Park, Myung Ky;Yoon, Yung Suk;Lee, Hyun Ho;Kim, Ju Hwan
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.12
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pp.1217-1227
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2018
This paper aims to evaluate the applicability of dam inflow prediction model using recurrent neural network theory. To achieve this goal, the Artificial Neural Network (ANN) model and the Elman Recurrent Neural Network(RNN) model were applied to hydro-meteorological data sets for the Soyanggang dam and the Chungju dam basin during dam operation period. For the model training, inflow, rainfall, temperature, sunshine duration, wind speed were used as input data and daily inflow of dam for 10 days were used for output data. The verification was carried out through dam inflow prediction between July, 2016 and June, 2018. The results showed that there was no significant difference in prediction performance between ANN model and the Elman RNN model in the Soyanggang dam basin but the prediction results of the Elman RNN model are comparatively superior to those of the ANN model in the Chungju dam basin. Consequently, the Elman RNN prediction performance is expected to be similar to or better than the ANN model. The prediction performance of Elman RNN was notable during the low dam inflow period. The performance of the multiple hidden layer structure of Elman RNN looks more effective in prediction than that of a single hidden layer structure.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.7
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pp.40-50
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2005
In this paper, preliminary results for performance prediction of a dual-rotor wind turbine generator system are presented. Blade element and momentum theories are used to model the aerodynamic forces and moments acting on the rotor blades, and multi-body dynamics approach is used to integrate the major components to represent the overall system. Not only the steady-state performance but the transient response characteristics are analyzed. Pitch control strategy to control the rotor speed and the generator output is proposed and its performance is verified through the nonlinear simulation.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.20
no.6
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pp.844-851
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2018
In this study, the regression equation was suggested to predict of the shot ball velocity according to blade shapes based on discrete element (DE) analysis. First, the flat type blade DE model was used in the analysis, the validity of the DE model was verified by giving that the velocity of the shot ball almost equal to the theoretical one. Next, the DE analyses for curved and combined blade models was accomplished, and their analytical velocities of shot ball were compared with the theoretical one. The velocity of combined blade model was greatest. From this, the regression equation for velocity of shot ball according to the blade shape based on the DE analysis was derived. Additionally, the wind speed measurement experiment was carried out, and the experimental result and analytical one were the same. Ultimately, it was confirmed that the prediction method of the velocity of shot ball based on DE analysis was effective.
Hwang, Sung Eun;Lee, Young Tae;Shin, Seung Sook;Kim, Ki Hoon
Journal of the Korean earth science society
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v.41
no.5
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pp.459-468
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2020
In this study, the selection criteria for the occurrence of sea breezes in the Boseong area during the spring season (March-May) of 2016-2017 were prepared for the analysis of vertical weather characteristics. For this purpose, wind speed values were determined using the measured precipitation, cloud volume, wind direction, the difference between the ground and sea temperature, a wind Profiler at an altitude of 1 km, and numerical model data. The dates of the sea breezes in Boseong were classified according to the selection criteria, and the spatial and temporal characteristics of the sea breezes were identified by analyzing the time and altitude of the sea breeze and the size of the wind speed. Sea breezes occurred 23 out of 183 days (12%), and in Boseong, at least 1.2 out of 10 spring days exhibited sea breezes. Sea winds ranged from 1200 to 1800 LST, mainly from ground to 700 m altitude during the day. In addition, the maximum wind speed averaged 4.9 m s-1, at an altitude of 40 m at 1600 LST, showing relatively lower values than those in a preceding study. This seems to be owing to the reduction in wind speed due to the complexity of the coastal terrain.
Variability of sea surface temperature (SST) in the Japan/East Sea (JES) was studied using complex empirical orthogonal function (CEOF) analysis. Two daily data sets were analyzed: (1) New Generation 0.05o-gridded SST from Tohoku University, Japan (July 2002-July 2006), and (2) 0.25o-gridded SST from the Japan Meteorological Agency (October 1993-November 2006). Linkages with wind stress curl were revealed using 6-h 1o-gridded surface zonal and meridional winds from ancillary data of the Sea- WiFS Project, a special National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) product (1998-2005). SST anomalies (SSTA) were obtained by removing the seasonal signal, estimated as the leading mode of the CEOF decomposition of the original SST. Leading CEOF modes of residual SSTA obtained from both data sets were consistent with each other and were characterized by annual, semiannual, and quasi-biennial time scales estimated with 95% statistical significance. The Semiannual Mode lagged 2 months behind the increased occurrence of the anticyclonic (AC) wind stress curl over the JES. Links to dynamic processes were investigated by numerical simulations using an oceanic model. The suggested dynamic forcings of SSTA are the inflow of subtropical water into the JES through the Korea Strait, divergence in the surface layer induced by Ekman suction, meridional shifts of the Subarctic Front in the western JES, AC eddy formation, and wind-driven strengthening/weakening of large-scale currents. Events of west-east SSTA movement were identified in July-September. The SSTA moved from the northeastern JES towards the continental coast along the path of the westward branch of the Tsushima Current at a speed consistent with the advective scale.
Recently it was known that the problems of nearshore processes and damage of berth and counter facilities frequently had appeared at the small fishery port, such as Daebang near Samcheonpo city, Korea. Here we try to analyze the impact of the rearrangement of counter facilities and berth layout adopted for tranquility of its inner harbor. Because this harbor is being connected to Daebang channel, the rearrangement of the structures might affect to the current speed and direction and wave height, so do to the sea bottom undulation. Therefore, we made model test for the several layouts of the berth and breakwater in this area. Numerical model result shows that the bottom was eroded by 1m by tidal currents and the speed of flow did not shrink, even after the construction work was completed. The direction of the sand movement was downdrift. Although the model study gave reasonable description of beach processes and approach channel sedimentation mechanism, it is necessary to compare with the field history, including the records of waves, tides and bottom materials, etc. for better prediction.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2016.10a
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pp.83-84
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2016
Surplus water inside a concrete other than moisture that is used for hydration of the cement affects the physical properties of the concrete (modulus of elasticity, compressive strength, drying shrinkage, and creep) by drying. Changes in temperature and humidity inside a concrete has correlation with the movement speed and reaction rate of deterioration factors such as carbon dioxide and chloride ions. In this study, comparison was performed between temperature and relative humidity inside the concrete and meteorological data for exposure environment through measurement at the site for two years. Surface temperature of the concrete (depth 1cm) was measured higher by 6℃ during the summers, while it was measured lower by 2℃ during the winters due to solar radiation, wind, and radiation cooling. As for relative humidity, change was large in the depth of 1cm, while more than 85% was maintained in the depth of 10cm.
Photovoltaic generation which has unlimited energy sources are very intermittent because they depend on the weather. Therefore, it is necessary to get accurate generation prediction with reducing the uncertainty of photovoltaic generation and improvement of the economics. The Meteorological Agency predicts weather factors for three days, but doesn't predict the sunshine and solar radiation that are most correlated with the prediction of photovoltaic generation. In this study, we predict sunshine and solar radiation using weather, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, and cloudiness which is forecasted for three days at Meteorological Agency. The photovoltaic generation forecasting model is proposed by using predicted solar radiation and sunshine. As a result, the proposed model showed better results in the error rate indexes such as MAE, RMSE, and MAPE than the model that predicts photovoltaic generation without radiation and sunshine. In addition, DNN showed a lower error rate index than using SVM, which is a type of machine learning.
A thermal index which considers metabolic heat generation of human body is proposed for operational forecasting. The new thermal index, Perceived Temperature (PT), is forecasted using Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and validated. Forecasted PT shows the characteristics of diurnal variation and topographic and latitudinal effect. Statistical skill scores such as correlation, bias, and RMSE are employed for objective verification of PT and input meteorological variables which are used for calculating PT. Verification result indicates that the accuracy of air temperature and wind forecast is higher in the initial forecast time, while relative humidity is improved as the forecast time increases. The forecasted PT during 2007 summer is lower than PT calculated by observation data. The predicted PT has a minimum Root-Mean-Square-Error (RMSE) of $7-8^{\circ}C$ at 9-18 hour forecast. Spatial distribution of PT shows that it is overestimated in western region, while PT in middle-eastern region is underestimated due to strong wind and low temperature forecast. Underestimation of wind speed and overestimation of relative humidity have caused higher PT than observation in southern region. The predicted PT from the mesoscale model gives appropriate information as a thermal index forecast. This study suggests that forecasted PT is applicable to the prediction of health warning based on the relationship between PT and mortality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1581-1586
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2016
In this paper, we propose a central disaster monitoring system of the forest fire. This system provides the safe-zone and detection to reduce the suppression efforts. In existing system, it has a few providing the predicting of wildfire spread model and speed through topography, weather, fuel factor. This paper focus on the forest fire diffusion model and predictions of the path identified to ensure the safe zone. Also we have considering the forest fire of moving direction and speed for fire suppression and monitering. The proposed algorithm could provide the technique to analyze the attribute information that temperature, wind, smoke measured over time. This proposed central observing monitoring system could provide the moving direction of spred out forecast wildfire. This observing and monitering system analyze and simulation for the moving speed and direction forest fire, it could be able to predict and training the forest fire fighters in a given environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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