In this study, we present geometrical and kinematical analysis of Moreton wave observed in 2012 June 3rd and July 6th, recorded in H-${\alpha}$ images of Global Oscillation Network Group (GONG) archive. These large-scale waves exhibit different features compared to each other. The observed wave of June 3rd has angular span of about $70^{\circ}$ with a diffuse wave front associated to NOAA active region 11496. It was found that the propagating speed of the wave at 17:53 UT is about $931{\pm}80km/s$. The broadness nature of this Moreton wave can be interpreted as the vertical extension of the wave over the chromosphere. On the other hand, the wave of July 6th associated with X1.1 class are that occurred at 23:01 UT in AR NOAA11515. From the kinematical analysis, the wave propagated with the initial velocity of about $994{\pm}70km/s$ which is in agreement with the speed of coronal shock derived from type II radio burst, v ~ 1100 km/s. These two identified waves add the inventory of the large-scale waves observed in 24th Solar Cycle.
Oh, Sang Hoon;Kim, Kyungmin;Harry, Ian W.;Hodge, Kari A.;Kim, Young-Min;Lee, Chang-Hwan;Lee, Hyun Kyu;Oh, John J.;Son, Edwin J.
천문학회보
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제39권2호
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pp.107.1-107.1
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2014
We apply a machine learning algorithm, artificial neural network, to the search for gravitational-wave signals associated with short gamma-ray bursts. The multi-dimensional samples consisting of data corresponding to the statistical and physical quantities from the coherent search pipeline are fed into the artificial neural network to distinguish simulated gravitational-wave signals from background noise artifacts. Our result shows that the data classification efficiency at a fixed false alarm probability is improved by the artificial neural network in comparison to the conventional detection statistic. Therefore, this algorithm increases the distance at which a gravitational-wave signal could be observed in coincidence with a gamma-ray burst. We also evaluate the gravitational-wave data within a few seconds of the selected short gamma-ray bursts' event times using the trained networks and obtain the false alarm probability. We suggest that artificial neural network can be a complementary method to the conventional detection statistic for identifying gravitational-wave signals related to the short gamma-ray bursts.
본 논문은E-PON용 버스트모드 광 수신소자를 개발하여 FTTH의 상용화에 기여하고자 연구되었다. 수신소자는 1.25 Gb/s 데이터 전송속도에서 E-PON의 10, 20 Km OLT Rx규격에 만족할 수 있도록 수신감도를 향상 시키기 위해 정전용량을 최소화하여 제작하였다. 수신감도는 비트 오류율이 $10^{-12}$이고 PRBS가 $2^5-1$일 때 -26 dBm, loud/soft ratio는 23 dB으로 측정되었다. Preamble time과 guard time은 각각 102.4 ns(128 bit)로 설정하였다. 일반적으로 광 수신소자에 주로 사용되는 정전용량이 0.53 pF인 포토다이오드와 정전용량이 최소화된 0.26 pF인 포토다이오드를 비교한 결과 정전용량이 0.26 pF인 포토다이오드로 제작된 버스트모드 광 수신소자 가 수신감도는 0.7 dBm, 대역폭은 190 MHz 더 향상되었다.
Water affects the mechanical properties of coal and stress wave propagation. To comprehensively investigate the effect of water content on the properties of coal, laboratory tests including X-Ray Diffraction (XRD) analysis, P-wave test, S-wave test, static and dynamic compression test with different water contents were conducted. The compressive strength, elastic modulus and failure strain and their mechanism of coal specimen under coupled static-dynamic load with the increased water content were observed. Meanwhile, energy transmission and dissipation characteristics of a stress wave in coal specimens with different water contents under dynamic load and its relation with the failure features, such as fragmentation and fractal dimension, of coal was analyzed. Furthermore, the dynamic interpretation of water infusion to prevent coal burst based on water infusion model of coal seam roadway was provided.
초음파 의료 영상에서 탄성영상은 암과 같은 종양의 진단에 도움을 준다. 본 논문은 초음파 음향 복사력을 이용하여 관찰하고자 하는 연조직에 힘을 인가하여 탄성 영상을 구현하였다. 데이터 획득 시간을 줄이기 위하여 송신 집속을 하지 않고 버스트 (burst) 형태의 평면파를 송신하여 모든 영상 영역에 동시에 음향 복사력이 인가되도록 하였다. 균일 탄성팬텀을 이용한 실험에서 송신 집속을 하지 않고도, 송신 시간을 길게 함으로써 탄성 영상을 얻기에 충분한 음향 복사력을 얻을 수 있음을 확인하였다. 그러나 기존의 집속형 음향 복사력을 이용한 영상과는 다른 시간 대 변위 특성이 관찰되었다. 제안한 탄성 영상 기법으로 초음파 병변 탄성 팬텀과 소의 간 실험에서 병변을 구별할 수 있음을 확인하였다.
전기를 이용한 치아의 자극은 치수의 생활력 평가의 한 방법이다. 전기 치수 검사의 기본원리는 치아 내의 치수에 전류 자극을 가하여 유발되는 통증 유무로 치수의 생활력을 평가한다. 그러나 치아의 에나멜질의 임피던스가 크고 개인에 따라 차이가 많기 때문에 치아의 상태에 영향을 받지 않으면서 자극을 제어하기가 불가능하다. 대부분의 치수검사기가 전압 자극 방법을 사용하고 있어 개인에 따라 자극 역치 값이 크게 변화한다 그러므로 치아 에나멜질의 두께 차에 의해 발생하는 영향을 최소화하기 위해 정 전류 치수 검사기가 필요하다. 그리고 치아 임피던스에 관계없이 넓은 전류 범위를 갖는 치수 검사기가 필요하다. 본 연구에서는 전류 안정 회로를 사용하여 최대 150 uA의 전류와 통증을 완화하는 버스트 파형을 발생시킬 수 있는 정 전류원 치수 검사기를 개발하고 그 성능을 확인하였다.
The objective of this study is to identify the requirements for a energy metering device and develop a real-time energy metering device for measuring energy (electricity) consumption of the electric railway vehicle during its operation. The study also evaluated the performance of the AC voltage sensor, current sensor, and data meter for the device and performed EMC tests such as surge and EFT (Burst). The performance tests showed that the percent errors of the AC voltage sensor and current sensor were ${\leq}0.1%$, and ${\leq}0.5%$ under 10~127V, and 10~250A, respectively. The result of surge and EFT (Burst) tests also indicated that the device had no malfunction in any wave (combination and ring waves) under the treat level with 2kV. The result of the field test also confirmed that the device had no malfunction in data metering.
On 2018 February 5 a gamma ray burst with trigger time 04:25:29.3 UT was detected by Swift BAT and this event was named GRB 180205A. We observed the optical afterglow of GRB 180205A starting from about 1 hour after the burst until February 22 in the optical bands with the 1m telescope of Deokheung Optical Astronomy Observatory (DOAO), the 1m telescope at Mt. Lemmon Optical Astronomy Observatory(LOAO) and the 0.8m and 0.25m telescopes at McDonald Observatory. According to the fireball model, which is a well-accepted and conventional model for the afterglow of the GRB, the mechanism of the afterglow is that the expanding external blast wave of the GRB successively collides with the ambient medium and loses its energy, and as a result emits radiation at wavelengths longer than gamma rays. Here we present optical photometry and light curve of the afterglow in the R band and analyze it to characterize GRB 180205A.
본 연구에서는 기능적 전기 자극에 필요한 전기 자극 파형(Wave Form)과 Therapy, Burst, Pulse 각 구간에 필요한 전기 자극 시간과 같은 매개변수를 그래프 형식으로 시뮬레이션하고, 환자에게 전달되는 전기 에너지를 계산할 수 있도록 하는 기능적 전기 자극 시뮬레이션 응용프로그램을 개발하였으며, 개발된 시뮬레이션 응용프로그램과 전기 자극 장비에서 출력되는 전기 자극을 오실로스코프를 통해 비교 검증하였다. 응용프로그램에서 시뮬레이션 한 프로그램의 콘텐츠를 활용하기 위하여 XML 스키마를 개발하였다. 그리고 각각의 설정 값들에 대해 표준화된 코드를 이용하고 OID를 이용하여 각각의 표준화 코드들을 식별 할 수 있도록 함으로써 의료전문가들 사이에서 기능적 전기 자극 프로그램에 대한 콘텐츠 공유의 도구로 활용할 수 있도록 하였다.
Many gravitational wave detectors are now being built or under operation throughout the world. In particular, LIGO has taken scientific data several times, although current sensitivity is not sufficient to detect the weak signals routinely. However, the sensitivities have been improving steadily over past years so that the real detection will take place in the near future. Data analysis is another important area in detecting the gravitational wave signal. We have carried out the basic research in order to implement data analysis software in Korea@home environment. We first studied the LIGO Science Collaboration Algorithm Library(LAL) software package, and extracted the module that can generate the virtual data of gravitational wave detector. Since burst sources such as merging binaries of neutron stars and black holes are likely to be detected first, we have concentrated on the simulation of such signals. This module can generate pure gravitational wave forms, noise suitable for LIGO, and combination of the signal and noise. In order to detect the gravitational signal embedded in the noisy data, we have written a simple program that employs 'matched filtering' method which is very effective in detecting the signal with known waveform. We found that this method works extremely well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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