Kim, Hong-Hyun;Lee, Seong-Sun;Ha, Seung-Wook;Lee, Kang-Kun
Geosciences Journal
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제22권6호
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pp.1041-1052
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2018
A single-well push-drift-pull tracer test using two different tracers ($SF_6$ and salt) was performed at the Environmental Impact Test (EIT) site to determine suitable locations for monitoring wells and arrange them prior to artificial $CO_2$ injection and leak tests. Local-scale estimates of hydraulic properties (linear groundwater velocity and effective porosity) were obtained at the study site by the tracer test with two tracers. The mass recovery percentage of the volatile tracer ($SF_6$) was lower than that of the non-volatile tracer (salt) and increased drift time may make degassing of $SF_6$ intensified. The $CO_2$ leakage monitoring results for both unsaturated and saturated zones suggest that the $CO_2$ monitoring points should be located near points at which a high concentration gradient is expected. Based on the estimated hydraulic properties and tracer mass recovery rates, an optimal $CO_2$ monitoring network including boreholes for monitoring the unsaturated zone was constructed at the study site.
In Korea, groundwater quality is monitored through National Groundwater Quality Monitoring Network (NGQMN) administered by Ministry of Environment. For a given contaminant, compliance to groundwater quality standards is assessed on a annual basis by monitoring the number of incidents that concentration exceeds the regulatory limit. However, this approach provides only a fractional information about groundwater quality degradation, and more crucial information such as location and severity of the contamination cannot be obtained. For better groundwater quality management on a watershed, a more spatially informative and intuitive method is required. This study presents two statistical methods to convert point-wise monitoring data into information on groundwater quality status of a watershed by using a proposed grading scale. The proposed grading system is based on readily available reference standards that classify the water quality into 4 grades. The methods were evaluated with NO3-, Cl-, and total coliform data in Geum River basin. The analyses revealed that groundwater in most watersheds of Geum River basin is good for domestic or/and drinking with no treatment. But, there was notable quality degradation in Bunam seawall and So-oak downstream standard watersheds contaminated by NO3- and Cl-, respectively.
The purpose of this study was to analyze big data to identify the sub-dimensions of ethical consumption, as well as the consumption value associated with ethical consumption that changes over time. For this study, data were collected from Naver and Daum using the keyword 'ethical consumption' and frequency and matrix data were extracted through Textom, for the period January 1, 2016, to December 31, 2018. In addition, a two-way mode network analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and visualized using the NetDraw function. The results of text mining show increasing keyword frequency year-on-year, indicating that interest in ethical consumption has grown. The sub-dimensions derived for 2014 and 2015 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products, and cooperatives and for 2016 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products and animal welfare. The results of deriving consumption value keywords were classified as emotional value, social value, functional value and conditional value. The influence of functional value was found to be growing over time. Through network analysis, the relationship between the sub-dimensions of ethical consumption and consumption values derived each year from 2014 to 2018 showed a significantly strong correlation between eco-friendly product consumption and emotional value, social value, functional value and conditional value.
Methanol steam reforming (MSR) is a promising method for hydrogen supplying as a critical step in hydrogen fuel cell commercialization in mobile applications. Modelling and understanding of the reactor behavior is an attractive research field to develop an efficient reformer. Three-layer feed-forward artificial neural network (ANN) and Box-Behnken design (BBD) were used to modelling of MSR process using the Cu-SiO2 aerogel catalyst. Furthermore, impacts of the basic operational variables and their mutual interactions were studied. The results showed that the most affecting parameters were the reaction temperature (56%) and its quadratic term (20.5%). In addition, it was also found that the interaction between temperature and Steam/Methanol ratio is important on the MSR performance. These models precisely predict MSR performance and have great agreement with experimental results. However, on the basis of statistical criteria the ANN technique showed the greater modelling ability as compared with statistical BBD approach.
Shivkumar M;Sudhindra K R;Pranesha T S;Chate D M;Beig G
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.196-200
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2024
Weather forecasting is considered to be of utmost important among various important sectors such as flood management and hydro-electricity generation. Although there are various numerical methods for weather forecasting but majority of them are reported to be Mechanistic computationally demanding due to their complexities. Therefore, it is necessary to develop and build models for accurately predicting the weather conditions which are faster as well as efficient in comparison to the prevalent meteorological models. The study has been undertaken to forecast various atmospheric parameters in the city of Bangalore using Naïve Bayes algorithms. The individual parameters analyzed in the study consisted of wind speed (WS), wind direction (WD), relative humidity (RH), solar radiation (SR), black carbon (BC), radiative forcing (RF), air temperature (AT), bar pressure (BP), PM10 and PM2.5 of the Bangalore city collected from Air Quality Monitoring Station for a period of 5 years from January 2015 to May 2019. The study concluded that Naive Bayes is an easy and efficient classifier that is centered on Bayes theorem, is quite efficient in forecasting the various air pollution parameters of the city of Bangalore.
지속적으로 강화되는 환경오염 물질 배출 규제로 인해, 질소 산화물(NOx)의 배출량 예측 및 관리는 산업 현장에서 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 질소산화물 배출량 예측모델 개발을 위한 연구모형을 제안하였다. 제안된 연구모형은 데이터의 전처리 과정부터 인공지능 모델의 학습 및 평가까지 모두 포함하고 있으며, 시계열 특성을 가지는 NOx 배출량을 예측하기 위하여 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델을 활용하였다. 또한 의사결정나무 기법을 활용하여 LSTM의 time window를 모델 학습 이전에 선정하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서 제안된 연구모형의 NOx 배출량 예측 모델은 가열로에서 확보한 조업 데이터로 학습되었으며, 최적 모델은 hyper-parameter를 조절하여 개발되었다. 개발된 LSTM 모델은 학습 데이터 및 평가 데이터에 대하여 모두 93% 이상의 NOx 배출량 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 제안된 연구모형은 시계열 특성을 가지는 다양한 대기오염 물질의 배출량 예측모델 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO2) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO2) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
In Vehicle Information and Communication System (VICS), which is an active field of Intelligent Transport System (ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicle´s demand. This paper proposes a sub-optimal route planning mechanism of vehicles in urban areas using the non-network type immune system. Simulation is carried out using a cellular automaton model. This system announces a sub-optimal route to drivers in real time using VICS.
본 논문에서는 초고속 광인터넷 구축을 위한 광링액세스네트워크(ORAN: Optical Ring Access Network)의 구조에서 파장 라우팅을 위한 새로운 데이터 프레임 구조를 설계하고 각 필드의 기능을 정의하였다. 또한 IP 패킷의 전송을 위하여 필요한 네트워크의 계층별 구조에 대응하는 프로토콜 스택의 구조를 새로이 제시하여 네트워크 프로토콜을 설계하였다. ORAN의 데이터 전송 및 파장 라우팅에 관한 프로토콜 검증을 위하여 서브망 내의 IP 패킷 전송, 서브망 내의 브로드캐스팅 패킷 전송 그리고 다른 서브망으로의 IP 패킷 전달 과정을 예시를 통하여 보여 주었다. 이 과정에서 라우팅을 위한 파장정보가 인캡슐레이션 되는 프레이밍 과정을 기술하였고 각 단계에서 이루어지는 패킷 스위칭 및 패킷의 전달 과정을 자세히 묘사하였다. 이어서 ORAN의 가입자 노드와 두 링의 제어노드에 대하여 데이터 전송 프로토콜의 송/수신 모듈 구조를 자세히 보여주었다. 링 형태의 광액세스 네트워크 프로토콜은 아직 연구되지 않은 분야이다. 본 논문에서는 파장을 이용한 라우팅이 이루어지도록 ORAN의 패킷 전송 프로토콜을 디자인하였다. 그리고 데모 시나리오를 구성한 망에서의 장시간 전송 테스트에서도 안정적으로 파장 라우팅을 통한 패킷 전송이 이루어졌음을 확인하였다. 따라서 이러한 프로토콜의 검증을 통하여 초고속 인터넷 액세스망 구축 설계의 새로운 해법을 제시하였다.
소셜 네트워크 연구는 단일노드와 링크에 초점이 맞추어져 있다. 하지만, 소셜 네트워크의 복잡성을 고려할 때, 특정조건을 만족하는 여러 노드에 의한 종합적인 영향을 분석하는 것이 필요하고 생각한다. 하지만, 서브 네트워크 외에는 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문은 여러 노드에 의한 영향 분석에 중점을 두고 있다. 이를 위하여 특정 조건을 만족하는 복수개의 노드로 구성된 그룹노드 용어를 정의한다. 그리고 그룹노드를 적용하여 소셜 네트워크를 새롭게 구성하는 방법을 제시한다. 그리고 특정 조건에 맞는 그룹노드를 구성하는 프로그램을 유전자 알고리즘을 활용하여 제작하고, 결과를 제시하였다. 본 연구가 그룹노드를 기반으로 하는 소셜 네트워크 분석의 시발점이 되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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