Objectives: Indoor air quality has become more important aspeople spend most of their times indoors. Since students spend most of their times at home or at school, they are more likely to be exposed to indoor air pollutants. Ventilation in school classrooms can affect health and learning performance. In this study, ventilation deficiency was evaluated in school classrooms using Monte Carlo simulation. Methods: This study used sensor-based monitoring for six months to measure carbon dioxide (CO2) concentrations in classrooms in elementary, middle, and high schools. The volume of the classroom and the number of students were investigated, and the students' body surface area was used to calculate the CO2 emission rate. The distribution of ventilation rates was estimated by measured CO2 concentration and a mass-balance model using Monte Carlo simulation. Results: In the elementary, middle, and high schools, the average CO2 concentrations exceeded 1000 ppm, indicating that the ventilation rates were insufficient. The ventilation rates were deficient from July to August and in December, but showed relatively high ventilation rates in October. Forty-three percent of elementary schools, 56% of middle schools, and 62% of high schools showed insufficient ventilation rates. Conclusions: The ventilation rates calculated in elementary, middle and high schools were found to be quite insufficient. Therefore, proper management is needed to overcome the lack of ventilation and improve air quality.
Kim, Hyun-Seok;Park, Byoungjae;Sung, Hong Gun;Lee, Kangsu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.1
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pp.43-50
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2021
A Leg Mating Unit (LMU) is a device utilized during the float-over installation of offshore structures that include hyperelastic pads and mating part. The hyperelastic pads absorb the loads, whereas the mating part works as guidance between topside and supporting structures during the mating sequence of float-over installation. In this study, the design optimization of an LMU for the float-over installation of floating-type offshore structures is conducted to enhance the performance and to satisfy the requirements defined by classification society regulations. The initial dimensions of the LMU are referred to the dimensions of those used in fixed-type float-over installation because only the location and the number of LMUs are known. The two-parameter Mooney-Rivlin model is adopted to describe the hyperelastic pads under given material parameters. Geometric variables, such as the thickness, height, and width of members, as well as configuration variables, such as the angle and number of members, are defined as design variables and are parameterized. A sampling-based design sensitivity analysis based on latin hypercube sampling method is performed to filter the important design variables. The design optimization problem is formulated to minimize the total mass of the LMU under maximum von Mises stress and reaction force constraints.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.24
no.5
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pp.95-102
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2020
For the purpose of developing a PE fiber-reinforced highly ductile cementitious composite having high tensile strain capacity more than 2% under the condition of containing aggregates with large particle size, this study investigated the tensile behavior of composites according to the particle size and distribution of aggregates in the composite. Compared with the mixture containing silica sand of which particle size is less than 0.6 mm, mixtures containing river sand and/or gravel with the maximum particle size of 2.36 mm, 4.75 mm, 5.6 mm, 6.7 mm were considered in the experimental design. The particle size distributions of aggregates were adjusted for the optimized distribution curves obtained from modified A&A model by blending different sizes of aggregates. All the mixtures presented clear strain-hardening behavior in the direct tensile tests. The mixtures with the blended aggregates to meet the optimum curves of aggregate size distributions showed higher tensile strain capacity than the mixture with silica sand. It was also found that the tensile strain capacity was improved as the maximum size of aggregate increased which resulted in wider particle size distribution. The mixtures with the maximum size of 5.6 mm and 6.7 mm presented very high tensile strain capacities of 4.83% and 5.89%, respectively. This study demonstrated that it was possible to use coarse aggregates in manufacturing highly ductile fiber-reinforced cementitous composite by adjusting the particle size distribution.
Selective catalytic reduction (SCR) is widely used as a method of removing nitrogen oxide in large-capacity thermal power generation systems. Uniform mixing of the injected ammonia and the inlet flue gas is very important to the performance of the denitrification reduction process in the catalyst bed. In the present study, a computational analysis technique was applied to the ammonia injection system design process of a denitrification facility. The applied model is the denitrification facility of an 800 MW class coal-fired power plant currently in operation. The flow field to be solved ranges from the inlet of the ammonia injection system to the end of the catalyst bed. The flow was analyzed in the two-dimensional domain assuming incompressible. The steady-state turbulent flow was solved with the commercial software named ANSYS-Fluent. The nozzle arrangement gap and injection flow rate in the ammonia injection system were chosen as the design parameters. A total of four (4) cases were simulated and compared. The root mean square of the NH3/NO molar ratio at the inlet of the catalyst layer was chosen as the optimization parameter and the design of the experiment was used as the base of the optimization algorithm. The case where the nozzle pitch and flow rate were adjusted at the same time was the best in terms of flow uniformity.
Song, Hae Sang;Koo, Jung;Kim, Tag Gon;Choi, Young Hoon;Park, Kyung Tae;Shin, Dong Cho
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.29
no.4
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pp.33-46
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2020
The purpose of Electronic warfare is to disturbe, neutralize, attack, and destroy the opponent's electronic warfare weapon system or equipment. Suppression of Enemy Air Defense (SEAD) mission is aimed at incapacitating, destroying, or temporarily deteriorating air defense networks such as enemy surface-to-air missiles (SAMs), which is a representative mission supported by electronic warfare. This paper develops a simulator for analyzing the effectiveness of SEAD missions under electronic warfare support using C++ language based on the DEVS (Discrete Event Systems Specification) model, the usefulness of which has been proved through case analysis with examples. The SEAD mission of the friendly forces is carried out in parallel with SSJ (Self Screening Jamming) electronic warfare under the support of SOJ (Stand Off Jamming) electronic warfare. The mission is assumed to be done after penetrating into the enemy area and firing HARM (High Speed Anti Radiation Missile). SAM response is assumed to comply mission under the degraded performance due to the electronic interference of the friendly SSJ and SOJ. The developed simulator allows various combinations of electronic warfare equipment specifications (parameters) and operational tactics (parameters or algorithms) to be input for the purpose of analysis of the effect of these combinations on the mission effectiveness.
In this paper, spatially-adaptive denormalization (SPADE) based U-Net is proposed to detect changes by using high-resolution satellite images. The proposed network is to preserve spatial information using SPADE. Change detection methods using high-resolution satellite images can be used to resolve various urban problems such as city planning and forecasting. For using pixel-based change detection, which is a conventional method such as Iteratively Reweighted-Multivariate Alteration Detection (IR-MAD), unchanged areas will be detected as changing areas because changes in pixels are sensitive to the state of the environment such as seasonal changes between images. Therefore, in this paper, to precisely detect the changes of the objects that consist of the city in time-series satellite images, the semantic spatial objects that consist of the city are defined, extracted through deep learning based image segmentation, and then analyzed the changes between areas to carry out change detection. The semantic objects for analyzing changes were defined as six classes: building, road, farmland, vinyl house, forest area, and waterside area. Each network model learned with KOMPSAT-3A satellite images performs a change detection for the time-series KOMPSAT-3 satellite images. For objective assessments for change detection, we use F1-score, kappa. We found that the proposed method gives a better performance compared to U-Net and UNet++ by achieving an average F1-score of 0.77, kappa of 77.29.
In order to quickly and accurately diagnose pneumonia on a chest X-ray image, different batch sizes of 4, 8, 16, and 32 were applied to the same Xception deep learning model, and modeling was performed 3 times, respectively. As a result of the performance evaluation of deep learning modeling, in the case of modeling to which batch size 32 was applied, the results of accuracy, loss function value, mean square error, and learning time per epoch showed the best results. And in the accuracy evaluation of the Test Metric, the modeling applied with batch size 8 showed the best results, and the precision evaluation showed excellent results in all batch sizes. In the recall evaluation, modeling applied with batch size 16 showed the best results, and for F1-score, modeling applied with batch size 16 showed the best results. And the AUC score evaluation was the same for all batch sizes. Based on these results, deep learning modeling with batch size 32 showed high accuracy, stable artificial neural network learning, and excellent speed. It is thought that accurate and rapid lesion detection will be possible if a batch size of 32 is applied in an automatic diagnosis study for feature extraction and classification of pneumonia in chest X-ray images using deep learning in the future.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.355-365
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2021
Online teaching has become a daily routine in schools after 2020, and at the same time, the ability to design and conduct classes using smart devices and apps is becoming more important to teachers. Therefore, in this study, we tried to find out how the demonstration of classes using smart devices and apps online has an effect on the intentions of prospective teachers who want to use them in the future. To this end, classes were designed according to the design principles for improving smart education capabilities of pre-service teachers, and the classes were conducted for pre-service teachers. Afterwards, the variables included in the UTAUT model, such as Performance Expectancy, effort Expectancy, social influence, Voluntariness of Use, Behavioral Intention, and Facilitating Conditions, were measured before and after classes, respectively, and the effectiveness of the class was verified through t-test of response samples. As a result, it was confirmed that all variables except the Facilitating Conditions had a significant positive(+) effect. These results suggest that online class demonstration education can be a way for pre-service teachers to more practically adapt to the educational field where smart education is required.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.13-20
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2022
Aircraft weight is an important factor affecting performance and fuel efficiency. In the conceptual design stage of the aircraft, the process of balancing cost and weight is performed using empirical formulas such as fuel consumption cost per weight in estimating element weight. In addition, when an airline operates an aircraft, it promotes fuel efficiency improvement, fuel saving and carbon reduction through weight management activities. The relationship between changes in aircraft weight and changes in fuel consumption is called the cost of weight, and the cost of weight is used to evaluate the effect of adding or reducing weight to an aircraft on fuel consumption. In this study, the problems of the existing cost of weight calculation method are identified, and a new cost of weight calculation method is introduced to solve the problem. Using Breguet's Range Formula and actual flight data of the A350-900 aircraft, two weight costs are calculated based on take-off weight and landing weight. In conclusion, it was suggested that it is reasonable to use the cost of weight based on the take-off weight and the landing weight for other purposes. In particular, the cost of weight based on the landing weight can be used as an empirical formula for estimating element weight and optimizing cost and weight in the conceptual design stage of similar aircraft.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.1-12
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2022
Wind tunnel test for a small scale electric ducted fan with a 104mm diameter was conducted to analyze the aerodynamic characteristics when it was used as a propulsion system of tilt-propeller UAV. Experimental conditions were derived from flight conditions of a sub-scaled OPPAV. Forces and moments of the ducted fan model were measured by a 6-axis balance and 3-dimensional wake vectors which could induce an aerodynamic influence in the vehicle were measured by 5-hole probes. Thrust and torque on hover and cruise conditions were measured and analyzed to drive out the operating conditions when it was applied in the sub-scaled OPPAV. On transition conditions, thrust keep its value with tilt angle variation below 40° and increase after that. But, sideforce increase constantly until 75°. The maximum axial velocity in the wake on hover and cruise conditions was around 60m/s and tangential velocity was around 12m/s. The position of the maximum axial velocity and vortex center move off the fan rotation center line as the tilt angle increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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