In this work, the effects of shade combination, shade height and wind regime on greenhouse climate were quantified. A two-dimensional (2-D) computational fluid dynamics (CFD) model was developed based on an 11-span plastic greenhouse in eastern China for wind almost normal to the greenhouse orientation. The model was first validated with air temperature profiles measured in a compartmentalized greenhouse cultivated with mature lettuce (Lactuca sativa L., 'Yang Shan'). Next, the model was employed to investigate the effect of shade combinations on greenhouse microclimate patterns. Simulations showed similar airflow patterns in the greenhouse under different shade combinations. The temperature pattern was a consequence of convection and radiation transfer and was not significantly influenced by shade combination. The use of shade screens reduced air velocity by $0.02-0.20m{\cdot}s^{-1}$, lowered air temperature by $0.2-0.8^{\circ}C$ and raised the humidity level by 0.9-2.0% in the greenhouse. Moreover, it improved the interior climate homogeneity. The assessment of shade performance revealed that the external shade had good cooling and homogeneity performance and thus can be recommended. Furthermore, the effects of external shade height and wind regime on greenhouse climate parameters showed that external shade screens are suitable for installation within 1 m above roof level. They also demonstrated that, under external shade conditions, greenhouse temperature was reduced relative to unshaded conditions by $1.3^{\circ}C$ under a wind speed of $0.5m{\cdot}s^{-1}$, whereas it was reduced by merely $0.5^{\circ}C$ under a wind speed of $2.0m{\cdot}s^{-1}$. Therefore, external shading is more useful during periods of low wind speed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.12
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pp.1087-1092
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2010
A micro 3D-PTV system has been constructed using a single camera system. Two viewing holes were created behind the object lens of the microscopic system to construct a stereoscopic viewing image. A hybrid recursive PTV algorithm was used. A concept of epipolar line was adopted to eliminate many spurious candidates. Three-dimensional velocity vector fields were obtained by calculating the three-dimensional displacements of particles that were identified as being identical. The system consists of a laser light source (Ar-ion, 500 mW), one high-definition camera ($1028{\times}1024$ pixels, 500 fps), a circular plate with two viewing holes, and a host computer. The performance of the developed algorithm was tested using artificial images. The characteristic of the vector recovery ratio was investigated for the particle numbers. A micro backward-facing step channel ($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times}3000{\mu}m$) was measured using the developed measurement system. The results were in good qualitative agreement with other results.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.7
no.4
s.32
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pp.137-145
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2006
Calculating non-working days is very important element for the accurate estimation of construction time. And non-working days are largely affected by weather factors such as rainfall, wind velocity, snowfall and temperature. In the case of concrete works, there are lots of referable information for the calculation of non-working days due to the weather factors. However, for the structural steel works, there are very limited information only. Through literature survey and interviews with a few engineers, this paper established the weather factors that affect steel structural works and the impact of those factors. Based on the factors and the expected impact of the factors together with the weather data during the last 15 years in Seoul region gathered from Korea Meteorological Administration, this paper suggests the monthly non-working day of structural steel work due to weather factors. This information can be used for the early estimation of construction time.
In this paper, we propose a MapReduce-supported clustering technique for collecting and classifying distributed workflow enactment event logs as a preprocessing tool. Especially, we would call the distributed workflow enactment event logs as Workflow BIG-Logs, because they are satisfied with as well as well-fitted to the 5V properties of BIG-Data like Volume, Velocity, Variety, Veracity and Value. The clustering technique we develop in this paper is intentionally devised for the preprocessing phase of a specific workflow process mining and analysis algorithm based upon the workflow BIG-Logs. In other words, It uses the Map-Reduce framework as a Workflow BIG-Logs processing platform, it supports the IEEE XES standard data format, and it is eventually dedicated for the preprocessing phase of the ${\rho}$-Algorithm that is a typical workflow process mining algorithm based on the structured information control nets. More precisely, The Workflow BIG-Logs can be classified into two types: of activity-based clustering patterns and performer-based clustering patterns, and we try to implement an activity-based clustering pattern algorithm based upon the Map-Reduce framework. Finally, we try to verify the proposed clustering technique by carrying out an experimental study on the workflow enactment event log dataset released by the BPI Challenges.
In this paper, we analyzed the possibility of utilizing LX-PPS GNSS permanent stations whose antennas are installed on the building rooftop for the purpose of high-precision GNSS positioning services. We picked 15 pairs of adjacent GNSS permanent stations operated by LX-PPS and NGII, and then produced 3-year-long time series using the high-precision data processing software called GIPSY. Patterns and trends of position estimates were compared and analyzed. Horizontal and vertical deviations including the linear velocities coincide with the well-known crustal deformation rates of the Korean peninsula. We also observed almost the same annual or seasonal patterns from those nearby sites. After detrending the linear velocity, the amplitude and phase of annual signals almost perfectly match each other within the baseline length of 2 km. By subtracting seasonal signals, the RMS and standard deviations in LX-PPS PPGR with respect to NGII KANR are about 1, 2, and 5 mm in the north-south, east-west, and vertical directions, respectively. From this analysis it can be concluded that the rooftop-installed LX-PPS sites show similar level of stability and positioning performance comparable to those ground-mounted NGII stations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.49-54
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2023
The Global Positioning System (GPS) was developed for military purposes and developed as it is today by opening civilian signals (GPS L1 frequency C/A signals). The current satellite orbits the earth about twice a day to measure the position, and receives more than 3 satellite signals (initially, 4 to calculate even the time error). The three-dimensional position of the ground receiver is determined using the data from the radio wave departure time to the radio wave Time of Arrival(TOA) of the received satellite signal through trilateration. In the case of navigation using GPS in recent years, a location error of 5 to 10 m usually occurs, and quite a lot of areas, such as apartments, indoors, tunnels, factory areas, and mountainous areas, exist as blind spots or neutralized areas outside the error range of GPS. Therefore, in order to acquire one's own location information in an area where GPS satellite signal reception is impossible, another method should be proposed. In this study, IMU(Inertial Measurement Unit) combined with an acceleration and gyro sensor and a geomagnetic sensor were used to design a system to enable location recognition even in terrain where GPS signal reception is impossible. A method to track the current position by calculating the instantaneous velocity value using a 9-DOF IMU and a geomagnetic sensor was studied, and its feasibility was verified through production and experimentation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6D
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pp.1019-1023
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2006
The slope information based on DEM is very useful for urban planning, landscape, road design and water resource areas such as rainfall-runoff and soil erosion estimation. The resolution of slope, which is from DEM, can be variously decided by an application fields and the kinds of modeling method. In particular, the more decreased resolution makes the more decreased slope value because of the increased horizontal distance. This study presents slope evaluation method by aggregation method based on discharge and Manning's velocity equation to advance the loss of slope information in according to the resolution, and then applied it to calculate topographic factors of soil erosion model. As a result, conventional method shows 34.8% errors but aggregation method shows 12.6% errors. This study selected up-, middle-, and downstream region in watershed and analyzed the capability of aggregation method in order to estimate the influence of topographic characteristics. As a result of estimation, aggregation method shows more advanced results than conventional method. Therefore, the slope evaluation method by aggregation method can improve efficiently the loss of slope information in according to the variation of resolution in water resource area such as rainfall-runoff model.
In this paper, we propose an automatic hand gesture area extraction and recognition technique using FMCW radar-based point cloud and LSTM. The proposed technique has the following originality compared to existing methods. First, unlike methods that use 2D images as input vectors such as existing range-dopplers, point cloud input vectors in the form of time series are intuitive input data that can recognize movement over time that occurs in front of the radar in the form of a coordinate system. Second, because the size of the input vector is small, the deep learning model used for recognition can also be designed lightly. The implementation process of the proposed technique is as follows. Using the distance, speed, and angle information measured by the FMCW radar, a point cloud containing x, y, z coordinate format and Doppler velocity information is utilized. For the gesture area, the hand gesture area is automatically extracted by identifying the start and end points of the gesture using the Doppler point obtained through speed information. The point cloud in the form of a time series corresponding to the viewpoint of the extracted gesture area is ultimately used for learning and recognition of the LSTM deep learning model used in this paper. To evaluate the objective reliability of the proposed technique, an experiment calculating MAE with other deep learning models and an experiment calculating recognition rate with existing techniques were performed and compared. As a result of the experiment, the MAE value of the time series point cloud input vector + LSTM deep learning model was calculated to be 0.262 and the recognition rate was 97.5%. The lower the MAE and the higher the recognition rate, the better the results, proving the efficiency of the technique proposed in this paper.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.18
no.3
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pp.239-247
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2008
Low back disorders (LBDs) have been the most common musculoskeletal problem in Korean workplaces. It affects many workers, and is associated with high costs to many companies as well as the individual, which can negatively influence even the quality of life of workers. The _evaluation of low back disorder risk associated with manual materials handling tasks can be performed using variety of ergonomic assessment tools such as National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) Revised Lifting Equation (NLE), the Washington Administrative Code 296-62-0517 (WAC), the Snook Tables etc. But most of these tools provide limited information for choosing the most appropriate assessment method for a particular job and in finding out advantage and disadvantage of the methods, and few have been assessed for their predictive ability. The focus of this study was to _evaluate spinal loads in real time with lifting and pulling heavy cow leathers in variety of postures. Data for estimating mean trunk motions were collected as employees did their work at the job site, using the Lumbar Motion Monitor. Eight employees (2 males, 6 females) were selected in this study, in which the load weight and the vertical start and destination heights of the activity remained constant throughout the task. Variance components (three dimensional spaces) of mean trunk kinematic measures were estimated in a hierarchical design. They were used to compute velocity and acceleration of multiple employees performing the same task and to repetitive movements within a task. Therefore, a results of this study could be used as a quantitative, objective measure to design the workplace so that the risk of occupationally related low back disorder should be minimized.
This study was purposed to provide basic information on the correct application of a wheelchair's backrest angle by investigating the change in cardiopulmonary function according to backrest angle during propulsion. This study examined the effects of the wheelchair's backrest angle on the cardiopulmonary function by varying the angle to $0^{\circ}$, $10^{\circ}$ and $20^{\circ}$ with a propulsion velocity of 60 m/min. The experimental parameters were respiration rate, oxygen consumption rate and oxygen consumption rate/kg which were measured by a portable wireless oxygen consumption meter (COSMED, $K4b^2$). The results of the study were as follows: 1) There were no statistically significant differences in respiration rates due to changes in the wheelchair backrest angle (p>.05). 2) There were statistically significant differences in oxygen consumption rates due to changes in the wheelchair backrest angle (p<.05). 3) There were also statistically significant differences in the oxygen consumption rate/kg due to changes in the wheelchair backrest angle (p<.05). In conclusion, changes in the backrest angle of wheelchairs during propulsion influences oxygen consumption rates and heart rates, while respiration rates are not affected. Therefore, a training program for good seating and posture needs to be provided, and the wheelchair seating system should be equipped with the unadjustable-angle wheelchair to reduce the functional load on the cardiopulmonary system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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