Park, Sun-Kyoung;Son, Sung-Yong;Kim, Dongwook;Kim, Buhm-Kyu
Journal of Climate Change Research
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v.7
no.3
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pp.217-229
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2016
Increased evidences reveal that the global climate change adversely affect on the environment. Smart grid system is one of the ways to reduce greenhouse gas emissions in the electricity generation sector. Since 2013, Korea Electric Power Corporation (KEPCO) has installed smart grid station in KEPCO office buildings. The goal of this paper is two folds. One is to quantify the reduction in greenhouse gas emissions through smart grid stations installed in KEPCO office buildings as a part of pilot project. Among components of smart grid stations, this research focused on the photovoltaic power system (PV) and energy storage system (ESS). The other is to estimate the reduction in greenhouse gas emissions when PV is applied on individual houses. Results show that greenhouse gas emissions reduce 5.8~11.3% of the emissions generated through the electricity usage after PV is applied in KEPCO office buildings. The greenhouse gas emissions reduction from ESS is not apparent. When PV of 200~500 W is installed in individual houses, annual greenhouse gas emission reduction in 2016 is expected to be approximately $2.2{\sim}5.4million\;tCO_2-eq$, equivalent to 6~15% of greenhouse gas emissions through the electricity usage in the house hold sector. The saving of annual electricity cost in the individual house through PV of 200 W and 500 W is expected to be 47~179 thous and KRW and 123~451 thousand KRW, respectively. Results analyzed in this study show the environmental effect of the smart grid station. In addition, the results can be further used as guidance in implementing similar projects.
Unlike typical a dynamic positioning (DP) system, a DP-assisted mooring system must determine a set point (SP) that can ensure a mooring tension safety range to prevent an excessive increase in mooring tension. In this paper, a new algorithm for determining the SP is suggested in order to reduce the tension on all the mooring lines. To determine the SP, a working area around the vessel is represented by a rectangular grid. Thus, the size of the grid area is limited considering the offset of a vessel with a mooring system. At each grid's nodes, the resultant tension from all the mooring lines is estimated using the time history of the tension and vessel's position. The results of static analyses for each grid position are used to estimate the global tension. Consequently, the SP is automatically selected as a position satisfying criterion for minimizing the total tension. In order to validate the suggested algorithm, a motion simulation with the control system in the time domain and a discussion of the results are presented.
We develop the weighted-averaging finite-element method which uses four kinds of element sets. By constructing global stiffness and mass matrices for four kinds of element sets and then averaging them with weighting coefficients, we obtain a new global stiffness and mass matrix. With the optimal weighting coefficients minimizing grid dispersion and grid anisotropy, we can reduce the number of grid points required per wavelength to 4 for a $1\%$ upper limit of error. We confirm the accuracy of our weighted-averaging finite-element method through accuracy analyses for a homogeneous and a horizontal-layer model. By synthetic data example, we reconfirm that our method is more efficient for simulating a geological model than previous finite-element methods.
Global natural vegetation mapping (GNVM) system was developed for estimating potential forest area of the globe. With input of monthly mean temperature and monthly precipitation observed at weather stations, the system spherically interpolates them into 1°×1°grid points on a blobe, converts them into vegetation types, and produces a potential vegetation map and a potenital vegetation area. The spherical interpolation was based on negative exponential function fed from the constant radius stations with oval weighing method which is latitudinally elongated weighing in temperature and longitudinally elongated weighing in precipitation. The temperature values were corrected for altitude by applying a linear lapse-rate (0.65℃ / 100m) with reference to a built-in digital terrain map of the globe. The vegetation classification was based upon Koppen’s sKDICe. The potential forest area is estimated for 6.96 Gha (46.24%) of the global land area (15.05 Gha).
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.6
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pp.689-696
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2009
In this paper, a new user interface for unmanned combat vehicle(UCV) is developed based on the mission planning and global path planning. In order to complete a tactical mission given to an UCV, it is essential to design an effective interface scheme between human and UCV considering changing combat environment and characteristics of the mission. The user interface is mainly composed of two parts, mission planning and global path planning, since they are important factors to accomplish combat missions. First of all, mission types of UCV are identified. Based on mission types, the concept of mission planning for UCVs is presented. Then a new method for global path planning is devised. It is capable of dealing with multiple grid maps to consider various combat factors so that paths suitable for the mission be generated. By combining these two, a user interface method is suggested. It is partially implemented in the Dog-horse Robot of ADD and its effectiveness is verified.
Song, Changmin;Park, Haesung;Seo, Hankyeol;Kim, Sarah Eunkyung
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.25
no.4
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pp.1-7
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2018
As the performance and density of IC (integrated circuit) devices increase, power and signal integrities in the global interconnects of advanced packaging technologies are becoming more difficult. Thus, the global interconnect technologies should be designed to accommodate increased input/output (I/O) counts, improved power grid network integrity, reduced RC delay, and improved electrical crosstalk stability. This requirement resulted in the fine-pitch interconnects with a low-k dielectric in 3D packaging or wafer level packaging structure. This paper reviews an organic-inorganic hybrid material as a potential dielectric candidate for the global interconnects. An organic-inorganic hybrid material called polysiloxane can provide spin process without high temperature curing, an excellent dielectric constant, and good mechanical properties.
Kim, Somyoung;Park, Jeong-Hyun;Ou, Mi-Lim;Cho, Heeje;Sohn, Eun-Ha
Atmosphere
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v.22
no.1
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pp.1-12
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2012
The Atmospheric motion vectors (AMVs) derived using infrared (IR) channel imagery of geostationary satellites have been utilized widely for real-time weather analysis and data assimilation into global numerical prediction model. As the horizontal resolution of sensors on-board satellites gets higher, it becomes possible to identify atmospheric motions induced by convective clouds ($meso-{\beta}$ and $meso-{\gamma}$ scales). The National Institute of Meteorological Research (NIMR) developed the high resolution visible (HRV) AMV algorithm to detect mesoscale atmospheric motions including ageostrophic flows. To retrieve atmospheric motions smaller than $meso-{\beta}$ scale effectively, the target size is reduced and the visible channel imagery of geostationary satellite with 1 km resolution is used. For the accurate AMVs, optimal conditions are decided by investigating sensitivity of algorithm to target selection and correction method of height assignment. The results show that the optimal conditions are target size of 32 km ${\times}$ 32 km, the grid interval as same as target size, and the optimal target selection method. The HRV AMVs derived with these conditions depict more effectively tropical cyclone OMAIS than IR AMVs and the mean speed of HRV AMVs in OMAIS is slightly faster than that of IR AMVs. Optimized mesoscale AMVs are derived for 6 months (Feb. 2010-Jun. 2010) and validated with radiosonde observations, which indicates NIMR's HRV AMV algorithm can retrieve successfully mesoscale atmospheric motions.
Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2nd International Competition for Structural Health Monitoring.
Ham, Hyunjun;Lee, Sang-Min;Hyun, Yu-Kyug;Kim, Yoonjae
Atmosphere
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v.29
no.2
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pp.149-164
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2019
The purpose of this study is to introduce the improvement of current operational climate prediction system of KMA and to compare previous and improved that. Whereas the previous system is based on GloSea5GA3, the improved one is built on GloSea5GC2. GloSea5GC2 is a fully coupled global climate model with an atmosphere, ocean, sea-ice and land components through the coupler OASIS. This is comprised of component configurations Global Atmosphere 6.0 (GA6.0), Global Land 6.0 (GL6.0), Global Ocean 5.0 (GO5.0) and Global Sea Ice 6.0 (GSI6.0). The compositions have improved sea-ice parameters over the previous model. The model resolution is N216L85 (~60 km in mid-latitudes) in the atmosphere and ORCA0.25L75 ($0.25^{\circ}$ on a tri-polar grid) in the ocean. In this research, the predictability of each system is evaluated using by RMSE, Correlation and MSSS, and the variables are 500 hPa geopotential height (h500), 850 hPa temperature (t850) and Sea surface temperature (SST). A predictive performance shows that GloSea5GC2 is better than GloSea5GA3. For example, the RMSE of h500 of 1-month forecast is decreased from 23.89 gpm to 22.21 gpm in East Asia. For Nino3.4 area of SST, the improvements to GloSeaGC2 result in a decrease in RMSE, which become apparent over time. It can be concluded that GloSea5GC2 has a great performance for seasonal prediction.
An, Gwang-Deuk;Lee, Yong-Hui;Jang, Dong-Eon;Jo, Cheon-Ho
Atmosphere
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v.16
no.4
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pp.359-370
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2006
Terrain height variance spectra for the Korean mountain region are calculated in order to determine an adequate grid size required to resolve terrain forcing on mesoscale model simulation. One-dimensional spectral analysis is applied to specifically the central-eastern part of the Korean mountain region, where topographical-scale forcing has an important effect on mesoscale atmospheric flow. It is found that the terrain height variance spectra in this mountain region has a wavelength dependence with the power law exponents of 1.5 at the wavelength near 30 km, but this dependence is steeply changed to 2.5 at the wavelength less than 30 km. For the adequate horizontal grid size selection on mesoscale simulation two-dimensional terrain height spectral analysis is also performed. There is no directionality within 50% of spectral energy region, so one-dimensional spectral analysis can be reasonably applied to the Korea Peninsula. According to the spectral analysis of terrain height variance, the finer grid size which is higher than 6 km is required to resolve a 90% of terrain variance in this region. Numerical simulation using WRF (Weather Research and Forecasting Model) was performed to evaluate the effect of different terrain resolution in accordance with the result of spectral analysis. The simulated results were quantitatively compared to observations and there was a significant improvement in the wind prediction across the mountain region as the grid space decreased from 18 km to 2 km. The results will provide useful guidance of grid size selection on mesoscale topographical simulation over the Korean mountain region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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