본 논문에서는 인체의 열상대역 저피탐을 위한 선행연구로써 인체에서 방사되는 적외선 신호의 특성을 소개한다. 인체에서 방사되는 적외선 신호는 인체 표면의 방사율과 표면온도에 의하여 결정된다. 따라서 적외선 신호해석을 위하여 표면온도를 정확히 도출할 필요가 있고, 이를 위하여 인체의 열적 편안함을 도출하는데 주로 사용 되어온 체온 조절 작용 및 다층 구조 피부 모델을 적용하여 인체의 표면온도 도출에 사용하였다. 기법의 검증을 위하여 비정상 해석 결과와 실험결과의 비교검증을 수행하였으며, 이로부터 체온 조절 작용이 인체의 표면온도 결정에 미치는 영향을 파악하였다. 비정상 해석을 통해 도출된 표면온도와 피부 및 의복의 방사율을 이용하여 적외선 신호를 도출하였으며, 가상의 배경조건에 따라 나타나는 인체의 적외선 신호 특성을 파악하였다. 의복을 착용함으로써 인체는 저방사 배경과의 적외선 신호차이가 작아지는 반면 고방사 조건에서는 역대비로 인해 오히려 피탐지성이 증가하게 된다.
Jongwon Kim;Eunbi Park;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2259-2277
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2023
We propose a probabilistic fish growth model for smart aquaculture systems equipped with IoT sensors that monitor the ecological environment. As IoT sensors permeate into smart aquaculture systems, environmental data such as oxygen level and temperature are collected frequently and automatically. However, there still exists data on fish weight, tank allocation, and other factors that are collected less frequently and manually by human workers due to technological limitations. Unlike sensor data, human-collected data are hard to obtain and are prone to poor quality due to missing data and reading errors. In a situation where different types of data are mixed, it becomes challenging to develop an effective fish growth model. This study explores the unique characteristics of such a combined environmental and weight dataset. To address these characteristics, we develop a preprocessing method and a probabilistic fish growth model using mixed data sampling (MIDAS) and overlapping mixtures of Gaussian processes (OMGP). We modify the OMGP to be applicable to prediction by setting a proper prior distribution that utilizes the characteristic that the ratio of fish groups does not significantly change as they grow. We conduct a numerical study using the eel dataset collected from a real smart aquaculture system, which reveals the promising performance of our model.
본 논문에서는 인체의 전자파 해석을 위해 유한 차분 시간 영역법(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)에 적합한 분산 모델링을 제안한다. 주파수에 따라 전기적 특성이 변하는 인체의 분산 특성을 정확하고 효율적으로 모델링을 하기 위해 상대 유전율을 2차 복소수 분수 함수식(QCRF: Quadratic Complex Rational Function)으로 표현하였다. WLSM(Weight Least Square Method) 기반의 복소수 커브 피팅법을 적용하여 인체 조직에 대한 QCRF 계수들을 추출하였으며, QCRF 분산 모델을 FDTD에 적용하는 방법을 논의하였다. 본 논문에서 제안한 QCRF 기반의 인체 분산 모델이 Gabriel의 측정 데이터와 일치하며, FDTD 적용시 Cole-Cole 분산 모델보다 계산 효율이 뛰어남을 확인하였다. 단일 주파수와 광대역 주파수 신호를 입력원으로 한 모의 실험을 통하여 QCRF 기반의 FDTD 분산 알고리즘의 검증 및 분석을 마무리하였다.
Human African Trypanosomiasis (HAT) also known as sleeping sickness, is a neglected tropical vector borne disease caused by trypanosome protozoa transmitted by bites of infected tsetse fly. The basic reproduction number, R0 derived using the next generation matrix method which shows that the disease persists in the population if the value of R0 > 1. The numerical simulations of optimal control model carried out to determine the control strategy that can combat HAT under the minimum cost. The results indicate that, the use of both education campaign, treatment and insecticides are more efficient and effective to eliminate HAT in African community but too costly. Furthermore, the cost-effectiveness of the control measures (education campaign, treatment and insecticides) were determined using incremental cost-effectiveness ratio (ICER) approach and the results show that, the use of education and treatment of infected people as the best cost effective strategy compared to other strategies.
Aeronautics engine cooling is one of the biggest problems that engineers have tried to solve since the beginning of human flight. Systems like radiators should solve this purpose and they have been studied extensively and various solutions have been found to aid the heat dissipation in the engine zone. Special interest has been given to air coolers in order to guide the air flow on engine and lower the high temperatures achieved by the engine in flow conditions. The aircraft companies need faster and faster tools to design their solutions so the development of tools that allow to quickly assess the effectiveness of an cooling system is appreciated. This paper tries to develop a methodology capable of providing such support to companies by means of some application examples. In this work the development of a new methodology for the analysis and the design of oil cooling systems for aerospace applications is presented. The aim is to speed up the simulation of the oil cooling devices in different operative conditions in order to establish the effectiveness and the critical aspects of these devices. Steady turbulent flow simulations are carried out considering the air as ideal-gas with a constant-averaged specific heat. The heat exchanger is simulated using porous media models. The numerical model is first tested on Piaggio P180 considering the pressure losses and temperature increases within the heat exchanger in the several operative data available for this device. In particular, thermal power transferred to cooling air is assumed equal to that nominal of real heat exchanger and the pressure losses are reproduced setting the viscous and internal resistance coefficients of the porous media numerical model. To account for turbulence, the k-${\omega}$ SST model is considered with Low- Re correction enabled. Some applications are then shown for this methodology while final results are shown in terms of pressure, temperature contours and streamlines.
The inspiratory flow rate of a human is changed with the amount of the workload. The flow characteristic is affected by the inspiratory flow rate. In the flow field of airway, the both of turbulence intensity and secondary flow affect the deposition pattern of particles which is important for the drug-aerosol targeting. Thus the analysis of the flow characteristic in a human airway is important. The purpose of this study is to investigate the effects of the inspiratory flow rate on the flow characteristics in a human airway. The tubular airway is consistent with the oral cavity, pharynx, larynx and trachea. The relatively inspiratory flow rate is used at each case of human states regarding the workload. By the effect of geometric airway changes, transition to turbulent airflow after the larynx can occur with relaminarization further downstream. The low Reynolds number k-${\omega}$ turbulence model is used for analysis with flow regime. As the inspiratory flow rate is larger, the turbulence kinetic energy and secondary flow intensity increase in airway. On the other hand, the area of recirculation zone is smaller.
835 MHz에서 동작하는 셀룰라 휴대폰에 의한 인체 두부내의 1 g 및 10 g 평균 비홉수율(specific absorption rate, SAR)을 해석한다. 사용되는 수치방법은 총 전자기장 유한차분 시간영역(finite-difference time-domain, FDTD) 기법이다. 전화기는 도체박스, 플라스틱 케이스 그리고 모노폴 안테나와 나선형 안테나 로 구성된 whip 안테나로 모의되었다. 공간 정밀도 3 mm의 이산적 인체두부 모델은 MRI(Magnetic Resonance Imaging), CT(computerized tomography) 그리고 해부학적 이미지에 기초한 것이다 안테나를 뽑은 전화기와 접은 전화기에 대한 근역장 및 원역장 복사 패턴이 분석되었다. SAR 평가를 위한 재현성 있는 기법을 제공하기 위해 조직내의 1 g 또는 10 g의 질량을 갖는 체적을 취하는 두 가지 방법을 제안하고 비교 한다.
Oral cancer surgery typically consists of resection of lesion, neck dissection and reconstruction, and it has an impact on the position of hyoid bone. Therefore, morphological change of airway can occur since the geometric parameter of airway is correlated with the hyoid bone. Airflow is affected by geometry of the airway. In this study, flow characteristics were compared between pre- and post-surgery models by both particle image velocimetry (PIV) and numerical simulation. 3D model of upper airway was reconstructed based on CT data. Velocity is accelerated by the reduced channel area, and vortex and recirculation region are observed in pre- and post-surgery models. For the post-surgery model, high pressure distribution is developed by significantly decreased hydraulic diameter, and the longitudinal flow stream is also interrupted.
장마와 같이 장기간에 내리는 강우나 단기간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 영향으로 산사태, 토석류와 같은 산지재해가 발생한다. 산사태와 토석류는 인적, 물적 피해를 야기하므로 이를 예방하기 위한 다양한 대책의 적용과 연구가 수행되고 있다. 토석류 재해 연구 중 토석류 수치모형은 비교적 간단하게 연구지역에 대한 위험도를 분석할 수 있다. 다만 경험에 의한 방정식이 적용되어 모형마다 다른 결과를 나타내고 입력변수도 모델마다 차이가 있어 수치모형의 검증은 필수적이다. 본 연구에서는 토석류 수치모형을 이용하여 토석류의 피해를 저감하기 위한 시설인 사방댐과 종단구조물인 계간수로를 반영하여 이에 따른 저감효과를 비교·분석하였다.
In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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