A space, real or virtual, comprises regions as its parts and physical objects residing in them. A coherent and sophisticated representaion scheme for their spatial relations premises the precision and plausibility in its associated agents' inferencing on the spatial relations and the development of events occurring in such a space. The existing spatial models are not suitable for a comprehensive representation of the general spatial relations in that they have limited expressive powers based on the dichotomy between the large and small scales, or support only a small set of topological relations. The representaion model we propose has the following distinctive chracteristics: firstly, our model provides a comprehensive representation scheme to accommodate large and small scale spaces in an integrated fashion; secondly, our model greatly elaborated the spatial relations among the small-scale objects based on their contact relations and the compositional relations among their respective components objects beyond the basic topological relations like disjoint and touch; thirdly, our model further diversifies the types of supported relations by adding the container property besides the soildness together with considering the gravity direction. The resulting integrated spatial knowledge representation scheme considering the gravity allows the diverse spatial relations in the real world to be simulated in a precise manner in relation to the associated spatial events and provides an expression measure for the agents in such a cyber-world to capture the spatial knowledge to be used for recognizing the situations in the spatial aspects.
Velocity model building is an essential procedure in seismic data processing. Conventional techniques, such as traveltime tomography or velocity analysis take longer computational time to predict a single velocity model and the quality of the inversion results is highly dependent on human expertise. Full-waveform inversions also depend on an accurate initial model. Recently, deep neural network techniques are gaining widespread acceptance due to an increase in their integration to solving complex and nonlinear problems. This study investigated cases of seismic velocity model building using deep neural network techniques by classifying items according to the neural networks used in each study. We also included cases of generating training synthetic velocity models. Deep neural networks automatically optimize model parameters by training neural networks from large amounts of data. Thus, less human interaction is involved in the quality of the inversion results compared to that of conventional techniques and the computational cost of predicting a single velocity model after training is negligible. Additionally, unlike full-waveform inversions, the initial velocity model is not required. Several studies have demonstrated that deep neural network techniques achieve outstanding performance not only in computational cost but also in inversion results. Based on the research results, we analyzed and discussed the characteristics of deep neural network techniques for building velocity models.
The observed spectra from Odaesan earthquake were fitted to a point-source spectral model to evaluate the source spectrum and spatial features of the modelling error. The source spectrum was calculated by removing from the observed spectra the path and site dependent responses (Yun, 2007) that were previously revealed through an inversion process applied to a large accumulated spectral dataset. The stress drop parameter of one-corner Brune's ${\omega}^2$ source model fitted to the estimated source spectrum was well predicted by the scaling relation between magnitude and stress drop developed by Yun et al. (2006). In particular, the estimated spectrum was quite comparable to the two-corner source model that was empirically developed for recent moderate earthquakes occurring around the Korean Peninsula, which indicates that Odaesan earthquake is one of typical moderate earthquakes representative of Korean Peninsula. Other features of the observed spectra from Odaesan earthquake were also evaluated based on the commonly treated random error between the observed data and the estimated point-source spectral model. Radiation pattern of the error according to azimuth angle was found to be similar to the theoretical estimate. It was also observed that the spatial distribution of the errors was correlated with the geological map and the $Q_0$ map which are indicatives of seismic boundaries.
In this study, an acoustic full-waveform inversion using Adam optimizer was proposed. The steepest descent method, which is commonly used for the optimization of seismic waveform inversion, is fast and easy to apply, but the inverse problem does not converge correctly. Various optimization methods suggested as alternative solutions require large calculation time though they were much more accurate than the steepest descent method. The Adam optimizer is widely used in deep learning for the optimization of learning model. It is considered as one of the most effective optimization method for diverse models. Thus, we proposed seismic full-waveform inversion algorithm using the Adam optimizer for fast and accurate convergence. To prove the performance of the suggested inversion algorithm, we compared the updated P-wave velocity model obtained using the Adam optimizer with the inversion results from the steepest descent method. As a result, we confirmed that the proposed algorithm can provide fast error convergence and precise inversion results.
A diffusion model of radioactive liquid effluents is developed and applied for YGN NPP's site, based on the Gaussian plume type model. Due to the complexity of oceanic diffusion characteristics of YGN site, a simple and reliable statistical model based on Reg. Guide 1.113 is developed. Also, a computer code package to calculate dilution factors as a function of plant operation conditions and pathway of radioactive materials. A liquid effluents diffusion model is developed by dividing the diffusion range into two categories, i. e, a near field mixing region and a far field mixing region. In the near field, the initial mixing is affected by a buoyance force, a high initial turbulence and momentum which is characterized by a plant operation condition and environmental conditions. The far field mixing is similar to gaseous effluents diffusion. So, beyond the near field region, wellknown Gaussian plume model was adopted. A different area averages of Gaussian plume equation was taken for each radioactive exposure pathway. As a result, we can get different dilution factors for different pathways. Results shows that present dilution factors used for YGN ODCM is too much overestimated compared with dilution factors calculated with the developed model.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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제5권3호
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pp.52-59
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2001
In this study, a technique has been developed to analyze the performance of the launching system using a gas generator of solid propellant. The physical model which described the thermodynamic behaviors of all launching devices from gas generator to canister and the dynamic behavior of missile was established, applying the empirical coefficients in the heat loss model. The processes of combustion, flow, and heat transfer inside the chamber of gas generator and the launching system were simulated by numerical method. The theoretical analysis guided the optimal design of gas generator and system, which made the launching system satisfy the requirements of good performance and high reliability.
본 논문에서는 cavity 변형 물체의 전역적 변형 형태는 유지하면서 계산 복잡도를 줄이기 위하여 모델의 다중해상도적 표현 기법 및 서로 다른 상세 레벨간 물리적 특성변수에 대한 적응기법을 제안한다. 또한, 객체의 안정적 변형을 지원하기 위한 형태유지 스프링을 제안한다. 일반적으로 위나 풍선과 같은 cavity 변형객체는 전체 구성노드의 수를 줄이기 위하여 표면 메쉬 구조로 모델링 된다. 이 경우, 표면의 인접 노드만이 감쇠(damping) 스프링으로 연결되고, 모델의 체적정보의 부재로 인하여 외부 힘이 일정시간 동안 지속적으로 주어지는 경우, 객체의 형태변형이 왜곡되고, 초기형태로의 복원이 불가능해진다. 본 논문에서 제안하는 형태유지 스프링은 외부힘에 의한 변형 후 초기형태로의 복원을 보장함으로써, 복잡한 계산과정 없이 간접적으로 객체의 볼륨유지 효과를 제공하고 변형의 불안전성을 제거한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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pp.803-806
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2003
정보통신기술의 발전과 더불어 디지털 컨텐츠 유통시장의 환경 또한 정보, 네트워크, 기기가 하나의 큰 프레임워크를 형성하는 통합적인 형태로 변해가고 있으며, 예전의 물리적 형태의 전자상거래 환경에서 디지털화본 컨텐츠의 유통환경으로 발전해 가고 있다 그러나 디지털 컨텐츠는 신속하고 빠르게 복제가 되는 문제점 때문에 전자적 형태의 유통에 걸림돌로 자용하고 있다. 따라서 디지털 컨텐츠 유통을 위한 효율적, 지속적인 관리체계와 디지털 컨텐츠의 불법 복사/배포를 방지하는 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠 관리 및 저작권 보호, 컨텐츠의 출판, 유통 관리 보호 솔루션을 위한 DOI 기반의 Agent DRM 모델을 제안한다.
Park, Min-Jae;Lee, Jae-Sung;Kim, Soo-Mee;Kang, Ji-Yeon;Lee, Dong-Soo;Park, Kwang-Suk
Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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제43권5호
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pp.443-450
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2009
Purpose: Conventional image reconstruction uses simplified physical models of projection. However, real physics, for example 3D reconstruction, takes too long time to process all the data in clinic and is unable in a common reconstruction machine because of the large memory for complex physical models. We suggest the realistic distributed memory model of fast-reconstruction using parallel processing on personal computers to enable large-scale technologies. Materials and Methods: The preliminary tests for the possibility on virtual manchines and various performance test on commercial super computer, Tachyon were performed. Expectation maximization algorithm with common 2D projection and realistic 3D line of response were tested. Since the process time was getting slower (max 6 times) after a certain iteration, optimization for compiler was performed to maximize the efficiency of parallelization. Results: Parallel processing of a program on multiple computers was available on Linux with MPICH and NFS. We verified that differences between parallel processed image and single processed image at the same iterations were under the significant digits of floating point number, about 6 bit. Double processors showed good efficiency (1.96 times) of parallel computing. Delay phenomenon was solved by vectorization method using SSE. Conclusion: Through the study, realistic parallel computing system in clinic was established to be able to reconstruct by plenty of memory using the realistic physical models which was impossible to simplify.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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