Kim, Do-Hyun;Kim, Jin-Uk;Kim, Tae-Jun;Byon, Jae-Young;Kim, Jin-Won;Kwon, Sang-Hoon;Kim, Yeon-Hee
Atmosphere
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v.30
no.4
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pp.377-390
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2020
Not only emissions, but also atmospheric circulation is a key factor that affects local particulate matters (PM) concentrations in Korea through ventilation effects and transboundary transports. As part of the atmospheric circulation, air stagnation especially adversely affects local air quality due to weak ventilation. This study investigates the large-scale circulation related to air stagnation over Korea during winter and projects the climate change impacts on atmospheric patterns, using observed PM data, reanalysis and regional climate projections from HadGEM3-RA with Modified Korea Particulate matter Index. Results show that the stagnation affects the PM concentration, accompanied by pressure ridge at upper troposphere and weaken zonal pressure gradient at lower troposphere. Downscaling using HadGEM3-RA is found to yield Added-Value in the simulated low tropospheric winds. For projection of future stagnation, SSP5-8.5 and SSP1-2.6 (high and low emission) scenarios are used here. It has been found that the stagnation condition occurs more frequently by 11% under SSP5-8.5 and by 5% under SSP1-2.6 than in present-day climate and is most affected by changes in surface wind speed. The increase in the stagnation conditions is related to anticyclonic circulation anomaly at upper troposphere and weaken meridional pressure gradient at lower troposphere. Considering that the present East Asian winter monsoon is mainly affected by change in zonal pressure gradient, it is worth paying attention to this change in the meridional gradient. Our results suggest that future warming condition increase the frequency of air stagnation over Korea during winter with response of atmospheric circulation and its nonlinearity.
The objective of this study is to investigate the correlation between steady shear flow (nonlinear behavior) and dynamic viscoelastic (linear behavior) properties for concentrated polymer solutions. Using both an Advanced Rheometic Expansion System(ARES) and a Rheometics Fluids Spectrometer (RFS II), the steady shear flow viscosity and the dynamic viscoelastic properties of concentrated poly(ethylene oxide)(PEO), polyisobutylene(PIB), and polyacrylamide(PAAm) solutions have been measured over a wide range of shear rates and angular frequencies. The validity of some previously proposed relationships was compared with experimentally measured data. In addition, the effect of solution concentration on the applicability of the Cox-Merz rule was examined by comparing the steady flow viscosity and the magnitude of the complex viscosity Finally, the applicability of the Cox-Merz rule was theoretically discussed by introducing a nonlinear strain measure. Main results obtained from this study can be summarized as follows : (1) Among the previously proposed relationships dealt with in this study, the Cox-Merz rule implying the equivalence between the steady flow viscosity and the magnitude of the complex viscosity has the best validity. (2) For polymer solutions with relatively lower concentration, the steady flow viscosity is higher than the complex viscosity. However, such a relation between the two viscosities is reversed for highly concentrated polymer solutions. (3) A nonlinear strain measure is decreased with increasing stran magnitude, after reaching the maximum value in small strain range. This behavior is different from the theoretical prediction demonstrating the shape of a damped oscillatory function. (4) The applicability of the Cox-Merz rule is influenced by the $\beta$ value, which indicates the slope of a nonlinear stain measure (namely, the degree of nonlinearity) at large shear deformations. The Cox-Merz rule shows better applicability as the $\beta$ value becomes smaller.
Recently, as word embedding has shown excellent performance in various tasks of deep learning-based natural language processing, researches on the advancement and application of word, sentence, and document embedding are being actively conducted. Among them, cross-language transfer, which enables semantic exchange between different languages, is growing simultaneously with the development of embedding models. Academia's interests in vector alignment are growing with the expectation that it can be applied to various embedding-based analysis. In particular, vector alignment is expected to be applied to mapping between specialized domains and generalized domains. In other words, it is expected that it will be possible to map the vocabulary of specialized fields such as R&D, medicine, and law into the space of the pre-trained language model learned with huge volume of general-purpose documents, or provide a clue for mapping vocabulary between mutually different specialized fields. However, since linear-based vector alignment which has been mainly studied in academia basically assumes statistical linearity, it tends to simplify the vector space. This essentially assumes that different types of vector spaces are geometrically similar, which yields a limitation that it causes inevitable distortion in the alignment process. To overcome this limitation, we propose a deep learning-based vector alignment methodology that effectively learns the nonlinearity of data. The proposed methodology consists of sequential learning of a skip-connected autoencoder and a regression model to align the specialized word embedding expressed in each space to the general embedding space. Finally, through the inference of the two trained models, the specialized vocabulary can be aligned in the general space. To verify the performance of the proposed methodology, an experiment was performed on a total of 77,578 documents in the field of 'health care' among national R&D tasks performed from 2011 to 2020. As a result, it was confirmed that the proposed methodology showed superior performance in terms of cosine similarity compared to the existing linear vector alignment.
Studies on target motion in 4-dimensional radiotherapy are being world-widely conducted to enhance treatment record and protection of normal organs. Prediction of tumor motion might be very useful and/or essential for especially free-breathing system during radiation delivery such as respiratory gating system and tumor tracking system. Neural network is powerful to express a time series with nonlinearity because its prediction algorithm is not governed by statistic formula but finds a rule of data expression. This study intended to assess applicability of neural network method to predict tumor motion in 4-dimensional radiotherapy. Scaled Conjugate Gradient algorithm was employed as a learning algorithm. Considering reparation data for 10 patients, prediction by the neural network algorithms was compared with the measurement by the real-time position management (RPM) system. The results showed that the neural network algorithm has the excellent accuracy of maximum absolute error smaller than 3 mm, except for the cases in which the maximum amplitude of respiration is over the range of respiration used in the learning process of neural network. It indicates the insufficient learning of the neural network for extrapolation. The problem could be solved by acquiring a full range of respiration before learning procedure. Further works are programmed to verify a feasibility of practical application for 4-dimensional treatment system, including prediction performance according to various system latency and irregular patterns of respiration.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.29
no.2
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pp.109-120
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2017
A discounted cost model for preventive maintenance of armor units of rubble-mound breakwaters is mathematically derived by combining the deterioration model based on a discrete-time stochastic process of shock occurrence with the cost model of renewal process together. The discounted cost model of condition-based maintenance proposed in this paper can take into account the nonlinearity of cumulative damage process as well as the discounting effect of cost. By comparing the present results with the previous other results, the verification is carried out satisfactorily. In addition, it is known from the sensitivity analysis on variables related to the model that the more often preventive maintenance should be implemented, the more crucial the level of importance of system is. However, the tendency is shown in reverse as the interest rate is increased. Meanwhile, the present model has been applied to the armor units of rubble-mound breakwaters. The parameters of damage intensity function have been estimated through the time-dependent prediction of the expected cumulative damage level obtained from the sample path method. In particular, it is confirmed that the shock occurrences can be considered to be a discrete-time stochastic process by investigating the effects of uncertainty of the shock occurrences on the expected cumulative damage level with homogeneous Poisson process and doubly stochastic Poisson process that are the continuous-time stochastic processes. It can be also seen that the stochastic process of cumulative damage would depend directly on the design conditions, thus the preventive maintenance would be varied due to those. Finally, the optimal periods and scale for the preventive maintenance of armor units of rubble-mound breakwaters can be quantitatively determined with the failure limits, the levels of importance of structure, and the interest rates.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.3
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pp.147-160
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2020
A stochastic probabilistic model for harbor structures such as rubble-mound breakwater has been formulated by using the generalized Wiener process considering the nonlinearity of damage drift and its nonlinear uncertainty, by which the damage path with real-time can be tracked, the residual useful lifetime at some age can also be analyzed properly. The formulated stochastic model can easily calculate the probability of failure with the passage of time through the probability density function of cumulative damage. In particular, the probability density functions of residual useful lifetime of the existing harbor structures can be derived, which can take into account the current age, its present damage state and the future damage process to be occurred. By using the maximum likelihood method and the least square method together, the involved parameters in the stochastic model can be estimated. In the calibration of the stochastic model presented in this paper, the present results are very well similar with the results of MCS about tracking of the damage paths as well as evaluating of the density functions of the cumulative damage and the residual useful lifetime. MTTF and MRL are also evaluated exactly. Meanwhile, the stochastic probabilistic model has been applied to the rubble-mound breakwater. The related parameters can be estimated by using the experimental data of the cumulative damages of armor units measured as a function of time. The theoretical results about the probability density function of cumulative damage and the probability of failure are very well agreed with MCS results such that the density functions of the cumulative damage tend to move to rightward and the amounts of its uncertainty are increased as the elapsed time goes on. Thus, the probabilities of failure with the elapsed time are also increased sharply. Finally, the behaviors of residual useful lifetime have been investigated with the elapsed age. It is concluded for rubble-mound breakwaters that the probability density functions of residual useful lifetime tends to have a longer tail in the right side rather than the left side because of the gradual increases of cumulative damage of armor units. Therefore, its MRLs are sharply decreased after some age. In this paper, the special attentions are paid to the relationship of MTTF and MRL and the elapsed age of the existing structure. In spite of that the sum of the elapsed age and MRL must be equal to MTTF deterministically, the large difference has been shown as the elapsed age is increased which is due to the uncertainty of cumulative damage to be occurred in the future.
An, Xue-Hua;An, Wen-Hao;Im, Il-Bin;Lee, Sang-Bok;Kang, Jong-Gook
The Korean Journal of Pesticide Science
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v.10
no.4
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pp.296-305
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2006
The adsorption and persistence of pencycuron {1-(4-chlorobenzyl) cyclopentyl-3-phenylurea} in soils were investigated under laboratory and field conditions to in order to assess the safety use and environmental impact. In the adsorption rate experiments, a significant power function of relation was found between the adsorbed amount of pencycuron and the shaking time. Within one hour following the shaking, the adsorption amounts in the SCL and the SiCL were 60 and 65% of the maximum adsorption amounts, respectively. The adsorption reached a quasi-equilibrium 12 hours after shaking. The adsorption isotherms followed the Freundlich equation. The coefficient (1/n) indicating adsorption strength and degree of nonlinearity was 1.45 for SCL and 1.68 to SiCL. The adsorption coefficients ($K_d$) were 2.31 for SCL and 2.92 to SiCL, and the organic carbon partition coefficient, $K_{oc}$, was 292.9 in SCL and 200.5 inSiCL. In the laboratory study, the degradation rate of pencycuron in soils followed a first-order kinetic model. The degradation rate was greatly affected by soil temperature. As soil incubation temperature was increased from 12 to $28^{\circ}C$, the residual half life was decreased from 95 to 20 days. Arrhenius activation energy was 57.8 kJ $mol^{-1}$. Furthermore, the soil moisture content affected the degradation rate. The half life in soil with 30 to 70% of field moisture capacity was ranged from 21 to 38 days. The moisture dependence coefficient, B value in the empirical equation was 0.65. In field experiments, the half-life were 26 and 23 days, respectively. The duration for period of 90% degradation was 57 days. The difference between SCL and SiCL soils varied to pencycuron degradation rates were very limited, particularly under the field conditions, even though the characteristics of both soils are varied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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