Recently, the Korean government announced a plan to activate renewable energies, with focus on clean energy sources such as solar and wind power as the core and the goal of achieving carbon neutrality by 2050. Unlike other photovoltaic (PV) systems, offshore PV installations are advantageous for large-scale expansion because of the ease of securing sites; they also enable lowering the power generation costs based on construction of large-scale power facilities of megawatt class or higher owing to low noise and landscape damage. However, any power generation should proceed with consideration of the special environmental conditions of the ocean. Above all, when installing large-scale facilities, it is important to reduce fluctuations of the structure and secure stability to actively respond to waves. This study is concerned with the development of a floating body technology that actively responds to waves so as to enable commercialization of offshore solar power. A unit platform for research and development on offshore PV generation was installed in the Saemangeum sea, and the structural fluctuations and stability were analyzed to ensure conformity with the major performance indicators.
Traditional manual identification of crop leaf diseases is challenging. Owing to the limitations in manpower and resources, it is challenging to explore crop diseases on a large scale. The emergence of artificial intelligence technologies, particularly the extensive application of deep learning technologies, is expected to overcome these challenges and greatly improve the accuracy and efficiency of crop disease identification. Crop leaf disease identification models have been designed and trained using large-scale training data, enabling them to predict different categories of diseases from unlabeled crop leaves. However, these models, which possess strong feature representation capabilities, require substantial training data, and there is often a shortage of such datasets in practical farming scenarios. To address this issue and improve the feature learning abilities of models, this study proposes a deep transfer learning adaptation strategy. The novel proposed method aims to transfer the weights and parameters from pre-trained models in similar large-scale training datasets, such as ImageNet. ImageNet pre-trained weights are adopted and fine-tuned with the features of crop leaf diseases to improve prediction ability. In this study, we collected 16,060 crop leaf disease images, spanning 12 categories, for training. The experimental results demonstrate that an impressive accuracy of 98% is achieved using the proposed method on the transferred ResNet-50 model, thereby confirming the effectiveness of our transfer learning approach.
BACKGROUND: Heavy-metal pollution represents an important environmental problem due to the toxic effects of metals, and their accumulation throughout the food chain leads to serious ecological and health problems. METHODS AND RESULTS: Optimum conditions in continuous-flow stirred tank reactor (CSTR) and packedbed column contactor (PBCC) using brown seaweed biosorbent were investigated. Under optimum conditions from both lab-scale biosorbent systems, removal efficiency of copper (Cu) in a large-scale PBCC system was investigated. Removal capacity of Cu using brown seaweed biosorbent in a lab-scale CSTR system was higher than that in a lab-scale PBCC system. On the other hand, over 48 L/day of flow rate in Cu solution, removal efficiency of Cu in a lab-scale PBCC system was higher than that in a lab-scale CSTR system. Optimum flow rate of Cu was 24 L/day, optimum Cu solution concentration was 100 mg/L. Removal capacity of Cu at different stages was higher in the order of double column biosorption system > single column biosorption system. Under different heavy metals, removal capacities of heavy metal were higher in the order of Pb > Cr > Ni > Mn ${\geq}$ Cu ${\geq}$ Cd ${\fallingdotseq}$ Zn ${\geq}$ Co. Removal capacity of Cu was 138 L in a large-scale PBCC system. Removal capacity of Cu a large-scale PBCC system was similar with in a lab-scale PBCC system. CONCLUSION(s): Therefore, PBCC system using brown seaweed biosorbent was suitable for treating heavy metal wastewater.
In nuclear thermal-hydraulic system codes, most correlations used for vertical pipes, under downward two-phase flow, have been developed considering small pipes or pool systems. This suggests that there could be uncertainties in applying the correlations to accident scenarios involving large vertical pipes owing to the difference in the characteristics of two-phase flows, or flow conditions, between large and small pipes. In this study, we modified the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety KINS Standard (MARS-KS) code using correlations, such as the drift-flux model and two-phase multiplier, developed in a plant-scale air-inflow experiment conducted for a pipe of diameter 600 mm under downward two-phase flow. The results were then analyzed and compared with those based on previous correlations developed for small pipes and pool conditions. The modified code indicated a good estimation performance in two plant-scale experiments with large pipes. For the siphon-breaking experiment, the maximum errors in water flow for modified and original codes were 2.2% and 30.3%, respectively. For the air-inflow accident experiment, the original code could not predict the trend of frictional pressure gradient in two-phase flow as / increased, while the modified MARS-KS code showed a good estimation performance of the gradient with maximum error of 3.5%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.20-28
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2020
According to the 3020 RE (renewable energy) policy of the Korean Government, distributed generators, including PV (photovoltaic) and WP (wind power) systems, have been installed and operated in distribution systems. On the other hand, if large-scale PV systems are interconnected in a distribution system, the spread of PV systems may be postponed due to a reduction of the hosting capacity in PV systems because of the over-voltage phenomena at the customer end by violating the allowable voltage limits. Under these circumstances, this paper proposes an evaluation algorithm of the hosting capacity of a PV system based on the LDC (line drop compensation) method of SVR (step voltage regulator) to improve the hosting capacity when large-scale PV systems are installed in a distribution system. Moreover, this paper presents a modeling of a complex distribution system, which is composed of a large-scale PV system and SVR with the LDC method using PSCAD/EMTDC. The simulation results confirmed that the proposed algorithm and modeling are useful and practical tools for improving the hosting capacity of a PV system because the customer voltages are maintained within the allowable voltage limits even if 6.5[MW] of the PV system is installed in a distribution system with the LDC method of SVR.
Park, Jong-Sung;Lee, Ha-Yun;Han, Jong-Hun;Her, Nam-Guk
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.4
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pp.281-288
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2011
Recently, researches that a variety of contaminants in water are removed by sonolysis technology with oxidation and pyrolysis process from cavitation were conducted. However, there are few studies for sonochemical treatment by a pilot-scale ultrasound system. This research focused on developing pilot-scale ultrasound systems, which could be an continuously effective treatment for a large volumes of contaminants, and demonstrating the feasibility of utilizing these systems to remove naphthalene from groundwater. V-120 type reactor was found to be 1.4~2.2 times higher effective than the normal type. A total of three different pilot scale's systems consisted of installing effluent and irrigation water in order to be a continuos system, including supplemental additives, and applying a V-120 type reactor and a external cooling cycle system. Naphthalene levels treated by three systems were lower than a recommended guideline of naphthalene for drinking water in EPA. Especially, the naphthalene removal efficiencies of PS1 and PS2 systems were over 97%. The pilot-scale continuous ultrasound clean-up system delivered over 84~95% naphthalene removal efficiency for treatment of 10~20 liter of groundwater. In addition, the ultrasound system could be successfully applied to the conditions of artificial and genuine groundwater contaminated with naphthalene.
We stand at the brink of a fundamental change in how medicine will be practiced. Over the next 5-20 years medicine will move from being largely reactive to being predictive, personalized, preventive and participatory (P4). Technology and new scientific strategies have always been the drivers of revolutions and this is certainly the case for P4 medicine, where a systems approach to disease, new and emerging technologies and powerful computational tools will open new windows for the investigation of disease. Systems approaches are driving the emergence of fascinating new technologies that will permit billions of measurements on each individual patient. The challenge for health information technology will be how to reduce this enormous amount of data to simple hypotheses about health and disease. We predict that emerging technologies, together with the systems approaches to diagnosis, therapy and prevention will lead to a down turn in the escalating costs of healthcare. In time we will be able to export P4 medicine to the developing world and it will become the foundation of global medicine. The "democratization" of healthcare will come from P4 medicine. Its first real emergence will require the unprecedented integration of biology, medicine, technology and computation. as well as societal issues of major importance: ethical, regulatory, public policy, economic, and others. In order to effectively move the P4 scientific agenda forward new strategic partnerships are now being created with the large-scale integration of complementary skills, technologies, computational tools, patient records and samples and analysis of societal issues. It is evident that the business plans of every sector of the healthcare industry will need to be entirely transformed over the next 10 years.and the extent to which this will be done by existing companies as opposed to newly created companies is a fascinating question.
This study is intended for international cooperation in the field of LED were analyzed. The results, LED wide coverage areas, and a promising future is expected to grow fast enough to occupancy for a major national technology is a competitive situation. Chip Scale Package, including our country, such as LED manufacturing technology that might be competitive in parts, but new technologies such as renal substrate R&D and technology development still active preemption is not the situation. Renal substrate, particularly, large-diameter sapphire, large size/large LED manufacturers, such as a promising area for future research and development support will be needed. To do this, previous research in this area and the U.S., Japan cooperation in such studies also will need to expand. Bibliometrics way through this study, analytical techniques and analytical tools used in the integrated analysis of the usefulness and necessity of the system development were found.
This study presents an aerodynamic design and an experimental performance test of a turbo air compressor consisted of mixed-flow impeller and curved diffuser for the PEM fuel cell vehicle application. Many studies compare the efficiency, cost or noise level of high-pressure and low-pressure operation of PEM fuel cell systems. Pressure ratio 2.2:1 is considered as design target The goal of compressor design is to enlarge the flow margin of compressor from surge to choke mass flow rate to cover the operational envelope of FCV. Large-scale rig test is performed to evaluate the compressor performance and to compare the effects of compressor exit pipe volume to stall or surge characteristics. The results show that the mixed-flow compressor designed has large flow margin, and the flow margin of compressor configuration with small exit volume is larger than that with large exit volume.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.6
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pp.811-821
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1998
A new scheduling algorithm for large scale semiconductor processes is addressed. The difficulties of scheduling for semiconductor fabrication processes are mainly due from repeating production of wafers that experience reentrant flows. Sequence branch algorithm (SBA) is proposed for large real scheduling problems when all processing times are deterministic. The SBA is based on the reachability graph of Petri net of which the several defects such as memory consumption and system deadlock are complemented. Though the SBA shows the solution deviating a little from the optimal solution of mixed integer programming, it is adjustable for large size scheduling problems. Especially, it shows a potential that is capable of handling commercial size problems that are intractable with mathematical programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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