Hee-Jeong, Jeong;Sang-Hoon, Hong;Je-Yun, Lee;Se-Hoon, Song;Seong-Woo, Jung;Jeong-Heon, Ju
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.1
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pp.65-76
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2023
The Gamma Portable Radar Interferometer (GPRI) is a ground-based real aperture radar (RAR) that can acquire images with high spatial and temporal resolution. The GPRI ground-based radar used in this study composes three antennas with a Ku-band frequency of 17.1-17.3 GHz (1.73-1.75 cm of wavelength). It can measure displacement over time with millimeter-scale precision. It is also possible to adjust the observation mode by arranging the transmitting and receiving antennas for various applications: i) obtaining differential interferograms through the application of interferometric techniques, ii) generation of digital elevation models and iii) acquisition of full polarimetric data. We introduced the hardware configuration of the GPRI ground-based radar, image acquisition, and characteristics of the collected radar images. The interferometric phase difference has been evaluated to apply the multi-temporal interferometric SAR application (MT-InSAR) using the first observation campaigns at Pusan National University in Geumjeong-gu, Busan.
Water-rock interactions have a significant influence on the mechanical behavior of rocks. In this study, uniaxial compression and tension tests on different water-treated sandstone samples were conducted. Acoustic emission (AE) monitoring and micro-pore structure detection were carried out. Water-rock interactions and their effects on rock mechanical behavior were discussed. The results indicate that water content significantly weakens rock mechanical strength. The sensitivity of the mechanical parameters to water treatment, from high to low, are Poisson ratio (𝜇), uniaxial tensile strength (UTS), uniaxial compressive strength (UCS), elastic modulus (E), and peak strain (𝜀). After water treatment, AE activities and the shear crack percentage are reduced, the angles between macro fractures and loading direction are minimized, the dynamic phenomenon during loading is weakened, and the failure mode changes from a mixed tensile-shear type to a tensile one. Due to the softening, lubrication, and water wedge effects in water-rock interactions, water content increases pore size, promotes crack development, and weakens micro-pore structures. Further damage of rocks in fractured and caved zones due to the water-rock interactions leads to an extra load on the adjoining coal and rock masses, which will increase the risk of dynamic disasters.
On the premise of ensuring that the static performance of the concrete spreader is met, the first-order natural frequency of the concrete spreader is increased, and the weight of the main beam is reduced. ANSYS is used as an analysis tool to perform modal analysis on the concrete spreader. The natural frequency, mode shape and modal test verification will be obtained to ensure the accuracy of finite element model analysis. Using the ANSYS designxplorer module, the size of the main beam is set, and the response surface model between the parameter variables and the optimization objective is established according to the experimental design points. Screening algorithm and MOGA algorithm are used to multi-optimize the stress, first-order natural frequency and girder weight, and the optimal solution is obtained by comparison. The results of modal analysis are consistent with those of the experiment, and a set of optimal solutions is obtained through the optimization algorithm. The optimal solution obtained can meet the purpose of increasing the first-order natural frequency of the concrete spreader and reducing the weight of the main beam under the premise of ensuring the overall dynamic and static performance of the concrete spreader.
Bridges are critical to the civil engineering infrastructure network as they facilitate movement of people, the transportation of goods and services. Given the aging of bridge infrastructure, federal officials mandate visual inspections biennially to identify necessary repair actions which are time, cost, and labor-intensive. Additionally, the expansion joints of bridges are rarely monitored due to cost. However, expansion joints are critical as they absorb movement from thermal effects, loadings strains, impact, abutment settlement, and vehicle motion movement. Thus, the need to monitor bridge expansion joints efficiently, at a low cost, and wirelessly is desired. This paper addresses bridge joint monitoring needs to develop a cost-effective, real-time wireless system that can be validated in a full-scale bridge structure. To this end, a wireless expansion joint monitoring was developed using commercial-off-the-shelf (COTS) sensors. An in-service bridge was selected as a testbed to validate the performance of the developed system compared with traditional displacement sensor, LVDT, temperature and humidity sensors. The short-term monitoring campaign with the wireless sensor system with the internet protocol version 6 over the time slotted channel hopping mode of IEEE 802.15.4e (6TiSCH) network showed reliable results, providing high potential of the developed system for effective joint monitoring at a low cost.
The COVID-19 pandemic has significantly impacted how people work, resulting in a massive shift towards working from home or remotely. Work from home has played a critical role in reducing the transmission of COVID-19 by limiting in-person interactions and reducing the density of people in office buildings. It also enabled businesses and organizations to continue operating while keeping their employees safe and healthy. The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of work from home in business and organizational sectors worldwide, and it is likely to continue as a preferred mode of work even after the pandemic is over. This shift towards working from home has not only impacted the way people work but also has significant implications for urban development, transportation, and the environment. This study intends to develop measures for addressing potential physical and mental health issues among remotely working employees. Additionally, it identifies the major influencing factors of home workers' health hazards and proposes improvement measures that can be applied to working from home, along with existing laws and prevention methods.
The 22.9kV/630A superconducting fault current limiter (SFCL) is developed by the KEPRI-LSIS collaboration group. This resistive SFCL uses three pairs of conduction-cooled current leads. When the SFCL system is in the fault mode. the current flows 20 times more than the steady state. Therefore. it is important that the current lead is designed to have the thermal stability in order to minimize the heat input of the cold-end. This paper presents the design and performance results of a pair of conduction-cooled brass current leads considering both cases that the SFCL system operates at the steady state and the fault current.
Jiheon Song;Semin Joung;Young-Chul Ghim;Sang-hee Hahn;Juhyeok Jang;Jungpyo Lee
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.1
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pp.100-108
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2023
In this study, a neural network model inspired by a one-dimensional convolution U-net is developed to automatically accelerate edge localized mode (ELM) detection from big diagnostic data of fusion devices and increase the detection accuracy regardless of the hyperparameter setting. This model recognizes the input signal patterns and overcomes the problems of existing detection algorithms, such as the prominence algorithm and those of differential methods with high sensitivity for the threshold and signal intensity. To train the model, 10 sets of discharge radiation data from the KSTAR are used and sliced into 11091 inputs of length 12 ms, of which 20% are used for validation. According to the receiver operating characteristic curves, our model shows a positive prediction rate and a true prediction rate of approximately 90% each, which is comparable to the best detection performance afforded by other algorithms using their optimized hyperparameters. The accurate and automatic ELM-burst detection methodology used in our model can be beneficial for determining plasma properties, such as the ELM frequency from big data measured in multiple experiments using machines from the KSTAR device and ITER. Additionally, it is applicable to feature detection in the time-series data of other engineering fields.
In this study, a real-time surveillance system using Internet of Things technology is proposed for vaccine cold chains. This system fully visualizes vaccine transport and storage. It comprises a 4G gateway module, lowpower and low-cost wireless temperature and humidity collection module (WTHCM), cloud service software platform, and phone app. The WTHCM is installed in freezers or truck-mounted cold chain cabinets to collect the temperature and humidity information of the vaccine storage environment. It then transmits the collected data to a gateway module in the radiofrequency_physical layer (RF_PHY). The RF_PHY is an interface for calling the bottom 2.4-GHz transceiver, which can realize a more flexible communication mode. The gateway module can simultaneously receive data from multiple acquisition terminals, process the received data depending on the protocol, and transmit the collated data to the cloud server platform via 4G or Wi-Fi. The cloud server platform primarily provides data storage, chart views, short-message warnings, and other functions. The phone app is designed to help users view and print temperature and humidity data concerning the transportation and storage of vaccines anytime and anywhere. Thus, this system provides a new vaccine management model for ensuring the safety and reliability of vaccines to a greater extent.
Aluminum foams sandwich panel (AFSP) has been used in engineering field, where cyclic loading is used in most of the applications. In this paper, the fatigue life of AFSP prepared by the bonding method was investigated through a three-point bending test. The mathematical statistics method was used to analyze the influence of different plate thicknesses and core densities on the bending fatigue life. The macroscopic fatigue failure modes and damage mechanisms were observed by scanning electron microscopy (SEM). The results indicate that panel thickness and core layer density have a significant influence on the bending fatigue life of AFSP and their dispersion. The damage mechanism of fatigue failure to cells in aluminum foam is that the initial fatigue crack begins the cell wall, the thinnest position of the cell wall or the intersection of the cell wall and the cell ridge, where stress concentrations are more likely to occur. The fatigue failure of aluminum foam core usually starts from the semi-closed unit of the lower layer, and the fatigue crack propagates layer by layer along the direction of the maximum shear stress. The results can provide a reference for the practical engineering design and application of AFSP.
Ji Yoon Hwang;Sae Gyeol Jung;Dong Joon Song;Changyoung Kim;Seung Ryong Park
Progress in Superconductivity and Cryogenics
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v.26
no.1
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pp.10-13
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2024
We performed angle-resolved Raman spectroscopy experiments on lead-doped and undoped Bi2Sr2CaCu2O8+δ(Bi2212) samples using a 660 nm laser and analyzed the Raman tensor of the phonon modes. The phonon mode was clearly observed at the 60, 103, and 630 cm-1 Raman shifts. The 60, 630 cm-1 peaks were only clearly observed when the incident and scattered light polarizations were configured to be parallel. The polarization angle dependence of the amplitude of the 60, 630 cm-1 peak on the parallel configuration shows a twofold symmetry; therefore, both peaks originate from Ag phonons and the crystal structure of Bi2212 should be considered orthorhombic. On the other hand, the 103 cm-1 peak is clearly observed in both parallel and perpendicular configurations. Remarkably, the off-diagonal component of the Raman tensor of the 103 cm-1 peak showed an anti-symmetry that could not be realized within the known crystal structure of Bi2212. The implications of our findings are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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