Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.545-550
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2019
The frequency of natural disasters and the scale of damage are increasing due to the abnormal weather phenomenon occurring all over the world. As a result, as the hydrological aspect of the urban watershed changes, the increase in impervious area leads to serious domestic flood damage due to increased rainfall. In order to minimize the damage of life and property, domestic flooding prediction system is needed. In this study, we developed a flood nomogram capable of predicting flooding only by rainfall intensity and duration. This study suggests a method to set the internal water immersion alarm criterion by analyzing the characteristics of the flooding damage in the flooded area in the metropolitan area where flooding is highly possible and the risk of flooding is high. In addition, based on the manhole and the pipe, the water level was set as follows under the four conditions. 1) When manhole overflows, 2) when manhole is full, 3) when 70% of the pipe is reached, and 4) when 60% of the pipe is reached. Therefore, it can be used as a criterion and a predictive measure to cope with the pre-preparation before the flooding starts, through the rainfall that causes the flooding and the flooding damage.
$Er^{3+}$ and $Yb^{3+}$ co-doped $Y_3Ga_5O_{12}$ polycrystalline powders were prepared by using a solid-state reaction method, and their crystallinities were measured using X-ray diffraction. According to the results of X-ray diffraction, the powders showed a polycrystalline tetragonal structure. The photoluminescence and the upconversion luminescence properties of the $(Y_{0.85-x}Yb_{0.15})_3Ga_5O_{12}:Er^{3+}_x$ (x = 0.03, 0.06, 0.09, 0.12 and 0.15) phosphors were investigated in detail. Green and red upconversion emissions were observed for the phosphors excited by 980 nm radiation from a semiconductor laser. The powders exhibited strong green and weak red upconversion emission peaks at 553 and 660 nm, respectively. Also, their upconversion processes were explained using an energy-diagram analysis and the strongest upconversion intensity was emitted by the powder with a 0.12 mol $Er^{3+}$ ion concentration.
A surface image velocimeter (SIV) measures the velocity of a particle group by calculating the intensity distribution of the particle group in two consecutive images of the water surface using a cross-correlation method. Therefore, to increase the accuracy of the flow velocity calculated by a SIV, it is important to accurately calculate the displacement of the particle group in the images. In other words, the change in the physical distance of the particle group in the two images to be analyzed must be accurately calculated. In the image of an actual river taken using a camera, camera lens distortion inevitably occurs, which affects the displacement calculation in the image. In this study, we analyzed the effect of camera lens distortion on the displacement calculation using a dense and uniformly spaced grid board. The results showed that the camera lens distortion gradually increased in the radial direction from the center of the image. The displacement calculation error reached 8.10% at the outer edge of the image and was within 5% at the center of the image. In the future, camera lens distortion correction can be applied to improve the accuracy of river surface flow rate measurements.
Kim, Jeongsoo;Lee, Chan-Woo;Park, Seung-Hwa;Lee, Jong-Hyun;Hong, Chang-Hee
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.320-330
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2020
Fire is difficult to achieve good performance in image detection using deep learning because of its high irregularity. In particular, there is little data on fire detection in underground utility facilities, which have poor light conditions and many objects similar to fire. These make fire detection challenging and cause low performance of deep learning models. Therefore, this study proposed a fire detection model using deep learning and estimated the performance of the model. The proposed model was designed using a combination of a basic convolutional neural network, Inception block of GoogleNet, and Skip connection of ResNet to optimize the deep learning model for fire detection under underground utility facilities. In addition, a training technique for the model was proposed. To examine the effectiveness of the method, the trained model was applied to fire images, which included fire and non-fire (which can be misunderstood as a fire) objects under the underground facilities or similar conditions, and results were analyzed. Metrics, such as precision and recall from deep learning models of other studies, were compared with those of the proposed model to estimate the model performance qualitatively. The results showed that the proposed model has high precision and recall for fire detection under low light intensity and both low erroneous and missing detection capabilities for things similar to fire.
Kim, Dongchang;Kwag, Shinyoung;Kim, Jitae;Eem, Seunghyun
Journal of the Society of Disaster Information
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v.18
no.2
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pp.252-260
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2022
Purpose: As the intensity and frequency of natural hazards are increasing due to climate change, external events that affecting nuclear power plants(NPPs) may increase. NPPs must be protected from external events such as natural hazards and human-induced hazards. External events that may occur in NPPs should be identified, and external events that may affect NPPs should be identified. This study introduces the methodology of identification and screening methods for external events by literature review. Method: The literature survey was conducted on the identification and screening methods of external events for probabilistic safety assessment of NPPs. In addition, the regulations on the identification and screening of external events were investigated. Result: In order to minimize the cost of external event impact analysis of nuclear power plants, research on identifying and screening external events is being conducted. In general, in the identification process, all events that can occur at the NPPs are identified. In the screening process, external events are selected based on qualitative and quantitative criteria in most studies. Conclusions: The process of identifying and screening external events affecting NPPs is becoming important. This paper, summarize on how to identify and screen external events for a probabilistic safety assessment of NPPs. It is judged that research on bounding analysis and conservative analysis methods performed in the quantitative screening process of external events is necessary.
Damage to forests, such as broken or falling trees, has increased due to the increased intensity and frequency of abnormal climate events, such as strong winds and heavy rains. However, it is difficult to respond to them in advance based on prediction since structural defects such as cavities and bumps inside trees are difficult to identify with a visual inspection. Non-invasive sonic tomography (SoT) is a method of estimating internal defects while minimizing physical damage to trees. Although SoT is effective in diagnosing internal defects, its accuracy varies depending on the species. Therefore, it is necessary to analyze the reliability of its measurement results before applying it in the field. In this study, we measured internal defects in wood by cross-applying destructive resistance micro drilling on old Pinus densifloraSiebold & Zucc. and Ginkgo bilobaL., which are representative tree species in Korea, to verify the reliability of SoT and compared the evaluation results. The t-test for the mean values of the defect measurement between the two groups showed no statistically significant difference in pine trees and some difference in ginkgo trees. Linear regression analysis results showed a positive correlation with an increase in defects in SoT images when the defects in the drill resistance graph increased in both species.
Park, Geon Woo;Park, Kyung Ho;Kim, Sang Gu;Lee, Sang Yun
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.37
no.4
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pp.207-215
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2022
The intensity of fishy odor in eggs, which differs depending on the poultry type and individual perception, can be due to many factors including trimethylamine (TMA) which has been identified as the main. Notably, riboflavin can increase the activity of flavin-containing monooxygenase 3, the enzyme responsible for converting TMA into odorless trimethylamine-N-oxide. This study aimed to analyze the TMA content in egg yolk, evaluate its contribution to fishy odor, and develop a method to prevent this undesired odor. Solid-phase microextraction-gas chromatography/mass spectrometry was used to detect and quantify volatile compounds in egg yolk from hens fed a standard TMA-rich diet and hens fed a riboflavin-supplemented diet. To compare the relative content of volatile substances between eggs, a correlation study was performed using an electronic nose. Higher concentration of TMA (1.06 ± 0.12 mg/kg) was detected in egg yolks obtained from hens fed a normal diet than those fed a riboflavin-supplemented diet. Overall, this study suggests that riboflavin affects the quantity and quality of volatile substances, including TMA, present in eggs and we expect these findings to improve the quality and reduce the fishy odor of eggs.
Byoung Su Choi;Jun Ho Lee;Sungu Hwang;Jin Kon Kim;Byeong Woo Lee;Hyun Cho
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.33
no.1
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pp.1-16
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2023
A non-rare earth-based strontium-aluminate red light emitting phosphor was synthesized by a solid-state reaction method and the effect of synthesis temperature and Mn4+ activator concentration on the photoluminescence characteristics of the phosphor was studied. The synthesized SrAl2O4:Mn4+ phosphor showed broad band absorption characteristics in the near-ultraviolet and blue regions with peaks at wavelengths of near 330 and 460 nm, and a triple band deep red emission consisted of three peaks at near 644, 658, and 673 nm. The SrAl2O4:Mn4+ phosphor synthesized at a temperature 1600℃ and a Mn4+ activator concentration of 0.5 mol% showed the strongest PL emission intensity, and concentration quenching was observed at concentrations higher than 0.7 mol%. FE-SEM and DLS particle size distribution analysis showed that the synthesized SrAl2O4:Mn4+ phosphor had a particle size distribution of 2~6.4 ㎛ and an irregular spherical shape with an average particle size of ~4 ㎛.
Kyeong Mi Cho;Ara Seol;Yoon Kyung Choi;Se Hee Kim;Eui Joo Kim;Yoon Seo Kim;Jung Min Lee;Ju Seon Lee;Gyu Ri Kim;Ji Won Park;Jae Hoon Park;Young Han You
Journal of Wetlands Research
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v.25
no.2
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pp.159-165
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2023
This study measured the ecological niche overlap between two deciduous oak species(Quercus acutissmia and Q. dentata) according to the change in growth responses after treating with the moisture and nutrient contents of the soil at four gradients, and interpreted the degree of competition between the two oak species by ordination method. In the moisture environment gradient, the ecological niche overlap of the two species was high in the photosynthesis-related leaf organs and low in plant architecture such as shoot length. In addition, in case of competition between two oaks, Q. dentata was remarkably dominant in soil moisture gradient, but Q. acutissimia slightly was slightly advantageous over Q. dentata in the soil nutrient gradient. These results show that even in a similar taxonomical group growing in a similar habitat, the response to the organ system of the plant varies depending on the type of environment factor, resulting in different competitive differences among plants.
The appropriate injection of H2O2 is essential to produce hydroxyl radicals (OH·) by mixing H2O2 quickly and exposing the resulting H2O2 solution to UV irradiation. This study focused on evaluating mixing device of H2O2 as a design factor of UV/H2O2 AOP pilot plant using a surface water. The experimental investigation involved both experimental and model-based analyses to evaluate the mixing effect of different devices available for the H2O2 injection of a tubular hollow pipe, elliptical type of inline mixer, and nozzle-type injection mixer. Computational fluid dynamics analysis was employed to model and simulate the mixing devices. The results showed that the elliptical type of inline mixer showed the highest uniformity of 95%, followed by the nozzle mixer with 83%, and the hollow pipe with only 18%, after passing through each mixing device. These results indicated that the elliptical type of inline mixer was the most effective in mixing H2O2 in a bulk. Regarding the pressure drops between the inlet and outlet of pipe, the elliptical-type inline mixer exhibited the highest pressure drop of 15.8 kPa, which was unfavorable for operation. On the other hand, the nozzle mixer and hollow pipe showed similar pressure drops of 0.4 kPa and 0.3 kPa, respectively. Experimental study showed that the elliptical type of inline and nozzle-type injection mixers worked well for low concentration (less than 5mg/L) of H2O2 injection within 10% of the input value, indicating that both mixers were appropriate for required H2O2 concentration and mixing intensity of UV/ H2O2 AOP process. Additionally, the elliptical-type inline mixer proved to be more stable than the nozzle-type injection mixer when dealing with highly concentrated pollutants entering the UV/H2O2 AOP process. It is recommended to use a suitable mixing device to meet the desired range of H2O2 concentration in AOP process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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