본 논문은 시변 맥스웰 방정식에 기초한 웨이브릿-갤러킨 설계를 제안하였다. 두 개의 모멘트 함수가 0 이 되는 Daubechies 웨이브릿 함수를 기저함수로 전개하고 Yee가 제안한 Leap-frog 접근법을 적용하였다. D Daubechies 웨이브릿의 변위된 보간 특성을 이용하여 적분이나 매체 연산자에 대한 부가적인 행렬이 필요없 는 방정식을 유도하였다 안정화 조건을 유도하고 분산특성을 분석한 후 유한차분 시간영역법과 다해상도 시 간영역법의 결과와 비교하였고. 분산특성의 분석을 통해 기저함수의 정규성(Regularity)과 받침폭(Support width) 사이의 균형을 확인했다. 기저함수가 단 2개의 0이 되는 웨이브릿 모멘트 함수를 가지지만. 이는 수치 해석 상에서 무시할 수 있는 분산 오류를 수반하였고, 컴팩트 받침(Compact support)에 의해 노드 당 적은 수의 계수만이 고려되었다. 제안된 설계의 저장계수의 효율, 실행 시간의 감소와 정확도를 균일 공진기와 비 균일 공진기의 공진주파수 해석을 통해 검증하였다.
Air quality planning and management requires accurate and consistent records of the air quality parameters. Limited number of monitoring stations and inconsistent measurements of the air quality parameters is a very serious problem in many parts of India. It becomes difficult for the authorities to plan proactive measures with such a limited data. Estimation models can be developed using soft computing techniques considering the physics behind pollution dispersion as they can work very well with limited data. They are more realistic and can present the complete picture about the air quality. In the present case study spatio-temporal models using Linear Genetic Programming (LGP) have been developed for estimation of air quality parameters. The air quality data from four monitoring stations of an Indian city has been used and LGP models have been developed to estimate pollutant concentration of the fifth station. Three types of models are developed. In the first type, models are developed considering only the pollutant concentrations at the neighboring stations without considering the effect of distance between the stations as well the significance of the prevailing wind direction. Second type of models are distance based models based on the hypothesis that there will be atmospheric interactions between the two stations under consideration and the effect increases with decrease in the distance between the two. In third type the effect of the prevailing wind direction is also considered in choosing the input stations in wind and distance based models. Models are evaluated using Band Error and it was observed that majority of the errors are in +/-1 band.
본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 적응 등화 알고리즘에서 MCMA와 MDD를 병렬 구조로 구현한 PMCMA-MDD (Paralled Modified Constant Modulus Algorithm-Modified Decision Directed)와 단일 구조로 구현한 DW-MCMA (Dual Weight-Modified Constant Modulus Algorithm)의 성능을 비교, 평가하였다. 이들 알고리즘은 기본적으로 MCMA와 RCA의 축소 신호점을 이용하는 비용 함수를 적용하여 빠른 수렴 속도와 적은 잔류 isi를 얻을 수 있다. 구조적으로 PMCMA-MDD 알고리즘은 2개의 독립적인 등화 필터를 병렬로 사용하며 DW-MCMA 알고리즘은 1개의 등화 필터를 이용하여 2번에 걸쳐 탭 계수를 갱신한다. 2가지 알고리즘에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수신측에서 복원된 신호 성상도, 잔류 isi 특성 곡선에의한 수렴 시간과 수렴 속도, 정규화 MSE 및 주어진 시분산 채널의 신호대 잡음비에서 SER (Symbol Error Rate)등의 성능을 비교하였으며, 시뮬레이션 결과 모든 성능에서 PMCMA-MDD가 DW-MCMA보다 우월함을 알 수 있었다.
일반 반사법 탐사 모델링에서 효율적인 주파수영역 수치모델링의 실용화를 위해 무엇보다 해결해야할 과제는 파장당 격자수를 줄이는 것이다. 본 연구에서는 이에 착안하여 수치분산 및 수치이방성을 최소화시키면서 한 파장당 필요한 격자수를 줄일 수 있는 가중평균 유한요소법을 개발하였다. 강성행렬과 질량행렬은 네 개의 사각형 유한요소로 확장하였으며, 모든 격자점이 포함되도록 유한요소를 배열하여 조합하였다. 확장된 네 개의 강성행렬과 질량행렬은 가중평균계수를 주어 선형결합하는 방법으로 가중평균하였다. 가중평균계수는 확장된 25점 평균차분법을 사용하여 가중평균계수를 결정하였다. 또한, 정확도 향상은 2차원 균질모델 과 수평층 모델에서 해석해와 한 파장당 4개의 격자점을 준 가중평균 유한요소법 수치해 비교를 통하여 검증하였다. 또한, 석유탐사에서 활용성이 높은 향사구조 모델을 선정하여 이의 반응을 관찰한 결과 지층경계면외에 네 개의 사각형 유한요소들의 구성으로 인한 인위적인 파의 도달이 인식되지 않았다. 따라서, 본 연구에서 고안된 가중평균 유한요소법은 주파수영역에서 폭 넓은 수치모델링연구을 가능하게 할 것이다.
본 논문에서는 SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에서 등화기의 출력 전력에 비례하는 adaptive modulus를 이용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 AM-SMMA 알고리즘에 대하여 다룬다. 기존 SMMA 알고리즘에서는 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 발생할 때 송신측 QAM 신호의 통계 특성치인 modulus를 고정적으로 사용하지만, 제안 AM-SMMA에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 modulus를 적응적으로 사용하게 된다. 제안 알고리즘의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하며, 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 slice 가중치가 적으면 잔류isi, 최대 찌그러짐 성능이 우월하며, 가중치가 큰 경우 SER 성능이 우월함을 확인하였다.
본 논문에서는 전자파의 전파현상의 불연속모델로서 시간영역 유한 차분법의 수치적 성질이 연구된다. 시간 공간의 차원에서 막스웰 방정식을 개구리뜀 근사식으로 나타내므로 수치적인 특성과 의존 영역의 항으로 전자파의 전파현상을 모사한다. 시간영역 유한차분법의 수치적모사과정이 기하학적으로 설명된다. 개구리뜀 근사법의 채용으로 인한 수치적인 분산현상이 예시된다. 개구리뜀 근사법을 기초로 한 시간영역 유한차분법은 원래 계산 결과만을 산출하는 모델이 아니고 묘사적인 모델이므로 전자파 전파현상에 대한 몰리적인 현상을 묘사할 뿐만 아니라 이러한 묘사직언 결과로부터 푸리에 변환을 통하여 주파수 영역에서의 결과를 추출할 수 잇는 매우 유연한 수치해석 방법이다. 그래서 본 수치해석 방법을 이용하여 WR-28과 WR-90 도파관의 E-평면 휠터와 인턱티브 아이리스의 특성성분적 결과를 포함시킨다.
JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 25개의 레이더간섭도를 이용하여 1992년 11월 5일부터 1998년 10월 1일 사이 경상북도 문경시 가은읍 폐탄광 일대의 지반 침하량을 측정하였다. SAR 영상에서 긴밀도가 높은 고정 산란체(PS: permanent scatterer)를 이용한 시계열 분석을 통해서 지반침하를 계산하였고, 현장조사된 균열등급 분포도와 비교하였다. 고정된 산란체는 1차적으로 진폭값과 간섭쌍의 긴밀도 영상을 이용하여 계산하였는데, 산악지역에 비해 도심지역에서 우세하게 선정되었다. 계산된 변위량은 붕락과 같은 급격한 비선형의 변위는 제외되고, 영상 획득 기간 내의 평균 변위량이다. 연구지역 내 계산된 주시방향으로의 평균 지표면 변위속도는 0.19cm/yr이고, 추정오차는 0.18cm/yr이다. 그리고 옛 가은 본갱의 중심부와 가은역 맞은편 일대에서 관측된 침하량은 0.49cm/yr, 1.66cm/yr로 연구지역에서 가장 뚜렷한 침하 양상을 보였다.
밀러미터 내역(30~300GHz)의 전파에 대한 관심이 증가하면서 저손실 특성을 갖는 Nonradiative Dielectric(NRD) 도파로에 대한 관심이 커지고 있다. NRD 도파로는 분산특성이나 유전체 내의 필드 분포 형태로 볼 때 양 측면의 전도체가 없는 유전체가 채워진 도파관과 유사하므로 도파관으로 구현되는 대부분의 소자들은 NRD도파로를 이용하여 구현할 수 있다. 기존의 gap-coupled NRD guide 대역통과 여파기의 설계에서는 갭(gap) 영역의 임피던스를 Variational Method를 이용하여 해석하였으나 본 논문에서는 갭 영역을 차단영역 도파관의 등가회로 모델로 대치하여 해석함으로써 설계과정을 간단히 하였다. 또 이러한 설계 방법을 미리미터 대역의 필터에 적용하기 전에 시험적으로 중심 주파수가 10GHz인 대역통과 필터(3-Pole, 0.1dB ripple, 2% bandwidth)를 설계, 제작하였다. 측정한 결과느느 HFSS (High Frequency Structure Simulator)로 시뮬레이션 한 결과와 제작의 오차범위 내에서 일치하였다.
Land subsidence caused by excessive groundwater pumping is a serious hydro-geological hazard. The spatial variability in land use, unbalanced groundwater extraction and aquifer characteristics are the key factors which make the problem more difficult to monitor using conventional methods. This study uses the European Space Agency (ESA) Sentinel satellites to investigate and monitor land subsidence varying with different land covers and groundwater use in the arid Quetta valley, Pakistan. The Persistent Scattering Differential Interferometry of Synthetic Aperture Radar (PS-DInSAR) method was used to develop 28 subsidence interferograms of the study area for the period between 16 Oct 2014 and 06 Oct 2016 using ESA's Sentinel-1 SAR data. The uncertainty of DInSAR result is first minimized by removing the dynamic effect caused by atmospheric factors and then filtered using the radar Amplitude Dispersion Index (ADI) to select only the stable pixels. Finally the subsidence maps were generated by spatially interpolating the land subsidence at the stable pixels, the comparison of DInSAR subsidence with GPS readings showed an R 2 of 0.94 and mean absolute error of $5.7{\pm}4.1mm$. The subsidence maps were also analysed for the effect of aquifer type and 4 land covers which were derived from Sentienl-2 multispectral images. The analysis show that during the two year period, the study area experienced highly non-linear land subsidence ranging from 10 to 280 mm. The subsidence at different land covers was significantly different from each other except between the urban and barren land. The barren land and seasonally cultivated area show minor to moderate subsidence while the orchard and urban area with high groundwater extraction rate showed excessive amount of land subsidence. Moreover, the land subsidence and groundwater drawdown was found to be linearly proportional to each other.
Janghee Lee;Seungsoo Jang;Min-Jae Lee;Woo-Sung Cho;Joo Yeon Kim;Sangsoo Han;Sung Gyun Shin;Sun Young Lee;Dae Hyuk Jang;Miyong Yun;Song Hyun Kim
Journal of Radiation Protection and Research
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제48권4호
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pp.175-183
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2023
Background: Recently, biological adsorbents have been developed for removing radionuclides from radioactive liquid waste due to their high selectivity, eco-friendliness, and renewability. However, since they can be damaged by radiation in radioactive waste, a method for estimating the bio-adsorbent performance as a time should consider the radiation damages in terms of their renewability. This paper aims to develop a simulation method that applies a deep learning technique to rapidly and accurately estimate the adsorption performance of bio-adsorbents when inserted into liquid radioactive waste. Materials and Methods: A model that describes various interactions between a bio-adsorbent and liquid has been constructed using numerical methods to estimate the adsorption capacity of the bio-adsorbent. To generate datasets for machine learning, Monte Carlo N-Particle (MCNP) simulations were conducted while considering radioactive concentrations in the adsorbent column. Results and Discussion: Compared with the result of the conventional method, the proposed method indicates that the accuracy is in good agreement, within 0.99% and 0.06% for the R2 score and mean absolute percentage error, respectively. Furthermore, the estimation speed is improved by over 30 times. Conclusion: Note that an artificial neural network can rapidly and accurately estimate the survival rate of a bio-adsorbent from radiation ionization compared with the MCNP simulation and can determine if the bio-adsorbents are reusable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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