The polymer-polymer interaction parameter, x 23t, of the styrene-butadiene polymer (SBR) and ethylene-propylene-diene terpolymer (EPDM) was investigated by observing the phase behavior of the ternary system of SBR/EPDM/solvent. The solvent used in this study was benzene acting as a good solvent for SBR but as a poor solvent for EPDM. Ternary solutions with various concentrations and mixing ratios of the two component polymers were separated into two phases by temperature change The cloud point curves (CPC) showed that the differerence of solvent affinities toward each polymer and the repulsive interaction between two polymers considerably affect the shape of CPC near 15℃. In the temperature range of 5℃ ~ 25℃, incompatible behaviours arised from both the difference of mixing ratios and concentration were clearly observed. Also the phase separation temperature greatly influenced on the composition of each separated phase. The calculated x 23t values from Flory-Huggins theory were in the range of 0.6301 ~ 1.0775, which suggest that the SBR/EPDM systems are incompatible.
Lambertian cloud model (Lambertian Cloud Model) is the simplified cloud model which is used to effectively retrieve the vertical ozone distribution of the atmosphere where the clouds exist. By using the Lambertian cloud model, the optical characteristics of clouds required for radiative transfer simulation are parametrized by Optical Centroid Cloud Pressure (OCCP) and Effective Cloud Fraction (ECF), and the accuracy of each parameter greatly affects the radiation simulation accuracy. However, it is very difficult to generalize the vertical ozone error due to the OCCP error because it varies depending on the radiation environment and algorithm setting. In addition, it is also difficult to analyze the effect of OCCP error because it is mixed with other errors that occur in the vertical ozone calculation process. This study analyzed the ozone retrieval error due to OCCP error using two methods. First, we simulated the impact of OCCP error on ozone retrieval based on Optimal Estimation. Using LIDORT radiation model, the radiation error due to the OCCP error is calculated. In order to convert the radiation error to the ozone calculation error, the radiation error is assigned to the conversion equation of the optimal estimation method. The results show that when the OCCP error occurs by 100 hPa, the total ozone is overestimated by 2.7%. Second, a case analysis is carried out to find the ozone retrieval error due to OCCP error. For the case analysis, the ozone retrieval error is simulated assuming OCCP error and compared with the ozone error in the case of PROFOZ 2005-2006, an OMI ozone profile product. In order to define the ozone error in the case, we assumed an ideal assumption. Considering albedo, and the horizontal change of ozone for satisfying the assumption, the 49 cases are selected. As a result, 27 out of 49 cases(about 55%)showed a correlation of 0.5 or more. This result show that the error of OCCP has a significant influence on the accuracy of ozone profile calculation.
We estimate the fractal dimension of the ${\rho}$ Ophiuchus Molecular Cloud Complex, associated with star forming regions. We selected a cube (${\upsilon}$, l, b) database, obtained with J = 1-0 transition lines of $^{12}CO$ and $^{13}CO$ at a resolution of 22" using a multibeam receiver system on the 14-m telescope of the Five College Radio Astronomy Observatory. Using a code developed within IRAF, we identified slice-clouds with two threshold temperatures to estimate the fractal dimension. With threshold temperatures of 2.25 K ($3{\sigma}$) and 3.75 K ($5{\sigma}$), the fractal dimension of the target cloud is estimated to be D = 1.52-1.54, where $P{\propto}A^{D/2}$, which is larger than previous results. We suggest that the sampling rate (spatial resolution) of observed data must be an important parameter when estimating the fractal dimension, and that narrower or wider dispersion around an arbitrary fit line and the intercepts at NP = 100 should be checked whether they relate to firms noise level or characteristic structure of the target cloud. This issue could be investigated by analysing several high resolution databases with different quality (low or moderate sensitivity).
The CLW (Cloud Liquid Water) is a parameter of vital interest in both modeling and forecasting weather. In mesoscale models, the magnitude of latent heat effects corresponds to the amount of CLW, which is important in the development of a certain weather system. The goal of this study is the estimation of CLW by GMS-5 data which is compared with that of SSM/I data and GMR(Grounded Microwave Radiometer)data. First of all, we found out the relationship of cloud albedo to cloud thickness, and caculated the CLW using the result of the relationship. The CLW amount of SSM/I or GMR and that of GMS-5 were compared, respectively. The correlation coefficient was about 0.86 and RMSE was 9.23 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and GMR data. And also the correlation coefficient was 0.84 and RMSE was 14.02 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and SSM/I data.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.58
no.5
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pp.303-313
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2021
Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.
The global weather prediction model, Korean Integrated Model (KIM), has been in operation since April 2020 by the Korea Meteorological Administration. This study assessed the performance of heat waves (HWs) in Korea in 2020. Case experiments during 2018-2020 were conducted to support the reliability of assessment, and the factors which affect predictability of the HWs were analyzed. Simulated expansion and retreat of the Tibetan High and North Pacific High during the 2020 HW had a good agreement with the analysis. However, the model showed significant cold biases in the maximum surface temperature. It was found that the temperature bias was highly related to underestimation of downward shortwave radiation at surface, which was linked to cloudiness. KIM tended to overestimate nighttime clouds that delayed the dissipation of cloud in the morning, which affected the shortage of downward solar radiation. The vertical profiles of temperature and moisture showed that cold bias and trapped moisture in the lower atmosphere produce favorable conditions for cloud formation over the Yellow Sea, which affected overestimation of cloud in downwind land. Sensitivity test was performed to reduce model bias, which was done by modulating moisture mixing parameter in the boundary layer scheme. Results indicated that the daytime temperature errors were reduced by increase in surface solar irradiance with enhanced cloud dissipation. This study suggested that not only the synoptic features but also the accuracy of low-level temperature and moisture condition played an important role in predicting the maximum temperature during the HWs in medium-range forecasts.
Accurate cloud discrimination in satellite images strongly affects accuracy of remotely sensed parameter produced using it. Especially, cloud contaminated pixel over ocean is one of the major error factors such as Sea Surface Temperature (SST), ocean color, and chlorophyll-a retrievals,so accurate cloud detection is essential process and it can lead to understand ocean circulation. However, static threshold method using real-time algorithm such as Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) can't fully explained reflectance variability over ocean as a function of relative positions between the sun - sea surface - satellite. In this paper, we assembled a reflectance spectral library as a function of Solar Zenith Angle (SZA) and Viewing Zenith Angle (VZA) from ocean surface reflectance with clear sky condition of Advanced Himawari Imager (AHI) identified by NOAA's cloud products and spectral library is used for applying the Dynamic Time Warping (DTW) to detect cloud pixels. We compared qualitatively between AHI cloud property and our results and it showed that AHI cloud property had general tendency toward overestimation and wrongly detected clear as unknown at high SZA. We validated by visual inspection with coincident imagery and it is generally appropriate.
We present a code which identifies individual clouds in crowded region using IMFORT interface within Image Reduction and Analysis Facility (IRAF). We define a cloud as an object composed of all pixels in longitude, latitude, and velocity that are simply connected and that lie above some threshold temperature. The code searches the whole pixels of the data cube in efficient way to isolate individual clouds. Along with identification of clouds it is designed to estimate their mean values of longitudes, latitudes, and velocities. In addition, a function of generating individual images (or cube data) of identified clouds is added up. We also present identified individual clouds using a $^{12}CO$ survey data cube of Galactic Anticenter Region (Lee et al. 1997) as a test example. We used a threshold temperature of $5\sigma$ rms noise level of the data With a higher threshold temperature, we isolated subclouds of a huge cloud identified originally. As the most important parameter to identify clouds is the threshold value, its effect to the size and velocity dispersion is discussed rigorously.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.10
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pp.1738-1747
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2003
Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), a pure Lagrangian numerical method, is applied to analysis of penetration phenomenon of bumper plate which is installed outside of spacecraft hull to protect the spacecraft against hypervelocity meteorite impact. Effects of SPH parameters, such as artificial viscosities, smoothing lengths, numbers of particles and time increments, are analysed by comparing the SPH simulation results with experimental ones with regard to subsequent formation of debris cloud. An optimum range of parameter values is determined by error analysis and various SPH numerical results are compared with experiments.
The geometry of an MC (magnetic cloud) in the interplanetary space can be estimated by the magnetic flux rope model. But the single point observation in the interplanetary space near the Earth is scanty to comprehend the global configuration of MC because the MC is considered a huge loop extending from the Sun with both legs rooted on the Sun. If the MC is observed at two different locations sufficiently far away from each other, it may provide the global configuration of the MC. In this study, we model the MC which is observed two different locations using a simple straight cylinder model. The MC model fit parameters are the flux rope axis orientation (${\Theta}$, ${\phi}$), the intensity of the magnetic field at the flux rope axis ($B_0$), the radius of the MC ($R_0$), and the impact parameter (p), etc. With the MC model fit parameters we look into the difference between two observed MC geometries and also calculate the magnetic flux and helicity of the MC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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