착물의 분자궤도함수를 중심 금속이온의 핵을 원점으로 하는 함수들을 기저함수 집합으로 하여 일점 전개하고, 그 결과를 섭동론적인 입장에서 해석했다. $KNiF_3$의 결정구조 (perovskite structure)내에 존재하는 공유결합성이 비교적 작은 $[NiF_6]^{4-}$의 경우에도, 리간드의 배위로 인한 섭동으로 중심 금속이온의 $e_g$궤도함수와 $t_{2g}$궤도함수에 g궤도함수 이상의 각운동량을 갖는 들뜬상태 배치가 상당히 크게 섞여 들어온다는 것과, 이들 궤도함수들이 갖는 변형이 서로 다르다는 것을 발견했다. 여기서 MO계산에 의해 얻어지는 $e^*_g$궤도함수와 $t^*_{2g}$궤도함수 사이의 에너지차는 결정장 이론에서 정의되는 단일한 파라미터로서 10Dq의 의미는 갖지 못하며, 엄밀한 입장에선 그와 같은 파라미터는 정의될 수 없음을 밝혔다.
추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다.
Today, the modeling of concrete as a material within finite element simulations is predominantly done through nonlinear material models of concrete. In current sophisticated computational systems, there are a number of complex concrete material models which are based on theory of plasticity, damage mechanics, linear or nonlinear fracture mechanics or combinations of those theories. These models often include very complex constitutive relations which are suitable for the modeling of practically any continuum mechanics tasks. However, the usability of these models is very often limited by their parameters, whose values must be defined for the proper realization of appropriate constitutive relations. Determination of the material parameter values is very complicated in most material models. This is mainly due to the non-physical nature of most parameters, and also the large number of them that are frequently involved. In such cases, the designer cannot make practical use of the models without having to employ the complex inverse parameter identification process. In continuum mechanics, however, there are also constitutive relations that require the definition of a relatively small number of parameters which are predominantly of a physical nature and which describe the behavior of concrete very well within a particular task. This paper presents an example of such constitutive relations which have the potential for implementation and application in finite element systems. Specifically, constitutive relations for modeling the plane stress state of concrete are presented and subsequently tested and evaluated in this paper. The relations are based on the incremental theory of elastic strain-hardening plasticity in which a non-associated flow rule is used. The calculation result for the case of concrete under uniaxial compression is compared with the experimental data for the purpose of the validation of the constitutive relations used.
전통적 도래각 추정기법[1]과 별개로 2004년 이후 입사신호의 입사방향은 공간 영역에서 희소도(sparsity)를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이 제안되었다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 알고리즘에 이용되는 비용함수는 비선형 다변수 최적화문제이다. 적절한 변환을 통하여 해당 비용함수는 볼록 최적화 (convex optimization) 문제로 표현할 수 있다. 볼록 최적화 문제는 제한조건이 있는 최적화 문제이며 제한조건에 포함되는 상수를 지정해야 한다. 본 연구에서는 제한조건에 포함되는 사용자지정 상수값 결정법을 제안한다. 잡음의 실수부와 허수부가 서로 독립인 평균 0인 정규분포를 따름을 이용하여 제한조건에 포함되는 행렬의 Frobenius norm의 평균을 유도할 수 있으며, 이를 이용하여 제한조건에 포함되는 상수를 결정할 수 있다. 제안된 방법에 의해 결정된 상수를 이용한 SpSF 알고리즘이 실제로 동작함을 보였다.
Conventional methods of model evaluation usually rely only on model performance based on a comparison of simulated variables to corresponding observations. However, this type of model evaluation has been criticized because of its insufficient consideration of the various uncertainty sources involved in modeling processes. This study aims to propose an extended model evaluation method using multiple assesment indices (MAIs) that consider not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in rainfall-runoff modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250m, 500m, and 1km digital elevation models) were developed and assessed by three MAIs for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. In addition, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. Numerous parameter sets could lead to indistinguishable hydrographs. This result supports that while making a model complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty. The proposed model evaluation process can provide an effective guideline for identifying a reliable hydrologic model.
In this study, we found a relationship between wind shear exponent, ${\alpha}$, and a few factors such as the wind speed, $V$, ruggedness index($RIX$), and the Weibull shape parameter, $k$ of sites in complex terrain in Korea. Wind shear exponents in main wind directions were calculated using wind speed data measured for one year from various heights of eleven meteorological masts in Gangwon province. It was found from the analysis that the reciprocal of the wind shear exponent can be expressed by an exponentially decaying function with respect to a multiple of $V$, $RIX$ and $k$. This result is considered useful to be used to characterize wind characteristics of specific sites in complex terrain in Korea with limited information.
In an orthogonal frequency division multiplexing system, conventional interpolation techniques cannot correctly balance performance and overhead when estimating dynamic long-delay channels in single frequency networks (SFNs). In this study, classical filter analysis and design methods are employed to derive a complex interpolator for maximizing the resistible echo delay in a channel estimator on the basis of the correlation between frequency domain interpolating and time domain windowing. The coefficient computation of the complex interpolator requires a key parameter, i.e., channel length, which is obtained in the frequency domain with a tentative estimation scheme having low implementation complexity. The proposed complex adaptive interpolator is verified in a simulated digital video broadcasting for terrestrial/handheld receiver. The simulation results indicate that the designed channel estimator can not only handle SFN echoes with more than $200{\mu}s$ delay but also achieve a bit-error rate performance close to the optimum minimum mean square error method, which significantly outperforms conventional channel estimation methods, while preserving a low implementation cost in a short-delay channel.
The development of shield-driven cross-river tunnels in China is witnessing a notable shift towards larger diameters, longer distances, and higher water pressures due to the more complex excavation environment. Complex geological formations, such as fault and karst cavities, pose significant construction risks. Real-time adjustment of shield tunneling parameters based on parameter prediction is the key to ensuring the safety and efficiency of shield tunneling. In this study, prediction models for the torque and thrust of the cutter plate of ultra-large diameter slurry shield TBMs is established based on integrated learning algorithms, by analyzing the real data of Heyan Road cross-river tunnel. The influence of geological complexities at the excavation face, substantial burial depth, and high water level on the slurry shield tunneling parameters are considered in the models. The results reveal that the predictive models established by applying Random Forest and AdaBoost algorithms exhibit strong agreement with actual data, which indicates that the good adaptability and predictive accuracy of these two models. The models proposed in this study can be applied in the real-time prediction and adaptive adjustment of the tunneling parameters for shield tunneling under complex geological conditions.
We firstly present the unified Far-UV continuum map of the Taurus-Auriga-Perseus (TPA) complex, one of the largest local associations of dark cloud located in (l, b)=([154,180], [-28, -2]), by merging both FIMS and GALEX. The FUV continuum map shows that dust extinction correlate well with the FUV around the complex. It shows strong absorption in FUV toward the dense Taurus cloud while it does not in California cloud. It turned out that it is related to the relative location of each cloud and Perseus OB2 association. We also present some results of dust scattering simulation based on Monte Carlo Radiative Transfer technique (MCRT). Through this dust scattering simulation, we have derived the scattering parameter for this region, albedo(a)=$0.42^{+0.05}{_{-0.05}}$, asymmetry factor(g)=$0.47^{+0.11}{_{-0.27}}$. The optical parameters we obtained seem reasonable compared to the theoretical model values ~0.40 and ~0.65 for the albedo and the phase function though the phase function is rather small. Using the result of simulation, we figured out the geometries of each cloud in the complex region, especially their distances and thicknesses. Our predictions from the results are in good agreement with the previous studies related to the TPA complex. For example, the Taurus cloud is within ~200pc from the Sun and the Perseus seems to be multi-layered, at least two. The California cloud is more distant than the other cloud on average at ~350 pc and Auriga cloud seems to be between the Taurus cloud and the eastern end of the California cloud. We figured out that across the TPA complex region, there might be some correlation between the LSR velocity and the distance to each cloud in the complex.
As urbanization is progressed, the network for distributing water in a basin become complex due to the spatial expansion and parameter uncertainties of water supply systems. When a long range water supply plan is determined, the total construction and operation cost has to be evaluated with the system components and parameter uncertainties as many as possible. In this paper, the robust optimization approach of Bertsimas and Sim is applied in a hypothetical system to find a solution which remains feasible under the possible parameter uncertainties having the correlation effect between the uncertain coefficients. The system components to supply, treatment, and transport water are included in the developed water supply system and construction and expansion of the system is allowed for a long-range period. In this approach, the tradeoff between system robustness and total cost of the system is evaluated in terms of the degree of conservatism which can be converted to the probability of constraint violation. As a result, the degree of conservatism increases, the total cost is increased due to the installation of large capacity of treatment and transportation systems. The applied robust optimization technique can be used to determine a long-range water supply plan with the consideration of system failure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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