Purpose: The purpose of this study is suggested to improve upon current existing methods of ammonia chemical accident prevention and damage reduction. Method: Ammonia is one of the most common toxic substances that causes frequent chemical accidents. And it was selected as leakage materials according to statistics on chemical accident. Based on actual cases of chemical accidents, CARIS modeling was used to compare the damage impact range of Ammonia and HCl and Cl. Also, find out problems with the current systems. Result: As a result of find out the range of accident influence that spreads to the surroundings when an ammonia chemical accident, it was longer than the range of influence of hydrochloric acid and shorter than that of chlorine. In addition, it was found that when chemical accident by ammonia, hydrochloric acid, or chlorine, there are apartments and schools, which can have an effect. Conclusion: It is decided that it is necessary to determine whether or not chemical accident prevention management plans and statistical investigations are submitted for workplaces dealing with ammonia, and detailed guidelines and reviews are necessary. In addition, it is judged that it is necessary to establish a DB for ammonia handling plants, and it is considered that information sharing and joint inspection among related organizations should be pursued.
The Entry-Descent-Landing process of a lander involves many environmental and technical challenges. To solve these problems, recently, terrestrial relative navigation (TRN) technology has been essential for landers. TRN is a technology for estimating the position and attitude of a lander by comparing Inertial Measurement Unit (IMU) data and image data collected from a descending lander with pre-built reference data. In this paper, we present a method for generating descent dataset and extracting landmarks, which are key elements for developing TRN technologies to be used on Mars. The proposed method generates IMU data of a descending lander using a simulated Mars landing trajectory and generates descent images from high-resolution ortho-map and digital elevation map through a ray tracing technique. Landmark extraction is performed by an area-based extraction method due to the low-textured surfaces on Mars. In addition, search area reduction is carried out to improve matching accuracy and speed. The performance evaluation result for the descent dataset generation method showed that the proposed method can generate images that satisfy the imaging geometry. The performance evaluation result for the landmark extraction method showed that the proposed method ensures several meters of positioning accuracy while ensuring processing speed as fast as the feature-based methods.
Recently, a number of deep-learning based land cover segmentation studies have been introduced. Some studies denoted that the performance of land cover segmentation deteriorated due to insufficient training data. In this study, we verified the improvement of land cover segmentation performance through data augmentation. U-Net was implemented for the segmentation model. And 2020 satellite-derived landcover dataset was utilized for the study data. The pixel accuracies were 0.905 and 0.923 for U-Net trained by original and augmented data respectively. And the mean F1 scores of those models were 0.720 and 0.775 respectively, indicating the better performance of data augmentation. In addition, F1 scores for building, road, paddy field, upland field, forest, and unclassified area class were 0.770, 0.568, 0.433, 0.455, 0.964, and 0.830 for the U-Net trained by original data. It is verified that data augmentation is effective in that the F1 scores of every class were improved to 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969, and 0.860 respectively. Although, we applied data augmentation without considering class balances, we find that data augmentation can mitigate biased segmentation performance caused by data imbalance problems from the comparisons between the performances of two models. It is expected that this study would help to prove the importance and effectiveness of data augmentation in various image processing fields.
Post-Occupancy Evaluation (POE), which is one of the construction environment evaluation methods, is a series of processes that ask about the functional requirements and satisfaction of an object from a life cycle perspective such as design/construction/residence. However, there are no POE research activities targeting large-scale units. On the other hand, large-scale third-phase new towns are being developed. Therefore, this study conducted a post-residence evaluation (POE) research activity in a large-scale unit (Multifunctional Administrative City). The procedure of this study is to conduct a literature survey on the current status and implications of the multi-functional administrative city area, and based on the research data, derive the Happy City evaluation index for the major issues and special issues of the Happy City. Afterwards, 450 questionnaires were conducted for the residents of Happy City, and POE analysis was performed on the derived data for each module. And based on the analysis results, implications such as problems and improvement points for the current status of the Happy City were derived. This can be used as a basis for the expansion of a large-scale new city into a self-sufficient city, and it can be used as a basic data for the development and improvement of a happy city that meets social needs in the future.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.10
no.3
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pp.185-194
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2022
Coffee is one of the most consumed beverages in the world and is the second largest traded commodity after petroleum. Due to the great demand of this product, large amounts of waste is generated in the coffee industry, which are toxic and represent serious environmental problems. This study aims to study the possibility of recycling spent coffee grounds (SCG) as a mineral admixture by replacing the cement in the manufacturing of concrete. To recycle the coffee g rounds, the SCG was dried to remove moisture and fired in a kiln at 850 ℃ for 8 hours. Carbonized coffee grounds are produced as coffee grounds ash (CGA) through ball mill grinding. The chemical composition of the prepared coffee grounds ash was investigated using X-ray fluorescence (XFR). According to the chemical composition analysis, the major elements of coffee grounds ash are K2O(51.74 %), CaO(15.92 %), P2O5(14.39 %), MgO(7.74 %) and SO3(6.89 %), with small amounts of F2O3(0.66 %), SiO2(0.59 %) and Al2O3(0.31 %) content. To evaluate quality and mechanical properties, substitutions of 5, 10, and 15 wt.% of coffee grounds ash (CGA) were tested. From the quality test results, the 28-day activity index of CGA5 reached 80 %, and the flow value ratio reached 96 %, which is comparable to the minimum requirement for second-grade FA. From the test results of the mortar, the optimal results have been found in specimens with 5 wt-% coffee grounds ash, showing good mechanical and physical properties.
This study analyzed domestic research trends related to the behavior of problems with using smart devices in infants, focusing on addiction tendency. The main results of research trends are as follows: First, the total number of papers published per year is 79, and addiction proneness studies were published in various academic journals, while researchers' major was mostly concentrated in the department of education and social welfare. Second, there were 81 research topics, including actual conditions, scale development, related variables, interventions, and causal relationships. The proportion of research subjects was the highest with 60 (74.1%) research subjects, which are related variables. Third, the subjects of the study were divided into infants, caregivers, and teachers, and the main subjects of the study were mothers. Fourth, the research trends by research method were 73 quantitative studies (92.4%), 2 qualitative studies, 1 literature study, 2 mixed studies, and 1 other study. Fifth, the results of the analysis of influential factors were classified as risk factors and protection factors, which were specifically classified as individual factors, household factors, and social and environmental factors. Based on the study results, further discussion and practical suggestions were added.
Kim, Inyoung;Park, Sangmin;Kim, Kyung Hyun;Lee, Hwanpil;Yun, Ilsoo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.2
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pp.1-14
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2021
The exclusive bus lanes in the Yeongdong Expressway were implemented in the Singal to Yeoju section in 2017, but the capacity of both exclusive bus lanes and general-purpose lanes of the Yeongdong Expressway decreased and the travel time increased, reducing it to the Singal to Deokpyeong section. Therefore, it is necessary to increase the efficiency of exclusive bus lanes to revitalize public transportation and improve environmental problems. This study calculated the willingness to pay and the social benefits of permission for Green cars to drive on exclusive bus lanes in Yeongdong Expressway. A survey was conducted on two groups of Green car users and Expressway users, and the willingness to pay was estimated using the CVM method. As a result, the average WTP of Green car users were estimated to be 218.7(won/km·person), and that of Expressway users were estimated to be approximately 235.5(won/km·person). The direct benefits were estimated to be approximately 7.9 billion won for Green car users, and 8.5 billion won for Expressway users in 2019. Finally, the value of time saving was estimated to be approximately 8.0 billion won.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.4
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pp.343-350
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2022
The computerization project for underground facilities in Korea began in earnest after the city gas explosion in Seoul in 1994, and the Daegu subway explosion in 1995. As such a large-scale gas explosion accident caused enormous economic loss including human casualties and potential benefits, the need for computerized for efficient management of underground facilities was greatly emphasized in society. Meantime, computerization of underground facilities has been carried out according to the basic plan for building national geographic information system. In this study, problems were identified based on the current status of construction and management of underground facility information, as well as laws and regulations, and directions for establishing quality standards were presented. In addition, construction work standards such as 「Public Survey Work Regulations」, design standards, standard specifications, and technical specifications, gas technology standards, design standards, and communication works so that underground facility information can be linked and utilized in construction work by examining the linkage of the underground facilities, the targets that can be used for quality level information on underground facilities were derived, and a proposal to revise the construction standards was presented. In the future, if the quality standards are established, it is expected that the accuracy and utilization in the construction field will be increased.
Interests in clean fuels have been soaring because of environmental problems such as air pollution and global warming. Unlike fossil fuels, hydrogen obtains public attention as a eco-friendly energy source because it releases only water when burned. Various policy efforts have been made to establish a hydrogen based transportation network. The station that supplies hydrogen to hydrogen-powered trucks is essential for building the hydrogen based logistics system. Thus, determining the optimal location of refueling stations is an important topic in the network. Although previous studies have mostly applied optimization based methodologies, this paper adopts machine learning to review spatial attributes of candidate locations in selecting the optimal position of the refueling stations. Machine learning shows outstanding performance in various fields. However, it has not yet applied to an optimal location selection problem of hydrogen refueling stations. Therefore, several machine learning models are applied and compared in performance by setting variables relevant to the location of highway rest areas and random points on a highway. The results show that Random Forest model is superior in terms of F1-score. We believe that this work can be a starting point to utilize machine learning based methods as the preliminary review for the optimal sites of the stations before the optimization applies.
With the emergence of environmental problems caused by fine dust worldwide, LNG, which is cheaper and less pollution than diesel, is attracting attention as the next generation energy of automobiles and is expanding its supply. However, it is difficult to operate smoothly due to the lack of infrastructure for LNG charging stations in Korea and the limited size of containers that can be installed according to regulations. In Korea, research and development on the contents of containers for the smooth operation of natural gas vehicles are underway, but there is a problem that the container directly receives the impact of the vehicle collision and explodes, causing a major disaster. Therefore, in this study, the safety of the container was verified by deriving the strain and stress values through ANSYS Explicit Dynamics analysis. As a result, a maximum stress of 565.37MPa occurred in the container, and it is expected that plastic deformation will occur as it exceeds the yield stress of STS304 used as a material for the container, which is beyond 505MPa. When an impact caused by a collision between a vehicle and a container is applied, it is considered necessary to design a support or reinforcement because the container may be damaged or defective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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