본 논문에서는 회전체의 특징 파라미터들을 추출하기 위한 센서의 신호들을 수집하는 방법을 연구하고자 한다. 이를 위해, 모형 시험을 수행하기 위한 진동 테스트 리그를 개발하여 정상적으로 운전하에서의 신호특성을 분석하였다. 다른 진동 요소들로부터 주기적인 충격에 의해 발생되는 진동 성분을 추출하기 위하여 포락 신호처리(Envelope FFT Analysis) 기법을 사용하였다. 회전속도에 따른 신호분석과 더불어 회전체의 저주파수 특성을 잘 나타내는 속도센서 및 진동 테스트 리그의 부하변화에 따른 신호를 분석하였다. 그 결과, 베어링 하우징에서 측정되는 가속도 신호는 진폭이 작으며 조화 성분과 모터의 회전주파수 성분만이 발생함을 확인하였다. 즉, 회전수가 높아짐에 따라 가속도의 진폭이 높아짐을 확인할 수 있었다. 회전속도가 증가하면 원 데이터의 형상의 차이가 있는 것을 확인할 수 있었고, 가속도 FFT 그래프와 비교하였을 경우 저 주파수에서 노이즈에 강하며 해당 회전 주파수 성분을 뚜렷하게 나타내었다. 또한 부하를 변화시켜도 주요 회전 주파수 성분이 증가하지 않음을 알 수 있었다.
In this study, two-step statistical approach including Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Linear Regression (MLR) was employed, and main meteorological factors explaining the high-PM2.5 episodes were identified in two regions: Seoul and Busan. We first performed PCA to isolate the Principal Component (PC) that is linear combination of the meteorological variables observed at two levels: surface and 850 hPa level. The employed variables at surface are: temperature (T2m), wind speed, sea level pressure, south-north and west-east wind component and those at 850 hPa upper level variables are: south-north (v850) and west-east (u850) wind component and vertical stability. Secondly we carried out MLR analysis and verified the relationships between PM2.5 daily mean concentration and meteorological PCs. Our two-step statistical approach revealed that in Seoul, dominant factors for influencing the high PM2.5 days are mainly composed of upper wind characteristics in winter including positive u850 and negative v850, indicating that continental (or Siberian) anticyclone had a strong influence. In Busan, however, the dominant factors in explanaining in high PM2.5 concentrations were associated with high T2m and negative u850 in summer. This is suggesting that marine anticyclone had a considerable effect on Busan's high PM2.5 with high temperature which is relevant to the vigorous photochemical secondary generation. Our results of both differences and similarities between two regions derived from only statistical approaches imply the high-PM2.5 episodes in Korea show their own unique characteristics and seasonality which are mostly explainable by two layer (surface and upper) mesoscale meteorological variables.
오늘날 정보시스템을 구축하는 모든 분야에서 컴포넌트에 기반한 개발(CBD : component based development) 방법이 주 흐름으로 등장하였다. GIS 영역에서도 컴포넌트의 개발 및 조립을 통한 시스템 구축을 권장하고 있다. GIS 영역은 다른 영역에 비하여 컴포넌트의 식별이 뚜렷한 업무영역(business domain)을 비교적 많이 가지고 있다. 이 영역은 비교적 산술적 기능을 많이 요구하는 부분이다. GIS 영역에서나 전사적(enterprise) 영역에서나 비산술적 기능 부분이 많이 존재함을 인식하여야 한다. 컴포넌트는 재사용성을 보장하여야 하는 특징을 가지고 있다. 재사용성이란 가능한 기능이 단순하고 최소의 크기를 가질 때 효용가치가 상승한다. 본 연구에서 GIS 컴포넌트를 추출하는 기법을 제시한 바가 있다. 본 연구에서는 친화력분석(affinity analysis)이란 기법을 통하여 GIS 컴포넌트를 추출하고자 한다. CBD에서는 UML을 활용하는 것이 기본으로 쓰임새(use case) 와 클래스는 UML의 핵심을 이루는 요소이다. 이 쓰임새와 클래스가 해당 업무영역 내에서 얼마나 친화력을 가지는가를 살펴보는 것이 친화력 분석의 목적이며, 이 분석 결과를 가지고 컴포넌트를 식별하게 된다. 이 친화력 분석은 GIS 영역뿐만 아니라 모든 업무영역에 활용이 가능하고 분석의 수행 절차가 복잡하지 않음으로 널리 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 주목적은 공간그리드의 조형요소로서 3차원 유닛의 역할과 구성을 탐구하는 것이다. 따라서 공간그리드와 3차원 유닛의 상호관계와 역할, 유닛의 유형 및 구성방식과 이에 영향을 미치는 요인들이 파악된다. 또한 각각의 형태적 특성 및 조합이 공간그리드 전체의 형상에서 드러내는 효과를 확인하여 전반적인 형태구성의 틀을 제시하고자 한다.
With the various urban characteristics of each city, the existing water demand prediction, which uses average liter per capita day, cannot be used to achieve an accurate prediction as it fails to consider several variables. Thus, this study considered social and industrial factors of 164 local cities, in addition to population and other directly influential factors, and used main substance and cluster analyses to develop a more efficient water demand prediction model that considers unique localities of each city. After clustering, a multiple regression model was developed that proved that the $R^2$ value of the inclusive multiple regression model was 0.59; whereas, those of Clusters A and B were 0.62 and 0.74, respectively. Thus, the multiple regression model was considered more reasonable and valid than the inclusive multiple regression model. In summary, the water demand prediction model using principal component and cluster analyses as the standards to classify localities has a better modification coefficient than that of the inclusive multiple regression model, which does not consider localities.
This study is a preliminary study to design a character automation system that considers the facial characteristics of mammals. The experimental data of this study was conducted on dogs (dog breeds) and humans, which were designed to be used in many contents. First, data was extracted from 100 types of dogs and 100 human data. Second, the criteria for measuring the ratio of important parts of the dog and human face were suggested. In addition, a comparative analysis of the face of a dog and a human face is conducted. Lastly, by analyzing the main component(PCA), the most characteristic elements in the faces of dogs and humans were analyzed. As a result, it was confirmed that the length of the face, the size of the eyes, the length of the glabellar, and the length of the glabellar and other parts are important. Through this study, the features of the dog's face that are different from humans are expected to contribute to the animal character automation.
Two major cellulase components purified with sephadex G-75 and DEAE sepharose were applied to bleached kraft pulp to inverstigate the change of fiber properties. Cellulose viscosity was very sensitive to $C_x$ component treatment (more than 15% drop was observed) while being little influenced by $C_1$, component (only 2% drop). Fiber fraction longer than 2mm was reduced by $C_x$ treatment while short fiber fraction was increased greatly by more than 15%. There was little change in fiber length distribution by combined treatment of $C_1$ 1 and $C_x$ at equal. In this case, fine contents increased by more than 2.5% at equivalent refining time. WRV and Density were increased as the amount of $C_1$ or $C_x$ treatment was increased. $C_{x}$ was main cause for increasing them. But the effect fell as enzyme dosage.
The performance of spatial downscaling models depends on the quality of input coarse scale products. Thus, the impact of intrinsic errors contained in coarse scale satellite products on predictive performance should be properly assessed in parallel with the development of advanced downscaling models. Such an assessment is the main objective of this paper. Based on a synthetic satellite precipitation product at a coarse scale generated from rain gauge data, two synthetic precipitation products with different amounts of error were generated and used as inputs for spatial downscaling. Geographically weighted regression, which typically has very high explanatory power, was selected as the trend component estimation model, and area-to-point kriging was applied for residual correction in the spatial downscaling experiment. When errors in the coarse scale product were greater, the trend component estimates were much more susceptible to errors. But residual correction could reduce the impact of the erroneous trend component estimates, which improved the predictive performance. However, residual correction could not improve predictive performance significantly when substantial errors were contained in the input coarse scale data. Therefore, the development of advanced spatial downscaling models should be focused on correction of intrinsic errors in the coarse scale satellite product if a priori error information could be available, rather than on the application of advanced regression models with high explanatory power.
Rice plant numbers and density are key factors for yield and quality of rice grains. Precise and properly estimated rice plant numbers and density can assure high yield from rice fields. The main objective of this study was to automatically detect and count rice plants using images of usual field condition from an unmanned aerial vehicle (UAV). We proposed an automatic image processing method based on morphological operation and boundaries of the connected component to count rice plant numbers after transplanting. We converted RGB images to binary images and applied adaptive median filter to remove distortion and noises. Then we applied a morphological operation to the binary image and draw boundaries to the connected component to count rice plants using those images. The result reveals the algorithm can conduct a performance of 89% by the F-measure, corresponding to a Precision of 87% and a Recall of 91%. The best fit image gives a performance of 93% by the F-measure, corresponding to a Precision of 91% and a Recall of 96%. Comparison between the numbers of rice plants detected and counted by the naked eye and the numbers of rice plants found by the proposed method provided viable and acceptable results. The $R^2$ value was approximately 0.893.
This paper aims to evaluate the conservatism in the design of APR1400 (Advanced Pressurized water Reactor 1400 designed by KHNP) reactor internals component, the LSS (Lower Support Structure). Re-engineering of the LSS is done based on the system design condition data and applicable ASME code that was used for the original APR1400 design. Systems engineering approach is applied to design the LSS of APR1400 without refering APR1400 LSS dimensional parameters and tries to verify important design parameters of APR1400 LSS as well as the validity of the re-engineering design process as independent verification method of reactor component design. Systems engineering approach applied in this study following V-model approach. The re-engineered LSS design showed more than enough conservatism for static loading case. The maximum deflection of LSS is under 1mm (calculated value is 0.25mm) from 4000 mm diameter of LSS. Hence the deflection can be ignored in other reactor internals for structural integrity assessment. Especially the effect of LSS deflection on fuel assembly can be minimized and which is one of the main requirements of LSS design. It also showed that the maximum stress intensity is 2.36MPa for the allowable stress intensity of 60.1 MPa. The stress resulted from the static load is also very small compared to the maximum allowable stress intensity, hence there is more than enough conservatism in the LSS design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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