A simple analytical model is considered in an attempt to demonstrate a formation mechanism of the abyssal current in the East Sea. In this model, the abyssal currents are driven by wind through an outcrop region and flow along closed geostrophic contours. A rough estimate of the abyssal currents, arrived at by applying this model to the region of deep mixing in the East Sea, gives currents comparable to those observed, although there is an uncertainty in the surface area of the outcrop region. It seems that the spin-up of deep water by wind forcing through the region of deep winter mixing is, at least partly, an important contribution to the formation of the abyssal currents in the East Sea.
Seasonal variation of phytoplankton was investigated with surface mixed layer ecosystem model in the East Sea. The model consisted of four compartments (phytoplankton, zooplankton, nutrient, detritus) forced by mixed layer depths, photosynthetically available radiation and nutrient concentrations. From model results we estimated entrainment rate $2.5-4.0\;m{\cdot}day^{-1}$ to reproduce the two annual blooms, and reproduced seasonal variation of phytoplankton at southern and northern regions by the difference of surface winter mixed layer depth (MLD) using the entrainment rate value $3.0\;m{\cdot}day^{-1}$. The spring blooms in the southern and northern regions closely related to deepening of a winter surface MLD. In the southern region where MLD was shallow and phytoplankton spring bloom occurs one month in advance to the northern region where MLD was deep. The amount of light increases within the MLD during the onset of stratification and water temperature increases faster in spring in the southern region than the northern region. Decrease of phytoplankton was mainly affected by zooplankton grazing in the southern region and by nutrient exhaustion in the northern region. The fall bloom in the two regions was caused by the nutrient availability and entrainment on the phytoplankton.
표면혼합층의 단기(2시간~24시간)변화를 조사하기 위하여 대한해협의 한 정점에 서 1983년 10월 12일에서 10월 14일까지 48시간 동안 주로 1시간 간격으로 해양과 기 상에 대한 관측을 실시하였다. 표면혼합층의 깊이와 수온을 시간당 변동률이 평균적으 로 각각 5.2 m/hour, 0.2$^{\circ}C$/hour로 해표면에서의 바람 응력, 부력속과의 상관관계가 매우 적다. 표면 혼합층은 표면혼합층의 수온와 염분이 높을 때 깊고, 낮을 때 얕다. 한편, 표면혼합층 수온의 급격한 하강 또는 상승이 관측되었다. 인공위성 자료와 XBT 자료 분석에 의하면 표면혼합층 수온의 급격한 상승은 고온의 해수의 이류에 의한 일 어남을 알 수 있었다. 위의 결과들은 해류가 비교적 강하고 해수물성이 서로 다른 수 괴가 존재하는 가을철 대한해협에서는 해수의 이류가 표면혼합층의 단기변화에 크게 영향을 준다는 것을 나타낸다.
Ocean mixed layer (OML) depth affects diurnal cycle of sea surface temperature (SST) induced by change of solar radiation absorption and heat budget in ocean. The diurnal SST variation can lead to convection over the ocean, which can impact on localized precipitation both over coastal and inland. In this study, we investigate the OML characteristics affecting the diurnal cycle of SST for the Korean Peninsula and surrounding areas. To analyze OML characteristics, HYCOM oceanic mixed layer depth (MLD) and wind field at 10 m from ERA-interim during 2008~2016 are used. In the winter, MLD is deeply formed when the strong wind field is located on perpendicular to continental slope over deep seafloor areas. Besides, cooling SST-induced vertical mixing in OML is reinforced by dry cold air originated from Siberia. The OML in summer is shallowly distributed about 20 m. In order to estimate the impact of OML model in high resolution NWP model, four experimental simulations are performed. At this time, the prognostic scheme of skin SST is applied in NWP to simulate diurnal SST. The simulation results show that CNTL (off-OML) overestimates diurnal cycle of SST, while EXPs (on-OML) indicate similar results to observations. The prediction performance for precipitation of EXPs shows improvement compared with CNTL over coastal as well as inland. This results suggest that the application of the OML model in summer season can contribute to improving the prediction for performance of SST and precipitation over coastal area and inland.
The dissolved air at the bottom layer of the deep aeration tank transforms into fine gas bubbles within the MLSS (Mixed Liquor Suspended Solid) floc when exposed to the atmosphere. MLSS floc flotation occurs when MLSS from the deep aeration tank enters the secondary clarifier for solid-liquid separation, as dissolved air becomes fine air within the MLSS floc. The floated MLSS floc causes a high SS (Suspended Solid) concentration in the secondary effluent. The fine air bubbles within the MLSS floc must be removed to achieve stable sedimentation in the secondary clarifier. Fine bubbles within the MLSS floc can be removed by air sparging. The settleability of MLSS was measured by sludge volume indexes (SVIs) after air sparging MLSS taken at the end of the deep aeration tank. MLSS settling tests were performed at MLSS heights of 200, 300, 400, and 500 mm, and compressed air was fed at the bottom of the settling column with air flow rates of 100, 300, and 500 ml/min at each MLSS height, respectively. Also, at each height and air flow rate, air was sparged for 3, 5, and 7 minutes, respectively. SVI was determined for each height, air flow rate, and sparging time, respectively. Experimental results showed that a 300 mm MLSS height, 300 ml/min air flow rate, and 3 minutes of sparging time were the least conditions to achieve less than 120 ml/g of SVI, which was the criterion for good MLSS settling in the secondary clarifier.
To investigate characteristics of biogeochemical environment of the Korea Deep Ocean Study(KODOSI area in the northeast Pacific Ocean, we preferentially measured Inorganic nutrients and fluorescent organic matters. Typically. the permanent thermocline was well developed at the depth of 200~1000m In the study area. Nitrate. phosphate and silicate were low In the surface mixed layer and Increased with depth. N/P and N/Si showed 15 and 0.2 respectively In the deeper layer. Two fluorophores, biomacromolecule(protein-like) and geomacromolecule (humid-like) , were observed by three dimensional fluorescence excltatlon/ emission spectra matrix. Biomacromolecule(maximum fluorescence at $Ex_{280m}/Em_{330nm}$) ranged from 41.9 to 147.0 TU with its maximum In the surface mixed layer and minimum in deeper water, This is a same trend that has been reported for DOC in the equatorial Pacific. This suggests that biomacromolecule might be labile and converted to refractory humic substance after bacterial degradation In the deeper layer. On the contrary, geomacromolecule(maximum fluorescence at $Ex_{330m}/Em_{430m}$), ranged from 7.6 to 46.5 QSU, showed minimum in the surface nixed layer(euphotic zone) Implying photodegradation and then increased with depth at all stations. In the characteristics of vertical profiles, the relationship between biomacromolecule and geomacromolecule showed negative correlation. Such trend can be attributed to biochemical regeneration or formation of fluorescent materials accompanying oxidation and rennnerallzation of settling organic matter.
본 연구에서는 고대 칠 기법을 규명하기 위하여 4가지 그룹의 표준칠편을 제작하여 광학현미경(투광, 낙사광, 편광)을 이용한 관찰을 실시하였다. 그룹 I 은 투명한 적갈색을 띠며 일부 층의 구분이 불명확하였고 연마가 된 층은 구분이 쉽게 되었다. 그룹 II는 대부분 투명 황갈색을 띠며 목재표면에 먼저 흑색안료를 메운 후 칠한 칠층과 흑색안료를 혼합하여 칠 한 칠층은 구분이 가능하였다. 그룹 III은 칠이 경화되는 과정에서 상층 부분이 먼저 막을 형성하고 내부는 칠과 불포화지방산이 산화 건조되어 상층의 칠층이 분리되어 관찰되었다. 그룹 IV의 칠도 막은 편광에서 관찰시 철 성분이 검은색과 붉은색으로 혼합되어 보이며 토분은 실리카 결정이 빛의 반사에 의하여 구분되어 졌다. 또한 석간주 칠층은 붉은색을 띠고 주칠과 석간주가 혼합된 칠은 윗부분과 아랫부분이 짙은 붉은 색을 띠며 가운데는 밝은 붉은색으로 구분되어 졌다.
오토인코더(Autoencoder)는 입력 계층과 출력 계층이 동일한 딥러닝의 일종으로 은닉 계층의 제약 조건을 이용하여 입력 벡터의 특징을 효과적으로 추출하고 복원한다. 본 논문에서는 CAPTCHA 이미지 중 하나의 숫자와 자연배경이 혼재된 영역을 대상으로 일련의 다양한 오토인코더 모델들을 적용하여 잡음인 자연배경을 제거하고 숫자 이미지만을 복원하는 방법들을 제시한다. 제시하는 복원 이미지의 적합성은 오토인코더의 출력을 입력으로 하는 소프트맥스 함수를 활성화 함수로 사용하여 검증하고, CAPTCHA 정보를 자동으로 획득하는 다른 방법들과 비교하여, 본 논문에서 제시하는 방법의 우수함을 검증하였다.
Haeri, Hadi;Sarfarazi, V.;Zhu, Zheming;Hokmabadi, N. Nohekhan;Moshrefifar, MR.;Hedayat, A.
Structural Engineering and Mechanics
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제69권2호
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pp.221-230
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2019
In this paper, shear behavior of non-persistent joint surrounded in concrete and gypsum layers has been investigated using experimental test and numerical simulation. Two types of mixture were prepared for this study. The first type consists of water and gypsum that were mixed with a ratio of water/gypsum of 0.6. The second type of mixture, water, sand and cement were mixed with a ratio of 27%, 33% and 40% by weight. Shear behavior of a non-persistent joint embedded in these specimens is studied. Physical models consisting of two edge concrete layers with dimensions of 160 mm by 130 mm by 60 mm and one internal gypsum layer with the dimension of 16 mm by 13 mm by 6 mm were made. Two horizontal edge joints were embedded in concrete beams and one angled joint was created in gypsum layer. Several analyses with joints with angles of $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, and $60^{\circ}$ degree were conducted. The central fault places in 3 different positions. Along the edge joints, 1.5 cm vertically far from the edge joint face and 3 cm vertically far from the edge joint face. All samples were tested in compression using a universal loading machine and the shear load was induced because of the specimen geometry. Concurrent with the experiments, the extended finite element method (XFEM) was employed to analyze the fracture processes occurring in a non-persistent joint embedded in concrete and gypsum layers using Abaqus, a finite element software platform. The failure pattern of non-persistent cracks (faults) was found to be affected mostly by the central crack and its configuration and the shear strength was found to be related to the failure pattern. Comparison between experimental and corresponding numerical results showed a great agreement. XFEM was found as a capable tool for investigating the fracturing mechanism of rock specimens with non-persistent joint.
최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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