In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.
To reproduce the multiple broad peaks and the fine spectral features in the spectral energy distributions (SEDs) of T Tauri stars, we model dust around T Tauri stars using a radiative transfer model for multiple isothermal circumstellar dust shells. We calculate the radiative transfer model SEDs for multiple dust shells using the opacity functions for various dust grains at different temperatures. For six sample stars, we compare the model results with the observed SEDs including the Spitzer spectral data. We present model parameters for the best fit model SEDs that would be helpful to understand the overall structure of dust envelopes around classical T Tauri stars. We find that at least three separate dust components are required to reproduce the observed SEDs. For all the sample stars, an innermost hot (250-550 K) dust component of amorphous (silicate and carbon) and crystalline (corundum for all objects and forsterite for some objects) grains is needed. Crystalline forsterite grains can reproduce many fine spectral features of the sample stars. We find that crystalline forsterite grains exist in cold regions (80-100 K) as well as in hot inner shells.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.4
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pp.303-310
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2020
Estimating the accurate internal state of lithium ion batteries to increase their safety and efficiency is crucial. Various algorithms are used to estimate the internal state of a lithium ion battery, such as the extended Kalman filter and sliding mode observer. A state-space model is essential in using algorithms to estimate the internal state of a battery. Two principal methods are used to express the state-space model, namely, continuous time and discrete time. In this work, the extended Kalman filter is employed to estimate the internal state of a battery. Moreover, this work presents and analyzes the estimation performance of algorithms consisting of a continuous time state-space model and a discrete time state-space model through static and dynamic profiles.
The determination of three dimensional parameters (e.g., radial speed, angular width, source location) of Coronal Mass Ejections (CMEs) is very important for space weather forecast. To estimate these parameters, several cone models based on a flat cone or a shallow ice-cream cone with spherical front have been suggested. In this study, we investigate which cone model is proper for halo CME morphology using 26 CMEs which are identified as halo CMEs by one spacecraft (SOHO or STEREO-A or B) and as limb CMEs by the other ones. From geometrical parameters of these CMEs such as their front curvature, we find that near full ice-cream cone CMEs are dominant over shallow ice-cream cone CMEs. Thus we develop a new full ice-cream cone model by assuming that a full ice-cream cone consists of many flat cones with different heights and angular widths. This model is carried out by the following steps: (1) construct a cone for given height and angular width, (2) project the cone onto the sky plane, (3) select points comprising the outer boundary, (4) minimize the difference between the estimated projection speeds with the observed ones. We apply this model to 12 SOHO halo CMEs and compare the results with those from other stereoscopic methods (a geometrical triangulation method and a Graduated Cylindrical Shell model) based on multi-spacecraft data.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.23
no.1
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pp.95-109
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1995
All human spatial behavior and psychological stress are affected by the 'Privacy'of each space. This Paper deals with the theoretical review of 'privacy'concept and establishment of 'Privacy Model' that can be a useful design tool. 'Privacy Index(Pl)' model of 10 point scale, which is based on 'Hierarchic system of Privacy' in urban spaces by Chermeyeff and Alexander(1963), was established as a hypothetical model in this study. And'Activity Suitability', based on each hierarchy of primacy level, was investigated at each site to construct the validity of 'Privacy Model'. Total 67 sites were investigated by on.-site questionnaire in 3 types of outdoor spaces, (Park), (Campus), and (Garden) respectively. The major results are as follows; 1. The P7rivacy level of earth spaces, distributed from to in and . and (Groun Private> spaces are dominant In , spaces are dondnant 2, Privacy level, based on , showed higher privacy level than that of . This means the criteria of each privacy level should be modified for more specific space. The . could be derived from the (Activity Suitability) of each space. 3.The cognition of privacy level. by user group, showed no significant difference in dach group by sex, age, education, and job, respectively.
Koo, Hanwool;Shafieloo, Arman;Keeley, Ryan E.;L'Huillier, Benjamin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.45
no.1
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pp.48.4-49
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2020
We reconstruct the expansion history of the universe using type Ia supernovae (SN Ia) in a manner independent of any cosmological model assumptions. To do so, we implement a nonparametric iterative smoothing method on the Joint Light-curve Analysis (JLA) data while exploring the SN Ia light-curve hyperparameter space by Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling. We test to see how the posteriors of these hyperparameters depend on cosmology, whether using different dark energy models or reconstructions shift these posteriors. Our constraints on the SN Ia light-curve hyperparameters from our model-independent analysis are very consistent with the constraints from using different parameterizations of the equation of state of dark energy, namely the flat ΛCDM cosmology, the Chevallier-Polarski-Linder model, and the Phenomenologically Emergent Dark Energy (PEDE) model. This implies that the distance moduli constructed from the JLA data are mostly independent of the cosmological models. We also studied that the possibility the light-curve parameters evolve with redshift and our results show consistency with no evolution. The reconstructed expansion history of the universe and dark energy properties also seem to be in good agreement with the expectations of the standard ΛCDM model. However, our results also indicate that the data still allow for considerable flexibility in the expansion history of the universe. This work is published in ApJ.
An irregular cell-based numerical model was developed to analyze underground space flooding. In this model, the flow characteristics in underground space were computed by link-node system. Also, the model can simulate the underground flood flow related to the influence of stairs and wall-structures. Empirical discharge formula were introduced to analyze weir-type flow for shopping mall, and channel-type flow for subway railroad respectively. The simulated results matched in reasonable range compared with the observed depth. The dual-drainage inundation analysis model and the underground space flood analysis model were integrated using visual basic application of ArcGIS system. The developed model can help the decision support system of flood control authority for redesigning and constructing flood prevention structures and making the potential inundation zone, and establishing flood-mitigation measures.
W ith the recent increasing build and application for 3D spatial information, the importance of management and application for spatial information based on indoor space has been increased. Especially, Due to the increasing of the scale and complexity of the building according to the development of construction technologies several studies have been conducted to provide the services based on indoor space such as indoor navigation for disaster. Therefore, to efficient manage and service for information of complicated indoor space, it is necessary to extend and develop 3D spatial model and services that have been developed for outdoor space. In this paper, Indoor Spatial Data Model(ISDM) is developed to support building spatial information for complicated indoor space and location based services through topological information. ISDM contains a feature model which is a CityGML Application Domain Extension(ADE) model and a topology model that refers the IndoorGML.
An efficient method for identification of MIMO state space model has been developed by combining partial least squares (PLS) regression, balanced realization, and balanced truncation. In the developed method, a MIMO system is decomposed into multiple MISO systems each of which is represented by a high-order ARX model and the parameters of the ARX models are estimated by PLS. Then, MISO state space models for respective MISO ARX transfer function are found through realization and combined to a MIMO state space model. Finally, a minimal balanced MIMO state space model is obtained through balanced realization and truncation. The proposed method was applied to the design of model predictive control for temperature control of a high pressure $CO_2$ solubility measurement system.
The smoke filling process for the atrium space containing a fire source is simulated using two types of deterministic fire model : Zone model and Field model. The zone model used is the CFAST(version 1.6) model developed at the Building and Fire Research Laboratories, NIST in the USA. The field model is a self-developed frie field model based on Computational Fluid Dynamic (CFD) theories. This article is focused on finding out the smoke movement and temperature distribution in atrium space which is cubic in shape. For solving the liked set of velocity and pressure equation, the PISO algorithm, which strengthened the velocity-pressure coupling, was used. Since PISO algorithm is a time-marching procedure, computing time si very fast. A computational procedure for predicting velocity and temperature distribution in fire-induced flow is based on the solution, in finite volume method and non-staggered grid system, of 3-dimensional equations for the conservation of mass, momentum, energy, species and so forth. The fire model i.e Zone model and Field model predicted similar results for clear heights and the smoke layer temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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