In preliminary design phase, the wing geometry of the civil aircraft was determined using the empirical equation and historical data. To make wing geometry more aerodynamically efficient, an aerodynamic shape optimization was conducted. For this purpose the parametric modeling, high fidelity CFD analysis and metamodel-based optimal design technique were adopted. The parametric modeling got the design process to achieve the improvement by generating the configuration outputs easily for the major design variables. The optimal design equations were formularized as the type of the multi-objective functions considering low/high speed and lift/drag coefficient. The optimal solution was explored with the help of the kriging metamodel and the desirability function, therefore the optimal wing planform was sought to be excellent at both low and high speed region. Additionally the optimal wing planform was validated that it was excellent not only at the specific AOA, but also all over the range of AOA.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1520-1524
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2010
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
When creating a soil contamination map using geostatistical techniques, there are various sources that can affect prediction errors. In this study, a grid-based soil contamination map was created from the sampling data of heavy metal concentrations in soil in abandoned mine areas using Ordinary Kriging. Five factors that were judged to affect the prediction error of the soil contamination map were selected, and the variation of the root mean squared error (RMSE) between the predicted value and the actual value was analyzed based on the Leave-one-out technique. Then, using a machine learning algorithm, derived the top three factors affecting the RMSE. As a result, it was analyzed that Variogram Model, Minimum Neighbors, and Anisotropy factors have the largest impact on RMSE in the Standard interpolation. For the variogram models, the Spherical model showed the lowest RMSE, while the Minimum Neighbors had the lowest value at 3 and then increased as the value increased. In the case of Anisotropy, it was found to be more appropriate not to consider anisotropy. In this study, through the combined use of geostatistics and machine learning, it was possible to create a highly reliable soil contamination map at the local scale, and to identify which factors have a significant impact when interpolating a small amount of soil heavy metal data.
Lee, Jae Hyoung;Sonu, Jung Ho;Kim, Min Hwan;Shim, Myung Pil
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.10
no.4
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pp.53-66
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1990
Rainfall is a phenomenon that shows a high variability both in space and time, Hy drologists are usually interested in the description of spatial distribution of rainfall over watershed. The theory of Kriging, generalized covariance technique using nonstationary mean in the regions under orographic effect, was chosen to construct random surface of total storm depth. For the constructed random surface, the double Fourier analysis of the total storm depths was performed, and the principal harmonics of storm were determined. The local component, or storm residuals was obtained by subtracting the periodic component of the storm from total storm depths. It is assumed that the residuals are a sample function of a homogeneous random field. This random field can be characterized by an isotropic one dimensional autocorrelation function or its corresponding spectral density function. Under this assumption, this study proposed a theorectical model for spectral density function adapted to two watersheds.
Groundwater recharge is defined in an addition of water to groundwater reservoir. Recently, many people have been moving to the Edwards aquifer and urban and agricultural industry have been expending. Hydrologists and water planning managers concern about insufficient groundwater amounts and irrigation water price variability. In this paper, I focus on estimates of local recharge volumes and quantify preferential flow through GIS technique. Chloride Mass Balance (CMB) and hydrochemical components have been widely applied to recharge rate and evaluate flow paths. The CMB method is based on relationship between wet-dry chloride deposition data and Rainfall data. These data are manipulated using ArcGIS. Especially, hydrochemical concentration distribution is good index for groundwater residence times or flow paths such as $[Mg^{2+}]/[Ca^{2+}],[Cl]$ and log$([Ca^{2+}]+[Mg^{2+}])/[Na^+]$. Well information such as hydrological-hydrochemical data are imported into ArcGIS and manipulated by interpolation techniques. For each potentiometric surface and water quality, point data are converted to spatial data through each Kriging and Inverse Distance Weighted (IDW) techniques.
The optimum blasting pattern to excavate a quarry efficiently and economically can be determined based on the minimum production cost, which is generally estimated according to rock fragmentation. Therefore, it is a critical problem to predict fragment size distribution of blasted rocks over an entire quarry. By comparing various prediction models, it can be ascertained that the result obtained from Kuz-Ram model relatively coincides with that of field measurements. Kuz-Ram model uses the concept of rock factor to signify conditions of rock mass such as block size, rock jointing, strength and others. For the evaluation of total production cost, it is imperative to estimate 3-D spatial distribution of rock factor for the entire quarry. In this study, a sequential indicator simulation technique is adopted for estimation of spatial distribution of rock factor due to its higher reproducibility of spatial variability and distribution models than Kriging methods. Further, this can reduce the uncertainty of predictor using distribution information of sample data. The entire quarry is classified into three types of rock mass and optimum blasting pattern is proposed for each type based on 3-D spatial distribution of rock factor. In addition, plane maps of rock factor distribution for each ground level are provided to estimate production costs for each process and to make a plan for an optimum blasting pattern.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.55-61
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2007
Recently simulation model becomes an essential tool for analysis and design of a system but it is often expensive and time consuming as it becomes complicate to achieve reliable results. Therefore, high-fidelity simulation model needs to be replaced by an approximate model, the so-called metamodel. Metamodeling techniques include 3 components of sampling, metamodel and validation. Cross-validation approach has been proposed to provide sequnatially new sample point based on cross-validation error but it is very expensive because cross-validation must be evaluated at each stage. To enhance the cross-validation of metamodel, sequential sampling method using candidate points and representative cross-validation is proposed in this paper. The candidate and representative cross-validation approach of sequential sampling is illustrated for two-dimensional domain. To verify the performance of the suggested sampling technique, we compare the accuracy of the metamodels for various mathematical functions with that obtained by conventional sequential sampling strategies such as maximum distance, mean squared error, and maximum entropy sequential samplings. Through this research we team that the proposed approach is computationally inexpensive and provides good prediction performance.
Bayesian inversion for gravity and resistivity data was performed to investigate the cavity structure appearing as a lava tunnel in Cheju Island, Korea. Dipole-dipole DC resistivity data were proposed for a prior information of gravity data and we applied the geostatistical techniques such as kriging and simulation algorithms to provide a prior model information and covariance matrix in data domain. The inverted resistivity section gave the indicator variogram modeling for each threshold and it provided spatial uncertainty to give a prior PDF by sequential indicator simulations. We also presented a more objective way to make data covariance matrix that reflects the state of the achieved field data by geostatistical technique, cross-validation. Then Gaussian approximation was adopted for the inference of characteristics of the marginal distributions of model parameters and Broyden update for simple calculation of sensitivity matrix and SVD was applied. Generally cavity investigation by geophysical exploration is difficult and success is hard to be achieved. However, this exotic multiple interpretations showed remarkable improvement and stability for interpretation when compared to data-fit alone results, and suggested the possibility of diverse application for Bayesian inversion in geophysical inverse problem.
Kim, Jin-Wook;Kim, Woo-Teak;Ryu, Min-Hyoung;Cho, Lee-Sang;Cho, Jin-Soo
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.6
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pp.468-476
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2016
In this study, the conic winglet which is made by rotating wing tip airfoil by each 3 axis is applied to the dual type combined fan to reduce the wing tip leakage loss. Computational Fluid Dynamics is used to calculate the loss and optimum technique is used to get minimum loss. Optimization results shows that total pressure loss coefficient was reduced by 3.4 %, and optimization model was a bended shape at the end of wing forward to pressure side.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.226-226
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2017
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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