The greenhouse heating system with heat pump was built for development of simulation model and validation. The computer simulation model for the system to predict temperature of air and soil and moisture content of soil in the greenhouse were developed, and its validity was justified by actual data. From the analysis of experimentally measured data and the simulation output, following results were obtained. 1. The expected values of inside air temperature for the heating system with heat pump were very much close to the experimental values. 2. In the heating system with heat pump, the expected values of day time surface temperature of soil by computer simulation were very much similar to the measured values, but those of night time were higher than the measured value by at most 2.0$\^{C}$. 3. The simulation model predicted temperature of greenhouse film as of 1$\^{C}$ below than the mean value of ambient air and greenhouse air temperature. 4. Heat loss value of daytime was found to be larger than that of nigh as much as 1.3 to 2.3 times for the heating system with heat pump. 5. In the heating system with heat pump, when the lowest ambient temperature was -8$\^{C}$∼-7$\^{C}$ the air temperature of greenhouse was 5$\^{C}$∼6$\^{C}$, thus the heat pump heating system contributed in greenhouse heating by 13$\^{C}$.
With the acceleration of urbanization and industrialization, air pollution has become increasingly serious, and the pollution control situation is not optimistic. Climate change has become a major global challenge faced by mankind. To actively respond to climate change, China has proposed carbon peak and carbon neutral goals. However, atmospheric pollutants and meteorological factors that affect air quality are complex and changeable, and the complex relationship and correlation between them must be further clarified. This paper uses China's 2013-2018 high-resolution air pollution reanalysis open data set, as well as statistical methods of the Pearson Correlation Coefficient (PCC) to calculate and visualize the design and analysis of environmental monitoring big data, which is intuitive and it quickly demonstrated the correlation between pollutants and meteorological factors in the temporal and spatial sequence, and provided convenience for environmental management departments to use air quality routine monitoring data to enable dynamic decision-making, and promote global climate governance. The experimental results show that, apart from ozone, which is negatively correlated, the other pollutants are positively correlated; meteorological factors have a greater impact on pollutants, temperature and pollutants are negatively correlated, air pressure is positively correlated, and the correlation between humidity is insignificant. The wind speed has a significant negative correlation with the six pollutants, which has a greater impact on the diffusion of pollutants.
Park, Seonghyun;Seo, Janghoo;Jung, Yong-Ho;Chang, Hyun-Jae;Hwang, Seok-Ho
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.25
no.7
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pp.371-376
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2013
Recently, many studies related to reducing the energy consumption in data centers have been conducted. These studies have mainly focused on the air intake and exhaust system of a computer room air handling unit (CRAH) in the server room, diffuser type, suppression and discharge of the heat generated from the server, and the air-side economizer system. In this study, the energy consumption of the conventional central chilled water cooling system is compared with the energy consumption of the air-side economizer system. We also examined how changes of differential pressure by each filter have influenced energy consumption, using the power usage effectiveness (PUE). Results show that the PUE was improved, and energy consumption decreased, by applying the air-side economizer system.
Kim, Youngjun;Park, Junsoo;Nam, Jaeyoung;Lee, Junhyuck;Choi, Yunwon;Yoo, Seunghoon;Lee, Sanghyun;Lee, Younggun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.8
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pp.573-581
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2022
This paper deals with the development of CanSat system, which ejects two maple seed-type autorotating science payloads and collects weather information. The CanSat consists of two autorotating science payloads and a container. The container is equipped with devices for launching science payloads and communication with the ground station, and launches science payloads one by one at different designated altitudes. The science payload consists of a space for loading and a large wing, and rotates to generate lift for slowing down the fall speed. Specifically, after being ejected, it descends at a speed of 20 m/s or less, measures the rotation rate, atmospheric pressure, and temperature, and transmits the measured value to the container at a rate of once per second. The communication system is a master-slave structure, and the science payload transmits all data to the master container, which aggregates both the received data and its own data, and transmits it to the ground station. All telemetry can be checked in real time using the ground station software developed in-house. A simulation was performed in the simulation environment, and the performance of the CanSat system that satisfies the mission requirements was confirmed.
The objective of this study was to develop a computer measurement and control system which enable it possible to manage the natural air rough rice drying and storage properly and safely. The following contents of work were taken in this study in order to fulfill the above goal: 1) Design and construction of measurement system which can measure the rough rice drying conditions automatically and transfer them to computer system for data processing. 2) Development of a management software which can determine the need of fan operation by the analysis of drying and/or storage conditions. 3) Design and construction of a control system which deliver the computer decision of fan operation and make it on and off. 4) Technical and economical analysis of the computer measurement and control system development by the comparison experiments of the computer management and of the manual.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.267-275
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2022
This paper proposed a Deep Neural Network Model system utilizing Keras for predicting air pollution risk of the cardiovascular disease through the effect of each component of air on the harmful virus using past air information, with analyzing 18,000 data sets of the Seoul Open Data Plaza. By experiments, the model performed tasks with higher accuracy when using methods of sigmoid, binary_crossentropy, adam, and accuracy through 3 hidden layers with each 8 nodes, resulting in 88.92% accuracy. It is meaningful in that any respiratory disease can utilize the risk prediction system if there are data on the effects of each component of air pollution and fine dust on oil-borne diseases. It can be further developed to provide useful information to companies that produce masks and air purification products.
A compact, light-weight, integrated flight control computer(IFCC) for small unmanned autonomous vehicles is developed. Its design objective is to produce an all in one avionics system which includes the navigation sensor, data link, attitude sensors and air data sensors. The initial phase of ground and flight tests are performed to verify the prototype IFCC, showing promising results. The high potential of its application is expected.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.2
no.2
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pp.19-30
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1986
This study was performed to develop a long-term air pollution dispersion model based on CDM program for use in the personal computer. The model CDM.PC, developmented for use of this study, simplified the plum equation of point pollution source in a windy state and sindless state. We used the classified 8 class stability, 16 wind direction and 4 class wind speed for the computer input climatological data. The plum rise equation is applied for CONCAWE's equation above 2,000 Kcal/sec of the exhaust calorie and Moses-Carson's equation below 2,000Kcal/sec at windy state, and Brigg's equation at calm. The time required is 200 minutes for drawing the air pollution contour for treating ten stacks under the above-stated conditions. It is the weakness of using personal computer that the operation time is longer than a large-size computer. But it strength is that the personal computer is used widely. To compare the treatment results of CDM.PC with TCM, we comfirmed that the shape of $SO_2$ pollution contour is similar but the concentration distribution is quite different because of characteristics of each models. Estimated and measured $SO_2$ concentration were similar, namely, Cest/Cob ratio of CDM.PC and TCM were respectively $0.96 \pm 0.25 (mean\pmS.D)$ and $1.08\pm0.26$.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.240-246
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2022
In order to measure the respiratory rate, one of the major vital signs, many devices have been developed and related studies have been conducted. In particular, as the number of wearers of respirators increases in the COVID-19 pandemic situation, studies have been conducted to measure the respiratory rate of the wearer by attaching an electronic sensor to the respirator, but most of them are cases in which an air flow sensor or a microphone sensor is used. In this study, we design and develop a system that measures the respiratory rate of the wearer using an air pressure sensor in a respirator. Air pressure sensors are inexpensive and consume less power than the other sensors. In addition, since the amount of data required for calculation is small and the algorithm is simple, it is suitable for small-scale and low-power processing devices such as Arduino. We developed an algorithm to measure the respiratory rate of a respirator wearer by analysing air pressure change patterns. In addition, variables that can affect air pressure changes were selected, and experimental scenarios were designed according to the variables. According to the designed scenario, we collected air pressure data while the respirator wearer was breathing. The performance of the developed system was evaluated using the collected data.
In this study, the computer code for the optimal design of road tunnel ventilation system based on one-dimensional analysis of the air flow was developed. The control volume method was used to calculate the air velocities and the concentration distribution of pollutants(CO, NOx, Particulate) for various tunnel ventilation system. This code was validated by comparing the calculation results to the practical design data for the road tunnel ventilation system. The calculation results were in accord with the practical design data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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