• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.117-117
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• 2004

일반적으로 접촉 피로 마멸은 구름 또는 미끄럼 접촉시 작용하는 반복 응력에 의해 표면과 표면 아래에 균열이 형성되고 성장 및 합체의 과정을 거쳐 표면의 일부가 떨어져 나가는 손상으로 기어나 캠-롤러, 구름 베어링과 같이 구름-미끄럼 접촉상태로 운전하는 기계요소에서 가장 중요하게 고려되어야 할 파손 메커니즘이다. 특히 기어나 구름 베어링 같이 고주기 접촉 피로 특성을 지니는 기계요소의 수명은 피로수명 실험과 통계적 기법을 이용한 Weibull 이론을 기초로 한 수명식을 대부분 사용하고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1994.06a
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• pp.56-64
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• 1994

탄성유체윤활 (elastohydrodynamic lubrication : EHL)이론은 구름 베어링, 기어 및 캠기구 등과 같이 집중 하중을 받는 기계 요소에서의 윤활 현상을 설명하는 이론으로서, 윤활부분에서 금속 접촉이 발생하지 않도록 기계요소를 설계하기 위하여 필요한 최소유막두께를 결정하는 데 사용된다. 그리이스는 대표적인 윤활제로서 구름 베어링의 윤활에 있어서 중요한 위치를 점하고 있다. 현재 집중 하중을 받는 기계 요소의 윤활에는 윤활 구조의 간편화, 보수의 용이성, 먼지나 이물의 침입 방지 등에 유리한 그리이스 윤활의 사용이 확대되고 있다. 현재 전동기, 가정용 전기기기, 측정기 등에 쓰이는 구름 베어링의 경우는 거의 전량 그리이스 윤활이 사용되고 있다. 지금까지의 연구는 유동특성상의 복잡성 때문에 무한장 선접촉 등온 EHL 문제에 대한 해석이었고, 아직까지는 그리이스 윤활 TEHL 해석에 관한 연구는 발표된 바 없다. 본 연구에는 Herschel-Bulkley 모델 그리이스 EHL문제를 열탄성유체윤활해석하여 보다 정확한 접촉부의 압력분포와 유막형상을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.60-62
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• 2001

습성침적은 여러 가지 기상 요소 중 대규모 강수량과 구름의 두께에 의해 큰 영향을 받는다. 실측치를 ADOM에 적용하여 습성침적 플럭스를 산정한 결과, $SO_2$의 침적 플럭스는 대규모 강수량과 구름 두께에 의해 좌우되고, sulfate의 침적 플럭스는 여름에 많고 겨울에 적은 전형적인 sulfate의 습성침적 패턴을 잘 따르며, 구름 내 $SO_2$의 산화정도에 따라 다르게 나타난다. 이상의 연구 결과들은 향후 산성 침적 모형을 사용한 다양한 조건에서의 습성침적 연구 및 나아가 습성침적 플럭스의 예측에 관한 선행 연구로서 도움을 줄 것으로 사료된다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.41 no.1
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• pp.48.2-48.2
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• 2016

태양계의 행성간 공간에는 수많은 티끌들이 흩어져 있다. 이들의 존재는 유성, 우주 탐사선의 검출기, 황도광 관측 등으로 확인되고 있으나, 이 티끌들의 수명이 길어야 수백만년에 불과하기에 태양계에는 지속적으로 티끌을 공급하는 기원천체가 있어야 한다. 최근의 광학적 (Yang & Ishiguro, 2015), 역학적 연구는 ~90% 이상의 행성간 티끌들이 혜성에서 방출되었을 것이라 추정하기에 이르렀다. 이러한 상황에서, 본 연구에서는 행성간 티끌구름의 구체적 양상을 설명하려는 목적으로 혜성에서 방출된 티끌들이 태양계에서 겪게 되는 역학 진화를 수치 계산을 통하여 추적하였다. 우리는 다양한 혜성 궤도 분포를 골고루 대표할 수 있도록 실제 혜성 중에서 대표 혜성들을 선정하고, 관측에 기반한 티끌 방출 모형을 이용하여 다양한 크기의 가상적 티끌을 이들 혜성에서 방출시켰다. 태양의 복사에 의한 끌림힘, 8개의 행성에 의한 중력 섭동을 고려하며 이 티끌들의 궤도 진화가 추적되었다. 티끌들의 최종 종착지가 살펴졌고, 정상 상태를 가정하고 행성간 티끌구름을 구성하여 실제 관측되는 티끌구름과 비교하였다. 이번 발표에서는 혜성에 의한 티끌공급량과 내행성계의 티끌 유출입량, 내행성계 티끌구름의 크기도수분포, 티끌구름의 궤도 요소 분포, 황도광의 밝기 분포 등이 수치 계산 결과와 비교되어 설명될 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.10 no.2 s.31
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• pp.27-32
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• 2006

In this paper, the contact stress and friction force between multi-balls and rolling friction contact surfaces of two cylinders have been presented using a finite element analysis. The multi-balls for a rolling friction motion may be contacted with a reciprocating mechanism of a parallel cylinder and a misaligned cylinder in a LPG filling unit. The FEM computed results indicate that SiC ceramic and SUS 304 balls show a high contact stress and friction force on the contact spot of rolling balls. But the PEEK balls show a low contact stress and friction loss due to a high flexibility of a PEEK polymer. In this study, we may recommend SiC and SUS 304 balls for high compressive loadings between a multi-ball and a cylinder contact mechanisms and PEEK balls for a low compressive force. And the misalignment between two cylinders should be restricted for a low contact stress and friction loss, especially.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.1
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• pp.21-30
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• 1999

The CLW (Cloud Liquid Water) is a parameter of vital interest in both modeling and forecasting weather. In mesoscale models, the magnitude of latent heat effects corresponds to the amount of CLW, which is important in the development of a certain weather system. The goal of this study is the estimation of CLW by GMS-5 data which is compared with that of SSM/I data and GMR(Grounded Microwave Radiometer)data. First of all, we found out the relationship of cloud albedo to cloud thickness, and caculated the CLW using the result of the relationship. The CLW amount of SSM/I or GMR and that of GMS-5 were compared, respectively. The correlation coefficient was about 0.86 and RMSE was 9.23 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and GMR data. And also the correlation coefficient was 0.84 and RMSE was 14.02 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and SSM/I data.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 2000.12a
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• pp.387-391
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• 2000

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.4
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• pp.351-361
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• 2024

Satellite imagery contains various elements such as clouds, cloud shadows, and terrain shadows. Accurately identifying and eliminating these factors that complicate satellite image analysis is essential for maintaining the reliability of remote sensing imagery. For this reason, satellites such as Landsat-8, Sentinel-2, and Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1) provide Usable Data Masks(UDMs)with images as part of their Analysis Ready Data (ARD) product. Precise detection of clouds and their shadows is crucial for the accurate construction of these UDMs. Existing cloud and their shadow detection methods are categorized into threshold-based methods and Artificial Intelligence (AI)-based methods. Recently, AI-based methods, particularly deep learning networks, have been preferred due to their advantage in handling large datasets. This study aims to analyze the applicability of constructing UDMs for high-resolution satellite images through deep learning-based cloud and their shadow detection using open-source datasets. To validate the performance of the deep learning network, we compared the detection results generated by the network with pre-existing UDMs from Landsat-8, Sentinel-2, and CAS500-1 satellite images. The results demonstrated that high accuracy in the detection outcomes produced by the deep learning network. Additionally, we applied the network to detect cloud and their shadow in KOMPSAT-3/3A images, which do not provide UDMs. The experiment confirmed that the deep learning network effectively detected cloud and their shadow in high-resolution satellite images. Through this, we could demonstrate the applicability that UDM data for high-resolution satellite imagery can be constructed using the deep learning network.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.442-443
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• 2002

인공위성에 의한 대기 에어러솔의 관측방법은 에어러솔이 기후에 미치는 영향의 평가에 있어서 중요한 요소가 되었다. 기본적으로 인공위성 원격탐사자료는 가시광선 영역역대의 밴드에서 대기중의 분자들이나 에어러솔에 의한 산란효과에 의해 영향을 받는다. 황사 현상과 같은 먼지구름은 인공위성 영상에서 쉽게 보이며 이러한 먼지 구름이 복사 강제 효과에 대한 기여도가 클 것으로 예측된다. (중략)

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.26 no.1
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• pp.9-16
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• 2015

We have developed ellipsometry lidar and measured aerosol and ice-cloud characteristics. To measure a full normalized backscattering phase matrix (NBSPM) composed of nine elements, we have designed an optical system with three kinds of transmission and three kinds of reception, composed of ${\lambda}/2$ waveplate, ${\lambda}/4$ waveplate and empty optic. To find systematic optical errors, we used clean day middle-altitude (4-6km) lidar signals for which the aerosol's concentration was small and its orientation chaotic. After calibrating our lidar system, we have calculated NBSPM elements scattered from an aerosol and from an ice cloud. In the case of an aerosol, we found that the off-diagonal values $m_{12},{\ldots},m_{34}$ of the NBSPM are smaller than those for a cirrus cloud. Also, the off-diagonal values of the NBSPM from a cirrus cloud depend on atmospheric conditions.