The governing equations of atmospheric dispersion most often taking the form of a second-order partial differential equation (PDE). Currently, typical computational codes for predicting atmospheric dispersion use the Gaussian plume model that is an analytic solution. A Gaussian model is simple and enables rapid simulations, but it can be difficult to apply to situations with complex model parameters. Recently, a method of solving PDEs using artificial neural networks called physics-informed neural network (PINN) has been proposed. The PINN assumes the latent (hidden) solution of a PDE as an arbitrary neural network model and approximates the solution by optimizing the model. Unlike a Gaussian model, the PINN is intuitive in that it does not require special assumptions and uses the original equation without modifications. In this paper, we describe an approach to atmospheric dispersion modeling using the PINN and show its applicability through simple case studies. The results are compared with analytic and fundamental numerical methods to assess the accuracy and other features. The proposed PINN approximates the solution with reasonable accuracy. Considering that its procedure is divided into training and prediction steps, the PINN also offers the advantage of rapid simulations once the training is over.
지하수에 대한삼중수소농도의 측정치가 발표된 충청남도 청양, 제주도 지역 및 미국 조지아지역에 대해 평균체제시간을 계산하는 지하수연령측정 모델인 PFM, CMM, DBM과 평균체제시간과 분산매개변수를 동시에 계산하는 DNM, DM( $C_{FF}$ )모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 입력자료인 강우의 삼중수소 농도의 부족한 측정자료를 보완하기 위하여 한국의 포항, 카나다의 오타와지역의 강수자료를 이용하여 입력함수를 작성하였다. 내재적으로 적은 분산을 가정하는 PFM과 DBM모델에 의한 결과는 유사하게 계산되었으며, 동일한 지역에서도 특이하게 높은 농도를 보이는 지점은 CMM에 의한 계산이 되지 않았다. 평균체제시간과 분산매개변수가 동시에 계산된 DNM과 DM( $C_{FF}$ )모델의 결과는 PFM, CMM, DBM의 결과를 이용하여 매개변수값을 한정시켰다. 동일지역에서도 삼중수소농도의 변화가 큰 경우는 각 지점마다 특징적인 지하수유동특성을 보이는 것으로 판단되어, 전 지 역에 걸쳐 동일한 모델을 일률적으로 적용하는 것은 바람직하지 않은 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.493-504
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2017
통계청 인구총조사의 출생아 수 자료는 우리가 쉽게 접할 수 있는 가산 자료이며 국가경쟁력 제고를 위한 정부의 출산정책 결정 및 그 기대효과 분석의 기반이 되는 자료이다. 출생아 수 자료 분석에 있어서 포아송 모형 등 가산 모형이 우월하다는 선행 연구결과에 의하여 가산 모형을 통한 자료 분석방법이 활용되고 있다. 이 때 가산 모형에서 가장 많이 사용하는 포아송 모형은 균등상포라는 제한적인 가정을 토대로 하기 때문에 출생아 수 자료 분석에 이 포아송 모형을 그대로 적용한다면 정보의 손실과 편향추정을 피할 수 없게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Ghosh 와 Kim (2007)은 영 과잉과 부족으로 인한 과대산포와 과소산포를 동시에 설명할 수 있는 영 변환 모형 (zero-altered model)을 제안하였다. 본 논문에서는 Ghosh 와 Kim (2007)의 영 변환 모형을 적용하여 실제 출생아수분포에서 영 변환 모형의 산포형태모수 ${\delta}$를 도출하고 그 역할에 대하여 분석한다. 그리고 관측분포에서의 산포형태모수 ${\delta}$와 이론적분포와의 차이를 비교하기 위한 적합도 검정통계량과의 유사성을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.895-900
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2013
In this research, we propose a simple bivariate zero inflated negative binomial regression model with different dispersion for bivariate count data with excess zeros. An application to the demand for health services shows that the proposed model is better than existing models in terms of log-likelihood and AIC.
자연하천에서 오염물질의 횡확산과정은 정확하게 모의하기 위하여 2차원 유관확산모형을 개발하였다. 본 모형에서는 독립변수로서 횡방향거리 대신에 횡방향누가유량을 도입하였고, 하천의 주흐름을 따라 좌표축을 설정하는 자연좌표계를 사용하였다. 유도한 유관확산방정식을 풀기 위한 수치방법으로서 Eulerian-Lagrangian method를 이용하였다. 유관확산방정식을 연산자분리방법을 이용하여 이송을 지배하는 방정식과 확산을 지배하는 방정식으로 분리하였다. 그리고 이송방정식은 Eulerian 계산격자상에서 특성곡선법을 이용하였고 확산방정식은 중앙차분법을 이용하여 수치모의 하였다. 본 연구에서는 이송방정식의 풀이에서 사용되는 보간다항식으로 cubic spline 보간다항식을 이용하였다. 본 연구에서 개발한 모형을 적용하여 실제 자연하천에서 행해진 정상상태의 색소실험 결과를 모의한 결과개발된 모형이 우수한 거동을 보이고 있음이 밝혀졌다.
The influence of the interface imperfect bonding on the flexural wave dispersion in the bilayered hollow circular cylinder is studied with utilizing three-dimensional linear theory of elastodynamics. The shear-spring type model is used for describing the imperfect bonding on the interface between the layers and the degree of the imperfectness is estimated through the dimensionless shear-spring parameters which enter the mentioned model. The method for finding the analytical expressions for the sought values and dispersion equation are discussed and detailed. Numerical results on the lowest first and second modes are presented and analyzed. These results are obtained for various values of the shear-spring parameters. According to these results, in particular, it is established that as a results of the imperfection of the bonding between the layers the new branches of the dispersion related the first fundamental mode arise and the character of the dispersion curve related to the second mode becomes more complicated.
This Daper presents effective simulation of the dispersion of thermal discharge which can be relesed at Boryong power plant. Applied numerical models are finite difference method for hydrodynamic analysis and Masch-model comprised of conditions for ambient current velocity. Application of these models is done in Cheonsu Bay Summing up the results of this study are as follows; 1. It is found that the result for measurements of temperature appears high at southwardly Songdo on flood. The reason is that tidal currents which flowed north direction were accompanied with southwardly dispersed thermal discharge. A minute Particle of thermal Plume has a tendency to dispels inward Deacheon Bay. 2. According to the results of numerical experiment, maximum distance for thermal discharge dispersion appeared 10.8 km at lower part and 8.6 km at upper part with power plant outlet as starting point. 3. Comparative the numerical simulation and Airbone Multispectral Scanner indicated that thermal discharge should be verified separative phenomena. The simulated results were compared with field data set showing good agreement. It is concluded that these model can be simulated well.
Mean concentrations of ammonia gas released as a tracer from an isolated low-rise building have been measured and predicted. Predictions were calculated using computational fluid dynamics (CFD) and two dispersion models: a diffusion model and a Lagrangian particle tracking technique. Explicit account was taken of the natural variation of wind direction by a technique based on the weighted summation of individual steady state wind direction results according to the probability density function of the wind direction. The results indicated that at distances >3 building heights downstream the weighted predictions from either model are satisfactory but that in the near wake the diffusion model is less successful. Weighted solutions give significantly improved predictions over unweighted results. Lack of plume spread is identified as the main cause of inaccuracies in predictions and this is linked to inadequate resolution of flow features and mixing in the CFD model. Further work on non-steady state simulation of wake flows for dispersion studies is recommended.
원자력 발전소로부터 방출되는 기체상 방사성 물질에 의한 환경 영향을 평가함에 있어서 방사성 물질의 대기중에서의 수송과 확산을 기술하는 모델로써 Gaussian plume mode띠 널리 사용되고 있다. Gaussian plume model은 평탄한 지형에 적용하도록 만들어진 모델이므로 대부분의 국토가 복잡한 산악으로 구성된 한극의 경우에 적용하기 위해서는 모델의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 2차원적 x-z 평면에서 확산방정식을 해석한 numerical diffusion model과 Gaussian plume model을 비교하여, Gaussian plume mode에서 가장 중요한 변수인 dispersion coefficient를 지형의 높이에 대하여 보정하였다. 보정된 dispersion coefficient 값을 Gaussian plume mode에 적용시켜 계산을 수행한 결과를 보면, 산악지역에서의 방사성 물질의 농도는 평지에서보다 낮게 나타나고 있다.
본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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