Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.125-130
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2017
Automotive materials and plant modules need to be prepared for freezing parts to operate in extreme areas such as Eastern Europe, Russia, and Canada. However, the only thing that has been done for ultra-qualifying materials for extremely low operating materials is that only the effects at low temperatures are conducted at room temperature, and the effects at low temperatures are only identified at low speeds. Therefore, this study examined the low-temperature characteristics of materials by conducting comparative tests on the mechanical properties of the room at the temperature and temperature of TP304 and TP316 materials, which are the most common materials.
A record-breaking high surface air temperature of 41.0℃ was observed on 1 August 2018 at Hongcheon, South Korea. In this study, to quantitatively determine the formation mechanism of this extremely high surface air temperature, particularly considering the contributions of the foehn and the foehnlike wind, observational data from Korea Meteorological Administration (KMA) and the Weather Research and Forecasting (WRF) model were utilized. In the backward trajectory analysis, trajectories of 100 air parcels were released from the surface over Hongcheon at 1600 LST on 1 August 2018. Among them, the 47 trajectories (38 trajectories) are tracked back above (below) heights of 1.4 km above mean sea level at 0900 LST 31 July 2018 and are defined as upper (lower) routes. Lagrangian energy budget analysis shows that for the upper routes, adiabatic heating (11.886 × 103 J kg-1) accounts for about 77% of the increase in the thermal energy transfer to the air parcels, while the rest (23%) is diabatic heating (3.650 × 103 J kg-1). On the other hand, for the lower routes, adiabatic heating (6.111 × 103 J kg-1) accounts for about 49% of the increase, the rest (51%) being diabatic heating (6.295 × 103 J kg-1). Even though the contribution of the diabatic heating to the increase in the air temperature rather varies according to the routes, the contribution of the diabatic heating should be considered. The diabatic heating is caused by direct heating associated with surface sensible heat flux and heating associated with the turbulent mixing. This mechanism is the Type 4 foehn described in Takane and Kusaka (2011). It is concluded that Type 4 foehn wind occurs and plays an important role in the extreme event on 1 August 2018.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2006.06a
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pp.175-176
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2006
러시아의 북극해(Northern Sea) 연안은 석유와 천연 가스등 자원이 대규모로 매장된 곳이어서 근래에는 해상을 통한 수송 방법이 적극적으로 추진되고 있다. 최근 쇄빙기능을 가진 컨테이너, 유조선이 발주되었으며 향후 쇄빙 LNG 운반선도 발주될 예정이다. 국내에서는 2005년 말 최초로 러시아 Sovcomflot 에서 발주한 쇄빙유조선 70K Arctic Shuttle Tanker 를 수주하였으며 Ambient air temperature $-40^{\circ}C$(Extreme low temperature $-40^{\circ}C$) 에 적용한 Winterization 에 대해 설명하고자 한다.
Fiber optic cables are used extensively for remote monitoring in applications under extreme conditions, such as at high temperatures or in ionizing radiation fields. When high temperature fiber optic cables were subjected to gamma irradiations, there was a significant loss in transmission at wavelengths < 350 nm after only 1 minute of irradiation. Negligible recovery of the fiber optic transmission with time was observed over 2 years, but the irradiation damage was almost completely reversed by high temperature annealing at 400 ℃.
The Earth's surface temperature still continues to rise, and extreme weather phenomena such as heat waves, drought, and precipitation have been repeated every year. It is reported that international communities attribute the main cause of the Earth's surface temperature rise to the excessive use of the fossil energy. Recently, the damage caused by climate change is getting worse, and the place where we live is suffering the most. Cities have been continuously growing not only meeting the basic functions of human habitation, work and leisure but also being places for various economic and social activities. But Cities, the victims of climate change, have grown only considering human needs and convenience rather than predicting their physical and ecological systems(Albedo effects, urban microclimate, resources and energy of the circulatory system, etc). In other words, the cities offer the cause of the problems of climate change, and even worsen the extreme weather phenomena without coping with them. Therefore, it is urgent priorities to protect the climate, to prevent the causes of the extreme weather phenomena and to enhance the adaptive capacity for the worse weather events. This study is to derive the concept for adapting to these climate changes which can make cities escape from exposure to these climate change impacts and make themselves safer places to live. And it analyzes some European cities and present developing models to implement planning methods. In this study, the concept of the climate adaptive cities will be suggested to prepare the adaptation measures for urban planners, and climate change adaptation models will be presented by analyzing some preliminary cases.
Park, Jang Min;Yoon, Seok Ho;Lee, Kong Hoon;Song, Chan Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.38
no.11
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pp.881-887
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2014
This paper presents numerical study on flow and heat transfer characteristics in micro-gap plate heat exchanger. In particular, we investigate the effect of flow inertia on the flow distribution from single main channel to multiple parallel micro-gaps. The flow regime of the main channel is varied from laminar regime (Reynolds number of 100) to turbulent regime (Reynolds number of 10000) by changing the flow rate, and non-uniformity of the flow distribution and temperature field is evaluated quantitatively based on the standard deviation. The flow distribution is found to be significantly affected by not only the header design but also the flow rate of the main channel. It is also observed that the non-uniformity of the temperature field has its maximum at the intermediate flow regime.
This study is aimed to predict the behaviour of channel shear connectors in composite floor systems at different temperatures. For this purpose, a soft computing approach is adopted. Two novel intelligence methods, including an Extreme Learning Machine (ELM) and a Genetic Programming (GP), are developed. In order to generate the required data for the intelligence methods, several push-out tests were conducted on various channel connectors at different temperatures. The dimension of the channel connectors, temperature, and slip are considered as the inputs of the models, and the strength of the connector is predicted as the output. Next, the performance of the ELM and GP is evaluated by developing an Artificial Neural Network (ANN). Finally, the performance of the ELM, GP, and ANN is compared with each other. Results show that ELM is capable of achieving superior performance indices in comparison with GP and ANN in the case of load prediction. Also, it is found that ELM is not only a very fast algorithm but also a more reliable model.
In this study, we designed a data-driven model to predict chlorophyll-a using M5P model tree and extreme learning machine (ELM). The Juksan weir in the Youngsan River has high chlorophyll-a, which is the primary indicator of algal bloom every year. Short-term algal bloom prediction is important for environmental management and ecological assessment. Two models were developed and evaluated for short-term algal bloom prediction. M5P is a classification and regression-analysis-based method, and ELM is a feed-forward neural network with fast learning using the least square estimate for regression. The dataset used in this study includes water temperature, rainfall, solar radiation, total nitrogen, total phosphorus, N/P ratio, and chlorophyll-a, which were collected on a daily basis from January 2013 to December 2016. The M5P model showed that the prediction model after one day had the highest performance power and dropped off rapidly starting with predictions after three days. Comparing the performance power of the ELM model with the M5P model, it was found that the performance power of the 1-7 d chlorophyll-a prediction model was higher. Moreover, in a period of rapidly increasing algal blooms, the ELM model showed higher accuracy than the M5P model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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