We perform kinetic simulations of diffusive shock acceleration (DSA) in Type Ia supernova remnants (SNRs) expanding into a uniform interstellar medium (ISM). Bohm-like diffusion due to self-excited $Alfv\acute{e}n$ waves is assumed, and simple models for $Alfv\acute{e}nic$ drift and dissipation are adopted. Phenomenological models for thermal leakage injection are considered as well. We find that the preshock gas temperature is the primary parameter that governs the cosmic ray (CR) acceleration efficiency and energy spectrum, while the CR injection rate is a secondary parameter. For SNRs in the warm ISM of $T_0\lesssim10^5K$, if the injection fraction is $\xi\gtrsim10^{-4}K$, the DSA is efficient enough to convert more than 20% of the SN explosion energy into CRs and the accelerated CR spectrum exhibits a concave curvature flattening to $E^{-1.6}$, which is characteristic of CR modified shocks. Such a flat source spectrum near the knee energy, however, may not be reconciled with the CR spectrum observed at Earth. On the other hand, SNRs in the hot ISM of$T_{0}\approx10^{6}K$ with a small injection fraction, $\xi$<$10^{-4}$, are inefficient accelerators with less than 10% of the explosion energy getting converted to CRs. Also the shock structure is almost test-particle like and the ensuing CR spectrum can be steeper than $E^{-2}$. With amplified magnetic field strength of order of $30{\mu}G$$Alfv\acute{e}n$ waves generated by the streaming instability may drift upstream fast enough to make the modified test-particle power-law as steep as $E^{-2.3}$, which is more consistent with the observed CR spectrum.
ASTER 위성영상을 이용하여 팽창성 점토광물인 일라이트 인자 추출 및 SVM 통계분석을 통해 산사태 취약성을 평가하였다. 연구지역의 산사태 발생지역은 항공사진 판독 및 현장 조사를 통해 분석하였다. GIS 기반 공간데이터베이스로는 지형도, 토양도, 임상도, ASTER 위성사진을 이용하였다. 수치지형도에서는 경사 및 경사방향, 곡률도, 계곡과의 거리, 도로와의 거리, 토양도에서는 유효토심, 토질, 토양지형, 토양 배수정도 및 토양 모재, 임상도에서는 경급, 영급 및 밀도를 위성사진에서는 일라이트 인자를 추출하였다. 산사태 발생요인 데이터베이스와 SVM 통계분석 및 가중치 계산을 통해 각 요소간의 상관관계 취약성도를 구하였다. AUC 검증 결과 일라이트 인자 적용결과는 76.46%의 예측 정확도를 보였으며 일라이트 인자 미적용 모델은 74.09%의 예측 정확도를 나타내었다. 이는 일라이트 인자가 산사태 취약성도 작성에 있어 중요한 자료로 사용될 수 있음을 나타낸다.
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and to apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to the study area of Yongin in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial Photographs and field survey data, and a spatial database of the topography, soil type and timber cover were constructed. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil texture, soil drainage, soil effective thickness, timber age, and timber diameter were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility and weights of each factor were analyzed by two artificial neural network methods. In the first method, the landslide susceptibility index was calculated by the back propagation method, which is a type of artificial neural network method. Then, the susceptibility map was made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using landslide location data. The verification results show satisfactory agreement between the susceptibility index and existing landslide location data. In the second method, weights of each factor were determinated. The weights, relative importance of each factor, were calculated using importance-free characteristics method of artificial neural networks.
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 탐지된 표적의 픽셀정보를 이용하여 실제 환경에서의 표적의 위치를 추정하는 geolocation 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 지대지 전장 환경에서 공중 정찰을 통한 적대 표적의 위치를 파악하는 시스템에 적용이 가능하다. 적대 표적의 geolocation에 영향을 주는 요소는, 시스템의 광학적 왜곡, 지형적 왜곡, 정찰 모듈의 GPS(Global Positioning System) 및 IMU(Inertial Measurement Unit) 왜곡을 들 수 있다. 본 논문에서는 광학적 왜곡과 지형적 왜곡에 적응적인 geolocation 을 위하여 광학 정보의 다항식 최적화와 지구 곡률을 고려한 시선거리 계산 기법을 적용하였으며, 3차원 모의 환경에서 실험한 결과 시스템 요구사항 내에서 geolocation의 정확도를 만족함을 확인하였다.
We calculate the energy spectra of cosmic ray (CR) protons and electrons at a plane shock with quasi-parallel magnetic fields, using time-dependent, diffusive shock acceleration (DSA) simulations, including energy losses via synchrotron emission and Inverse Compton (IC) scattering. A thermal leakage injection model and a Bohm type diffusion coefficient are adopted. The electron spectrum at the shock becomes steady after the DSA energy gains balance the synchrotron/IC losses, and it cuts off at the equilibrium momentum $p_{eq}$. In the postshock region the cutoff momentum of the electron spectrum decreases with the distance from the shock due to the energy losses and the thickness of the spatial distribution of electrons scales as $p^{-1}$. Thus the slope of the downstream integrated spectrum steepens by one power of p for $p_{br}$ < p < $p_{eq}$, where the break momentum decreases with the shock age as $p_{br}\;{\infty}\;t^{-1}$. In a CR modified shock, both the proton and electron spectrum exhibit a concave curvature and deviate from the canonical test-particle power-law, and the upstream integrated electron spectrum could dominate over the downstream integrated spectrum near the cutoff momentum. Thus the spectral shape near the cutoff of X-ray synchrotron emission could reveal a signature of nonlinear DSA.
Radio relics are diffuse radio sources found in the outskirts of galaxy clusters and they are thought to trace synchrotron-emitting relativistic electrons accelerated at shocks. We explore a diffusive shock acceleration (DSA) model for radio relics in which a spherical shock with the parameters relevant for the Sausage radio relic in cluster CIZA J2242.8+5301 impinges on a magnetized cloud containing fossil relativistic electrons. This model is expected to explain some observed characteristics of giant radio relics such as the relative rareness, uniform surface brightness along the length of thin arc-like radio structure, and spectral curvature in the integrated radio spectrum. We find that the observed surface brightness profile of the Sausage relic can be explained reasonably well by shocks with speed $u_s{\sim}3{\times}10^3km/s$ and sonic Mach number $M_s{\sim}3$. These shocks also produce curved radio spectra that steepen gradually over $(0.1-10){\nu}_{br}$ with a break frequency ${\nu}_{br}{\sim}1GHz$, if the duration of electron acceleration is ~60-80 Myr. However, the abrupt increase in the spectral index above ~1.5 GHz observed in the Sausage relic seems to indicate that additional physical processes, other than radiative losses, operate for electrons with the Lorentz factor, ${\gamma}_e$ > $10^4$.
The aim of this study is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
The purpose of this study is to reveals spatial relationships between landslides and geospatial data set, map the landslide susceptibility using the relationships and verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Bosun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database using GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. Is extract the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, likelihood ratio and weight of evidence, were applied and the ratio and contrast value that is W$\^$+/- W$\^$-/ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of landslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
The aim of this study is to apply and verify of Bayesian probability model, the likelihood ratio and statistical model, at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the likelihood ratio coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping, Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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