The diffusion strategies of wood culture were established using the analytic hierarchy process, to prepare a diffusion plan of wood culture and wood utilization in response to climate change due to global warming. 'Standardization of wood culture', 'Valuation of wood culture', and 'Habituation of wood culture' were set as three major implementation strategies and priorities were evaluated. As a result, it was analyzed in the following order: 'Development of systematic education programs for each age group for rational and efficient use of eco-friendly wood materials and development of wood education standard guidelines linked to the curriculum', 'Preparation of scientific basis data on human compatibility and eco-friendliness of wood to ensure the reliability of wood and wood products', and 'Establishment of monitoring and improvement plan through the designation as a model school'. Through this, it was determined that an educational environment, changes in public attitudes through publicity, and expanding opportunities to use wood and wood products were necessary for wood culture diffusion. The results of this study can be used as basic data to derive the diffusion strategies of wood culture and establish a roadmap and policy implementation strategy to revitalize wood culture.
The objective of this study is to investigate the water pollution problems brought about by the construction of eco-friendly waterfront space through the physical model experiment including water quality consideration. Due to the lack of water supply into the artificial ponds and canals, the water quality problems such as eutrophication, odor and so on can be occurred. There have been many numerical models on such phenomena but limited studies using physical test due to the difficulty in the verification of physical interpretation of the study area. In this study, a prototype model that is not affected by the dimensionless parameters was carried out, where unpolluted water is mixed into the contaminated water to reduce the concentration of nutrients. In addition, this study also attempt to find the optimal configuration of the flow induction machines using the scale model which will evaluate and verify the effectiveness of the enforcement methods to maintain the water quality objectives.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.85-92
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2021
Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.
One of biopolymer, β-glucan (BG) chains were crosslinked by citric acid under the heating condition for the adsorption of Pb and Cu ions in the aqueous solution. The variation of functional groups on BG itself and crosslinked β-glucan (CBG) with their surface adsorption characteristics were investigated by FTIR and SEM-EDX. Adsorption kinetic results showed that adsorption of Pb and Cu onto the CBG followed the pseudo-second-order kinetic model and intra-particle diffusion model. The Langmuir adsorption model was depicted better adsorption characteristics than the Freundlich model. The adsorption capacities of Pb and Cu onto the CBG estimated by the Langmuir model were 59.70 and 23.44 mg/g, respectively. This study suggested that CBG may act as an eco-friendly adsorbent for the adsorption of Pb and Cu in the aqueous solution.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_2
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pp.327-332
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2023
As interest in eco-friendly and fuel-efficient electric vehicles has increased globally, there has also been a growing interest in the efficiency, vibration, and noise of motors for electric vehicles Electric vehicles generally have significantly lower driving ranges per charge compared to the maximum driving range per fueling of internal combustion engine vehicles. Additionally, there are issues with various vibrations and noise generated by the motor that can cause discomfort for passengers. Therefore, research is necessary to reduce losses, vibration, and noise of the motor to improve the driving range of electric vehicles. IPMSM with a purchased design can obtain additional reluctance torque by utilizing the difference in inductance between the d and q axes. However, due to this reluctance torque, torque ripple occurs larger than other motors. The increase in torque ripple also increases noise and vibration. Since the reluctance torque, which is the main cause of torque ripple, is determined by the shape of the motor components, torque ripple can be reduced through shape optimization. In this paper, a rotor shape for reducing torque ripple and core loss that causes vibration, noise, and efficiency to decrease of IPMSM for electric vehicles was proposed. Optimization design was carried out by changing the shape of the q-axis path of the rotor to reduce the difference in inductance of the d and q-axis of the rotor. Finally, in order to verify the validity of the design variables derived through the optimal design, the original model and the improved model were compared through the FEM. Compared to the original model, the improved model's torque verifying ripple was reduced by about 62% and core loss was reduced by about 29%, the superiority of the improved model.
Hydrogen energy is an eco-friendly energy that produces heat and electricity with high energy efficiency and does not emit harmful substances such as greenhouse gases and fine dust. In particular, smart hydrogen energy is an economical, sustainable, and safe future smart hydrogen energy service, which means a service that stably operates based on 'data' by digitally integrating hydrogen energy infrastructure. In this paper, in order to implement a data-based hydrogen charging station demand forecasting model, three hydrogen charging stations (Chuncheon, Sokcho, Pyeongchang) installed in Gangwon-do were selected, supply and demand data of hydrogen charging stations were secured, and 7 machine learning and deep learning algorithms were used. was selected to learn a model with a total of 27 types of input data (weather data + demand for hydrogen charging stations), and the model was evaluated with root mean square error (RMSE). Through this, this paper proposes a machine learning-based hydrogen charging station energy demand prediction model for optimal hydrogen energy supply and demand.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.06a
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pp.221-222
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2014
Companies are facing challenges to have high competitiveness because of continuous oil price rising and CO2 emissions regulations. Thus, companies are trying hard to construct effective logistics and operation system to achieve high customer service quality and saving cost. Also the ec-friendly idustrial complex is needed. Busan is in process to construct GILC(Global Industry Logistics City) in west Busan province to achieve high competitiveness and support lack of industrial complex. To construct this kind of logistics industrial complex, it needs logistics system through proper policy and freight transportation co-operation. Especially, efficient management through logistics hierarchy construction in industrial complex is very important for low cost and eco-friendly point of view. Therefore, this paper aims to analyze logistics system and suggest operation model to present logistics complex construction base data.
Recently, as a result of increasing concern about eco-friendly power, the demand for the power stations using environmentally friendly powers such as photovoltaic energy, wind force, tidal power, and tidal current has been increasing worldwide. Among these power stations tidal current power plant requires strong current generated by the topographic characteristics of the ocean floor. Uldolmok waterway producing very strong current is an ideal location for a tidal current power generation. However the occurrence of anthropogenic underwater noise generated by the tidal current power station may affect the marine environment. Therefore, it is necessary to evaluate the noise radiated from the station and predict the range influenced by the radiated noise. In this paper, the measurements of radiated noise spectrum level by the tidal current power station are presented, and the source level per unit area is estimated. Finally, the propagation properties of the radiated noise in the Uldolmok waterway is evaluated from the model simulation using the parabolic equation method, RAM.
Lee, Insik;Jang, Jeong Ah;Lee, Won Woo;Song, Jaeyong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.4
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pp.485-492
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2023
Among the methods to improve traffic congestion by providing real-time traffic information and solving problems like traffic congestion and traffic crashes, private enterprise is implementing policies to lower insurance premiums like compensation for drivers' driving safety scores. Despite the emergence of various incentive policies, a study on the level of incentive payment for safe/eco-friendly driving is insufficient. The research analyzed the satisfactory factors that affect the scale of incentives through questionnaires and the applicable scale of incentives that enable safe/eco-friendly driving using a binary logistic regression model. As a result of analyzing the incentive scale of the appropriate payment amount for each driving score increase, 0.4% of the toll fee was derived when the driving score increased by 20 points, and 0.5% of the toll fee was derived when the driving score increased by 30 points. This study on calculating the appropriate incentive payment scale for driver information sharing and driving score increase will help optimize incentives and prepare system implementation plans.
The demand of gas as an eco-friendly energy source has being increased. With the demand of gas, the use of gas is also increased, so injury and loss of life by the explosion and fire have been increasing every year. Hence the influence on over-pressure caused by Vapor Cloud Explosion in enclosure of experimental booth was calculated by using the Hopkinson's scaling law and damage effect by the accident to a human body was estimated by applying the probit model. As a result of the damage estimation conducted by using the probit model, both the damage possibility of explosion overpressure to human over 3 meters away and that of overpressure to tympanum rupture over 25 meters away from the explosion shows nothing.
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