Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.2
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pp.128-136
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2008
It is necessary to estimate the cooling load of the next day for effective control of ice thermal storage system. In this paper, new methodology is proposed to estimate the cooling load using design parameters of building and predicted weather data. Only six input parameters such as sensible heat coefficient and constant, latent heat coefficient and constant, maximum and minimum temperature are necessary to obtain hourly distribution of cooling load for the next day. Two benchmarking buildings(hospital and research institute) are selected to validate the performance of the proposed method, and the estimated cooling loads in hourly and daily bases are calculated and compared with the measured data for E hospital. The estimated results show fairly good agreement with the measured data for both buildings.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
At a time when world population and food supply are in a delicate balance, it is essential that we look at factors to improve this balance. We can alter the environment to better fit the plant's needs, or we can alter the plant to better fit the environment. Improved technology has allowed us to increase the yield level. For moderately detrimental weather events technology has generally decreased the yield variation, yet for major weather disasters the variation has increased. We have raised the upper level, but zero is still the bottom level. As we concentrate the production of particular crops into limited areas where the environment is closest to optimum, we may be increasing the risk of a major weather related disaster. We need to evaluate the degree of variability of different crops, and how weather and technology can interact to affect it. The natural limits of crop production are imposed by important ecological factors. Production is a function of the climate, the soil, and the crop and all activities related to them. In looking at the environment of a crop we must recognize these are individuals, populations and ecosystems. Under intensive agriculture we try to limit the competition to one desired species. The environment is made up of a complex of factors; radiation, moisture, temperature and wind, among others. Plant response to the environment is due to the interaction of all of these factors, yet in attempting to understand them we often examine each factor individually. Variation in crop yields is primarily a function of limiting environmental parameters. Various weather parameters will be discussed, with emphasis placed on how they impact on crop production. Although solar radiation is a driving force in crop production, it often shows little relationship to yield variation. Water may enter into crop production as both a limiting and excessive factor. The effects of moisture deficiency have received much more attention than moisture excess. In many areas of the world, a very significant portion of yield variation is due to variation in the moisture factor. Temperature imposes limits on where crops can be grown, and the type of crop that can be grown in an area. High temperature effects are often combined with deficient moisture effects. Cool temperatures determine the limits in which crops can be grown. Growing degree units, or heat accumulations, have often been used as a means of explaining many temperature effects. Methods for explaining chilling effects are more limited.
The influence of source term release parameters on offsite health effects was examined for the YGN 3&4 nuclear power plants. The release parameters considered in this study are release height, heat content, and release time. The effects of core inventory change as a function of fuel burnup was also examined. The health effects by the change of release parameters are early fatalities, cancer fatalities, and early fatality distance. The results showed that early fatalities and early fatality distance decrease as release height increases, although it does not have significant influence on cancer fatalities. The values of both early and late health effects decrease as heat content increases. As release time increases, health consequence shows maximum value in 2 hours of release time and then decreases rapidly. As fuel burnup increases, early fatalities decrease rapidly, while cancer fatalities increase rapidly. Both cases show little variation afterward. Early fatality distance is almost same in all fuel turnup history. The information obtained through this research is very useful in developing strategies for reducing offsite consequences when combined with the influence of weather conditions on offsite risks.
The supply outdoor airflow rates are calculated and analyzed using a multizone network model in a high-rise residential apartment. The system parameters include parameters related to weather conditions, building conditions, operation conditions, and facility conditions. Simulations are conducted according to the method of design of experiments and analysis of variance is conducted to investigate the effects of parameters on ventilation rate. A correlation equation is derived to predict ventilation rates of the building depending on the various parameters.
Protections from the frost damage at early ages are one of the serious problems to be considered in cold weather concreting. Frost damage at early ages brings about the harmful influences on the concrete structures such as surface cracks and declination of strength development. Therefore, in this paper, protecting periods of frost damage at early ages according to the standard specifications provided in KCI(Korean Concrete Institute) are suggested by appling logistic curve, which evaluates the strength development of concrete with maturity. W/B, kinds of cement and curing temperatures are selected as test parameters. According to the results, the estimation of strength development by logistic curve has a good agreement between calculated values and measured values. As W/B and compressive strength for protecting from frost damages at early ages increase, it is prolonged. It shows that the protecting periods of FAC(Fly Ash Cement) and BSC(Blast-furnace Slag Cement) concrete are longer than those of OPC(Ordinary Portland Cement) concrete. The protecting peridos from frost damage at early age by JASS are somewhat shorter than those by this paper.
This paper presents the development of new algorithm for identifying and tracking the convective cells in three dimensional reflectivity fields in Cartesian coordinates. First, the radar volume data in spherical coordinate system has been converted into Cartesian coordinate system by the bilinear interpolation. The three-dimensional convective cell has then been identified as a group of spatially consecutive grid points using reflectivity and volume thresholds. The tracking algorithm utilizes a fuzzy logic with four membership functions and their weights. The four fuzzy parameters of speed, area change ratio, reflectivity change ratio, and axis transformation ratio have been newly defined. In order to make their membership functions, the normalized frequency distributions are calculated using the pairs of manually matched cells in the consecutive radar reflectivity fields. The algorithms have been verified for two convective events in summer season. Results show that the algorithms have properly identified storm cells and tracked the same cells successively. The developed algorithms may provide useful short-term forecasting or nowcasting capability of convective storm cells and provide the statistical characteristics of severe weather.
Park, Geun-Seok;Choi, Seong-Hwan;Cho, Il-Hyun;Baek, Ji-Hye;Park, Kyung-Sun;Cho, Kyung-Suk;Choe, Gwang-Son
Bulletin of the Korean Space Science Society
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2009.10a
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pp.26.2-26.2
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2009
The Solar and Space Weather Research Group (SOS) in Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is constructing the Space Weather Prediction Center since 2007. As a part of the project, we are developing automatic real-time system of the global 3-D magnetohydrodynamics (MHD) simulation. The MHD simulation model of earth's magnetosphere is designed as modified leap-frog scheme by T. Ogino, and it was parallelized by using message passing interface (MPI). Our work focuses on the automatic processing about simulation of 3-D MHD model and visualization of the simulation results. We used PC cluster to compute, and virtual reality modeling language (VRML) file format to visualize the MHD simulation. The system can show the variation of earth's magnetosphere by the solar wind in quasi real time. For data assimilation we used four parameters from ACE data; density, pressure, velocity of solar wind, and z component of interplanetary magnetic field (IMF). In this paper, we performed some initial tests and made a animation. The automatic real-time system will be valuable tool to understand the configuration of the solar-terrestrial environment for space weather research.
This paper proposes an efficient data-driven approach to build models for predicting energy consumption in buildings. Data used in this research is collected by installing humidity and temperature sensors at different locations in a building. In addition to this, weather data from nearby weather station is also included in the dataset to study the impact of weather conditions on energy consumption. One of the main emphasize of this research is to make feature selection independent of domain knowledge. Therefore, to extract useful features from data, two different approaches are tested: one is feature selection through principal component analysis and second is relative importance-based feature selection in original domain. The regression model used in this research is gradient boosting regression and its optimal parameters are chosen through a two staged coarse-fine search approach. In order to evaluate the performance of model, different performance evaluation metrics like r2-score and root mean squared error are used. Results have shown that best performance is achieved, when relative importance-based feature selection is used with gradient boosting regressor. Results of proposed technique has also outperformed the results of support vector machines and neural network-based approaches tested on the same dataset.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.439-439
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2015
The temporal and spatial relationship of the weather elements such as rainfall and temperature is closely linked to the streamflow simulation, especially, to the flood forecasting problems. For the study area, Imjin river basin, which has the specific characteristics in geography with river cross operation between North and South Korea, the meteorological information in the northern area is totally deficiency, lead to the inaccuracy of streamflow estimation. In the paper, this problem is solved by using the combination of global (such as soil moisture content, land use) and local hydrologic components data such as weather data (precipitation, evapotranspiration, humidity, etc.) for the model-driven runoff (surface flow, lateral flow and groundwater flow) data in each subbasin. To compute the streamflow in Imjin river basin, this study is applied the hydrologic model SURR (Sejong Univ. Rainfall-Runoff) which is the continuous rainfall-runoff model used physical foundations, originally based on Storage Function Model (SFM) to simulate the intercourse of the soil properties, weather factors and flow value. The result indicates the spatial variation in the runoff response of the different subbasins influenced by the input data. The dependancy of runoff simulation accuracy depending on the qualities of input data and model parameters is suggested in this study. The southern region with the dense of gauges and the adequate data shows the good results of the simulated discharge. Eventually, the application of SURR model in Imjin riverbasin gives the accurate consequence in simulation, and become the subsequent runoff for prediction in the future process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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