• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2019년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.83-83
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• 2019

Increasing the CO₂ concentration in the atmosphere induce high temperature and rising sea levels. So the technology that capture and reuse of the CO₂ have been recently become popular. Among other methods, CRR(CO2₂ reduction reaction) is typical method of CO₂ reusing. Electrocatalyst can show more higher efficiencies in CRR than photocatalyst because it doesn't use nature source. Nowadays, finding high efficient electrocatalyst by controlling electronic (affected by stoichiometry) and geometric (affected by atomic arrangement) factors are very important issues. Mono-atomic electro-catalyst has limitations on controlling binding energy because each intermediate has own binding energy range. So the Multi-metallic electro-catalyst is important to stabilize intermediate at the same time. Carbon monoxide(CO) which is our target product and important feedstock of useful products. Au is known for the most high CO production metal. With copper, Not only gold/copper has advantages which is they have FCC packing for easily forming solid solution regardless of stoichiometry but also presence of adsorbed CO on Cu promotes the desorption of CO on Au because of strong repulsion. And gold/copper bi-metal catalyst can show high catalytic activity(mass activity) although it has low selectivity relatively Gold. Actually, multi-metallic catalyst structure control method is limited in the solution method which is takes a lot of time. In here, we introduce CTS(carbo thermal shock) method which is using heat to make MMNP in a few seconds for making gold-copper system. This method is very simple and efficient in terms of time(very short reaction time and using carbon substrate as a direct working electrode) and increasing reaction sites(highly dispersed and mixing alloy structures). Last one is easy to control degree of mixing and it can induce 5 or more metals in one alloy system. Gold/copper by CTS can show higher catalytic activity depending on metal ratio which is altered easily by changing simple variables. The ultimate goals are making CO₂ test system by CTS which can check the selectivity depending on metal types in a very short time.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.493-503
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• 2023

This study investigates the downward influences of sudden stratospheric warming (SSW) in February 2018 using a subseasonal-to-seasonal forecast model, Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). To quantify the influences of SSW on the tropospheric prediction skills, free-evolving (FREE) forecasts are compared to stratospheric nudging (NUDGED) forecasts where zonal-mean flows in the stratosphere are relaxed to the observation. When the models are initialized on 8 February 2018, both FREE and NUDGED forecasts successfully predicted the SSW and its downward influences. However, FREE forecasts initialized on 25 January 2018 failed to predict the SSW and downward propagation of negative Northern Annular Mode (NAM). NUDGED forecasts with SSW nudging qualitatively well predicted the downward propagation of negative NAM. In quantity, NUDGED forecasts exhibit a higher mean squared skill score of 500 hPa geopotential height than FREE forecasts in late February and early March. The surface air temperature and precipitation are also better predicted. Cold and dry anomalies over the Eurasia are particularly well predicted in NUDGED compared to FREE forecasts. These results suggest that a successful prediction of SSW could improve the surface prediction skills on subseasonal-to-seasonal time scale.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1049-1056
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• 2023

대기경계층 고도는 지면의 가열로 인해 발생한 난류가 경계층 내의 열, 수증기 등을 혼합하면서 생성되는 꼭대기로 일반적으로 열역학적 방법을 통해 결정한다. 윈드프로파일러는 대기 중으로 보낸 신호의 산란 정보로 대기의 정보를 산출한다. 윈드프로파일러 관측으로 대기경계층 깊이를 결정하기 위해 난류 성분의 스펙트럼 및 난류운동에너지 소산율, 굴절지수구조계수를 산출하는 방법을 제시하였다. 라디오존데 자료를 기반으로 산출한 온위와 비습의 연직 분포 특징과 비교하여 윈드프로파일러 산출물 기반의 대기경계층 고도 결정 방법이 매우 유용한 것으로 평가되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2024

Weather is one of the main causes of aircraft accidents, and among the phenomena caused by weather, icing is a phenomenon in which an ice layer is formed when an object exposed to an atmosphere below a freezing temperature collides with supercooled water droplets. If this phenomenon occurs in the rotor blades, it causes defects such as severe vibration in the airframe and eventually leads to loss of control and an accident. Therefore, it is necessary to foresee the icing situation so that it can ascend and descend at an altitude without a freezing point. In this study, vibration data in normal and faulty conditions was acquired, data features were extracted, and vibration was predicted through deep learning-based algorithms such as CNN, LSTM, CNN-LSTM, Transformer, and TCN, and performance was compared to evaluate blade icing. A method for minimizing operating loss is suggested.

• 열처리공학회지
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• 제37권2호
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• pp.49-57
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• 2024

We investigated the changes in microstructure and surface roughness of the compound layer of GC250D gray cast iron, commonly used in brake discs, during gas nitriding. The gas atmosphere of the nitriding process was controlled with a hydrogen partial pressure of 49.5%, and the process was conducted at a nitriding temperature of 520℃ with various process times. As the nitriding process time of the GC250D material increased, both the depth of hardening and the thickness of the compound layer increased, with a maximum surface hardness of approximately 1265 HV_0.1 was measured. Additionally, the surface roughness increased with the process time. Phase analysis of the compound layer revealed an increase in the proportion of the γ' phase as the nitriding process time increased. Changes in the formation of the compound layer were observed depending on the orientation of graphite within the material, leading to the formation of wedges. Therefore, the increase in surface roughness appears to be attributed to the uneven compounds, the expansion of the compound layer and wedges formed on the surface during the nitriding process.

• 대기
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• 제34권2호
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• pp.177-185
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• 2024

As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.

• 보존과학회지
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• 제30권2호
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• pp.137-148
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• 2014

질소와 아르곤을 사용한 대용량 저산소 농도 살충 챔버 시스템(내용적 $28m^3$)을 이용하여 박물관에서 발견되는 문화재 해충에 대한 살충력 및 운용성을 평가하였다. 질소 환경에서 저산소 농도 살충처리를 하였을 때 산소 농도 0.01%, 습도 50%의 환경하에서 나무 블록 속의 권연벌레 성충, 애벌레, 알의 완전 살충에는 $20^{\circ}C$ 15일, $25^{\circ}C$ 10일, $30^{\circ}C$ 7일이 소요되었다. 아르곤 환경에서는 $20^{\circ}C$ 10일, $25^{\circ}C$ 7일, $30^{\circ}C$ 5일이 소요되어, 질소 저산소 농도 살충처리는 아르곤에 비해 살충시간이 50% 더 소요되었다. 살충 시험 결과로부터 최적 살충 조건은 산소 농도 0.01%, 온도 $25^{\circ}C$, 습도 50%, 살충시간 21일로, 질소발생기로 대량의 질소를 자동 공급이 가능한 질소 저산소 농도 살충법은 대용량 저산소 농도 살충 챔버 시스템의 안정적인 운용이 가능한 방법으로 평가되었다. 최적 살충 조건에서 나무 블록, 면직물, 견직물, 한지 서적에 넣은 권연벌레의 알, 애벌레, 번데기, 성충, 인삼벌레의 성충, 애벌레, 알락수시렁이 애벌레 및 사육함의 암검은수시렁이의 애벌레, 성충 그리고 쌀바구미 성충은 100% 살충이 되었다. 본 연구를 통해 대용량 저산소 농도 살충 챔버 시스템은 질소 저산소 농도 살충법으로 박물관 발생 문화재 해충의 완전 살충과 원활한 운용이 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권1호
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• pp.11-22
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• 2010

본 연구에서는 지구온난화에 따른 식물기간과 작물 기간 등과 관련된 농업기후지수의 변화를 살펴보기 위하여 접합 대순환 모형인 PNU CGCM에 의해 모의 된 $CO_2$ 배증 실험 결과를 지역기후 모형인 WRF에 two-way double nesting방법을 이용하여 역학적 규모 축소법을 적용 후, 그 결과를 분석하였다. 분석 기간은 배증 실험 시작 후 51년부터 55년까지 5년 동안의 3월~9월이다. 분석 결과 기온은 뚜렷하게 상승하는 모습을 볼 수 있었으며, 강수는 지역별로 차이를 보였으나 전반적으로 증가할 것으로 예상되었다. 상대습도와 토양온도도 증가하였으나 일사는 감소할 것으로 보인다. 풍속은 지역별로 큰 차이 없이 다소 상승할 것으로 모의되었다. 최저기온은 최고기온보다 상승폭이 커서 일교차는 줄어들 것으로 예상된다. 봄철 서리일수는 감소하고, 마지막 서리일은 빨라질 것으로 나타난다. 일 평균기온이 5 이상인 일수는 3월에 가장 큰 증가가 있을 것으로 보이며, 식물온도의 평균 출현초일은 한반도 평균적으로 3.7일 정도 빨라지는 것을 알 수 있었다. 그리고 한반도 북부지역보다 남부지역에서 출현초일이 앞당겨질 것으로 예상된다. 일 평균 기온이 10 이상 출현지속 기간인 작물온도의 평균 출현초일은 평균적으로 17일 빨라질 것으로 보이며 지역적으로 분석하였을 때, 강원도 산맥지역에서는 작물온도의 출현초일에 큰 변화가 없을 것으로 예상된다. 그리고 기후생산력 지수는 출수 후 40일간의 평균 일조시간과 기온의 상승으로 인해 증가할 것으로 예상된다. 따라서 $CO_2$ 배증에 의해 변화된 한반도 기후는 식물 및 작물의 생장과 벼 생장에 좋은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 지구 온난화에 따라 예상되는 한반도 기후변화에 적합한 작부체계의 개선이 향후 필요할 것으로 생각된다. 그리고 본 연구는 하나의 시나리오를 적용한 결과이므로 보다 다양한 시나리오를 적용하여 그에 따른 농업기후지수 변화를 살펴보는 연구가 필요하다.