A blank test was done to calculatee the car itself's magnetic effect as noise and to eliminate it from the data set of total magnetic intensity(=magnetic flux density) exploration in a car-borne magnetic exploration system. To calculate the induced magnetic intensity(= magnetization) and the remanent magnetic intensity(= magnetization) of the car itself, we have installed the magnetometer on a fixed point and measured the magnetic intensity letting the car move around the magnetometer, and we have changed the data set into an analogous data set as if acquired in the condition that we have parked the car on the same fixed point and measured the magnetic intensity moving the magnetometer around the magnetometer. Through an inversion with the later data set as input, we have calculated the magnetic center and the magnetic moments of the induced magnetic intensity(= magnetization) and the remanent magnetic intensity(= magnetization) of the car itself with the two centers coincided because of some barriers of the inversion algorithm that we have used in this study. On the other hand, we have extracted the magnetic anomaly by reducing i. e. vectorially eliminating the induced magnetic intensity(= magnetization) and the remanent magnetic intensity(= magnetization) of the car itself calculated forwardly, from the magnetic exploration data set acquired by the car-borne magnetic exploration system.
Land Surface Temperature (LST) has been operationally retrieved from the Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) data by the spilt-window method (CSW_v2.0) developed by Cho et al. (2015). Although the CSW_v2.0 retrieved the LST with a reasonable quality compared to the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data, it showed a relatively poor performance for the strong inversion and lapse rate conditions. To solve this problem, the LST retrieval algorithm (CSW_v2.0) was updated using the simulation results of radiative transfer model (MODTRAN 4.0) by considering the diurnal variations of air temperature. In general, the upgraded version, CSW_v3.0 showed a similar correlation coefficient between the prescribed LSTs and retrieved LSTs (0.99), the relatively smaller bias (from -0.03 K to-0.012 K) and the Root Mean Square Error (RMSE) (from 1.39 K to 1.138 K). Particularly, CSW_v3.0 improved the systematic problems of CSW_v2.0 that were encountered when temperature differences between LST and air temperature are very large and/or small (inversion layers and superadiabatic lapse rates), and when the brightness temperature differences and surface emissivity differences were large. The bias and RMSE of CSW_v2.0 were reduced by 10-30% in CSW_v3.0. The indirect validation results using the MODIS LST data showed that CSW_3.0 improved the retrieval accuracy of LST in terms of bias (from -0.629 K to -0.049 K) and RMSE (from 2.537 K to 2.502 K) compared to the CSW_v2.0.
TSP (Tunnel Seismic Profiling) survey is a technique for imaging and characterizing geological structures ahead of a tunnel face. The seismic modeling algorithm and the synthetic data could be helpful for TSP surveys. However, there is few algorithm to describe the propagation of the elastic waves around the tunnel. In this study, existing 2-dimensional seismic modeling algorithm using finite element method was modified to make a suitable algorithm for TSP modeling. Using this algorithm, TSP modeling was practiced in some models. And the synthetic data was analyzed to examine the propagation characteristics of the elastic waves. First of all, the modeling for the homogeneous tunnel model was practiced to examine the propagation characteristics of the direct waves in the vicinity of the tunnel. And the algorithm was applied to some models having reflector which is perpendicular or parallel to the excavation direction. From these, the propagation characteristics of the reflected waves were examined. Furthermore, two source-receiver arrays were used in respective models to investigate the properties of the two arrays. These modeling algorithm and synthetic data could be helpful in interpreting TSP survey data, developing inversion algorithm and designing new source-receiver arrays.
This paper presents sensitivity analysis of generalized rapid relaxation inversion (GRRI) algorithm for inverting controlled-source audio-frequency magnetotelluric (CSAMT) data. The algorithm was originally developed by modifying the RRI algorithm to recover a two-dimensional (2-D) conductivity structure of the Earth from MT data, but can be extended to include CSAMT data if it is combined with 2.5-D forward modeling. These GRRI approximate sensitivities are validated by comparison with exact 1-D and 2.5-D sensitivities. The comparison shows that the GRRI sensitivity is a good approximation to the exact sensitivity and has about half magnitude of the RRI sensitivity. Although the magnitude of the GRRI sensitivity is still slightly larger than that of the 2.5-D sensitivity, both sensitivities are broadly similar in shape when source-receiver offsets are greater than one skin depth on the Earth.
Physics-Informed Neural Network (PINN) is used to invert bubble size distributions from attenuation losses. By considering a linear system for the bubble population inversion, Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm (Ada-LISTA), which has been solved linear systems in image processing, is used as a neural network architecture in PINN. Furthermore, a regularization based on the linear system is added to a loss function of PINN and it makes a PINN have better generalization by a solution satisfying the bubble physics. To evaluate an uncertainty of bubble estimation, deep ensemble is adopted. 20 Ada-LISTAs with different initial values are trained using the same training dataset. During test with attenuation losses different from those in the training dataset, the bubble size distribution and corresponding uncertainty are indicated by average and variance of 20 estimations, respectively. Deep ensemble Ada-LISTA demonstrate superior performance in inverting bubble size distributions than the conventional convex optimization solver of CVX.
The public-key cryptosystems such as Diffie-Hellman Key Distribution and Elliptical Curve Cryptosystems are built on the basis of the operations defined in GF(2$^{m}$ ):addition, subtraction, multiplication and multiplicative inversion. It is important that these operations should be computed at high speed in order to implement these cryptosystems efficiently. Among those operations, as being the most time-consuming, multiplicative inversion has become the object of lots of investigation Formant's theorem says $\beta$$^{-1}$ =$\beta$$^{2}$sup m/-2/, where $\beta$$^{-1}$ is the multiplicative inverse of $\beta$$\in$GF(2$^{m}$ ). Therefore, to compute the multiplicative inverse of arbitrary elements of GF(2$^{m}$ ), it is most important to reduce the number of times of multiplication by decomposing 2$^{m}$ -2 efficiently. Among many algorithms relevant to the subject, the algorithm proposed by Itoh and Tsujii[2] has reduced the required number of times of multiplication to O(log m) by using normal basis. Furthermore, a few papers have presented algorithms improving the Itoh and Tsujii's. However they have some demerits such as complicated decomposition processes[3,5]. In this paper, in the case of 2$^{m}$ -2, which is mainly used in practical applications, an efficient algorithm is proposed for computing the multiplicative inverse at high speed by using both the factorization formula x$^3$-y$^3$=(x-y)(x$^2$+xy+y$^2$) and normal basis. The number of times of multiplication of the algorithm is smaller than that of the algorithm proposed by Itoh and Tsujii. Also the algorithm decomposes 2$^{m}$ -2 more simply than other proposed algorithms.
Despite of large demand for high spatial resolution products of aerosol properties from satellite remote sensing, it has been very difficult due to the weak signal by a single pixel and higher noise from clouds. In this study, aerosol retrieval algorithm with the high spatial resolution ($500m{\times}500m$) was developed using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data during the Korea-US Air Quality (KORUS-AQ) period in May-June, 2016.Currently, conventional GOCI Yonsei aerosol retrieval(YAER) algorithm provides $6km{\times}6km$ spatial resolution product. The algorithm was tested for its best possible resolution of 500 m product based on GOCI YAER version 2 algorithm. With the new additional cloud masking, aerosol optical depth (AOD) is retrieved using the inversion method, aerosol model, and lookup table as in the GOCI YAER algorithm. In some cases, 500 m AOD shows consistent horizontal distribution and magnitude of AOD compared to the 6 km AOD. However, the 500 m AOD has more retrieved pixels than 6 km AOD because of its higher spatial resolution. As a result, the 500 m AOD exists around small clouds and shows finer features of AOD. To validate the accuracy of 500 m AOD, we used dataset from ground-based Aerosol Robotic Network (AERONET) sunphotometer over Korea. Even with the spatial resolution of 500 m, 500 m AOD shows the correlation coefficient of 0.76 against AERONET, and the ratio within Expected Error (EE) of 51.1%, which are comparable to the results of 6 km AOD.
We propose floating point arithmetic units for geometry operation of mobile 3D graphic processor. The proposed arithmetic units conform to the single precision format of IEEE standard 754-1985 that is a standard of floating point arithmetic. The rounding algorithm applies the nearest toward zero form. The proposed adder/subtraction unit and multiplier have one clock cycle latency, and the inversion unit has three clock cycle latency. We estimate the required numbers of arithmetic operation for Viewing transformation. The first stage of geometry operation is composed with translation, rotation and scaling operation. The translation operation requires three addition and the rotation operation needs three addition and six multiplication. The scaling operation requires three multiplication. The viewing transformation is performed in 15 clock cycles. If the adder and the multiplier have their own in/out ports, the viewing transformation can be done in 9 clock cycles. The error margin of proposed arithmetic units is smaller than $10^{-5}$ that is the request in the OpenGL standard. The proposed arithmetic units carry out operations in 100MHz clock frequency.
The Multi-wavelength Raman LIDAR (MRL) system was developed to enable a better understanding of the complex properties of aerosols in the atmosphere. In this study, the microphysical, optical, and radiative properties of mixed aerosols were retrieved using the discrete aerosol observation products from the MRL. The dust mixing ratio, which is the proportion of dust particles to the total mixed, was derived using the particle depolarization ratio. It was employed in the retrieval of backscattering and extinction coefficient profiles for dust and non-dust particles. The vertical profiles of aerosol optical properties were then used as input parameters in the inversion algorithm for the retrieval of microphysical parameters including the effective radius, refractive index, and the single scattering albedo (SSA). Those products were successfully applied to an analysis of radiative flux using a radiative transfer model. The relationship between the MRL derived extinction and aerosol radiative forcing (ARF) in short-wavelength was assessed over Gwangju, Korea. The results clearly demonstrate that the MRL-derived extinction profiles are a good surrogate for use in the estimation of optical, microphysical, and radiative properties of aerosols. It is considered that the analytical results shown in this study can be used to provide a better understanding of air quality and the variation of local radiative effects due to aerosols.
In this work, we present a theoretical framework to study the thermovisco-elastic responses of homogeneous, isotropic and perfectly conducting medium subjected to inclined load. Based on recently developed generalized thermoelasticity theory with fractional order strain, the two-dimensional governing equations are obtained in the context of generalized magnetothermo-viscoelasticity theory without energy dissipation. The Kelvin-Voigt model of linear viscoelasticity is employed to describe the viscoelastic nature of the material. The resulting formulation of the field equations is solved analytically in the Laplace and Fourier transform domain. On the application of inclined load at the surface of half-space, the analytical expressions for the normal displacement, strain, temperature, normal stress and tangential stress are derived in the joint-transformed domain. To restore the fields in physical domain, an appropriate numerical algorithm is used for the inversion of the Laplace and Fourier transforms. Finally, we have demonstrated the effect of magnetic field, viscosity, mechanical relaxation time, fractional order parameter and time on the physical fields in graphical form for copper material. Some special cases have also been deduced from the present investigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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