To interpret the seismic image precisely, random noises should be suppressed and the continuity of the image should be enhanced by using the appropriate smoothing techniques. Structure-Oriented Filter-Edge Preserving (SOF-EP) technique is one of the methods, that have been actively researched and used until now, to efficiently smooth seismic data while preserving the continuity of signal. This technique is based on the principle that diffusion occurs from large amplitude to small one. In a continuous structure such as a horizontal layer, diffusion or smoothing is operated along the layer, thereby increasing the continuity of layers and eliminating random noise. In addition, diffusion or smoothing across boundaries at discontinuous structures such as faults can be avoided by employing the continuity decision factor. Accordingly, the precision of the smoothing technique can be improved. However, in the case of the structure-oriented semblance technique, which has been used to calculate the continuity factor, it takes lots of time depending on the size of the filter and data. In this study, we first implemented the SOF-EP method and confirmed its effectiveness by applying it step by step to the field data. Next, we proposed and applied the corner response method which can efficiently calculate the continuity decision factor instead of structure-oriented semblance. As a result, we could confirm that the computation time can be reduced by about 6,000 times or more by applying the corner response method.
A number of true triaxial tests on rock samples have been conducted since the late 1960 and their results strongly suggest that the intermediate principal stress has a considerable effect on rock strength. Based on these experimental evidence, various 3-D rock failure criteria accounting for the effect of the intermediate principal stress have been proposed. Most of the 3-D failure criteria, however, are focused on the phenomenological description of the rock strength from the true triaxial tests, so that the associated strength parameters have little physical meaning. In order to confirm the likelihood that the intermediate principal stress dependency of rock strength is related to the presence of weak planes and their distribution to the preferred orientation, true triaxial tests are simulated with the transversely isotropic rock model. The conventional Mohr-Coulomb criterion is extended to its anisotropic version by incorporating the concept of microstructure tensor. With the anisotropic Mohr-Coulomb criterion, the critical plane approach is applied to calculate the strength of the transversely isotropic rock model and the orientation of the fracture plane. This investigation hints that the spatial distribution of microstructural planes with respect to the principal stress triad is closely related to the intermediate principal stress dependency of rock strength.
Jang, Kyung Suk;Lim, Hyoung Jun;Hwang, Ji Hye;Shin, Jaeyoon;Yun, Gun Jin
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
/
v.48
no.10
/
pp.773-782
/
2020
The development of joint FE models for deep learning neural network (DLNN)-based hybrid FEA is presented. Material models of bolts and bearings in the front axle of tractor, showing complex behavior induced by various tightening conditions, were replaced with DLNN models. Bolts are modeled as one-dimensional Timoshenko beam elements with six degrees of freedom, and bearings as three-dimensional solid elements. Stress-strain data were extracted from all elements after finite element analysis subjected to various load conditions, and DLNN for bolts and bearing were trained with Tensorflow. The DLNN-based joint models were implemented in the ABAQUS user subroutines where stresses from the next increment are updated and the algorithmic tangent stiffness matrix is calculated. Generalization of the trained DLNN in the FE model was verified by subjecting it to a new loading condition. Finally, the DLNN-based FEA for the front axle of the tractor was conducted and the feasibility was verified by comparing with results of a static structural experiment of the actual tractor.
This numerical study investigates seismicity and fault slip induced by fluid injection in deep geothermal reservoir with pre-existing fractures and fault. Particle Flow Code 2D is used with additionally implemented hydro-mechanical coupled fluid flow algorithm and acoustic emission moment tensor inversion algorithm. The output of the model includes spatio-temporal evolution of induced seismicity (hypocenter locations and magnitudes) and fault deformation (failure and slip) in relation to fluid pressure distribution. The model is applied to a case of fluid injection with constant rates changing in three steps using different fluid characters, i.e. the viscosity, and different injection locations. In fractured reservoir, spatio-temporal distribution of the induced seismicity differs significantly depending on the viscosity of the fracturing fluid. In a fractured reservoir, injection of low viscosity fluid results in larger volume of induced seismicity cloud as the fluid can migrate easily to the reservoir and cause large number and magnitude of induced seismicity in the post-shut-in period. In a faulted reservoir, fault deformation (co-seismic failure and aseismic slip) can occur by a small perturbation of fracturing fluid (<0.1 MPa) can be induced when the injection location is set close to the fault. The presented numerical model technique can practically be used in geothermal industry to predict the induced seismicity pattern and magnitude distribution resulting from hydraulic stimulation of geothermal reservoirs prior to actual injection operation.
The effects of joint density and size distribution on the hydrogeologic characteristics of jointed rock masses are addressed through numerical experiments based on the 2-D DFN (discrete fracture network) fluid flow analysis. Using two joint sets, a total of 51 2-D joint network system were generated with various joint density and size distribution. Twelve fluid flow directions were chosen every $30^{\circ}$ starting at $0^{\circ}$, and total of 612 $20m{\times}20m$ DFN blocks were prepared to calculate the directional block conductivity. Also, the theoretical block conductivity, principal conductivity tensor and average block conductivity for each generated joint network system were determined. The directional block conductivity and chance for the equivalent continuum behavior of the 2-D DFN system were found to increase with the increase of joint density or size distribution. However, the anisotropy of block hydraulic conductivity increases with the increase of density discrepancy between the joint sets, and the chance for the equivalent continuum behavior were found to decrease. The smaller the intersection angle of the two joint sets, the more the equivalent continuum behavior were affected by the change of joint density and size distribution. Even though the intersection angle is small enough that it is difficult to have equivalent continuum behavior, the chance for anisotropic equivalent continuum behavior increases as joint density or size distribution increases.
The theoretical study is developed for predicting the thermal expansion changes of composites which include complex inclusion, which is used three-dimensional ellipsoid model ($a_1>a_2>a_3$), which has two aspect ratios (the primary aspect ratio, $\rho_{\alpha}=a_1/a_3$ and the secondary aspect ratio, $\rho_{\beta}=a_1/a_2$). We can predict the feature of general thermal expansion factors by theoretical approach of matrix with aligned ellipsoidal inclusion using the Eshelby's equivalent tensor. The coefficients of longitudinal linear thermal expansion ${\alpha}_{11}$ decrease to those of inclusions, ${\alpha}_f$, as both aspect ratios increase. The coefficients of transverse linear thermal expansion of composites ${\alpha}_{33}$ initially increase and show the parabolic corves with maximum values, as the concentrations of filler increase. The coefficient of thermal expansion, ${\alpha}_{22}$ in the transverse direction decreases, as $\rho_{\alpha}$ increases, however, ${\alpha}_{22}$ increases as $\rho_{\beta}$ increases. The coefficient of linear thermal expansion of composites, ${\alpha}_{33}$ in the normal direction increases, as $\rho_{\alpha}$ increases, while ${\alpha}_{33}$ decreases as $\rho_{\beta}$ increases.
Jung-Su Oh;In Chan Song;Ik-Hwan Cho;Jong-Hyo Kim;Kee Hyun Chang;Kwang-Suk Park
Journal of Biomedical Engineering Research
/
v.25
no.1
/
pp.43-47
/
2004
Interests in human brain functionality and its connectivity have much frown up. DTI (Diffusion tensor imaging) has been known as a non-invasive MR) technique capable of providing information on water diffusion in tissues and the organization of white matter tract. Thus. It can provide us the information on the direction of brain fiber tract and the connectivity among many important cortical regions which can not be examined by other anatomical or functional MRI techniques. In this study. was used the 24 bit color coding scheme on the IDL platform in the windows environment to visualize the orientation of major fiber tracts of brain such as main association, projection, commissural fibers and corticospinal tracts. We additionally implemented a color coding scheme for each directional component and FA (fractional anisotropy), and used various color tables for them to be visualized more definitely. Consequently we implemented a fancy and basic technique to visualize the directional information of fiber tracts efficiently and we confirmed the feasibility of the 24 bit color coding scheme in DTI by visualizing main fiber tracts.
$^{57}Fe_xCu_{1-x}O$(x = 0.0, 0.02) powders were prepared by sol-gel method and their crystallographic and magnetic hyperfine properties have been studied using X-ray diffraction and $M{\ddot{o}}ssbauer$ spectroscopy (MS). The crystal structure of the samples is found to be monoclinic without any secondary phases and their lattice parameters increase with increasing annealing temperature ($T_A$), which is attributed to an increase in oxygen-vacancy content. MS measurements at room temperature indicate that $Fe^{3+}$ ions substitute $Cu^{2+}$ sites and ferromagnetic phase grow with increasing $T_A$. Magnetic hyperfine and quadrupole interactions of $^{57}Fe_{0.02}Cu_{0.98}O$ ($T_A=500^{\circ}C$) in the antiferromagnetic state at 17 K have been studied, yielding the following results: $H_{hf}=426.94\;kOe$, ${\Delta}E_Q=-3.67\;mm/s$, I.S.=0.32 mm/s, ${\theta}=65^{\circ}$, ${\phi}=0^{\circ}$, and ${\eta}=0.6$.
We examined the regional 1-D deep resistivity structure of the Korean Peninsula using MT data acquired at seven sites located in the Kyongsang Basin and Kyonggi Massif. At the sites located in the Kyongsang Basin, surrounding sea distorts observed MT response and hence this distortion, so called "sea effect", is corrected using an iterative tensor stripping method. The 1-D layered inversion results for the seven MT sites reveal 4 layered structure, which is composed of 1) near surface layer, 2) upper crust, 3) lower crust and upper mantle, and 4) asthenosphere from the surface downward. Conrad interface, which is a boundary between upper and lower crust, is distinctly identified beneath all the MT sites. Conrad interface depth is estimated to about be 17km in the Kyongsang Basin and about 12km in the Kyonggi Massif, while the upper crust of the Kyongsang Basin is about 5 times more resistive than that of the Kyonggi Massif. Finally, asthenosphere is inferred to exist below a depth of approximately 100km with a resistivity of 200-300 ohm-m.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.11
no.2
/
pp.204-208
/
2018
In this paper, we proposed and evaluated the time series deep learning prediction model for learning fluctuation pattern of stock price. Recurrent neural networks, which can store previous information in the hidden layer, are suitable for the stock price prediction model, which is time series data. In order to maintain the long - term dependency by solving the gradient vanish problem in the recurrent neural network, we use LSTM with small memory inside the recurrent neural network. Furthermore, we proposed the stock price prediction model using bidirectional LSTM recurrent neural network in which the hidden layer is added in the reverse direction of the data flow for solving the limitation of the tendency of learning only based on the immediately preceding pattern of the recurrent neural network. In this experiment, we used the Tensorflow to learn the proposed stock price prediction model with stock price and trading volume input. In order to evaluate the performance of the stock price prediction, the mean square root error between the real stock price and the predicted stock price was obtained. As a result, the stock price prediction model using bidirectional LSTM recurrent neural network has improved prediction accuracy compared with unidirectional LSTM recurrent neural network.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.