프레넬 볼륨을 이용하는 B차원 탄성파 주시 토모그래피 기법을 개발하고 수치자료를 이용하여 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 3차원 주시 토모그래피 기법의 현장자료에의 적용성을 고찰하고자 시추공 간 탄성파 현장자료에 대한 주파수 특성 및 송수신 배열 커버리지를 검토하여 약 8m의 분해능의 3차원 입방체의 속도정보를 도출하였다. 3차원 속도분포를 기존의 2차원 토모그램과 비교하였을 때 두 결과가 잘 일치함을 확인함으로써 3차원 토모그래피 알고리즘의 현장 적용성을 확인하였다.
본 연구는 지표 및 시추공을 동시에 이용하는 3차원 탄성파 지대공 토모그래피 사례연구로서 계곡 하상부의 주요 구조선의 존재 및 그 연장 등 정밀한 3차원적 정보를 파악하고자 시도한 사례연구이다. 현장자료는 댐 제체의 하상부($200m{\times}200m$)로서 영역 내 총 12개 시추공을 이용하여 공대공(Hole to Hole) 및 지대공(Reverse VSP) 배열에 의한 탄성파 자료의 조합으로서 자료를 취득하였다. 역산 알고리즘은 입방체 내 암영대의 존재를 최소화할 수 있는 프레넬 볼륨에 기반한 3차원 탄성파 주시토모그래피 기법을 적용하였다. 역산과정을 거쳐 도출한 하상부 3차원 탄성파 속도 입방체는 지표지질 및 시추조사에서 확인된 단층의 존재를 명확히 보여주었다.
Computation solutions for the flow around a cube, which were generated as part of the Computational Wind Engineering 2000 Conference Competition, are compared with full-scale measurements. The three solutions shown all use the RANS approach to predict mean flow fields. The major differences appear to be related to the use of the standard $k-{\varepsilon}$, the MMK $k-{\varepsilon}$ and the RNG $k-{\varepsilon}$ turbulence models. The inlet conditions chosen by the three modellers illustrate one of the dilemmas faced in computational wind engineering. While all modeller matched the inlet velocity profile to the full-scale profile, only one of the modellers chose to match the full-scale turbulence data. This approach led to a boundary layer that was not in equilibrium. The approach taken by the other modeller was to specify lower inlet turbulent kinetic energy level, which are more consistent with the turbulence models chosen and lead to a homogeneous boundary layer. For the $0^{\circ}$ case, wind normal to one face of the cube, it is shown that the RNG solution is closest to the full-scale data. This result appears to be associated with the RNG solution showing the correct flow separation and reattachment on the roof. The other solutions show either excessive separation (MMK) or no separation at all (K-E). For the $45^{\circ}$ case the three solutions are fairly similar. None of them correctly predicting the high suctions along the windward edges of the roof. In general the velocity components are more accurately predicted than the pressures. However in all cases the turbulence levels are poorly matched, with all of the solutions failing to match the high turbulence levels measured around the edges of separated flows. Although all of the computational solutions have deficiencies, the variability of results is shown to be similar to that which has been obtained with a similar comparative wind tunnel study. This suggests that the computational solutions are only slightly less reliable than the wind tunnel.
The aim of this research is to evaluate movement and path characteristics of developed heavy duty handling robot using laser tracker(API T3) according to the ISO 9283 robot performance evaluation criteria. As carry out 3D modeling and simulation using CATIA, a test cube was set up to select moving and measuring range of robot. Performance test for pose and distance accuracy, path and path velocity accuracy under payload zero and 440kgf was accomplished. The resulted output data show the reliability of the developed robot.
이 논문은 3차원 탄성파 토모그래피의 3차원 초동주시 및 역산 알고리즘의 개발과 수치모형 실험을 통하여 3차원 토모그래피 기법의 현장 적용성을 고찰한 연구이다. 3차원 탄성파 주시토모그래피 기법의 현장 적용성을 담보하기 위해서는 한정된 송수신 커버리지에 기인하는 암영대가 발생하지 않아야 하고 또한 경제적인 관점에서 자료처리에 소요되는 시간이 합리적이어야 한다. 이 연구에서는 한정된 송수신 커버리지 문제를 극복하기 위하여 파선 폭의 확장기법의 하나인 프레넬 볼륨에 근거한 3차원 주시 토모그래피 알고리즘을 개발하였다. 또한 3차원 토모그래피 수행에 요구되는 정밀도와 경제성을 확보하기 위해 Fast Marching Method(FMM)을 이용한 초동주시 알고리즘을 선택하였으며 수치모형 실험을 통하여 합리적인 모델변수를 결정하였다. 3차원 고립형 이상체 및 경사진 층서구조 수치모형에 대한 3차원 탄성파속도 입방체를 도출함으로써 개발된 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 고찰하였다. 재구성된 탄성파 임방체는 원 수치모형과 대비한 결과 상호 부합하는 결과를 확인함으로써 3차원 토모그래피 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 검증하였다.
측정된 지반진동의 최대입자속도 자료에 대한 통계분석을 통해 환산거리 개념에 기초한 제어발파 설계조건식은 구할 수 있다. 이들 설계조건식들은 안전발파를 위한 다양한 허용기준에 따라 사용할 수 있는 환산거리의 최소값을 정의하는 형태로 되어 있다. 국내에서 널리 사용되는 환산거리에는 자승근 환산거리(SRSD)와 삼승근 환산거리(CRSD)의 두 가지가 있다. 따라서 SRSD와 CRSD의 설계조건식들은 각각 $D/\sqrt{W}{\geq}30m/kg^{1/2}$와 $D/\sqrt[3]{W}{\geq}60m/kg^{1/3}$의 형태가 된다. 제어발파 설계 시에는 이들 조건식들과 이격거리를 알고 있으므로 지반진동에 대해 구조물의 안정을 보장할 수 있는 최대 지발당장약량를 계산할 수 있다. 그러나 SRSD와 CRSD의 최대 지발당장약량은 각각 $W=O(D^2)$와 $W=O(D^3)$의 차원으로 나타난다. 따라서 SRSD에 비해 CRSD의 장약량은 두 회귀식의 유사한 적합도에도 불구하고 두 함수의 교점을 지나면 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 CRSD의 지나치게 많은 장약량으로 인해 발생할 지도 모를 구조물의 피해를 방지하기 위해 CRSD는 어떤 특정한 거리 이내에서만 사용하도록 제한한다. 그 정확한 한계는 SRSD와 CRSD의 장약량 차가 교점 이내에서의 양자 간의 최대차를 초과하기 시작하는 점까지이다.
We present a novel profile stacking technique based on optimal profile decomposition of a 3D spectral line data cube, and its performance test using the HI data cubes of sample galaxies from HI galaxy surveys, THINGS and LITTLE THINGS. Compared to the previous approach which aligns all the spectra of a cube using their central velocities derived from either moment analysis, single Gaussian or hermite h3 polynomial fitting, the new method makes a profile decomposition of the profiles from which an optimal number of single Gaussian components is derived for each profile. The so-called superprofile which is derived by co-adding all the aligned profiles from which the other Gaussian models are subtracted is found to have weaker wings compared to the ones constructed in a typical manner. This could be due to the reduced number of asymmetric profiles in the new method. A practical test made on the HI data cubes of the THINGS and LITTLE THINGS galaxies shows that our new method can extract more mass of kinematically cold HI components in the galaxies than the previous results. Additionally, we fit a double Gaussian model to the superprofiles whose S/N is boosted, and quantify not only their profile shapes but derive the ratio of the Gaussian model parameters, such as the intensity ratio and velocity dispersion ratio of the narrower and broader Gaussian components. We discuss how the superprofile properties of the sample galaxies are correlated with their other physical properties, including star formation rate, stellar mass, metallicity, and gas mass.
The imaging spectroscopic observations of the Magellanic irregular galaxy NGC 4449 were made to show the detailed kinematic structure of the galaxy. Many filamentary structures and Several bubble-like structures are recognized in a 3D data cube of H$\alpha$ emission line. Velocity field shows the kpc-scale mosaic structure and counter- rotation of ionized gas.
발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.
Kim, Shinna;Oh, Se-Heon;For, Bi-Qing;Sheen, Yun-Kyeong
천문학회보
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제46권2호
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pp.71.1-71.1
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2021
We perform disk-halo decomposition of the Large Magellanic Cloud (LMC) using a novel HI velocity field extraction method, aimed at better deriving its HI kinematics and thus mass distribution in the galaxy including both baryons and dark matter. We decompose all the line-of-sight velocity profiles of the combined HI data cube of the LMC, taken from the Australia Telescope Compact Array (ATCA) and Parkes radio telescopes with an optimal number of Gaussian components. For this, we use a novel tool, the so-called BAYGAUD which performs profile decomposition based on Bayesian MCMC techniques. From this, we disentangle turbulent non-ordered HI gas motions from the decomposed gas components, and produce an HI bulk velocity field which better follows the global circular rotation of the galaxy. From a 2D tilted-ring analysis of the HI bulk velocity field, we derive the rotation curve of the LMC after correcting for its transverse, nutation and precession motions. The dynamical contributions of baryons like stars and gaseous components which are derived using the Spitzer 3.6 micron image and the HI data are then subtracted from the total kinematics of the LMC. Here, we present the bulk HI rotation curve, the mass models of stars and gaseous components, and the resulting dark matter density profile of the LMC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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