Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.51
no.1
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pp.111-119
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2015
The negative factors of fishery in environmental aspect of view are Greenhouse gas emission problems by high usage of fossil fuel, destruction of underwater ecosystem by bottom trawls, reduction of resources by fishing and damage of ecosystem diversity. Especially, the Greenhouse gas emission from fisheries is an important issue due to Canc$\acute{u}$n meeting, Mexico in 1992 and Kyoto protocol in 2005. However, the investigation on the GHG emissions from Korean fisheries did not much carry out. Therefore, the quantitative analysis of GHG emissions from Korean fishery industry is needed as a first step to find a relevant way to reduce GHG emissions from fisheries. The purpose of this research is to investigate which degree of GHG emitted from fishery. Here, we calculated the GHG emission from Korean bottom pair trawl fishery using the LCA (Life Cycle Assessment) method. The system boundary and input parameters for each process level are defined for LCA analysis. The fuel use coefficient of the fishery is also calculated. The GHG emissions from the representative fishes caught by bottom pair trawl will be dealt with. Furthermore, the GHG emissions for the edible weight of fishes are calculated with consideration to the different consuming areas and slaughtering process also. The results will be helpful to understand the circumstances of GHG emissions from Korean fisheries.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.4
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pp.9-19
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2016
The objective of this study was to evaluate the applicability of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for runoff estimation in the Nam river dam watershed. Input data for the SWAT model were established using spatial data (land use, soil, digital elevation map) and weather data. The SWAT model was calibrated and validated using observed runoff data from 2003 to 2014 for three stations (Sancheong, Shinan, Changchon) within the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Parameters for runoff calibration were selected based on user's manual and references and trial and error method was applied for parameter calibration. Calibration results showed that annual mean runoff were within ${\pm}5%$ error compared to observed. $R^2$ were ranged 0.64 ~ 0.75, RMSE were 2.51 ~ 4.97 mm/day, NSE were 0.48 ~ 0.65, and RMAE were 0.34 ~ 0.63 mm/day for daily runoff, respectively. The runoff comparison for three stations showed that annual runoff was higher in Changchon especially summer and winter seasons. The flow exceedance graph showed that Sancheong and Shinan stations were similar while Changchon was higher in entire fraction.
This study introduces a developed artificial neural networks(ANN) model as a more efficient and reliable prediction model in operating speed Prediction with the 85th percentile horizontal curve of two-way rural highway in the aspect of evaluating highway design consistency. On the assumption that the speed is decided by highway geometry features, total 30 survey sites were selected. Data include currie radius, curve length, intersection angle, sight distance, lane width, and lane of those sites and were used as input layer data of the ANN. The optimized model structure was drawn by number of unit of hidden layer, learning coefficient, momentum coefficient, and change in learning frequency in multi-layer a ANN model. To verify learning Performance of ANN, 30 survey sites were selected while data in obtained from the 20 cites were used as learning data and those from the remaining 10 sites were used as predictive data. As a result of statistical verification, the model D of 4 types of ANN was evaluated as the most similar model to the actual operating speed value: R2 was 85% and %RMSE was 0.0204.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.12
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pp.1113-1119
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2013
In this letter, a new approach is proposed for the design of a multi antenna for MIMO wireless devices. The proposed antenna covers various LTE(Long Term Evolution) service bands: band 17(704~746 MHz), band 13(746~787 MHz), band 5(824~894 MHz), and band 8(880~960 MHz). The proposed main antenna consists of a conventional monopole antenna with an inverted L-shaped slit for wideband operation. The proposed the LTE sub antenna is based on a switch loaded loop antenna structure, with a resonance frequency that can be controlled by capacitance of a logic circuit. The tuning technique for the LTE Rx antenna uses a RF MEMS(Micro-Electro mechanical system) to match the impedances to realize the bands of interest. Because the two proposed antennas are polarized orthogonally to each other, the ECC(Envelope Correlation Coefficient) characteristic between two antennas was measured to be very low (below 0.06) with an isolation characteristic below -20 dB between the two antennas in the operating overall LTE bands. The proposed antenna is particularly attractive for mobile devices that integrate LTE multiple systems.
Park, Hyun-Woo;Jeong, Se-Hoon;Kim, Hyun-Young;Lee, Kwang-Min
Korean Journal of Materials Research
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v.20
no.11
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pp.570-574
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2010
A diamond-like carbon (DLC) film deposited on a WC disk was investigated to improve disk wear resistance for injection molding of zirconia optical ferrule. The deposition of DLC films was performed using the filtered vacuum arc ion plating (FV-AIP) system with a graphite target. The coating processing was controlled with different deposition times and the other conditions for coating, such as input power, working pressure, substrate temperature, gas flow, and bias voltage, were fixed. The coating layers of DLC were characterized using FE-SEM, AFM, and Raman spectrometry; the mechanical properties were investigated with a scratch tester and a nano-indenter. The friction coefficient of the DLC coated on the WC was obtained using a pin-on-disk, according to the ASTM G163-99. The thickness of DLC films coated for 20 min. and 60 min. was about 750 nm and 300 nm, respectively. The surface roughness of DLC films coated for 60 min. was 5.9 nm. The Raman spectrum revealed that the G peak of DLC film was composed of $sp^3$ amorphous carbon bonds. The critical load (Lc) of DLC film obtained with the scratch tester was 14.6 N. The hardness and elastic modulus of DLC measured with the nano-indenter were 36.9 GPa and 585.5 GPa, respectively. The friction coefficient of DLC coated on WC decreased from 0.2 to 0.01. The wear property of DLC coated on WC was enhanced by a factor of 20.
In this study the infinite slope model, one of the physical landslide models has been suggested to evaluate the susceptibility of the landslide. However, applying the infinite slope model in regional study area can be difficult or impossible because of the difficulties in obtaining and processing of large spatial data sets. With limited site investigation data, uncertainties were inevitably involved with. Therefore, the probabilistic analysis method such as Monte Carlo simulation and the GIS based infinite slope stability model have been used to evaluate the probability of failure. The proposed approach has been applied to practical example. The study area in Boeun area been selected since the area has been experienced tremendous amount of landslide occurrence. The geometric characteristics of the slope and the mechanical properties of soils like to friction angle and cohesion were obtained. In addition, coefficient of variation (COV) values in the uncertain parameters were varied from 10% to 30% in order to evaluate the effect of the uncertainty. The analysis results showed that the probabilistic analysis method can reduce the effect of uncertainty involved in input parameters.
The regression analysis and Adaptive -Network based Fuzzy-inference system (ANFIS) were applied to the explanation on human's visual texture of cotton fabrics with 7 mechanical properties. The ANFIS uses the structure with fuzzy membership function and neural network. The results obtained by the statistical analysis through the coefficient of correlation and regression analysis showed that subjective texture had a linear relationship with mechanical properties. But It had a relatively low coefficient of determination and was difficult that the statistical analysis explained other relationship with the exception of a lineality and interaction among mechanical properties. Comparing the statistical analysis, the ANFIS was an effective tool to explain human's non-linear perceptions and their interactions. But to apply ANFIS to human's perceptions more effectively, it is necessary to discriminate effective input variables through controlling the properties of samples.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.5
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pp.499-505
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2015
To properly design and assess a piezoelectric vibration energy harvester, it is necessary to consider the application of an efficiency measure of energy conversion. The energy conversion efficiency is defined in this work as the ratio of the electrical output power to the mechanical input power for a piezoelectric vibration energy harvester with an impedance-matched load resistor. While previous research works employed the electrical output power for approximate impedance-matched load resistance, this work derives an efficiency measure considering optimally matched resistance. The modified efficiency measure is validated by comparing it with finite element analysis results for piezoelectric vibration energy harvesters with three different values of the electro-mechanical coupling coefficient. New findings on the characteristics of energy conversion and conversion efficiency are also provided for the two different impedance matching methods.
In this paper, an Adaptive nerou-based inference system (ANFIS) is being used for the prediction of shear strength of high strength concrete (HSC) beams without stirrups. The input parameters comprise of tensile reinforcement ratio, concrete compressive strength and shear span to depth ratio. Additionally, 122 experimental datasets were extracted from the literature review on the HSC beams with some comparable cross sectional dimensions and loading conditions. A comparative analysis has been carried out on the predicted shear strength of HSC beams without stirrups via the ANFIS method with those from the CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94 codes of design. The shear strength prediction with ANFIS is discovered to be superior to CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94. The predictions obtained from the ANFIS are harmonious with the test results not accounting for the shear span to depth ratio, tensile reinforcement ratio and concrete compressive strength; the data of the average, variance, correlation coefficient and coefficient of variation (CV) of the ratio between the shear strength predicted using the ANFIS method and the real shear strength are 0.995, 0.014, 0.969 and 11.97%, respectively. Taking a look at the CV index, the shear strength prediction shows better in nonlinear iterations such as the ANFIS for shear strength prediction of HSC beams without stirrups.
Acetanilide is a High Production Volume Chemical, which is produced about 2,300 tons/year in Korea as of 1998 survey. Most is used as an intermediate for synthesis of pharmaceuticals and dyes. The chemical is one of seven chemicals, which are under the frame of OECD SIDS program sponsored by National Institute of Environmental Research of Korea. Regarding the information on the environmental fate. bioconcentration is one of important factor to estimate the environmental tranfer. However, measurement of bioconcentration needs high expense and time. For this reason, OECD recommends to use BCFWIN model to estimate bioconcentration of organic chemicals, BCFWIN estimates the bioconcentration factor (BCF) of an organic compound using the log octanol-water partition coefficient (Kow) of the compound. Structures are entered into BCFWIN through SMITES (Simplified Molecular Input Line Entry System) notations. The BCFWIN method classifies a compound as either ionic or non-ionic. ionic compounds include carboxylic acids, sulfonic acids and salts of sulfonic acids, and charged nitrogen compounds (nitrogen with a + 5 valence such as quaternary ammonium compounds). All other compounds are classified as non-ionic. In this study, bioaccumulation of acetanilide was estimated using BCFWIN model based on SMIIES notation, chemical name data and partition coefficient as one of environmental fate/distribution of the chemical elements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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