SANGKUK KIM;NAMGI JEON;SANGHYEOK LEE;CHIKYU AHN;JIN SOO AHN
Journal of Hydrogen and New Energy
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v.35
no.2
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pp.162-167
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2024
Fossil fuels have been main energy source to people. However, enormous amount of CO2 was emitted over the world , resulting in global climate crisis today. Recently, solid oxide electrolyzer cell (SOEC) is getting attention as an effective way for producing H2, a clean energy resource for the future. Also, SOEC could be applicable to reverse water-gas shift reaction process due to its high-temperature operating condition. Here, SOEC system was utilized for both H2 production and CO2 reduction process, allowing product gas composition change by controlling operating conditions.
Artificial recharge systems have been employed to solve drought problems due to global climate change. Despite the increased usage, the applications of artificial recharge systems are limited by clogging problems, which reduce recharge rates. In this study, the soil texture and mineral characteristics of alluvial soil in a planned artificial recharge system area were investigated to evaluate the possibility of chemical clogging during the injection of stream water. The primary minerals contained in the clastic particles are quartz, K-feldspar, plagioclase, and biotite, and the secondary minerals filling the pore space are illite, kaolinite and Fe-oxide. The fact that carbonate and sulfate are observed as secondary minerals in the pore space suggests that chemical clogging has not occurred by the interaction between the groundwater and surface water in the study area. Thus, monitoring soil properties, e.g., the formation and growth of secondary minerals in the pore space, is required to investigate the possibility of chemical clogging in artificial recharge systems.
Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
Global climate change, followed by an increase in anthropogenic activities in aquatic ecosystems, and species invasions, has resulted in a decline in aquatic organism biodiversity. The Batanghari River, Sumatra's longest river, is polluted by mercury-containing illegal gold mining waste (PETI), industrial pollution, and domestic waste. Several studies have provided evidence suggesting a decline in fish biodiversity within the Batanghari River. However, a comprehensive evaluation of the present status of biodiversity in this river is currently lacking. The species under investigation were identified through various molecular-based identification methods, as well as morphological identification, which involved the use of neighbor-joining (NJ) trees. All collected specimens were initially identified using morphological techniques and subsequently confirmed with molecular barcoding analysis. Morphological and DNA barcoding identification categorized all specimens (1,692) into 36 species, 30 genera and 16 families, representing five orders. A total of 36 DNA barcodes were generated from 30 genera using a 650-bp-long fragment of the mitochondrial cytochrome oxidase subunit I (COI) gene. Based on the Kimura two-parameter model (K2P), The minimum and maximum genetic divergences based on K2P distance were 0.003 and 0.331, respectively, and the average genetic divergence within genera, families, and orders was 0.05, 0.12, 0.16 respectively. In addition, the average interspecific distance was approximately 2.17 times higher than the mean intraspecific distance. Our results showed that the COI barcode enabled accurate fish species identification in the Batanghari River. Furthermore, the present work will establish a comprehensive DNA barcode library for freshwater fishes along Batanghari River and be significantly useful in future efforts to monitor, conserve, and manage fisheries in Indonesia.
Chae-Yeon Shim;Gyeong-Min Baek;Hyun-Su Park;Jong-Yeon Park
Atmosphere
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v.34
no.2
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pp.177-185
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2024
As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.
The global waste crisis has been escalating and its consequent impact on soil, water, air pollution, and eventually climate change acceleration has shed light on the importance of reducing waste. Amidst COVID-19 and the following surge in single-use plastics for food delivery, waste generation is on the incline. Companies and governments have embarked on developing various eco-friendly packaging technologies, but their effectiveness on the consumers is vague as definitions of eco-friendly packaging are vague, and research on its link to purchase intention remains scarce. Thus, the adoption of eco-friendly packaging has been slow. To address this issue, this study analyzes the awareness and purchase intention of four visual attributes of eco-friendly packaging-material, verbal statement, eco-label, and color-along with the environmental consciousness among undergraduate university students in Korea through online surveys and the ordered logit regression model. The study distinguished the attributes into evidence-based and conjectural categories. The findings revealed that eco-friendly visual attributes had a positive effect on purchase intention amongst undergraduate students in Korea; however the level of environmental consciousness had marginal effect on the purchase intention of eco-friendly visual attributes. The level of effectiveness also varied with each visual element. Analyses revealed that visual attributes to eco-friendly material had marginal effect on purchase intention; color was deemed not an "Eco-friendly attribute" by most students, and although eco-friendly labels were deemed as an eco-friendly attribute, trust in the labels varied according to environmental consciousness. These findings have implications for businesses and policymakers aiming to promote eco-friendly consumption within packaged food products.
Carbon dioxide (CO2) is the most abundant component of greenhouse gases (GHGs) and directly creates environmental issues such as global warming and climate change. Carbon capture and storage have been proposed mainly to solve the problem of increasing CO2 concentration in the atmosphere; however, more emphasis has recently been placed on its use. Among the many methods of using CO2, one of the key environmentally friendly technologies involves biologically converting CO2 into other organic substances such as biofuels, chemicals, and biomass via various metabolic pathways. Although an efficient biocatalyst for industrial applications has not yet been developed, biological CO2 conversion is the needed direction. To this end, this review briefly summarizes seven known natural CO2 fixation pathways according to carbon number and describes recent studies in which natural CO2 assimilation systems have been applied to heterogeneous in vivo and in vitro systems. In addition, studies on the production of methanol through the reduction of CO2 are introduced. The importance of redox cofactors, which are often overlooked in the CO2 assimilation reaction by enzymes, is presented; methods for their recycling are proposed. Although more research is needed, biological CO2 conversion will play an important role in reducing GHG emissions and producing useful substances in terms of resource cycling.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.69-76
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2024
This dissertation developed a five-story vertical livestock and fisheries farm (palm tower) model for sustainable food production in cities. It proposes to integrate marine farms, livestock raising, and pesticide-free automated crop farms to efficiently use resources and minimize environmental impact. Based on circular economy principles, the model can recycle the output of each part into resources from the other, increasing the efficiency of the system, utilizing idle space in the city, and promoting job creation and community participation. It can also contribute to reducing the carbon footprint of food production and improving food safety. In addition, the study explores how advanced agricultural technologies can be integrated into urban structures to address global food security challenges. This model presents potential solutions to the food crisis caused by climate change and population growth, and suggests a direction for the development of urban agriculture. Future research should address the technical and policy challenges for practical implementation.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.453-458
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2024
Due to global issues such as climate crisis and rising energy costs, there is an increasing focus on energy conservation and management. In the case of South Korea, approximately 53.5% of the total energy consumption comes from industrial complexes. In order to address this, we aimed to improve issues through the 'Shared Network Utility Plant' among companies using similar energy utilities to find energy-saving points. For effective energy conservation, various techniques are utilized, and stable data supply is crucial for the reliable operation of factories. Many anomaly detection and alert systems for checking the stability of data supply were dependent on Energy Management Systems (EMS), which had limitations. The construction of an EMS involves large-scale systems, making it difficult to implement in small factories with spatial and energy constraints. In this paper, we aim to overcome these challenges by constructing a data collection system and anomaly detection alert system on embedded devices that consume minimal space and power. We explore the possibilities of utilizing anomaly detection alert systems in typical institutions for data collection and study the construction process.
Climate change, driven by the natural process of global warming, is a worldwide issue of significant concern because of its adverse effects on livestock output. The increasing trend of environmental temperature surging has drastically affected meat production and meat product quality, hence result in economic losses for the worldwide livestock business. Due to the increasing greenhouse gas emissions, the situation would get prolonged, and heat exposure-related stress is expected to worsen. Heat exposure causes metabolic and physiological disruptions in livestock. Ruminants and monogastric animals are very sensitive to heat stress due to their rate of metabolism, development, and higher production levels. Before slaughter, intense hot weather triggers muscle glycogen breakdown, producing pale, mushy, and exudative meat with less water-holding capacity. Animals exposed to prolonged high temperatures experience a decrease in their muscle glycogen reserves, producing dry, dark, and complex meat with elevated final pH and increased water-holding capacity. Furthermore, heat stress also causes oxidative stresses, especially secondary metabolites from lipid oxidation, severely affects the functionality of proteins, oxidation of proteins, decreasing shelf life, and food safety by promoting exfoliation and bacterial growth. Addressing the heat-related issues to retain the sustainability of the meat sector is an essential task that deserves an inclusive and comprehensive approach. Considering the intensity of the heat stress effects, this review has been designed primarily to examine the consequences of hot environment temperatures and related stresses on the quality and safety of meat and secondarily focus on cutting edge technology to reduce or alleviate the situational impact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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