Kim Junbom;Lee Heungjoo;Kwon Juntaek;Kim Kwanghyun;Song Hyundo;Han Jaejin
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.239-242
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2005
고분자 전해질형 연료전지에서는 수소이온의 이온전도성 저하를 방지하기 위하여 외부에서 가습하여 주는 방식이 일반적이지만, 가습에 소요되는 부품을 일부라도 제거할 경우 연료전지의 효율은 높이고 제작단가도 경감할 수 있다. 이를 위하여 저가습 및 무가습 실험을 수행하였으며, 정확한 data의 수집과 시험장비의 자동제어를 위하여 National Instrument사의 compact field point (cFP)를 사용하였다. 무가습 실험 중 stack의 안정성 측면을 고려하기 위하여 수소연료가 부족하거나 갑작스런 voltage drop이 발생할 경우 LabVIEW logic에 의한 stack 보호용 자동차단 시스템을 구현하였다. Humidifier와 heater의 온도를 조절하여 공급유체의 상대습도 및 온도를 각각 조절하였으며, 이에 필요한 이론적 온도는 Antoine equation을 사용하여 산정하였다. Anode와 cathode 양측 $100\%$ 가습 경우를 기준으로 가습량을 조절하면서 실험을 수행하였으며 성능 차이를 그래프로 도시하여 양측의 변화에 대한 영향을 볼 수 있도록 하였다. Stack의 온도가 $70^{\circ}C$이고 양측 무가습일 경우에 성능 측정이 불가능하여 stack의 온도를 저온에서부터 변화시키면서 무가습 성능을 실시간으로 측정하여 보았다 일반적으로 hydronium ion은 anode측에서 cathode측으로 계속 이동하여야 전기를 생성할 수 있으므로 cathode측 무가습이 anode측 무가습보다 성능이 더 잘 나오는 것으로 예측하였으나 이와 반대되는 경향의 실험 결과를 얻었다. Anode측 무가습과 cathode측 무가습의 standard deviation은 anode 무가습일 경우가 크게 발생하였고 양측 무가습일 경우는 stack의 온도가 높을수록 크게 관찰되었다. 이와 같은 현상은 공기중의 상대습도와 back diffusion등에 영향을 받을 수 있으므로 각종 변수들의 영향을 분리하여 관찰할 수 있는 실험을 수행중에 있다.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.32
no.8
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pp.20-25
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2003
부산.경남지역의 50개 지점에 설치된 AWS 기상관측망의 측정데이터를 이용하여, 기상대 및 기상관측소를 대표점으로 하는 11개의 기후존을 구분하고, 설정된 기후존별 대표도시의 기상특성을 파악할 수 있는 기후맵을 작성하는 방안을 소개하였다. 본 고에서 작성된 기후맵을 이용하면, 지역의 온도.습도.풍향.풍속.일사량.우량 등의 기상요소가 건축환경에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있으며, 향후 지역의 특성을 살린 에너지 절약적 환경친화건축 개발의 기상자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.627-631
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2006
본 연구에서는 도시화가 도시지역의 수문기상변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 토지이용의 변화로 인한 국지 수문기상의 변화를 모의하여 장기적인 변화 특성을 파악하여 이를 평가하고자 하였다. 이를 위해 도시화로 인한 우리나라 강우의 변화 특성을 파악하고자 하였으며, 도시화와 기후변화로 인한 수문환경의 변화를 반영한 대안의 수립 및 설계방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 도시화에 따른 수문기상변화의 예측 가능한 모형을 개발하여 다양한 상황에 대한 모의를 실시하고자 하였다. 이를 위해 도시화의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하고 서울지역에 직접 적용 및 평가하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 기상수문학적인 인자의 시공간적 영향을 분석 및 일반화하고, 도시화에 따른 기상수문학적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 서울 지역 장기 관측자료에 대한 분석을 통해 도시화의 진전에 따라 기온, 습도, 강수량이 증가하며, 일조 시간 및 잠재증발량은 감소함을 알 수 있었다. 이는 도시화와 기후변화로 인해 기온이 증가하고 도시화의 특성에 따라 습도 증가 및 일조시간과 잠재증발량의 감소가 나타나며, 이것이 큰 폭의 강수량 증가로 이어진 것으로 판단되었다. 또한, 모형을 통해 분석한 결과 토양수분과 실제증발량 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 내부증발 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다.
Early detection and classification of crop diseases play significant role to help farmers to reduce disease spread and to increase agricultural productivity. Recently, many researchers have used deep learning techniques like convolutional neural network (CNN) classifier for crop disease inspection with dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset). These researches present over 90% of classification accuracy for crop diseases, but they have ability to detect only the pre-trained diseases. This paper proposes an efficient disease inspection CNN model for new crops not used in the pre-trained model. First, we present a benchmark crop disease classifier (CDC) for the crops in PlantVillage dataset using VGG16. Then we build a modified crop disease classifier (mCDC) to inspect diseases for untrained crops. The performance evaluation results show that the proposed model outperforms the benchmark classifier.
Kim, Ju-eun;Seo, Seung-hee;Cha, Hae-seong;Kim, Yeok;Lee, Chang-hoon
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.5
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pp.69-78
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2022
As the use of Internet of Things (IoT) devices has expanded, digital forensics coverage of the National Police Agency has expanded to smart home areas. Accordingly, most of the existing studies conducted to acquire smart home platform data were mainly conducted to analyze local data of mobile devices and analyze network perspectives. However, meaningful data for evidence analysis is mainly stored on cloud storage on smart home platforms. Therefore, in this paper, we study how to acquire stored in the cloud in a Hey Home Air environment by extracting accessToken of user accounts through a cookie database of browsers such as Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, and Opera, which are recorded on a PC when users use the Hey Home app-based "Hey Home Square" service. In this paper, the it was configured with smart temperature and humidity sensors, smart door sensors, and smart motion sensors, and artifacts such as temperature and humidity data by date and place, device list used, and motion detection records were collected. Information such as temperature and humidity at the time of the incident can be seen from the results of the artifact analysis and can be used in the forensic investigation process. In addition, the cloud data acquisition method using OpenAPI proposed in this paper excludes the possibility of modulation during the data collection process and uses the API method, so it follows the principle of integrity and reproducibility, which are the principles of digital forensics.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.3
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pp.19-31
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2007
Humidity and strain were estimated for understanding the relation between humidity change by self-desiccation and shrinkage in high-performance concrete with low water binder ratio and containing fly ash and blast furnace slag. Internal humidity change and shrinkage strain were about 10%, 10%, 7%, 11%, 11% and $320{\times}10^{-6}$, $270{\times}10^{-6}$, $231{\times}10^{-6}$, $371{\times}10^{-6}$, $350{\times}10^{-6}$ respectively on OPC30, O30F10, O30F20, O30G40, O30G50 and from the results, fly ash made humidity change and strain decrease but slag increase comparing with ordinary portland cement. Considering only relation internal humidity and shrinkage by self-desiccation, humidity change and shrinkage represented the strong linear relation regardless of mineral admixture. For specifying the relation on internal humidity change and autogenous shrinkage strain, shrinkage model was established which is driven by capillary pressure in pore water and surface energy in hydrates on the assumption of a single network and extended meniscus in pore system of concrete. This model and experimental results had a similar tendency so it would be concluded that the internal humidity change by self-desiccation in HPC originated in small pores less than 20nm, therefore controlling plan on autogenous shrinkage might be focused on surface tension of water and degree of saturation in small pore.
Humidity and strain were estimated for understanding the relation between humidity change by self-desiccation and shrinkage in high-performance concrete with low water binder ratio. Internal humidity change and shrinkage strain were about 10%, 4% and $320\times10^{-6}$, $120\times10^{-6}$ respectively on concrete with water binder ratio 0.3, 0.4 and from the results, humidity change and shrinkage represented the strong linear relation regardless of mixture. For specifying the relation on internal humidity change and autogenous shrinkage strain, shrinkage model was established which is driven by capillary pressure in pore water and surface energy in hydrates on the assumption of a single network and extended meniscus in pore system of concrete. This model and experimental results had a similar tendency so it would be concluded that the internal humidity change by self-desiccation in HPC originated in small pores less than 20 nm, therefore controlling plan on autogenous shrinkage might be focused on surface tension of water and degree of saturation in small pore.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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