충격파-와동 간섭은 다양한 비선형 물리 현상을 포함한다. 그 중에서도, 충격파 분리와 충격파-충격파 간섭에 대해서는 잘 알려져 있는 반면, 미끄럼 층에서 반사되는 파동이나 관통 충격파 등에 대해서는 지금까지 적절한 연구가 이루어지지 못했다. 저자들은 복잡한 충격파-와동 간섭이 시간에 따라 몇 개의 국지적인 소모델 (submodels)로 귀착됨을 발견하였다. 이는 와동에 의한 충격파의 분리, 충격파-충격파 간섭, 충격파-미끄럼층 간섭, 와동 중심의 충격파통과, 그리고 충격파-소와동 간섭이다. 이러한 5 개의 소모델은 탐구 범위 내에서 충격파-와동 간섭의 전체 구조를 구성한다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1990.10a
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pp.35-40
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1990
본 연구에서는 덕트내 입사파와 반사파의 분리가 가능한 2개 마이크로폰법 (Two-sensor Method)의 입사파와 반사파의 분리측정 정밀도를 확인하고 이 방법에 따라 입사파 음향인텐시티만을 분리 측정하여 투과손실을 구하고 이 값과 ASTM E 477규격에 따른 삽입손실 측정값을 상호 비교검토하고자 한 다.
In this study, we investigated the separation behavior of the anticancer agent paclitaxel and its semi-synthetic precursor 10-deacetylpaclitaxel (10-DAP) from plant cell cultures. As a result of sequential separation/purification performed by biomass extraction with solvent, liquid-liquid extraction, adsorbent treatment, hexane precipitation, and fractional precipitation, the adsorbent treatment was found to be the most effective in separating and recovering 10-DAP from paclitaxel. The optimal adsorbent type, crude extract/adsorbent ratio, and adsorbent treatment temperature were sylopute, 1:1.5 (w/w), and $20^{\circ}C$, respectively. The separation/recovery of 10-DAP from paclitaxel was 74.1% in adsorbent treatment process under optimal conditions.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.73-76
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2002
간질은 대뇌 신경세포의 순간적인 제어되지 않는 과도한 전기방출로 인하여, 발작적으로 몸의 경련이나, 기타 신경증상 등이 몸으로 표출되는 현상으로 이것이 반복되어 나타나는 현상이다. 간질 진단에 필수적으로 사용되는 뇌파에 혼합된 미지의 성분들로부터 각각의 독립적인 성분으로 분리하는 독립성분분석(ICA)을 적용하여 간질 발작파를 분리하고, 발생위치를 추정하였다. 본 연구에서는 부분발작 환자를 대상으로 간질 발작파가 나타나는 뇌파 신호(18개 채널)에 독립성분분석을 적용하여 18개의 독립성분으로 분리하였다. 또한 발작파(예파(sharp), 극파(spike), 예파와 서파를 동반한 극서파(sharp and slow complexes))가 나오는 간질 발작파의 유형을 분리하였다. 2차원 topological map을 이용하여 발작파의 발생위치를 나타내어 간질 진단에 독립성분분석이 적용될 수 있음을 나타내었다.
Multicomponent seismic data including both P- and PS-waves have advantages in discriminating the type of pore fluid, characterizing the lithologic attributes and producing the high resolution image. However, multicomponent seismic data recorded at the vertical and horizontal component receivers contain both P- and PS-waves which have different features, simultaneously. Therefore, the wavefield separation of P- and PS-waves as a preprocessing is inevitable in order to use the multicomponent seismic data successfully. In this study, we analyzed the previous study of the wavefield separation method suggested by Jeong and Byun in 2011, where the approximated reflection angle calculated only from one refernce depth is used in rotation transform, and showed its limitation for seismic data containing various reflected events from the multi-layered structure. In order to overcome its limitation, we suggested a new effective wavefield separation method of P- and PS-waves. In new method, we calculate the reflection angles with various reference depths and apply rotation transforms to the data with those reflection angles. Then we stack all results to obtain the final separated data. To verify our new method, we applied it to the synthetic data sets from a multi-layered model, a fault model, and the Marmousi-2 model. The results showed that the proposed method separated successfully P- and PS-reflection events from the multicomponent data from mild dipping layered model as long as the dip is not too steep.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.4
no.3
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pp.139-145
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1992
In this paper, a technique to separate the incident and reflected waves in the flume tests is investigated. Using a least squares method, the separation technique has been formulated systematically. This method is applicable to the regular and irregular wave conditions. To illustrate its validity and applicability, numerical experiments have been carried out for both regular and irregular wave conditions. It was found that the method gives perfect results for the conditions without signal noises, and yields reasonable results even for the conditions with 30% signal noises of incident wave height. Hydraulic experiments have been also performed to prove its applicability of the method for real situations.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2000.08a
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pp.174-175
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2000
1946년 S M MacNeille에 의해 연구된 유전체 다층 박막을 이용한 편광광속분리기는 브르스터 각 편광광속분리기(Brewster angle polarizing beam splitter) 혹은 맥닐 프리즘(MacNeille prism)으로 알려져 있으며 지금도 많은 광학계에서 사용되고 있다. 맥닐 프리즘은 두 개의 프리즘 사이의 빗면에 높은 굴절률( $n_{H}$ )을 갖는 물질과 낮은 굴절률( $n_{L}$ )을 갖는 물질을 λ/4 광학두께로 교번으로 한 고반사 다층박막 구조를 갖는다. 각 층의 경계면에서 브르스터 각으로 입사할 경우 p-편광파는 투과하고 s-편광파는 부분적으로 반사한다. 편광광속분리 정도는 p-편광파와 s-편광파의 투과율( $T_{p}$, $T_{s}$ ) 혹은 반사율( $R_{p}$, $R_{s}$ )의 비로 나타내며 이를 소광비(extinction ratio)라 한다. (중략)(중략)략)
Machine learning (ML)-based cavity detection using a large amount of survey data obtained from vehicle-mounted ground penetrating radar (GPR) has been actively studied to identify underground cavities. However, only simple image processing techniques have been used for preprocessing the ML input, and many conventional seismic and GPR data processing techniques, which have been used for decades, have not been fully exploited. In this study, based on the idea that a cavity can be identified using diffraction, we applied ML-based diffraction separation to GPR data to increase the accuracy of cavity detection using the YOLO v5 model. The original ML-based seismic diffraction separation technique was modified, and the separated diffraction image was used as the input to train the cavity detection model. The performance of the proposed method was verified using public GPR data released by the Seoul Metropolitan Government. Underground cavities and objects were more accurately detected using separated diffraction images. In the future, the proposed method can be useful in various fields in which GPR surveys are used.
In this paper, we propose a hydrodynamic scene separation method for wave propagation from video imagery using autoencoder. In the coastal area, image analysis methods such as particle tracking and optical flow with video imagery are usually applied to measure ocean waves owing to some difficulties of direct wave observation using sensors. However, external factors such as ambient light and weather conditions considerably hamper accurate wave analysis in coastal video imagery. The proposed method extracts hydrodynamic scenes by separating only the wave motions through minimizing the effect of ambient light during wave propagation. We have visually confirmed that the separation of hydrodynamic scenes is reasonably well extracted from the ambient light and backgrounds in the two videos datasets acquired from real beach and wave flume experiments. In addition, the latent representation of the original video imagery obtained through the latent representation learning by the variational autoencoder was dominantly determined by ambient light and backgrounds, while the hydrodynamic scenes of wave propagation independently expressed well regardless of the external factors.
To yield physically meaningful images through elastic reverse-time migration, the wavefield separation which extracts P- and S-waves from reconstructed vector wavefields by using elastic wave equation is prerequisite. For expanding the application of the elastic reverse-time migration to anisotropic media, not only the anisotropic modelling algorithm but also the anisotropic wavefield separation is essential. The anisotropic wavefield separation which uses pseudo-derivative filters determined according to vertical velocities and anisotropic parameters of elastic media differs from the Helmholtz decomposition which is conventionally used for the isotropic wavefield separation. Since applying these pseudo-derivative filter consumes high computational costs, we have developed the efficient anisotropic wavefield separation algorithm which has capability of parallel computing by using GPUs (Graphic Processing Units). In addition, the highly efficient anisotropic elastic reverse-time migration algorithm using MPI (Message-Passing Interface) and incorporating the developed anisotropic wavefield separation algorithm with GPUs has been developed. To verify the efficiency and the validity of the developed anisotropic elastic reverse-time migration algorithm, a VTI elastic model based on Marmousi-II was built. A synthetic multicomponent seismic data set was created using this VTI elastic model. The computational speed of migration was dramatically enhanced by using GPUs and MPI and the accuracy of image was also improved because of the adoption of the anisotropic wavefield separation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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