Floor acceleration plays a major role in the seismic design of nonstructural components and equipment supported by structures. Large floor acceleration may cause structural damage to or even collapse of buildings. For precision instruments in high-tech factories, even small floor accelerations can cause considerable damage in this study. Six P-wave parameters, namely the peak measurement of acceleration, peak measurement of velocity, peak measurement of displacement, effective predominant period, integral of squared velocity, and cumulative absolute velocity, were estimated from the first 3 s of a vertical ground acceleration time history. Subsequently, a new predictive algorithm was developed, which utilizes the aforementioned parameters with the floor height and fundamental period of the structure as the new inputs of a support vector regression model. Representative earthquakes, which were recorded by the Structure Strong Earthquake Monitoring System of the Central Weather Bureau in Taiwan from 1992 to 2016, were used to construct the support vector regression model for predicting the peak floor acceleration (PFA) of each floor. The results indicated that the accuracy of the predicted PFA, which was defined as a PFA within a one-level difference from the measured PFA on Taiwan's seismic intensity scale, was 96.96%. The proposed system can be integrated into the existing earthquake early warning system to provide complete protection to life and the economy.
Simple regression models for pollutants load estimation of paddy developed by the Ministry of Environment in 1995 were tested with the data (T-N, T-P, $COD_{Mn}$, and SS) collected from Yeongsan and Seomjin river watersheds, and improvement measures were suggested. Overall, the simulated values showed a great difference from the measured values except for T-P according to the statistical analyses (RMSE, root mean square error; RMAE, root mean absolute error; RB, relative bias; EI, efficiency index). Such difference was assumed due to the fact that the models use only hydrologic factors (quantity factor) associated with precipitation and run-off as input parameters, but do not consider other factors which are likely to affect pollutant concentration (quality factor) including days after fertilization. In addition, in terms of accessibility of the models, some parameters in the models such as run-off depth and run-off amount which can not be obtained from the weather database but should be collected by on-site measurements need to be replaced with other variables.
We have developed a set of daily solar flare peak flux forecast models using the multiple linear regression (MLR), the auto regression (AR), and artificial neural network (ANN) methods. We consider input parameters as solar activity data from January 1996 to December 2013 such as sunspot area, X-ray flare peak flux, weighted total flux $T_F=1{\times}F_C+10{\times}F_M+100{\times}F_X$ of previous day, mean flare rates of a given McIntosh sunspot group (Zpc), and a Mount Wilson magnetic classification. We compute the hitting rate that is defined as the fraction of the events whose absolute differences between the observed and predicted flare fluxes in a logarithm scale are ${\leq}$ 0.5. The best three parameters related to the observed flare peak flux are as follows: weighted total flare flux of previous day (r=0.5), Mount Wilson magnetic classification (r=0.33), and McIntosh sunspot group (r=0.3). The hitting rates of flares stronger than the M5 class, which is regarded to be significant for space weather forecast, are as follows: 30% for the auto regression method and 69% for the neural network method.
Recently various attempts have been made to apply HSPF model to calculate runoff and diffuse pollution loads of stream and reservoir watersheds. Because the role of standard flow is very important in the water quality modelling of Total Water Pollution Load Management, HSPF was used as a means of estimating standard flow. In this study, BASINS 4.0 and WinHSPF was applied to the Gomakwoncheon watershed, genetic algorithm(GA) and influence coefficient algorithm were used to calibrate the runoff parameters of the WinHSPF. The objective function is the sum of the squares of the normalized residuals of the observed and calculated flow and it is optimized using GA. Estimates of the optimum runoff parameters are made at each iteration of the influence coefficient algorithm. The calibration results showed a relatively good correspondence between the observed and the calculated values. The standard flow(Q275) of the Gomakwoncheon watershed was estimated using the ten years of weather data.
It is our goal to obtain a better scientific understanding of how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and land use in the study area, we present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in the Taichung area of Taiwan. We used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect in Taichung. The results show that water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower the urban surface temperature.
One of the best way to control Combined Sewer Overflow (CSO) is proposed to construct first flush storage tank. But there is little known parameters for optimum design of these facilities. This study was conducted to get optimum design parameters for a first flush storage tank construction. The optimization of the tank is generally based upon some measure of SS(Suspended Solid) mass holding efficiency. Water quality deterioration of receiving water body happened right after first time occurring rainfall in dry weather seasons. So, design rainfall intensity is used at 2 mm/hr for peak of monthly average intensities of dry seasons. The capacities for each evaluated catchment are designed from 14.4 min to 16.1 min HRT of CSOs flow at design rainfall intensity. Owing to all storage tanks are connected to interception sewer having a redundancy, the suggested volume could be cut down.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.382-388
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2022
Satellite communication for high altitude platform stations (HAPS) and low earth orbit (LEO) systems suffer from dust and sand (DU&SA) storms in the desert regions such as Saudi Arabia. These attenuations have a distorting effect on signal fidelity at high frequency of operations. This results signal to noise ratio (SNR) to dramatically decreasing and leads to wireless transmission error. The main focus in this paper is to propose common relations between HAPS and LEO for the atmospheric impairments affecting the satellite communication networks operating above Ku-band crossing the propagation path. A double phase three dimensional relationship for HAPS and LEO systems is then presented. The comparison model present the analysis of atmospheric attenuation with specific focus on sand and dust based on particular size, visibility, adding gaseous effects for different frequency, and propagation angle to provide system operations with a predicted vision of satellite parameters' values. Skillful decision and control system (SD&CS) is proposed to control applied parameters that lead to improve satellite network performance and to get the ultimate receiving wireless signal under bad weather condition.
The performance of two typical types of solar hot water heating system was tested in Seoul. Types of systems studied are single-tank internal external heat exchanger system and single-tank internal heat exchanger system. Comparing to experimental results, a transient system simulation program was made to analyze the performance of the selected system. The climate data, Standard Weather Year for Seoul, required for the simulation was provided. Computer simulations were used to estimate the effect of significant parameters upon system performance. The followings are obtained. 1. In the domestic solar water Heating system, the value $20-40kg/m^2\;h$ for flow rate through the collector is much better than the recommended value $72kg/m^2\;h$ in the solar heating system. 2. The effectiveness of collector heat exchanger and storage tank size are found to have only a small effect upon system performance. 3. The hot water draw pattern has a significant effect on system performance. A higher system efficiency achieved when draw-off occurred around noon than when it occurred around early morning. Using the above results, the reference solar hot water system which provides $300\ell$ of hot water per day, was selected as a guide for designer. And simplified graphical method was developed based on the modified f-chart method to determine required collector area. When the system design parameters of the proposed system differs from the reference system, required collector area can be calculated from area adjustment factors.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.59-67
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2024
Current straw mushroom farming in countries with large rice growing areas has great development potential, and was once considered a way to generate additional income and reduce poverty in rural areas. However, currently most people still grow mushrooms using traditional processes, leading to low productivity and unguaranteed output quality. Currently, due to climate change and unusual weather changes, people tend to switch to growing straw mushrooms indoors. In the process of growing straw mushrooms indoors, the design of an automatic control and monitoring system is very important to ensure the growing process is carried out effectively and achieves high yields. In this paper, we propose a system that can automatically control and monitor the humidity and temperature of the indoor straw mushroom growing process and other parameters that can be monitored through a network system using Internet of Things. The control algorithm automatically adjusts the grow house equipment based on feedback from sensors to maintain an optimal environment for growing straw mushrooms. Experimental results show that the straw mushroom growing system with automatically controlled and monitored environmental parameters helps improve efficiency, reduce costs and increase the sustainability of the current straw mushroom growing industry.
By using hourly $NO_2$ concentration data$(1998\~2000)$ at the Busan Metropolitan City air qualify monitoring sites, characteristics of daily mean value of $NO_2$ concentration was discussed in space and time. The correlation between $NO_2$ concentration and other relating air pollutants was analyzed by using SAS program and meteorological parameters as well. After choosing representative 4 areas, this study used hourly concentration data$(1998\~2000)$ from air quality monitoring sites on $NO_2,\;NO,\;O_3,\;CO,\;SO_2\;and\;PM_{10}$. Typical metropolitan characteristics of two peaks in a day was shown in the variation of $NO_2$ concentration of Busan city.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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