site, the wind data should be analyzed over a long-term period based on the data from the meteorological station.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.10
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pp.24-33
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2008
Optimal design of the direct-driven PM Wind Generator, combined with DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches) and FEM(Finite Element Method), has been proposed to maximize the Annual Energy Production(AEP) over the whole wind speed characterized by the statistical model of wind speed distribution. In particular, DEAS contributes to reducing the excessive computing time for the optimization process.
Park, Ji-Seong;An, Young-Jun;Lee, Cheol-Gyun;Kim, Jong-Wook;Jung, Sang-Yong
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.12
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pp.48-57
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2009
This paper presents optimal design of direct-driven PM wind generator using MADS (Mesh Adaptive Direct Search). Optimal design of the direct-driven PM Wind Generator, combined with MADS and FEM (Finite Element Method), has been performed to maximize the Annual Energy Production (AEP) over the whole wind speed characterized by the statistical model of the wind speed distribution. In particular, the newly applied MADS contributes to reducing the computation time when compared with Genetic Algorithm (GA) implemented with the parallel computing method.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.18
no.6
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pp.545-550
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2012
Wind resource assessment is necessary when designing wind farm. To get the assessment, we must use a long term(20 years) observed wind data but it is so hard. so that we usually measured more than a year on the planned site. From the wind data, we can calculate wind energy related with the wind farm site. However, it calculate wind energy to collect the long term data from Met-mast(Meteorology Mast) station on the site since the Met-mast is unstable from strong wind such as Typhoon or storm surge which is Non-periodic. To solve the lack of the long term data of the site, we usually derive new data from the long term observed data of AWS(Automatic Weather Station) around the wind farm area using mathematical interpolation method. The interpolation method is called MCP(Measure-Correlative-Predict). In this study, based on the MCP Regression Model proposed by us, we estimated the wind energy at Handong site using AEP(Annual Energy Production) from Gujwa AWS data in Jeju. The calculated wind energy at Handong was shown a good agreement between the predicted and the measured results based on the linear regression MCP. Short term AEP was about 7,475MW/year. Long term AEP was about 7,205MW/year. it showed an 3.6% of annual prediction different. It represents difference of 271MW in annual energy production. In comparison with 20years, it shows difference of 5,420MW, and this is about 9 months of energy production. From the results, we found that the proposed linear regression MCP method was very reasonable to estimate the wind resource of wind farm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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