Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.100-100
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2019
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
Soil internal erosion is a phenomenon in which fines attached to the solid skeleton are detached by fluid flow, and this continuous fine migration weakens the hydro-mechanical characteristics of the ground structure. This paper proposed governing equations for fine migration in pore spaces and its related scheme for the numerical analysis. Phase diagram for fine particles includes three different states: detached fines in the liquid phase ($c_e$), attached fines in the solid phase (${\sigma}_a$), and pore-clogged fines in the solid phase (${\sigma}_s$). Numerical formulations for finite element method are developed based on the hydraulic governing equations of pore fluid and fine migration. This study proposed a method of estimating model parameters for fine detachment, attachment, and clogging from 1D erosion experiments. And it proposed an analytical formula for hydraulic permeability function considering fine clogging. Numerical analysis of the previous erosion test developed the numerical scheme and verified the adequacy of fine migration models.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1123-1130
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2019
Simulation of the strong clutter occurring from the airborne radar is essential in the efficient development and performance evaluation of the aircraft radar system. If the efficient simulation of the clutter can be successful, algorithms can be proved and analyzed and also the performance evaluation is possible in the laboratory environment. Therefore, development and implementation of the airborne radar system can be achieved very economically in the effective way. However, the clutter simulation procedure is very difficult and tedious since the clutter environment changes in numerous ways as it depends on the flight path, direction of antenna beam, reflectivity of the surface, etc.. Thus, in this paper, the general Doppler spectrum model is suggested for efficient simulation of the various clutter environment. Also, it is shown that the various type of clutter in time domain can be generated easily by changing and adjustment of parameters in the general Doppler spectrum model.
Frequency-domain and time-domain induced polarization methods can provide spectral information about subsurface media. Analysis of spectral characteristics has been studied mainly in the frequency-domain, however, time-domain induced polarization research has recently become popular. In this study, assuming a homogeneous half-space model, an inversion method was developed to extract Cole-Cole parameters from the measured secondary potential or electrical resistivity. Since the Cole-Cole parameters of chargeability, time constant, and frequency index are not independent of each other, various problems, such as slow convergence rate, initial model problem, local minimum problem, and divergence, frequently occur when conventional nonlinear inversion is applied. In this study, we developed an effective inversion method using the initial model close to the true model by introducing a grid search method. Finally, the validity of the developed inversion method was verified using inversion experiments.
Park, Hyo-Keun;Choi, Jin-Ho;Kweon, Jin-Hwe;Lee, Young-Hwan;Yang, Seung-Un;Kim, Dong-Hyun
Composites Research
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v.19
no.6
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pp.8-15
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2006
In this study, computational rotor dynamic analyses of a composite roller used for large LCD panel manufacturing process have been conducted. The present computational method is based on the general finite element method with rotating gyroscopic effects of rotor systems. General purpose commercial finite element code, SAMCEF which has special rotordynamics analysis module is applied. For the purpose of numerical verification, comparison study for a benchmark dual rotor model with support bearings is also presented. Detailed finite element models for composite roller with optimized lamination angles are constructed and analyzed considering gravity effect in order to investigate vibration characteristics in actual operation environment. As results of the present study, rotor stability diagrams and mass unbalance responses are presented for different rotating conditions.
We proposed a technique for predicting Stress-Life (S-N) curve or fatigue life using geometric features of a ply-overlap joint structure in which plies of two composite materials are partially or wholly laminated and bonded. Geometric features that could affect fatigue properties of a structure were selected as variables. By analyzing relationships between geometric variables and material constants of the Epaarachchi-Clausen model, a fatigue model for composites, relational expressions of these two factors were proposed. To verify the prediction accuracy of the proposed method, fatigue life of a CFRP/GFRP ply-overlap joint was predicted. Predicted life and life obtained by test data-based model were compared to actual life. High prediction accuracy was confirmed by calculating the coefficient of determination of the predicted S-N curve.
Kim, Ji Hwan;Kang, Beong Joon;Lee, Jun Hwan;Choi, Jun Seong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3D
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pp.331-338
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2008
Road pavements consist of layered structure and each layer is made of various materials. The load responses of pavement structures are very sensitive to properties of subbase materials. Successful pavement design, therefore, depends on the method and the accuracy of measuring material properties, and it requires realistic description of the behavior of layered materials. Resilient modulus ($M_R$) is widely used properties representing pavement structure materials. In this study, we collected data for mechanical characteristics of subbase materials that were used in domestic construction and adopted them to form a constitutive equation of subbase $M_R$ value. Proposed model was evaluated through the finite element analysis.
The COVID-19 outbreak in 2020 caused continuous damage worldwode, especially the smart tourism industry was hit directly by the blockade of sky roads and restriction of going out. At a time when overseas travel and domestic travel have decreased significantly, the number of tourist hotels that are colsed and closed due to the continued deficit is increasing. Therefore, in this study, licensing data from the Ministry of Public Administraion and Security were collected and visualized to understand the operation status of the tourism and lodging industry. The machine learning classification algorithm was applied to implement the business status prediction model of the tourist hotel, the performance of the prediction model was optimized using the ensemble algorithm, and the performance of the model was evaluated through 5-Fold cross-validation. It was predicted that the survival rate of tourist hotels would decrease somewhat, but the actual survival rate was analyzed to be no different from before COVID-19. Through the prediction of the business status of the hotel industry in this paper, it can be used as a basis for grasping the operability and development trends of the entire tourism and lodging industry.
Fake news isexpanded and reproduced rapidly regardless of their authenticity by the characteristics of modern society, called the information age. Assuming that 1% of all news are fake news, the amount of economic costs is reported to about 30 trillion Korean won. This shows that the fake news isvery important social and economic issue. Therefore, this study aims to develop an automated detection model to quickly and accurately verify the authenticity of the news. To this end, this study crawled the news data whose authenticity is verified, and developed fake news prediction models using word embedding (Word2Vec, Fasttext) and deep learning algorithms (LSTM, BiLSTM). Experimental results show that the prediction model using BiLSTM with Word2Vec achieved the best accuracy of 84%.
Kim, Jin-Seop;Kim, Jong-Bum;Kim, Jae-Ho;Jung, Sung-Hee
Journal of Radiation Protection and Research
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v.32
no.3
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pp.117-122
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2007
The hydrodynamic behaviors of the clarifier with an interior baffle in a wastewater treatment plant was investigated by using a radiotracer $^{99m}Tc$(30 40 mCi) to verify the results of CFD(computational fluid dynamics) modelling in the previous study. The clarifier model was manufactured with consideration to the hydraulic similarity(1/21) of a real plant($L{\times}W{\times}H:2.6{\times}0.4{\times}0.2m$). By installation of an interior baffle to the clarifier, the strong density current at the bottom of the clarifier decreased substantially and increased the area of sludge settling zone, which were visualized successfully from the radiotracer experiment. Also the portion of short circuit stream changed from 48 % to 32 % and the mean residence time of sludge decreased from 940 sec to 810 sec, which corresponds to the results of CFD modelling. As a result, it is anticipated that radiotracer technology can be used as an important tool for designing new wastewater treatment plants and verifying their performances after structural modifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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