Water in concrete has an effect on properties of concrete very much, such as shrinkage, creep, fire resistance, durability, freezing and thawing resistance. Therefore predicting the moisture distribution in concrete is very important. And since the diffusion process of water in concrete is strongly dependent on the temperature and pore humidity, the process is highly nonlinear phenomena. In this study, a finite element program which was capable of simulating the moisture distribution in concrete was developed, and differential drying shrinkage due to the water diffusion process was measured at the different positions of concrete. This F.E.M. program is shown that the analytical results of this study are in good agreement with experimental data. Shrinkage strain caused by moisture distribution was increased with the decrease of pore relative humidity.
Drying Shrinkage has much complexity as it has relations with both internal elements of concrete and external factors. Therefore, experiments on Concrete Drying Shrinkage are carried out in this study under simplified circumstances applying temperature & Humidity test chamber which enables constant temperature and humidify. Comparative analyses have been made respectively according to the consequences aiming at modelling for prediction of Concrete Drying Shrinkage and making out measures to reduce it. As a result Strain Rate of Drying Shrinkage of concrete was measured to increase by average $10{\times}10^{-5}$ in proportion to additional 4% increase in fine aggregate ratio, when water/cement ratio constant. Strain Rate of Drying Shrinkage in pit sand concrete increased 20% higher than measured when in river sand under the condition of 90-day material age. 6. Strain Rate of Drying Shrinkage in sea sand concrete increased $10%{\sim}15%$ higher than measured when in river sand. The results of prediction of Rate of Drying Shrinkage by Response Surface Analysis are as fellows. The coefficient of correlation of Drying Shrinkage in concrete was over 90%.
Interior space in most buildings is divided into several zones. The most important factors relating to the indoor air environment are temperature, airflow, humidity, and contaminant concentration. An integrated multizone model to predict these environmental factors simultaneously was developed. Also, a computer program for this model was written by the language of VISUAL BASIC. The proposed model was applied to a apartment with five rooms that had been tested by Chung. Comparison of predicted results by this study with measured results by Chung showed that their variations were within 14% for airflow rates, 1% for temperatures, 12% for humidities, and 5% for concentrations. It was seen that the opening operation schedule of building has a significant effect on the air moisture md contaminant removal. Thus, this model may be available for predicting the indoor air environment and may be contributed to design the ventilation plan for controling of indoor air quality.
Objectives: This study was performed to find phytoncide (monoterpene) emission characteristics and weather factors for application in prediction modeling for phytoncide weather services. Methods: From 2017 to 2019, one coniferous forest and one deciduous forest were selected to investigate the monthly emission characteristics and identify the correlation with weather factors. Research items were analyzed for 11 species known to be emitting the most monoterpenes. Results: Phytoncide (monoterpene) began to increase in April when trees were activated and continued to be released until November. The concentration range of monoterpene in deciduous forests was 0.0 to 427.4 ng/S㎥ and coniferous forests was 0.0 to 1,776.8 ng/S㎥. Phytoncide emission concentrations in deciduous forests were 20 to 90 percent of those in coniferous forests, and averaged 39 percent overall. The correlation between monoterpene and temperature was very close, with 0.835 for the broadleaf forest and 0.875 for the coniferous forest. Monoterpene and humidity were found to be 0.731 for the broadleaf forest and 0.681 for the coniferous forest, while wind speed showed a negative correlation of -0.482 and -0.424, respectively. Regression of temperature with phytoncide showed that the coefficient of determination (r2) was highly correlated with 0.75 for the broadleaf forest and 0.80 for the coniferous forest. Not only is phytoncide concentration affected by temperature, humidity, and wind speed, but also rainfall over the preceeding one to three days. Nearby rainfall on the day of sampling was found to have a direct effect on the physiological activities of the trees. Conclusions: Overall, if the values of monoterpene and temperature, humidity, and wind speed are used as basic factors, and rainfall from one to three days previous is replaced with complementary values, it is believed that the numerical analysis and modeling of daily and monthly phytoncide will be possible.
In these days, demand of a LCD monitor is remarkably increasing with development of the LCD technology. However, there are thermal problems for improvement of efficiency for the LCD monitor. Thus, this research analyzed thermal problems such as convection and conduction heat transfer characteristics in the LCD monitor using an infrared (IR) camera. Also, the results of the outer side of the front LCD panel using the IR camera have been compared with the results of the inner side of the front panel using T-type thermocouples. The equations have been derived for the temperature distribution of the inner side of the front LCD panel by a multiple regression method including variables for ambient temperature, humidity and temperature differences between the front and back panels of the LCD monitor.
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
Ji, Jung-Geon;Shin, Kun-Young;Lee, Duk-Gyu;Song, Moon-Shuk;Lee, Hi-Sung
International Journal of Railway
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제5권1호
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pp.1-9
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2012
Reliability means that a product maintains its initial quality and performance at a certain period of time (time, distance, cycle etc) under given condition without failure. The given conditions include both environmental condition and operating condition. Environmental condition means a common natural environment such as temperature, humidity, vibration, and working condition means an artificial environment such as voltage, current load, place for installment, and hours of use, which occurs during the life of the product. In the field of railway vehicles, it is mandatory to use a part with the proved reliability as the extension of the life of vehicle become highly necessary. But the reliable assessment method for the reliability of the part is insufficient. If the reliability of the railway vehicle parts could be assessed by using the field data, the reliability of the entire system could also be evaluated reliably. In this study, life span of micro-switch for master controller is analyzed and prediction is performed based on its field data given by an operator considering the special circumstances of railway vehicles such as the operation of a large number of trains on the same line.
The Korea Meteorological Administration has improved medium-range weather forecasts by implementing post-processing methods to minimize numerical model errors. In this study, we employ a statistical correction technique known as the minimum continuous ranked probability score (CRPS) to refine medium-range forecast guidance. This technique quantifies the similarity between the predicted values and the observed cumulative distribution function of the Unified Model Ensemble Prediction System for Global (UM EPSG). We evaluated the performance of the medium-range forecast guidance for surface air temperature and relative humidity, noting significant enhancements in seasonal bias and root mean squared error compared to observations. Notably, compared to the existing the medium-range forecast guidance, temperature forecasts exhibit 17.5% improvement in summer and 21.5% improvement in winter. Humidity forecasts also show 12% improvement in summer and 23% improvement in winter. The results indicate that utilizing the minimum CRPS for medium-range forecast guidance provide more reliable and improved performance than UM EPSG.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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제25권1호
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pp.57-81
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1997
Numerical prediction of nocturnal thermal high in summer of the 1995 near Taegu city located in a basin has been carried out by a non-hydrostatic numerical model over complex terrain through one-way double nesting technique in the Z following coordinate system. Under the prevailing westerly winds, vertical turbulent fluxes of momentum and heat over mountains for daytime hours are quite strong with a large magnitude of more than $120W/\textrm{m}^2$, but a small one of $5W/\textrm{m}^2$ at the surface of the basin. Convective boundary layer (CBL) is developed with a thickness of about 600m over the ground in the lee side of Mt. Hyungje, and extends to the edge of inland at the interface of land sea in the east. Sensible heat flux near the surface of the top of the mountain is $50W/\textrm{m}^2$, but its flux in the basin is almost zero. Convergence of sensible heat flux occurs from the ground surface toward the atmosphere in the lower layer, causing the layer over the mountain to be warmed up, but no convergance of the flux over the basin results from the significant mixing of air within the CBL. As horizontal transport of sensible heat flux from the top of the mountain toward over the basin results in the continuous accumulation of heat with time, enhancing air temperature at the surface of the basin, especially Taegu city to be higher than $39.3^{\circ}C$. Since latent heat fluxes are $270W/\textrm{m}^2$ near the top of the mountain and $300W/\textrm{m}^2$ along the slope of the mountain and the basin, evaporation of water vapor from the surface of the basin is much higher than one from the mountain and then, horizontal transport of latent heat flux is from the basin toward the mountain, showing relative humidity of 65 to 75% over the mountain to be much greater than 50% to 55% in the basin. At night, sensible heat fluxes have negative values of $-120W/\textrm{m}^2$ along the slope near the top of the mountain and $-50W/\textrm{m}^2$ at the surface of the basin, which indicate gain of heat from the lower atmosphere. Nighttime radiative cooling produces a shallow nocturnal surface inversion layer with a thickness of about 100m, which is much lower than common surface inversion layer, and lifts extremely heated air masses for daytime hours, namely, a warm pool of $34^{\circ}C$ to be isolated over the ground surface in the basin. As heat transfer from the warm pool in the lower atmosphere toward the ground of the basin occurs, the air near the surface of the basin does not much cool down, resulting in the persistence of high temperature at night, called nocturnal thermal high or tropical night. High relative humidity of 75% is found at the surface of the basin under the moderate wind, while slightly low relative humidity of 60% is along the eastern slope of the high mountain, due to adiabatic heating by the srong downslope wind. Air temperature near the surface of the basin with high moisture in the evening does not get lower than that during the day and the high temperature produces nocturnal warming situation.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.190-194
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2018
The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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