Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.122-122
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2017
Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.19
no.1
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pp.77-85
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2007
One of the most common approaches to achieve better thermal comfort with the radiant floor heating system is supply water temperature control, which is that supply water temperature is varied with outdoor air temperature. But the application of this control method was not easy, because there has been no way to determine the supply water temperature. So in this study, a comprehensive, yet simple calculation method to find out the required supply water temperature is suggested by combining the building heat loss equation and the heat emission model of hydronic radiant floor heating system for single zone. And then using this calculation method, the multizone control method is suggested and confirmed through the thermal simulation. It is shown that indoor air temperature is stably maintained around the set point.
In this study, variations in the microstructure and hardness of a low-carbon SCM415 steel with austenitizing temperature and cooling rate are investigated. When the austenitizing temperature is lower than the A1 temperature (738.8 ℃) of the SCM415 steel, the microstructures of both the air-cooled and water-cooled specimens consist of ferrite and pearlite, which are similar to the microstructure of the initial specimen. When heat treatment is conducted at temperatures ranging from the A1 temperature to the A3 temperature (822.4 ℃), the microstructure of the specimen changes depending on the temperature and cooling rate. The specimens air- and water-cooled from 750 ℃ consist of ferrite and pearlite, whereas the specimen water-cooled from 800 ℃ consists of ferrite and martensite. At a temperature higher than the A3 temperature, the air-cooled specimens consist of ferrite and pearlite, whereas the water-cooled specimens consist of martensite. At 650 ℃ and 700 ℃, which are lower than the A1 temperature, the hardness decreases irrespective of the cooling rate due to the ferrite coarsening and pearlite spheroidization. At 750 ℃ or higher, the air-cooled specimens have smaller grain sizes than the initial specimen, but they have lower hardness than the initial specimen owing to the increased interlamellar spacing of pearlite. At 800 ℃ or higher, martensitic transformation occurs during water cooling, which results in a significant increase in hardness. The specimens water-cooled from 850 ℃ and 950 ℃ have a complete martensite structure, and the specimen water-cooled from 850 ℃ has a higher hardness than that water-cooled from 950 ℃ because of the smaller size of prior austenite grains.
The objective of this study is to quantitatively analyze climate change effects by using statistical trends and a watershed model in the Yongdam dam watershed. The annual average air temperature was found to increase with statistical significance. In particular, greater increases were observed in autumn. Also, this study was performed to evaluate the potential climate change in the streamflow and water temperature using a watershed model (HSPF) with RCP climate change scenarios. The streamflow of Geum river showed a decrease of 5.1% and 0.2%, respectively, in the baseline data for the 2040s and 2080s. The seasonal impact of future climate change on the streamflow showed a decrease in the summer and an increase in the winter. The water temperature of Geum river showed an average increase of 0.7~1.0℃. Especially, the water temperature of Geum river showed an increase of 0.3~0.5℃ in the 2040s and 0.5~1.2℃ in the 2080s. The seasonal impact of future climate change on the water temperature showed an increase in winter and spring, with a decrease in summer. Therefore, it was determined that a statistical analysis-based meteorological and quantitative forecast of streamflow and water temperature using a watershed model is necessary to assess climate change impact and to establish plans for future water resource management.
Future climate change may affect the hydro-thermal and biogeochemical characteristics of dam reservoirs, the most important water resources in Korea. Thus, scientific projection of the impact of climate change on the reservoir environment, factoring uncertainties, is crucial for sustainable water use. The purpose of this study was to predict the future water temperature and stratification structure of the Soyanggang Reservoir in response to a total of 42 scenarios, combining two climate scenarios, seven GCM models, one surface runoff model, and three wind scenarios of hydrodynamic model, and to quantify the uncertainty of each modeling step and scenario. Although there are differences depending on the scenarios, the annual reservoir water temperature tended to rise steadily. In the RCP 4.5 and 8.5 scenarios, the upper water temperature is expected to rise by 0.029 ℃ (±0.012)/year and 0.048 ℃ (±0.014)/year, respectively. These rise rates are correspond to 88.1 % and 85.7 % of the air temperature rise rate. Meanwhile, the lower water temperature is expected to rise by 0.016 ℃ (±0.009)/year and 0.027 ℃ (±0.010)/year, respectively, which is approximately 48.6 % and 46.3 % of the air temperature rise rate. Additionally, as the water temperatures rises, the stratification strength of the reservoir is expected to be stronger, and the number of days when the temperature difference between the upper and lower layers exceeds 5 ℃ increases in the future. As a result of uncertainty quantification, the uncertainty of the GCM models showed the highest contribution with 55.8 %, followed by 30.8 % RCP scenario, and 12.8 % W2 model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.663-664
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2016
Temperature difference power generation using sea water is a method repeatedly closed liquefaction and gasification by using the ammonia (refrigerant) of the deep sea water and surface water with a temperature difference between turning the turbine. The larger the temperature difference between the nature of the temperature characteristic energy generation development, the better. This is the story that the surface waters of the deep-water temperature difference is large. But the winter is not large temperature difference between surface water and deep water has lowered energy efficiency. And desalination technologies accounted for 97% of the earth, but we can not eat the technology to convert sea water into fresh water, fresh water produced by the desalination technology that is available for various industries such as irrigation, drinking water in the vessel.In this paper, LNG transport vessels, based on the LNG transport ship to the temperature difference power generation using cold energy of thermal energy and LNG marine diesel engines, which use the existing order to improve the temperature of the surface waters of the season that is the current problem we propose that a complex development of desalination and desalination of seawater freezing research into hybrid research and utilizing the cold energy of the engine.
In a deep lake and reservoir, thermal stratification is of great importance for characteristics of hydrodynamic mixing of the waterbody, and thereby influencesvertical distribution of dissolved oxygen, substances, nutrients, and the phytoplankton community. The purpose of this study, was to project the effect of a future climate change scenario on water temperature, stratification strength, and thermal stability in the Soyanggang Reservoir in the Han River basin of South Korea, using a suite of mathematical models; SWAT, HEC-ResSim, and CE-QUAL-W2(W2). W2 was calibrated with historical data observed 2005-2015. Using climate data generated by HadGEM2-AO with the RCP 4.5 scenario, SWAT predicted daily reservoir inflow 2016-2070, and HEC-ResSim simulated changes in reservoir discharge and water level, based on inflow and reservoir operation rules. Then, W2 was applied, to predict long-term continuous changes of water temperature, in the reservoir. As a result, the upper layer (5 m below water surface) and lower layer (5 m above bottom) water temperatures, were projected to rise $0.0191^{\circ}C/year$(p<0.05) and $0.008^{\circ}C/year$(p<0.05), respectively, in response to projected atmospheric temperature rise rate of $0.0279^{\circ}C/year$(p<0.05). Additionally, with increase of future temperature, stratification strength of the reservoir is projected to be stronger, and the number of the days when temperature difference of the upper layer and the lower layer becomes greater than $5^{\circ}C$, also increase. Increase of water temperature on the surface of the reservoir, affected seasonal growth rate of the algae community. In particular, the growth rate of cyanobacteria increased in spring, and early summer.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.13-20
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2023
In this paper, we propose a water temperature prediction method using feature extraction and reconstructed data based on LSTM-Autoencoder. We used multivariate time series data such as sea surface water temperature in the Naksan area of the East Sea where the cold water zone phenomenon occurred, and wind direction and wind speed that affect water temperature. Using the LSTM-Autoencoder model, we used three types of data: feature data extracted through dimensionality reduction of the original data combined with multivariate data of the original data, reconstructed data, and original data. The three types of data were trained by the LSTM model to predict sea surface water temperature and evaluated the accuracy. As a result, the sea surface water temperature prediction accuracy using feature extraction of LSTM-Autoencoder confirmed the best performance with MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%. The result of this study are expected to be able to prevent damage from natural disasters by improving the prediction accuracy of sea surface temperature changes rapidly such as the cold water zone.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.27
no.4
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pp.179-186
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2015
In this study, the actual energy consumption of the secondary side District Heating System (DHS) with different hot water supply temperature control methods is compared. The two methods are Outdoor Temperature Reset Control and Outdoor Temperature Predictive Control. While Outdoor Temperature Reset Control has been widely used for energy savings of the secondary side system, the results show that the Outdoor Temperature Predictive Control method saves more energy. In general, the Outdoor Temperature Predictive Control method lowers the supply temperature of hot water, and it reduces standby losses and increases the overall heat transfer value of heated spaces due to more flow into the space. During actual energy consumption monitoring, the Outdoor Temperature predictive Control method saves about 6.6% of energy when compared to the Outdoor Temperature Reset Control method. Also, it is found that at partial load condition, such as during daytime, the fluctuation of hot water supply temperature with Outdoor Temperature Reset Control is more severe than that with Outdoor Temperature Predictive Control. Thus, it proves that Outdoor Temperature Predictive Control is more stable even at partial load conditions.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.56
no.4
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pp.322-339
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2020
Temporal and spatial fluctuations of surface water temperature in Yeosu Bay for the period from 2010 to 2011 were studied using the data from temperature monitoring buoys deployed at 32 stations in the south coast of Korea. Temperatures in the northern part of the bay are higher in summer and lower in winter than in the southern part of the bay. The lowest and highest temperature of the annual mean are found at the eastern coast of POSCO and at the west of Dae Island, respectively. Cold water masses appear at estuarine area when the discharge of Sumjin river is affluent. Amplitude of temperature fluctuation whose period is less than semi-diurnal is largest at Hadong coast and around Dae Island. Spectral analysis of surface water temperature shows a significant peak at a periodic fluctuation of 0.5 to 24 days and about 15-day period of predominant fluctuation is most frequent in Yeosu Bay. From the cross-correlation analysis of temperature fluctuations, Yeosu Bay can be classified into six areas; the south area affected by South Sea of Korea, the mixed area in the center of the bay, the estuarine area affected by river discharge at the north of the bay, the hot waste water area near Hadong coast, the area around Dae Island and the area near Noryang Channel affected by the water in Jinju Bay, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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