Park, Jae-Soo;Song, Young-Hwan;Choi, Hyo-Gi;Yoon, Chang-Bae;Hwang, Chan-Ho
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.21-30
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2020
In this paper, we predicted the propagation loss for the air-to-ground (A2G) channel between the ground control system and the unmanned aerial vehicle (UAV) using the prediction model for the aircraft recommended by the International Telecommunication Union (ITU). We analyzed the network coverage of the aerial relay system based on the medium altitude UAVs by expanding it into the air-to-air (A2A) channel. Climate and geographic factors in Korea were used to predict propagation loss due to atmospheres. We used the measured data published by the Telecommunication Technology Association (TTA) for regional rainfall-rate and effective earth radius factors to increase accuracy. In addition, the aerial relay communication system used the key parameter of the common data link (CDL) system developed in Korea recently. Prediction results show that the network coverage of the aerial relay system broadens at higher altitude.
If the safety depressurization system of APR-1400, the Korean next generation reactor, is in operation, water, air and steam are successively discharging into a in-containment refueling water storage tank through spargers. Among the phenomena occurring during the discharging processes, the air bubble clouds produce a low-frequency and high-amplitude oscillatory loading, which may result in the most significant damages to the submerged structures if the oscillation frequency is the same or close to the natural frequency of the structures. The involved phenomena are so complicated that most of the prediction of frequency and pressure loads has been resorted to experimental work and computational approach has been precluded. This study deals with a numerical simulation on the behavior of air bubble clouds discharging into a water pool through a sparger, by using a commercial thermal hydraulic analysis code, FLUENT, version 4.5. Among the multiphase flow models, the VOF (Volume Of Fluid) model was selected to simulate the water, air and steam flows. A satisfactory result was obtained comparing the analysis results with the ABB-Atom test results which had been performed for the development of sparser.
Load reduction ring (LRR) was installed on the ABB-Atom sparger to reduce the oscillatory loadings due to the air bubble clouds in the water pool in case of safety relief system operations. In order to investigate the effect of LRR on the pressure field, a numerical simulation on the behavior of air bubble clouds discharging into a water pool through a ABB-Atom sparser without LRR was performed by using a commercial thermal hydraulic analysis code, FLUENT 4.5. Among the multi-phase models contained in the code, the VOF (Volume Of Fluid) model was used to simulate the interface of water, air and steam flows. By comparing the analysis results with the previous ones, the load reduction ring has an effect on reducing the oscillatory loads at the wall. It also includes the effect of air mass and inlet boundary conditions of the pipe on the pressure oscillations at the wall.
The experimental work has been carried out for the study of pyrolysis and char-air reaction of five coals used in Y power station in Korea. For five coals, the characteristics of pyrolyis and char reaction have been investigated with TGA, and their kinetic parameters were obtained and compared each other. The order of pyrolysis rate for five coals were as follows : Peabody, Flame, MIP, Indominco, Elk valley. The behavior of char - air reaction for five coal chars have been successfully described by the grain model. The rate of char-air reaction gave the maximum value for Flame coal char, on the while Elk valley coal char had the minimum value. For the reaction temperature over 1,000K, Flame coal char - air reaction was very fast compared with other coal chars.
This paper presents the experimental results on flooding of countercurrent flow in vertical multirod channels, which consists of falling water film and upward air flow. In particular, the effects of spacer grids, with and without mixing vane, and of blockage in the multirod bundle on the behaviour of flooding were investigated. The 5$\times$5 zircaloy tube bundle was used for the test section. The comparison of previous analytical models and empirical correlations with present data on flooding showed that the existing models and correlations predict much higher flooding curves. The spacer grid causes the lower flooding air flow rate to compare with the bare rod bundle. However, the mixing spacer grids need a higher flooding air flow rate for a constant liquid flow rate than the spacer grids without mixing vanes. The bundle containing blockages has the highest flooding air flow rate among the bundles with spacer grids and blockages. Empirical flooding correlations for the three types of test section have been made.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.127-134
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2021
In this study, an anomaly detection (AD) algorithm was implemented to detect the failure of a marine air compressor. A lab-scale experiment was designed to produce fault datasets (time-series electric current measurements) for 10 failure modes of the air compressor. The results demonstrated that the temporal pattern of the datasets showed periodicity with a different period, depending on the failure mode. An AD model with a convolutional autoencoder was developed and trained based on a normal operation dataset. The reconstruction error was used as the threshold for AD. The reconstruction error was noted to be dependent on the AD model and hyperparameter tuning. The AD model was applied to the synthetic dataset, which comprised both normal and abnormal conditions of the air compressor for validation. The AD model exhibited good detection performance on anomalies showing periodicity but poor performance on anomalies resulting from subtle load changes in the motor.
Based on Maxwell-Eucken(ME) model, which is one of structural models, a new model for predicting the effective thermal conductivity of variably saturated porous materials is proposed. The new model is a linear combination of three ME models having matrix, water, and air as a continuous phase. The coefficient of the corresponding linear equation is defined by a parameter referred to as 'the continuity coefficient', which provides a relative degree of continuity of each phase. The continuity coefficient of matrix is assumed to be linearly proportional to porosity. The model can be linear or nonlinear depending on how the continuity coefficients of water and air vary with water saturation. The feasibility of the proposed model was examined by both numerical and experimental results. Both linear and nonlinear models showed a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.86-0.98 and 0.88-0.99, respectively. The numerical and experimental results also showed that the continuity coefficient of matrix was linearly proportional to porosity. Therefore, the proposed prediction model can be effectively used to estimate effective thermal conductivity of unsaturated porous materials by measuring porosity, water content and mineralogical compositions of matrix.
The purpose of this study was to analyze the effect of adjacentroads on the concentration of negative air ions in urban neighborhood park. The measured factors were negative air ion concentration, positive airion concentration, airtemperature,relative humidity, wind speed, green formation volume factor (GVZ) and distance from highway and general road. The mean negative air ion concentration was $206ea/cm^3$ and the positive air ion concentration was $416ea/cm^3$ in the influence zone of roads. On the other hand, the mean negative air ion was $339ea/cm^3$ and the positive air ion was $229ea/cm^3$ in the unaffected zone of roads, which are inner areas of the park. The difference of the negative air ion concentration according to the influence of the road was statistically significant. The negative air ion concentration model was presented by integrating the correlation analysis with the influence factors, and the explanatory power of the model was increased by adding the influence factor of the road.
We propose a novel method to detect abnormal data of specific symptoms using deep learning in air pollution measurement system. Existing methods generally detect abnomal data by classifying data showing unusual patterns different from the existing time series data. However, these approaches have limitations in detecting specific symptoms. In this paper, we use DeepLab V3+ model mainly used for foreground segmentation of images, whose structure has been changed to handle one-dimensional data. Instead of images, the model receives time-series data from multiple sensors and can detect data showing specific symptoms. In addition, we improve model's performance by reducing the complexity of noisy form time series data by using 'piecewise aggregation approximation'. Through the experimental results, it can be confirmed that anomaly data detection can be performed successfully.
This study was conducted to build the CFD simulation model which can quantify the distribution of the meteorological factors in air-heated greenhouse for chrysanthemum according to the location and capacity of air-circulation fan. The CFD model was also verified by experiment. It was judged that SST model was the most appropriate turbulence model which can properly describe the airflow by the air-circulation fan. According to the simulation results, the differences between the measured and predicted temperatures from 18 points at each height in the greenhouse were $0.2{\sim}0.4^{\circ}C$ in average. This showed a good agreement between the predicted data and the measured ones. The developed CFD model can be a useful tool to evaluate and design the air-circulation systems in the greenhouse with various configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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