Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.873-882
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2021
In this study, a study was conducted to develop a system for predicting/responding to black ice occurring on roads in winter. Tests conditions were studied by making models of cement concrete pavement and asphalt concrete pavement. In order to freeze water on the manufactured model package, an tests was conducted at a temperature below zero using a freezer, and the freezing process was photographed using a thermal imaging camera. Black ice is generated when water is present on the road surface and the temperature is below freezing or the road surface temperature is below the dew point temperature. Under sub-zero conditions, the pavement, water, and ice were classified with a thermal imaging camera. As a result of the tests, it was possible to distinguish with a thermal imaging camera at a temperature below freezing in the same freezer due to the difference in the emissivity of the packaging, water, and ice. In the process of changing from water to ice during the tests, it was analyzed that ice and water were clearly distinguished by the thermal imaging camera due to the difference in emissivity and reflectance, so black ice could be predicted using the thermal imaging camera.
In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.11
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pp.1105-1114
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2010
Ice shapes accumulated on the aircraft surfaces are categorized into rime and glaze ice, which are highly dependent on various parameters such as ambient temperature, liquid water contents (LWC), mean volumetric droplet diameter and freestream velocity. In this study, quantitative analyses on the ice accretion have been attempted in a systematical manner and the key findings are as follows. First, the increase of freestream velocity can cause tremendous change in the ice accumulation such as the growth of ice accretion area, ice heading direction and maximum thickness of ice horn. Second, LWC is found to be linearly proportional to the ice accretion area. Third, the effects of ambient temperature on incoming water mass seem to be relatively small in comparison with LWC and freestream velocity. Finally, it was shown that MVD has only a little influence on ice shapes. However, it may increase the ice accretion area by increasing the droplet impacting range.
The spatial size and variation of Arctic sea ice play an important role in Earth's climate system. These are affected by conditions in the polar atmosphere and Arctic sea temperatures. The Arctic sea ice concentration is calculated from brightness temperature data derived from the Defense Meteorological Satellite program (DMSP) F13 Special Sensor Microwave/Imagers (SSMI) and the DMSP F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) sensors. Many previous studies point to significant reductions in sea ice and their causes. We investigated the variability of Arctic sea ice using the daily sea ice concentration data from passive microwave observations to identify the sea ice melting regions near the Arctic polar ice cap. We discovered the abnormal melting of the Arctic sea ice near the North Pole during the summer and the winter. This phenomenon is hard to explain only surface air temperature or solar heating as suggested by recent studies. We propose a hypothesis explaining this phenomenon. The heat from the deep sea in Arctic Ocean ridges and/or the hydrothermal vents might be contributing to the melting of Arctic sea ice. This hypothesis could be verified by the observation of warm water column structure below the melting or thinning arctic sea ice through the project such as Coriolis dataset for reanalysis (CORA).
The Arctic region remains surrounded by sea ice during most of the period of the year. In the Arctic Ocean the Northern Sea Route (NSR) has been used as an important route for shipping. The arctic sea ice is decreasing since 1979; hence needs to be monitored. In this research work sea ice concentration in the recent years and sea ice concentration anomalies of few months with long term sea ice concentration are studied. The climatology of long term ice concentration data from various satellites, and the recent sea ice concentration data from Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) were used. The results show that sea ice concentration and sea ice extent in the Arctic region decreased by around 5% from 2015 to 2016, but in 2017 increased again in smaller amount in some areas like around Novaya Zemlya, and parts of the sea in between Greenland and Longyearbyen, and around Banks Island. The percentages of sea ice area in NSR for July 7 in 2015 to 2017 were 37%, 39% and 33%, respectively, indicating a large area (around ten thousand $km^2$) become ice free in 2017 compared to the previous year.
Nugroho, Wahyu Sri Kunto;Wu, Sangwook;Kim, Hak Jun
Journal of the Korean Chemical Society
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v.62
no.2
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pp.106-112
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2018
Ice-binding proteins have an affinity for ice. They create a gap between the melting and freezing points by inhibiting the growth of ice, known as thermal hysteresis (TH). Interestingly, moderately active LeIBP and hyperactive FfIBP are almost identical in primary and tertiary structures, but differ in TH activity. The TH of FfIBP is tenfold higher than that of LeIBP, due to a subtle difference in their ice-binding motifs. To further evaluate the difference in TH, the interactions were investigated by ice-etching and molecular docking. Ice-etching showed that FfIBP binds to the primary and secondary prism, pyramidal, and basal planes; previously, LeIBP was found to bind to the basal and primary prism planes. Docking analysis using shape complementarity (Sc) showed that the hyperactive FfIBP had higher Sc values for all four ice planes than LeIBP, which is comparable with TH. Docking can be used to describe the hyperactivity of IBPs.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.24
no.2
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pp.151-164
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2021
With the gradual increase in the ROK naval power, it is an undeniable fact that the time of operation in the ice-infested area will be necessary in the near future. Recently, cases of ice formation around Korean waters in wintertime have been frequently reported. However, in the case of the ROK naval vessels to date, it is a fact that the ice-strengthened perspective has not been considered from the design stage. In this study, the capability of operation in the ice-infested area of the ROK naval vessels, which did not take into account the ice-strengthened design, was reviewed through the evaluation of the vessel's structural integrity in accordance with the sea ice conditions.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.263-263
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2013
This work examines the dynamic properties of ice surfaces in vacuum for the temperature range of 140~180 K, which extends over the onset temperatures for ice sublimation and the phase transition from amorphous to crystallization ice. In particular, the study focuses on the transport processes of excess protons and chloride ions in ice and their segregative behavior to the ice surface. These phenomena were studied by conducting experiments with a relatively thick (~100 BL) ice film constructed with a bottom $H_2O$ layer and an upper $D_2O$ layer, with excess hydronium and chloride ions trapped at the $H_2O$/$D_2O$ interface as they were generated by the ionization of hydrogen chloride. The migration of protons, chloride ions, and water molecules to the ice film surface and their H/D exchange reactions were measured as a function of temperature using the methods of low energy sputtering (LES) and Cs+ reactive ion scattering (RIS). Temperature programmed desorption (TPD) experiments monitored the desorption of water and hydrogen chloride from the surface. Our observations indicated that both hydronium and chloride ions migrated from the interfacial layer to segregate to the surface at high temperature. Hydrogen chloride gas desorbs via recombination reaction of hydronium and chloride ions floating on the surface. Surface segregation of these species is driven by thermodynamic potential gradient present near the ice surface, whereas in the bulk, their transport is facilitated by thermal diffusion process. The finding suggests that chlorine activation reactions of hydrogen chloride for polar stratospheric ice particles occur at the surface of ice within a depth of at most a few molecular layers, rather than in the bulk phase.
Collapse of an Antarctic ice shelf and its flow velocity changes has the potential to reduce the restraining stress to the seaward flow of the Antarctic Ice Sheet, which can cause sea level rising. In this study, variations in ice velocity from 2000 to 2017 for the Nansen Ice Shelf in East Antarctica that experienced a large-scale collapse in April 2016 were analyzed using Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) images. To extract ice velocity, image matching based on orientation correlation was applied to the image pairs of blue, green, red, near-infrared, panchromatic, and the first principal component image of the Landsat multispectral data, from which the results were combined. The Landsat multispectral image matching produced reliable ice velocities for at least 14% wider area on the Nansen Ice Shelf than for the case of using single band (i.e., panchromatic) image matching. The ice velocities derived from the Landsat multispectral image matching have the error of $2.1m\;a^{-1}$ compared to the in situ Global Positioning System (GPS) observation data. The region adjacent to the Drygalski Ice Tongue showed the fastest increase in ice velocity between 2000 and 2017. The ice velocity along the central flow line of the Nansen Ice Shelf was stable before 2010 (${\sim}228m\;a^{-1}$). In 2011-2012, when a rift began to develop near the ice front, the ice flow was accelerated (${\sim}255m\;a^{-1}$) but the velocity was only about 11% faster than 2010. Since 2014, the massive rift had been fully developed, and the ice velocity of the upper region of the rift slightly decreased (${\sim}225m\;a^{-1}$) and stabilized. This means that the development of the rift and the resulting collapse of the ice front had little effect on the ice velocity of the Nansen Ice Shelf.
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