A two-dimensional particle image velocimetry (2D PIV) system in a towing tank is employed to measure a wake field of a very large crude oil carrier model with rotating propeller in self propulsion condition, to identify characteristics of wake of a propeller working behind a ship. Phase-averaged and time-averaged flow fields are measured for a horizontal plane. Scale ratio of the model ship is 1/100 and Froude number is 0.142. By phase-averaging technique, trajectories of tip vortex and hub vortex are identified and characteristic secondary vortex distribution is observed in the hub vortex region. Propeller wake on the starboard side is more accelerated than that on the port side, due to the difference of inflow of propeller blades. The hub vortex trajectory tends to face the port side. With the fluctuation part of the phase-averaged velocity field, turbulent kinetic energy (TKE) is also derived. In the center of tip vortex and hub vortex region, high TKE concentration is observed. In addition, a time-averaged vector field is also measured and compared with phase-averaged vector field.
본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.
자외선보다 파장이 짧은 X-선은 투과력이 매우 좋아 산업 분야 및 의료분야에 융합되어 많이 사용되고 있다. 특히 산업분야에서는 비파괴 검사 장비인 x-ray를 이용하여 금속과 같은 제품의 생산 과정에서 발생할 수 있는 금속 내부의 이물질에 검출에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있는 실정이다. X-ray 영상 이미지를 디지털 방식으로 획득하는 DR(Digital Radiography) 방사선 촬영 방식의 확산으로 디텍터의 사용이 활발해지고 있으나 내부의 센서 잡음 및 감도에 따라 이물질 검출이 불가능한 경우도 발생하고 있다. 금속 제품을 생산할 경우 이물질의 혼입으로 생산 제품의 불량률이 높아질 수 있기에 정확한 검출이 필요하다. 이에 본 논문에서는 금속 내부의 이물질과 같은 결함 검출의 효율을 향상시키기 위하여 획득한 X-ray 이미지의 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 금속 제품 생산 공정의 불량 검출에 적용하면 제품 결함의 검출을 정확하고 신속하게 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 RCNN (recurrent convolution neural network) 계층 모델을 채택한 인공 지능에 기반을 둔 주가 예측을 제안한다. LSTM (long-term memory model) 기반 신경망은 시계열 데이터의 예측에 사용된다. 다른 한편, 컨볼루션 신경망은 데이터 필터링, 평균화 및 데이터 확장을 제공한다. 제안된 주가 예측에서는 위에서 언급 한 장점들을 RCNN 모델에서 결합하여 적용함으로써 다음날의 주가 종가를 예측한다. 그리고 최근의 시계열의 데이터를 강조하기 위해 커스텀 가중치 손실 함수가 채택되었다. 또한 시장의 상황을 반영하기 위해 주가 인덱스에 관련된 데이터를 입력으로 포함하였다. 제안된 주가 예측 방식은 실제 주가를 대상으로 한 실험에서 3.19%로 테스트 오차를 줄였으며, 다른 방법보다 약 19%의 성능 향상을 거둘 수 있었다.
Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.
본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.
본 연구는 연구의 목적은 총질소(TN), 총인(TP), 엽록소(Chl), 투명도(SD)의 변수를 이용하여 호수의 영양상태(Trophic state)를 평가하였고, 전기전도도에 따르면 부유물질(SS)의 역동성을 비교 평가하여 총질소-엽록소(TN-Chl), 총인-엽록소(TP-Chl), 엽록소-투명도(Chl-SD)의 경험적 모델을 분석하였다. 호소의 영양상태 분석에 따르면, 36개 인공호 중 절반이상이 부영양-과영양화 상태 (Eutrophy-Hypertrophy)로 나타났다. 총인의 월 변이(% Variation)가 최고 500%까지 상회하였으며 특히 8월에는 연중 최고치를 보였다. 한편 총질소의 월 변이는 90% 이하로 나타났으며, 모든 호수에서 평균 총질소 농도는 1.2 mg L$^{-1}$ 이상을 상회하여, 배경 농도가 높은 것으로 나타났다(부영양-과명양화상태). 경험적 모델 분석에 따르면 투명도의 변이는 총인(R$^2$=0.15, p<0.001) 및 총질소 (R$^2$=0.20, p<0.001)보다 주로 엽록소 (R$^2$=0.31, p<0.001)에 의해 설명되는 것으로 나타났다 총인, 총 질소의 비 (TN : TP ratio)의 분석에 따르면, 대부부의 인공호는 조류 생장에 있어 잠재적인 인(P)의 영향을 시사하였다. 따라서 식물성 플랑크톤 성장은 질소보다 인에 의하여 조절 되는 것으로 나타났다. 수질 변수의 연 평균값에 로그-전환(Log$_{10}$ transformation)한 후 실시한 선형 회귀분석에 따르면 엽록소는 총인 및 총질소에 의해 각각 30%, 15% 설명되어, 연관성이 극히 낮은 것으로 나타났다. 그러나 개별 호소에 대한 선형 회귀분석 일부 총인-엽록소가 강한 정 상관관계 (R$^2$=0.62, p=0.002, n=12)를 총질소-엽록소에서는 유의성이 없는 것으로 나타났다(p=0.892, n=12). 상기 연구를 종합해보면 경험적 모델 분석 시 자료의 평균효과(Averaging effect)는 모델의 변이성을 설명하는 데 중요한 것으로 나타났다.
A damage estimation method for monopile support structure of offshore wind turbine using modal properties and committee of neural networks is presented for effective structural health monitoring. An analytical model for a monopile support structure is established, and the natural frequencies, mode shapes, and mode shape slopes for the support structure are calculated considering soil condition and added mass. The input to the neural networks consists of the modal properties and the output is composed of the stiffness indices of the support structure. Multiple neural networks are constructed and each individual network is trained independently with different initial synaptic weights. Then, the estimated stiffness indices from different neural networks are averaged. Ten damage cases are estimated using the proposed method, and the identified damage locations and severities agree reasonably well with the exact values. The accuracy of the estimation can be improved by applying the committee of neural networks which is a statistical approach averaging the damage indices in the functional space.
In this thesis, the lead-lag compensator is designed to improve output characteristics of flyback zero voltage switching quasi-resonant converters. The switch and the diode are assumed ideally. And the SMPS is modelled by state equations with four operation modes. And the model for controller design is also achived by using a state space averaging method, which is continuous time average of state variables every period. The lag, the lead and the lead-lag compensator is designed the SMPS respectively. The time domain analysis and the frequency domain analysis are done for each compensated circuit. It is possible increasing the phase margin and improving the transient response by the compensators. The phase lag compensator has small overshoot comparatively. But the bandwidth is narrower than the others, so it has longest settling time. For the phase lead compensator, the response come to steady-state within short period. But the overshoot is the largest due to its large peak gain. Finally, the phase lead-lag compensator has medium characteristics in the overshoot and the settling time.
A new model utilizing a transfer function is introduced in the present paper for analizing motion errors of hydrostatic tables. Relationship between film reaction force in a single hydrostatic pad and form error of a guide rail is derived at various spacial frequencies by finite element analysis, and it is expressed as a transfer function. This transfer function clarifies so called averaging effect of the oil film quantitively. For example, it is found that the amplitide of the film reaction farce is reduced as the spacial frequency increases or relative width of the pocket is reduced. Motion errors of a multiple pad table is estimated from transfer function, geomatric relationship between each pads and form errors of a guide rail, which is named as Transfer Function Method(TFM). Calculated motion errors by TFM show good agreement with motion errors calculated by Multi Pad Method, which is considered entire table as an analysis object. From the results, it is confirmed that the proposed TFM is very effective to analyze the motion errors of hydrostatic tables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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