Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.6
no.2
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pp.109-115
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2008
There would be a long-waited launch of a Korean space launch vehicle(KSLV-I) in NARO Space Center which is located in Goheung, Jeol La Nam Do in Korea. Korea would be the nineth country in the world which could launch space launch vehicle itself. The launch of the 2nd technology satellite of 100kg with KSLV-I would give Korean hope and dream. In addition to the traditional space activities of U.S.A. and Russia, Japan launched the lunar satellite, Kaguya in 2007, China launched the lunar satellite, Change and succeeded in space walk and India launched the lunar satellite Chandrayaan in October, 2008. In this paper we study on the trend of domestic and international development of space launch vehicle considering all these space development activities.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.6
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pp.1161-1175
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2018
An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.23
no.1
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pp.47-60
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2021
Hydrogen is a next-generation energy source, and according to the roadmap for activating the hydrogen economy, it is expected that industries to stably produce, store, and transport of hydrogen as well as the supply of hydrogen fuel cell vehicles will be made rapidly. Accordingly, safety measures for accidents of hydrogen vehicles in confined spaces such as tunnels are required. In this study, as part of a study to ensure the safety of hydrogen fuel cell vehicles in road tunnels, a basic investigation and research on the risk of fire and explosion due to gas leakage and hydrogen tank rupture among various hazards caused by hydrogen fuel cell vehicle accidents in tunnels was conducted. The following results were obtained. In the event of hydrogen fuel cell vehicle accidents, the gas release rate depends on the orifice diameter of TPRD, and when the gas is ignited, the maximum heat release rate reaches 3.22~51.36 MW (orifice diameter: 1~4 mm) depending on the orifice diameter but the duration times are short. Therefore, it was analyzed that there was little increase in risk due to fire. As the overpressure of the gas explosion was calculated by the equivalent TNT method, in the case of yield of VCE of 0.2 is applied, the safety threshold distance is analyzed to be about 35 m, and number of the equivalent fatalities are conservatively predicted to reach tens of people.
Hyunhee Park;Sedong Kim;Sungho Kim;Seung-Hyun Park
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.33
no.2
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pp.171-187
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2023
Objectives: Aircraft cabin cleaning work is characterized by being performed within a limited time in a narrow and enclosed space. The objective of this study was to evaluate the exposure levels to dust, ultra fine dust(PM2.5) and black carbon(BC) among aircraft cabin cleaners. Methods: Active personal air sampling for respirable dust(n=73) and BC(n=47) was conducted during quick transit cleaning(cabin general and vacuum-specific) and seat cover replacement and total dust and PM2.5 were area-air-sampled as well. Also, size distribution of particle was identified with the cleaning workers targeted. Dusts were collected with PVC filters using gravimetric analysis. The concentration of PM2.5 and the particle size distribution were measured with real-time direct reading portable equipment using light scattering analysis. The concentration of BC was measured by aethalometer(filter-based real-time light absorption analysis instrument). Results: The geometric mean of respirable dust was the highest at vacuum cleaning as 74.4 ㎍/m3, following by replacing seat covers as 49.3 ㎍/m3 and cabin general cleaning as 47.8 ㎍/m3 . The arithmetic mean of PM2.5 was 4.83 ~ 9.89 ㎍/m3 inside the cabin, and 28.5~44.5 ㎍/m3 outside the cabin(from bus and outdoor waiting space). From size distribution, PM2.5/PM10 ratio was 0.54 at quick transit cleaning and 0.41 at replacing seat covers. The average concentration of BC was 2~7 ㎍/m3, showing a high correlation with the PM2.5 concentration. Conclusions: The hazards concentration levels of aircraft cabin cleaners were very similar to those of roadside outdoor workers. As the main source of pollution is estimated to be diesel vehicles operating at airports, and it is necessary to replace older vehicles, strengthen pollutant emission control regulations, and introduce electric vehicles. In addition, it is necessary to provide as part of airport-inftastructure a stable standby waiting space for aircraft cabin cleaners and introduce a systematic safety and health management system for all workers in the aviation industry.
Park, Shinyeol;Jeong, Jongpil;Park, Dongbeom;Park, Byungjun
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.10
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pp.259-268
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2018
Due to the development of cities and the increase of vehicles, effective control of parking space management service in cities is needed. However, the existing parking lot management system does not provide limited or convenient service in terms of space and time. In this paper, we propose distributed parking space management service based on large scale LPWA (Low-Power Wide-Area). The parking sensor collects parking space information from the parking lot and is transmitted over a low-power wide network. All parking data is processed and analyzed in the IoT cloud. Through a parking space management service system in all cities, users are given the temporal convenience of determining the parking space and the area efficiency of the parking space.
The Ozone Dynamics Investigation Nano-Satellite (ODIN) is a CubeSat design proposed by Chungnam National University as contribution to the CubeSat Competition 2019 sponsored by the Korean Aerospace Research Institute (KARI). The main objectives of ODIN are (1) to observe the polar ozone column density (latitude range of 60° to 80° in both hemispheres) and (2) to investigate the chemical dynamics between stratospheric ozone and ozone depleting substances (ODSs) through spectroscopy of the terrestrial atmosphere. For the operation of ODIN, a highly efficient power system designed for the specific orbit is required. We present the conceptual structural design of ODIN and an analysis of power generation in a sun synchronous orbit (SSO) using two different configurations of 3U solar panels (a deployed model and a non-deployed model). The deployed solar panel model generates 189.7 W through one day which consists of 14 orbit cycles, while the non-deployed solar panel model generates 152.6 W. Both models generate enough power for ODIN and the calculation suggests that the deployed solar panel model can generate slightly more power than the non-deployed solar panel model in a single orbit cycle. We eventually selected the non-deployed solar panel model for our design because of its robustness against vibration during the launch sequence and the capability of stable power generation through a whole day cycle.
The end of the ROK-U.S. missile guidelines opened up the possibility of developing space launch vehicles for various platforms based on air and sea. In particular, the air-based space launch vehicle is an essential space power projection capability compared to the ground-based space launch vehicle in consideration of the geographical location of the Korean Peninsula, such as the deployment of various satellite orbits and the timely launch of satellite. In addition, compared to the ground-based launch vehicle, the cost reduction effect is large, and it has the merit of energy gain because it can be launched with the advantage of the aircraft's altitude and speed. Therefore, in this paper, the necessity of air-based space launch vehicle in the strategic environment of the Korean Peninsula is clearly presented, and through technology trend analysis of various air launch vehicle, the three methods are proposed to have the most efficient air-based space launch vehicle capability in the Korean situation.
We constructed an unbiased asteroid catalog from the mid-infrared part of the All-Sky Survey with the Infrared Camera (IRC) on board AKARI. About 20% of the point source events recorded in the IRC All-Sky Survey observations were not used for the IRC Point Source Catalog in its production process because of a lack of multiple detection by position. Asteroids, which are moving objects on the celestial sphere, are included in these "residual events" We identified asteroids out of the residual events by matching them with the positions of known asteroids. For the identified asteroids, we calculated the size and albedo based on the Standard Thermal Model. Finally we had a new brand of asteroid catalog, which contains 5,120 objects, about twice as many as the IRAS asteroid catalog.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.73-76
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2005
The advanced information and communication technology gives vehicles another role of the third digital space, merging a physical space with a virtual space in a ubiquitous society. In the ubiquitous environment, the vehicle becomes a sensor node, which has a computing and communication capability in the digital space of wired and wireless network. An intelligent vehicle information system with a remote control and diagnosis is one of the future vehicle systems that we can expect in the ubiquitous environment. However, for the intelligent vehicle system, many issues such as vehicle mobility, in-vehicle communication, service platform and network convergence should be resolved. In this paper, an in-vehicle gateway is presented for an intelligent vehicle information system to make an access to heterogeneous networks. It gives an access to the server systems on the internet via CDMA-based hierarchical module architecture. Some experiments was made to find out how long it takes to communicate between a vehicle's intelligent information system and an external server in the various environment. The results show that the average response time amounts to 776ms at fixec place, 707ms at rural area and 910ms at urban area.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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