Flooded lead acid batteries are still very popular in the industry because of their low cost as compared to their counterparts. State of Charge (SOC) estimation is of great importance for a flooded lead acid battery to ensure its safe working and to prevent it from over-charging or over-discharging. Different types of Kalman Filters are widely used for SOC estimation of batteries. The values of process and measurement noise covariance of a filter are usually calculated by trial and error method and taken as constant throughout the estimation process. While in practical cases, these values can vary as well depending upon the dynamics of the system. Therefore an Adaptive Unscented Kalman Filter (AUKF) is introduced in which the values of the process and measurement noise covariance are updated in each iteration based on the residual system error. A comparison of traditional and Adaptive Unscented Kalman Filter is presented in the paper. The results show that SOC estimation error by the proposed method is further reduced by 3 % as compared to traditional Unscented Kalman Filter.
This paper proposes a two-stage Water Shield Automation System (WSAS) to predict the possibility of river overflow and vehicle flooding due to sudden rainfall. The WSAS uses a two-stage Deep Neural Network (DNN) model. First, a river overflow prediction module is designed with LSTM to decide whether the river is flooded by predicting the river's water level rise. Second, a vehicle flooding prediction module predicts flooding of underground parking lots by detecting flooded tires with YOLOv5 from CCTV images. Finally, the WSAS automatically installs the water barrier whenever the river overflow and vehicle flooding events happen in the underground parking lots. The only constraint to implementing is that collecting training data for flooded vehicle tires is challenging. This paper exploits the Image C&S data augmentation technique to synthesize flooded tire images. Experimental results validate the superiority of WSAS by showing that the river overflow prediction module can reduce RMSE by three times compared with the previous method, and the vehicle flooding detection module can increase mAP by 20% compared with the naive detection method, respectively.
대형 압축식 냉동기의 증발기 전열관으로는 그간 평활관이 주로 사용되어 왔으나 최근들어 비등 성능이 우수한 성형 가공관을 많이 사용하고 있다. 증발기는 관군으로 구성되고 따라서 증발기 내 위치에 따라 냉매 상태가 다르다. 특히 R-11, R-123과 같은 저압 냉매는 압력변화에 따른 포화온도 변화가 크므로 위치에 따라 포화온도가 다르게 된다. 따라서 증발기를 적절히 설계하려면 증발기 내 각 위치에서의 냉매의 상태를 적절히 예측하여야 한다. 본 연구에서는 대형 냉동기의 만액식 증발기를 모사할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 증발기를 미소 체적으로 구분하고 각 미소 체적에 적절한 관 내외측 열전달 및 압력손실 상관식을 적용하여 해석을 수행하였다. 본 프로그램을 R-123을 사용하는 T사의 만액식 증발기 해석에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 프로그램을 이용하여 신 냉매인 R-123, R-134a를 사용하는 만액식 증발기의 해석을 수행하였고 특히 관군 세장비의 영향을 검토하였다.
본 연구는 홍수로 인한 건물침수 발생지역과 시가지 확장현상 사이에 어떠한 공간적 상관성이 존재하는가를 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구는 강릉시 일대를 대상으로 Urban Expansion Intensity Index 와 Hotspot Analysis를 이용하여 공간적 상관성을 살펴보았다. 연구대상지 분석을 통한 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 건물침수가 많이 발생하는 지역은 도시확장강도가 높으며 또한 그러한 확장이 짧은 기간에 이루어진 가도시화 성격이 강할수록 건물침수 발생 강도가 증가하였다. 둘째, 양호한 도시기반시설이 미흡하다고 여겨지는 구도심지역은 상대적으로 전체 연구대상지의 평균수준으로 건물침수가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 높은 개발강도와 더불어 체계적인 도시기반시설마련의 가능성을 제한하는 비교적 짧은 기간의 도시개발 또는 가도시화는 주택침수발생현상을 유발한다는 가능성을 보여주고 있다. 이러한 개연성은 공동주택지와 같은 신규개발지 증가가 신규개발지 인근 기개발지의 홍수취약성을 인접지역 신규개발 이전 상태에 비해 증가시킬 수 있다는 것으로 유추해 볼 수 있으므로 이러한 인과관계에 대한 향후 실증분석이 필요하다고 판단된다.
One disadvantage of deep cycle flooded lead-acid batteries is increasing water loss caused by use of (+) Pb-Sb / (-) Pb-Sb alloy grid. Water loss is generated by the emission of hydrogen gas from the (-) electrode during battery charging. In this paper, we maintain cycle life aspect through the development of hybrid flooded lead-acid batteries to which a (+) Pb-Sb / (-) Pb-Ca grid is applied and deal with the improvement of water loss. The amount of water loss compared to that of the (-) Pb-Sb grid decreased when Ca was added to the (-) Pb grid. For the (-) Pb-Ca grid, it was confirmed that the time to reach 0.0 V, at which water decomposition occurs, was increased compared to that of the (-) Pb-Sb grid at the NPV (Negative Potential Voltage). In the cycle life test conducted with the BCI (Battery Council International) standard, compared to the (+) Pb-Ca grid, the (+) Pb-Sb grid increased the life cycle of the batteries and the (+) Pb-Ca grid showed an early end of life due to PbO corrosion layer generation, as determined through SEM / EDS and Tear Down analysis. In conclusion, by addition of Sb to (+) Pb grid and Ca to (-) Pb grid, we developed a hybrid flooded lead-acid battery that meets user requirements to improve water loss characteristics and preserve cycle life characteristics.
The boiling characteristics for R134a are studied to clarify the hysteresis at low temperature on enhanced tubes of a flooded evaporator. Initial boiling conditions, refrigerant temperature, and inlet temperature of the chilled water are considered as the key parameters of the experiments. Unlike previous studies of the boiling heat transfer with uniform heat flux and uniform wall temperature, the wall temperature was varied along the tube. In, this study, it was found that the hysteresis of the temperature overshoot (705) at the onset of nucleate boiling initially at the inlet section of the tube. It is also concluded that the abnormal operation can be avoided during the low temperature boiling if the refrigeration system is started with LMTD larger than $3.4^{\circ}C$ at initial stage and larger than $1.0^{\circ}C$ at normal stage.
Cold $(0^{\circ}C)$ or warm $(25^{\circ}C)$ fresh and sea water were flooded into the lungs of rabbits through tracheal canule. Respiratory arrest ensued in 19.5 minutes in the warm fresh water flooded rabbits and was the longest survival time among the experimental groups. The survival times in the other groups were: 2.32 minutes in cold fresh water group, 2.75 minutes in .warm sea water group, and 4.57 minutes in cold sea water group. Cardiac output was measured by means of T-1824 dilution technique after 2 or 3 minutes of flooding in 27 rabbits. Blood pressure was observed by mercury manometer throughout the survival time in 40 rabbits. The following results were obtained. 1. Cardiac output in the warm fresh water flooded and sea water flooded animal was smaller than that of control rabbits. In the cold fresh water flooded animal cardiac output was greater than that of the control animal. 2. Time constants of T-1824 dilution curve of experimental group were elongated than the normal curve. 3. Central blood volume showed an increase in the fresh water group, a decrease in cold sea water group and no change in warm sea water group. 4. In all of the experimental groups arterial blood Pressure showed an abrupt and great variations after flooding of lungs and lasted about 30 seconds. Thereafter, arterial pressure remained at a plateau level until the sudden fall to zero and this was almost coincided with the time of respiratory arrest. The Plateau level of arterial Pressure in fresh water group was about 10 mmHg higher than the control value, and it was lower than the control value in warm sea water group. In cold sea water group the plateau was made up by fluctuations around the control value. 5. Osmosis of water through the lung alveolar membrane occured in all animals. Fresh water caused hemodilution and sea water caused hemoconcentration. 6. In sea water flooded animal more volume of water was recovered through the tracheal canule than the volume injected into trachea. This was interpreted as the consequence of the shift of water from plasma to alveolar sac. 7. Relative freight of lung was greater in fresh water group than sea water group. In all animal lung edema ensued. 8. The mechanisms of cardiac output variations were discussed.
홍수 발생 시 위성영상을 활용하여 침수된 지역을 추출하는 것은 홍수 발생 기간 내의 위성영상 취득과 영상에 나타난 침수구역의 정확한 분류 등에서 많은 어려움이 존재한다. 딥러닝은 전통적인 영상분류기법들에 비해 보다 정확도가 높은 위성영상분류기법으로 주목받고 있지만, 광학영상에 비해 홍수 발생 시 위성영상의 취득이 용이한 SAR 영상의 분류 잠재력은 아직 명확히 규명되지 않았다. 본 연구는 대표적인 의미론적 영상 분할을 위한 딥러닝 모델인 SegNet과 U-Net을 활용하여 동남아시아의 라오스, 태국, 필리핀의 대표적인 홍수 발생지역인 코랏 유역(Khorat basin), 메콩강 유역(Mekong river basin), 카가얀강 유역(Cagayan river basin)에 대해 Sentinel-1 A/B 위성영상으로부터 침수지역 추출을 실시하였다. 분석결과 침수지역 탐지에서 SegNet의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9847, 0.6016, 0.6467로 나타났으며, U-Net의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9937, 0.7022, 0.7125로 나타났다. 국지적 분류결과 확인을 위한 육안검증에서 U-Net이 SegNet에 비해 보다 높은 분류 정확도를 보여주었지만, 모델의 훈련에 필요한 시간은 67분 17초와 187분 19초가 각각 소요되어 SegNet이 U-Net에 비해 약 3배 정도 빠른 처리속도를 보여주었다. 본 연구의 결과는 향후 딥러닝 기법을 활용한 SAR 영상기반의 홍수탐지 모델과 실무적으로 활용이 가능한 자동화된 딥러닝 기반의 수계탐지 기법의 제시를 위한 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
정확한 수계영역의 분류는 홍수에 의한 피해면적을 분석하는데 핵심적인 과정으로서 매년 홍수가 발생하는 지역을 모니터링 하는데 매우 유용하다. 정확한 홍수지역의 분류는 궁극적으로 정책결정자에게 매우 유용한 정보가 될 수 있다. 본 연구에서는 1:25,000 토지이용도와 1998년 8월 12일 옥천, 보은지역을 촬영한 RADARSAT 영상을 이용하여 홍수지역을 분류하고, GIS와 연계하여 대상지역의 피해상황을 분석하였다. 근 실시간 지형보정을 위해서 천체력자료와 단일기준점을 활용하였으며, 특히, 수계영역 분류시 경사도정보를 이용하여 분류정확도를 향상시키는 기법을 개발하여 적용하였다.
This study was conducted to investigate the effects of axle weight distribution and inflation pressure of tire on the fuel economy of tractors as well as operational range of tractor engine in terms of engine speed and power when a 4WD tractor of 38.2 kW rated power at 2500 rpm is used for plowing and flooded-field rotavating in paddy fields. (1) Plowing operation required an average engine power of 9.6~13.5 kW which equals 25~35% of rated PTO power. Engine speed ranged from 1,320.4 to 1,737.4 rpm, work velocity from 3.4 to 4.8 km/h, and fuel consumption from 3.2 to 4.2 L/h, respectively. (2) Flooded-field rotavating required an average engine power of 11.5~18.5 kW which equals 30~48.4% of rated PTO power. Out of this 6.2~12.2 kW was used for PTO power. Engine speed ranged from 1,557 to 2,067 rpm, work velocity from 2.5~5.4 km/h and fuel consumption from 3.2~5.5 L/h, respectively. (3) Axle weight distribution, inflation pressure of tire and moisture content of soil did not affect significantly the specific volumetric fuel consumption but affected significantly the fuel consumption per unit area of operation. Fuel savings amounted to 65% in plowing operation and 20% in flooded-field rotavating when the axle weight distribution and inflation pressure of tire were optimally adjusted. (4) Optimal adjustment of axle weight distribution and inflation pressure of tire are expected to save fuel consumption by 10~65% per unit area of operation in plowing and 10~20% in flooded-field rotavating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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