A load modeling, micro method, is performed by component load modeling, load composition rate estimation and aggregation of component load model, etc. The load model obtained from this process must be applied to actual load bus to verify it and to get reliable load model. But it is difficult to apply every load bus due to al lot of load buses and complex experiment. This paper proposed the field test method in load bus to verify the load modeling. For appropriate field test, representative load buses are selected by the proposed algorithm considering the composition rate of user category in all load buses. The field tests were performed at selected load buses to obtain load characteristics of bus by time and seasonal without blackout. The results of measurement and analysis are presented in detail.
The initial condition of $\Delta \sigma_3 \;=\; \Delta u$ is used for analyzing the time dependent behavior of ground. This is based on the concept that the coefficient of pore water B is the unity on the condition of saturation. but some measured consolidation data in the field showed that the pore water pressure was not dissipated as time elapsed but it was maintained constant value or it's dissipation rate was slower than that of the predicted. and so the measured data of pore water pressure was not consistent with that of settlement. In this study, the rheological model for the pore water pressure behavior on undrained condition was induced and compared with the experiment data of the literature. The result showed that the suggested model was consistent well with the result of experiment, but the suggested model could not explain the effect of the decrease of void ratio according to consolidation.
Dispersion experiment using SF$_{6}$ tracer was performed in the flat field of Chunchon Basin during four nights from August 29 to September 2, 1991. The purpose of this study is to analyze toe horizontal distribution of tracer concentration under the strong stable conditions and to evaluate the results calculated by INPUFF model. Incase of high wind speed, plume spread of SF$_{6}$ concentration appeared in narrow area of the downwind and the standard deviation of the horizontal wind angle (.sigma.$_{a}$) was amall. However, the SF$_{6}$ was spread widely in cases of low wind speed because of the large .sigma.$_{a}$. The result of the INPUFF model was similar to the observed distribution of the SF$_{6}$ concentration. It is proved that the Gaussian puff model is useful when wind direction varies significantly.tly.tly.tly.
본 연구에서는 자연 친화형의 해안을 보호하고 침식을 방지할 수 있는 해수유통 호안블록을 개발하였다. 개발한 호안블록 구조물은 반사율과 안정성 및 월파량에 대한 기존 구조물과 수리모형 비교실험을 통해 안정성과 우수성을 입증하였다. 또한 이를 현장에 시공하여 구조물서의 현장 적용성과 기능을 검토하기 위해 침식해안의 일부 구간에 본 구조물을 설치하고 해안 표사의 변화를 조사관찰한 결과, 많은 양의 모래가 퇴적되는 것을 확인함으로써 해안침식 방지용 호안 구조물로서의 기능과 적용성을 확보하였다.
The vehicle-induced aerodynamic loads bring vibrations to some of the highway sound barriers, for they are designed in consideration of natural wind loads only. As references to the previous field experiment, the vehicle-induced aerodynamic loads is investigated by numerical and theoretical methodologies. The numerical results are compared to the experimental one and proved to be available. By analyzing the flow field achieved in the numerical simulation, the potential flow is proved to be the main source of both head and wake impact, so the theoretical model is also validated. The results from the two methodologies show that the shorter vehicle length would produce larger negative pressure peak as the head impact and wake impact overlapping with each other, and together with the fast speed, it would lead to a wake without vortex shedding, which makes the potential hypothesis more accurate. It also proves the expectation in vehicle-induced aerodynamic loads on Highway Sound Barriers Part1: Field Experiment, that max/min pressure is proportional to the square of vehicle speed and inverse square of separation distance.
The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.
본 연구에서는 직접 메탄올 연료전지의 전기 화학 반응에 의해 발생하는 이산화탄소와 물의 조절을 위해 기체 발생과 흐름 현상을 관찰할 수 있는 3차원 모델을 개발하였다. 산화극 쪽에 발생한 기체의 조절은 직접 메탄올 연료전지를 설계하는데 중요한 문제이며, 연료 전지의 성능에 커다란 영향을 준다. 유로는 기체의 조절과 아주 밀접한 관계가 있으나 다양한 유로를 설계하고 실험하여 최적의 디자인을 찾는 것은 어렵고 바이폴라 플레이트의 높은 가격 때문에 많은 비용이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 전산 유체역학 모델링 기법을 도입하였다. 전산 유체역학을 기반으로 하여 개발된 two-fluid 모델을 이용하여 유체의 흐름 패턴을 시각화 하여 분석함으로써 실험의 횟수를 줄일 수 있었고, 대표적인 4가지 연료전지 유로인 serpentine, zigzag, parallel, semi-serpentine 형태에 개발된 모델을 적용하여 속도, 압력, 메탄올 몰분율, 기체 몰분율 등을 계산하였다. 계산 결과를 이용하여 각 형태의 특성과 장단점을 파악하였고, 이를 바탕으로 가스를 효율적으로 제거할 수 있는 최적 유로를 설계 하였다.
When livestock facilities in Korea have been changed larger and denser, rearing conditions have been getting worse and the productivity of animal production have been decreased. Especially in the cold season, the minimized ventilation has generally been operated to save energy cost in Korea resulting in very poor environmental condition and high mortality. While the stability, suitability, and uniformity of the rearing condition are the most important for high productivity, the ventilation configuration is the most important to improve the rearing condition seasonally. But, it is so difficult to analyze the internal air flow and the environmental factors by conducting only field experiment because the weather condition is very unpredictable and unstable as well as the structural specification can not be easily changed by the researchers considering cost and labor. Accordingly, an aerodynamic computer simulation was adopted to this study to overcome the weakness of conducting field experiment and study the aerodynamic itself. It has been supposed that the airflow is the main mechanism of heat, mass, and momentum transfers. To make the simulation model accurately and actually, simplified pig models were also developed. The accuracy of the CFD simulation model was enhanced by 4.4 % of errors compared with the data collected from field experiments. In this paper, using the verified CFD model, the CFD computed internal rearing condition of the mechanically ventilated pig house were analyzed quantitatively as well as qualitatively. Later, this developed model will be computed time-dependently to effectively analyze the seasonal ventilation efficiency more practically and extensively with tracer gas decay theory.
Jaekyeong Baek;Wan-Gyu Sang;Dongwon Kwon;Sungyul Chanag;Hyeojin Bak;Ho-young Ban;Jung-Il Cho
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.88-88
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2022
Detection of stress responses in crops is important to diagnose crop growth and evaluate yield. Also, the multi-spectral sensor is effectively known to evaluate stress caused by nutrient and moisture in crops or biological agents such as weeds or diseases. Therefore, in this experiment, multispectral images were taken by an unmanned aerial vehicle(UAV) under field condition. The experiment was conducted in the long-term fertilizer field in the National Institute of Crop Science, and experiment area was divided into different status of NPK(Control, N-deficiency, P-deficiency, K-deficiency, Non-fertilizer). Total 11 vegetation indices were created with RGB and NIR reflectance values using python. Variations in nutrient content in plants affect the amount of light reflected or absorbed for each wavelength band. Therefore, the objective of this experiment was to evaluate vegetation indices derived from multispectral reflectance data as input into machine learning algorithm for the classification of nutritional deficiency in rice. RandomForest model was used as a representative ensemble model, and parameters were adjusted through hyperparameter tuning such as RandomSearchCV. As a result, training accuracy was 0.95 and test accuracy was 0.80, and IPCA, NDRE, and EVI were included in the top three indices for feature importance. Also, precision, recall, and f1-score, which are indicators for evaluating the performance of the classification model, showed a distribution of 0.7-0.9 for each class.
본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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