Analyzing and monitoring environmental contaminants based on geophysical exploration techniques have become important and it is now widely applied to delineate spatial distribution geophysical characteristics in wide area. Among the techniques, induced polarization (IP) method, which measures polarization effects on electrical potential distribution, has drawn much attention as an effective tool for environmental monitoring since IP is sensitive to changes in biochemical reactions. However, various reactions stemming from the presence of multiple contaminants have greatly enhanced heterogeneity of polluted sites to result in highly variable electrical characteristics of the site. Those contaminants influence chemical and physical state of soil and groundwater to alter electrical double layer, which in turn influences polarization of the media. Since biochemical reactions between microbes and contaminants result in various IP effects, IP laboratory experiments were conducted to investigate IP responses of the contaminated soil samples under various conditions. Field IP surveys can delineate the spatial distribution of contamination, while providing additional information about electrical properties of a target medium, together with DC resistivity. Reviewing IP effects of contaminants as well as IP surveys can serve as a good starting point for the application of IP survey in site assessment for environmental remediation.
The IUU Fishing Index is composed of 40 indicators. These indicators were grouped by state responsibilities (flag, coastal, port, and general including market) defined in the FAO IPOA-IUU (2001) and then by type into vulnerability, prevalence, and response. A total of 152 coastal nations was surveyed. Korea's total combined IUU Fishing Index was 2.49 in 2019 and 2.91 in 2021, indicating a drop in the ranking to the third worst out of 152 countries followed by China and Russia in 2021. The indicators that increased the IUU fishing risk in 2021 compared to 2019 included seven indicators of prevalence and two indicators of response while those reducing the risk included one prevalence and one response indicator. The IUU Fishing Index revealed that many fisheries observers and monitoring, control and surveillance (MCS) practitioners active in the waters of RFMOs jurisdiction where Korean distant water vessels operate have mentioned concerns about the compliance with RFMO conservation measures or fishing practices. It suggested that strengthening management intervention in the fishing sector is needed. The primary tool for management is the MCS system. Given the logistical difficulty of oversight from land, air and at-sea, there is a need to enhance MCS strategies through logbook data, at-sea observer and electronic monitoring program. It also suggested that MSC fisheries certification and fisheries improvement projects, which are widely used for improving fishing sector performance, could contribute to the eradication of IUU fishing and the promotion of sustainable distant water fisheries.
Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.
This paper proposes a novel approach to determine symmetrical components of power system by applying method of least squares in time domain. For the modern power system stability, clearance of faults on high voltage transmission lines in zero response time is crucial and important. Symmetrical components have a great attention since last century. They have been found an effective tool for the analysis of symmetrical and unsymmetrical faults in power system. Moreover, magnitude of symmetrical components are also used as a caution about faults in system. With rapid changes in technology, Microprocessor assumed to be fastest machine of the modern era. Hence microprocessor based techniques were developed and implemented for last few decades. The proposed technique apply least square method in the computation of symmetrical components which is suitable as an application in microprocessor based monitoring and controlling power system in order to avoid cascading failures. Simulation of proposed model is carried out in MATLAB/SIMULINK and all results exploit the validity of model.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.221-226
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2020
Smart homes have become the state of the art in the reduction and monitoring of energy usage within a residential setting. Emerging threats such as climate change, global warming and volatility in energy prices have fuelled the interest in smart systems. Given that environmental sustainability has become a more significant factor for consumers, this research examines whether consumers' attitudes toward smart home services for efficient energy management differ according to their regulatory focus. Specifically, it is predicted that consumers will have more favorable attitudes toward smart home services for efficient energy management when they are promotion-focused (vs. prevention-focused). The results indicate that respondents with a promotion (vs. prevention) focus reported significantly more favorable attitudes toward smart home services for energy management (e.g., smart cooling/heating system, smart ventilation & air conditioning system, smart thermostats, smart plugs, and smart switches). We suggest that regulatory focus may be an effective marketing and segmentation tool in promoting smart home services for energy management and facilitating their receptiveness to the services.
Lee, Jong-Beom;Kim, han-Gon;Kim, Byong-Sub;M. Golay;C.W. Kang;Y. Sui
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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pp.264-270
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1998
This research broadens the prime concern of nuclear power plant operations from safe performance to both economic and safe performance. First emergency diesel generator is identified as one of main contributors for the lost plant availability through the review of plants forced outage records. The framework of an integrated architecture for performing modern on-line condition for operational availability improvement is configured in this work. For the development of the comprehensive sensor networks for complex target systems, an integrated methodology incorporating a structural hierarchy, a functional hierarchy, and a fault-system matrix is formulated. The second part of our research is development of intelligent diagnosis and maintenance advisory system, which employs Bayesian Belief networks (BBNs) as a high level reasoning tool incorporating inherent uncertainty use in probabilistic inference. Our prototype diagnosis algorithms are represented explicitly through topological symbols and links between them in a causal direction. As new evidence from sensor network development is entered into the model especially, our advisory of system provides operational advice concerning both availability and safety, so that the operator is able to determine the likely modes, diagnose the system state, locate root causes, and take the most advantageous action. Thereby, this advice improves operational availability
본 논문은 수집된 항공기의 상황 자료를 이용하여 웹 기반의 구글 어스와 OpenGL을 이용한 3차원 시각화을 통하여 항공기의 올바른 상황인식과 상태정보를 지원하는 시스템을 제안한다. 기존에 제안된 시스템은 방대한 지형 자료와 지도 및 위성사진을 연동하여 표현함으로 속도 저하 및 한정된 지도 정보만을 가시화하는 문제점을 가진다. 제안하는 시스템은 개방된 구글 어스의 Open API을 이용하여 최소한의 비행 정보만으로 실시간 상황인식을 위한 경제적이고 전역적인 시각화 도구를 지원한다. 또한 사용자의시각적 편리성을 위하여 다중 위치 정보를 볼 수 있는 확장 뷰를 제공한다. 본 연구결과는 웹 환경에서 항공기의 상황인식을 지원하는 시스템으로 이용될 수 있는 가능성을 보인다.
A study to replace a high temperature thermal carbonization process with microwave plasma process is carried for PAN fiber as a starting material. Near atmospheric pressure microwave plasma (1 Torr~45 Torr) was used to control to get the fiber temperature up to $1,000^{\circ}C$. Even argon is an inert gas, its plasma state include high internal energy particles; ion (15.76 eV) and metastable (11.52 eV). They are very effective to lower the necessary thermal temperature for carbonization of PAN fiber and the resultant thermal budget. The carbonization process was confirmed by both EDS (energy dispersive spectroscopy) of plasma treated fibers and OES (optical emission spectroscopy) during processing step as a real time monitoring tool. The same trend of decreasing oxygen content was observed in both diagnostic methods.
Jeseop Rhie;Minseo Jang;Do Hyoung Shin;Hyungseo Han;Seungwoo Lee
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.769-774
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2024
The availability of PMT(Project Management Tool) in the market has been increasing rapidly in recent years and Significant advancements have been made for project managers to use for planning, monitoring, and control. Recently, studies applying the Reinforcement-Learning Based Construction Schedule Simulation algorithm for construction project process planning/management are increasing. When reinforcement learning is applied, the agent recognizes the current state and learns to select the action that maximizes the reward among selectable actions. However, if the action of global optimal points is not selected in simulation selection, the local optimal resource may receive continuous compensation (+), which may result in failure to reach the global optimal point. In addition, there is a limitation that the optimization time can be long as numerous iterations are required to reach the global optimal point. Therefore, this study presented a method to improve optimization performance by increasing the probability that a resource with high productivity and low unit cost is selected, preventing local optimization, and reducing the number of iterations required to reach the global optimal point. In the performance evaluation process, we demonstrated that this method leads to closer approximation to the optimal value with fewer iterations.
Electrons and phonons in chalcogenide-based materials play are important factors in the performance of an optical data storage media and thermoelectric devices. However, the fundamental kinetics of carriers in chalcogenide materials remains controversial, and active debate continues over the mechanism responsible for carrier relaxation. In this study, we investigated ultrafast carrier dynamics in an multilayered $\{Sb(3{\AA})/Te(9{\AA})\}n$ thin film during the transition from the amorphous to the crystalline phase using optical pump terahertz probe spectroscopy (OPTP), which permits the relationship between structural phase transition and optical property transitions to be examined. Using THz-TDS, we demonstrated that optical conductance and carrier concentration change as a function of annealing temperature with a contact-free optical technique. Moreover, we observed that the topological surface state (TSS) affects the degree of enhancement of carrier lifetime, which is closely related to the degree of spin-orbit coupling (SOC). The combination of an optical technique and a proposed carrier relaxation mechanism provides a powerful tool for monitoring TSS and SOC. Consequently, the response of the amorphous phase is dominated by an electron-phonon coupling effect, while that of the crystalline structure is controlled by a Dirac surface state and SOC effects. These results are important for understanding the fundamental physics of phase change materials and for optimizing and designing materials with better performance in optoelectronic devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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