Desalination plant ships have been recently regarded as one of the probable solutions for drought seasons in many countries. Because desalination plants should be mounted on the desalination ships and special purpose storages such as salty waste water tanks are necessary, onboard and compartment arrangements would be distinguished from those of other conventional commercial ships. This paper introduces some basic design procedure including resistance/propulsion and seakeeping performances. The ship lines were improved step by step after modification of the ship lines and verification of resistance/propulsion performances using computational fluid dynamics (CFD). After finalization of the ship lines, the seakeeping performance was also evaluated to check motion behaviors and drive wave-induced loads such as the wave shear force and bending moment. It was proved that the predicted long-term vertical wave shear force and bending moment were significantly less than the rule-based ones, thus it is expected that the deliverables of this study will reduce the construction cost of desalination plant ships.
중앙집중식 냉방 시스템을 적용하고 있는 대형 빌딩이나 플랜트 설비들의 경우 부하 증설 및 피크부하에 대응하기 위한 여유율을 반영한 설비 설계 및 시공이 이루어지고 있다. 이는 부분부하가 걸리는 기간 동안에는 설비의 저부하 운전으로 인한 장비의 효율 저하와 에너지 과소비의 원인이 된다. 본 연구는 부분부하에 효율적으로 대응할 수 있도록 냉방플랜트 최적 유량제어를 통한 에너지 절감 방안에 대한 연구로서 냉방플랜트 에너지 성능 분석 프로그램을 이용하여 냉방 부하를 분석하고, 최적 유량제어 시스템을 제안하여 그 에너지 성능을 비교 평가하는 것을 목적으로 한다. 성능 분석 결과 냉방플랜트 최적 유량제어 시스템 적용 시 기존 에너지 사용량 대비 약 17%의 전기에너지 절감이 가능하였다.
Steam generator is one of the most important component of nuclear power plant, and it's integrity and reliability are to be assured to high level by pre-service inspection and in-service inspection. To improve the reliability of steam generator heat exchanger tubes and to secure the management of nuclear power plant safely, KHNP CRI recently has developed eddy current testing system for steam generator. KHNP CRI have performed a series of experimental verification and field application to confirm the performance of the developed ECT system in accordance with ASME Code requirements. The ECT system consists of a remote data acquisition unit, an ECT signal acquisition and analysis software, a water chamber robot controller and a probe push-puller. In this paper, we will details of the developed ECT system and the software and their experimental performance. And also we will report the field applying performance and the issues for further steps.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
Soybean meal (SBM) is a high-protein plant product commonly used as the primary protein source in pig diets. However, its price has been steadily rising, prompting us to search for cost-effective, high-yield protein sources. This experiment aimed to assess the effects of partial replacing SBM with 6% of palm kernel meal (PKM), lupin kernel (LK), rapeseed meal (RSM), and distillers dried grains solubles (DDGS) on the growth performance, nutrient digestibility, and fecal scoring in growing pigs. A total of 200 (Yorkshire × Duroc) growing pigs with an initial weight of 34.83 ± 1.38 kilograms were utilized in this research for 29 days. All pigs were randomly assigned to one of five dietary treatments based on their gender and initial body weight, Each treatment consisted of 10 replicates with 2 barrows and 2 gilts per pen. The dietary treatments were as follows: control (CON), a corn-SBM-based diet; and basal diet supplemented with 6% of different plant byproducts (PKM, LK, RSM, and DDGS) Adding 6% of RSM to the basal diet showed slightly higher daily gain (2.520 > 2.513) and there was no difference observed on the nutrient digestibilty and fecal score. Replacing soybean meal with different plant byproducts has no adverse effect on growth performance, nutrient digestibility, and fecal score.
The present study was conducted to evaluate and compare the effects of various animal and plant protein sources on piglet' performance, digestibility of amino acids and gut morphology in weaned pigs until 28 days after weaning. The plant protein sources used were soybean meal (SBM), fermented soy protein (FSP), rice protein concentrate (RPC); and animal protein sources tested were, whey protein concentrate (WPC) and fishmeal (FM). Iso-proteinous (21%) diets were formulated and lysine (1.55%) content was similar in all the diets. The level of each protein source added was 6% by replacing SBM to the same extent from the control diet containing 15% SBM. The ADG was higher (p<0.05) in the groups fed animal proteins as compared with plant proteins at all the levels of measurement, except during 15-28 days. The highest ADG was noted in WPC and FM fed diets and lowest in SBM fed diet. The feed intake was higher in animal protein fed groups than plant proteins at all phases, but the feed:gain ratio was not affected by protein sources except during overall (0 to 14 day) measurement which was improved (p<0.05) in animal protein fed diets compared to plant protein sources. The digestibilities of gross energy, dry matter and crude protein were higher in animal protein fed groups than for plant protein fed sources. The apparent ileal digestibilities of essential amino acids like Leu, Thr, and Met were significantly (p<0.05) higher in animal proteins fed animals as compared with plant protein fed animals. But the apparent fecal digestibilities of essential amino acids like Arg and Ile were significantly higher (p<0.05) in plant protein diets than animal protein sources. The villous structure studied by scanning electron microscope were prominent, straight finger-like, although shortened and densely located in FM fed group as compared with others. The lactic acid bacteria and C. perfringens counts were higher in caecal contents of pigs fed plant proteins than the animal proteins. Overall, it could be concluded that animal protein sources in the present study showed better effects on growth performance, nutrient digestibility and gut morphology than plant protein sources.
This paper is to suggest strategic options for improving the export performance of the plant and construction industry. The overall objective of this study is to explore the feasibility of a sustained export performance in the plant and overseas construction industry by an analysis of its international competitiveness and technological competence. The empirical work of this study relates to a chosen sample of Korean and non-Korean firms in the plant and construction industry sector. Primary data was collected through a comprehensive questionnaire survey administered to plant and construction firms in twelve countries, including Korea. The actual number of firms for which full information at a sufficient level of disaggregation was obtained was 62, a response rate of 44.6%. Of these, 42 firms were drawn from Korean plant and construction firms and the remaining 20 firms from 11 other countries. The structure of responding firms by industry shows a total of 29 plant exporters and 33 construction firms. Data analysis was carried out using SPSS statistical technique such as Multiple Regression in order to examine the linear relationship among variables. The findings of the study indicate that export success and failure in plant and construction export markets is determined by firm size and by various qualitative variables. The high export volume (export success) of Plant and construction exporters is more strongly influenced by mutual economic cooperation and number of employees than by sales volume and competent knowledge of the plant and construction markets. It was also found that weak political and diplomatic relation between countries, low sales volume and lack of bid experience have an adverse effect and represent serious barriers to exports.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.14-14
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2017
The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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