최근 드론 등의 무인비행체에 대한 관심과 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 고도 150 m 이하 초저고도의 정확한 바람예측 정보를 제공하기 위해, 물리과정 모수화와 초기조건에 따른 민감도를 평가하여 최적의 물리과정 및 초기조건을 선정하고자 하였다. 이를 위해 GFS 및 LDAPS 자료를 초기 및 경계조건으로 사용하였고, YSU, RUC, ACM2 등의 대기경계층 모수화 방안과 Noah, RUC, Pleim 등의 지면모델을 조합한 7개의 실험을 구축하여, 2018년 4월의 1개월에 대해 수행하였다. 그 결과 GFS 초기자료를 사용한 RUC-YSU 물리과정 조합이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구는 다양한 물리과정의 조합과 초기 및 경계자료를 사용한 실험을 통해 초저고도 바람예측을 위한 최적 모델링 방안을 설정한 것에 의의가 있을 것이라 판단된다.
We have studied the atomic and electronic structure of graphene nanoribbons (GNRs) on a hexagonal boron nitride (h-BN) sheet with intercalated atoms using first-principles calculations. The h-BN sheet is an insulator with the band gap about 6 eV and then it may a good candidate as a supporting dielectric substrate for graphene-based nanodevices. Especially, the h-BN sheet has the similar bond structure as graphene with a slightly longer lattice constant. For the computation, we use the Vienna ab initio simulation package (VASP). The generalized gradient approximation (GGA) in the form of the PBE-type parameterization is employed. The ions are described via the projector augmented wave potentials, and the cutoff energy for the plane-wave basis is set to 400 eV. To include weak van der Waals (vdW) interactions, we adopt the Grimme's DFT-D2 vdW correction based on a semi-empirical GGA-type theory. Our calculations reveal that the localized states appear at the zigzag edge of the GNR on the h-BN sheet due to the flat band of the zigzag edge at the Fermi level and the localized states rapidly decay into the bulk. The open-edged graphene with a large corrugation allows some space between graphene and h-BN sheet. Therefore, atoms or molecules can be intercalated between them. We have considered various types of atoms for intercalation. The atoms are initially placed at the edge of the GNR or inserted in between GNR and h-BN sheet to find the effect of intercalated atoms on the atomic and electronic structure of graphene. We find that the impurity atoms at the edge of GNR are more stable than in between GNR and h-BN sheet for all cases considered. The nickel atom has the lowest energy difference of ~0.2 eV, which means that it is relatively easy to intercalate the Ni atom in this structure. Finally, the magnetic properties of intercalated atoms between GNR and h-BN sheet are investigated.
The objective of this paper is to investigate the effects of physical parameterization on the simulation of a snowfall event over Korea caused by air-mass transformation by using the PSU/NCAR MM5. A heavy snowfall event over Korea during 3-5 January 2003 is selected. In addition to the control experiments employing simple-ice microphysics scheme, MRF PBL scheme, and original surface layer process, three consequent physics sensitivity experiments are performed. Each experiment exchanges microphysics (Reisner Graupel), boundary layer (YSU PBL) schemes, and revised surface layer process with a reduced thermal roughness length for the control run. The control run reproduces an overall pattern of snowfall over Korea, but with a high bias by a factor of about 2. As revealed in the previous studies, the cloud microphysics and PBL parameterizations do not show a significant sensitivity for the case of snowfall. A more sophisticated cloud processes does not reveal a discernible effect on the simulated snowfall. Further, high bias in snowfall is exaggerated when a more realistic PBL scheme is employed. On the other hand, it is found that the revised surface layer process plays a role in improving the prediction of snowfall by reducing it. Thus, it is found that a realistic design of surface layer physics in mesoscale models is an important factor to the reduction of systematic bias of the snowfall over Korea that is caused by air-mass transformation over the Yellow sea.
An ensemble Kalman filter (EnKF) with Weather Research and Forecasting (WRF) Model is applied for Typhoon Wukong (200610) to investigate the performance of ensemble forecasts depending on experimental configurations of the EnKF. In addition, the ensemble sensitivity analysis is applied to the forecast and analysis ensembles generated in EnKF, to investigate the possibility of using the ensemble sensitivity analysis as the adaptive observation guidance. Various experimental configurations are tested by changing model error, ensemble size, assimilation time window, covariance relaxation, and covariance localization in EnKF. First of all, experiments using different physical parameterization scheme for each ensemble member show less root mean square error compared to those using single physics for all the forecast ensemble members, which implies that considering the model error is beneficial to get better forecasts. A larger number of ensembles are also beneficial than a smaller number of ensembles. For the assimilation time window, the experiment using less frequent window shows better results than that using more frequent window, which is associated with the availability of observational data in this study. Therefore, incorporating model error, larger ensemble size, and less frequent assimilation window into the EnKF is beneficial to get better prediction of Typhoon Wukong (200610). The covariance relaxation and localization are relatively less beneficial to the forecasts compared to those factors mentioned above. The ensemble sensitivity analysis shows that the sensitive regions for adaptive observations can be determined by the sensitivity of the forecast measure of interest to the initial ensembles. In addition, the sensitivities calculated by the ensemble sensitivity analysis can be explained by dynamical relationships established among wind, temperature, and pressure.
We investigated seasonal variations of the upper ocean temperature and the mixed layer depth (MLD) in an eddy-permitting global ocean general circulation model (OGCM) to assess the OGCM perfermance. The OGCM is based on the GFDL MOM3 which has a horizontal resolution of 0.5 degree and 30 vertical levels. The OGCM was integrated for 68 years using a monthly-mean climatological wind stress forcing. The model sea surface temperature (SST) and sea surface salinity were restored to the Levitus climatology with a time scale of 30 days. Annual-mean model SST shows a cold bias $(<\;-2^{\circ}C)$ in the summer hemisphere and a warm bias $(>\;1^{\circ}C)$ in the winter hemisphere mainly due to the restoring boundary condition of temperature. The model MLD captures well the observed features in most areas, with a slightly deep bias. However, in the Ross Sea and Weddell Sea, the model shows significantly deeper MLD than the climatology-mainly due to weak salinity stratifications in the model. For amplitude of seasonal variation, the model SST is smaller $(1{\sim}3^{\circ}C)$ than the observation largely due to the restoring surface boundary condition while the model MLD has larger seasonal variation $({\sim}50m)$. It is suggested that for more realistic simulation of the upper ocean structure in the present eddy-permitting ocean model, more refinements in the surface boundary condition for the thermohaline forcing and parameterization for vertical mixing are required, together with the incorporation of a sea-ice model.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
본 연구는 헬리콥터 블레이드 플랜폼의 공력최적 설계를 다루었다. 블레이드 3차원 공력형상 설계단계에서 결정해야하는 주요 설계 요소를 정의하고 B$\acute{e}$zier 곡선 등을 이용하여 매개변수화 하였다. 매개변수화와 설계 구속조건은 경험적 요소와 노하우를 반영하여 산업체나 연구소 등에서 사용하고 있는 설계기법을 활용하여 정의하였다. 호버링 FM과 전진비행 등가 양항비를 최적설계 문제의 목적함수로 반영하였다. 유도된 비선형 최적화 문제는 SQP기법으로 풀이하였으며 응용연구를 통해 본 연구의 기법으로 블레이드의 익형배치, 비틀림 및 시위분포 등 중요한 플랜폼 형상을 효과적으로 설계할 수 있음을 보였다.
A dynamical downscaling system for seasonal forecast has been constructed based on a regional climate model, and its predictability was investigated for 10 years' wintertime (December-January-February; DJF) climatology in East Asia. Initial and lateral boundary conditions were obtained from the operational seasonal forecasting data, which are realtime output of the Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) at Korea Meteorological Administration (KMA). Sea surface temperature was also obtained from the operational forecasts, i.e., KMA El-Nino and Global Sea Surface Temperature Forecast System. In order to determine the better configuration of the regional climate model for East Asian regions, two sensitivity experiments were carried out for one winter season (97/98 DJF): One is for the topography blending and the other is for the cumulus parameterization scheme. After determining the proper configuration, the predictability of the regional forecasting system was validated with respect to 850 hPa temperature and precipitation. The results showed that mean fields error and other verification statistics were generally decreased compared to GDAPS, most evident in 500 hPa geopotential heights. These improved simulation affected season prediction, and then HSS was better 36% and 11% about 850 hPa temperature and precipitation, respectively.
게임엔진이 급격히 발전하면서 3차원 게임 개발에의 진입장벽이 점점 낮아지고 있다. 그러나 게임성을 보다 증대시키기 위해 필수적인 3차원 아바타 캐릭터를 생성하는 데에는 아직도 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 상용 3차원 게임엔진 기반의 아바타 생성 시스템, SoMA(System of Making Avatars)를 제안한다. 제안된 시스템은 기본 아바타 캐릭터를 각 구성품으로 분해하고, 이후 다시 이를 조립하거나 조정하여 커스터마이제이션(customization)된 캐릭터를 생성할 수 있다. 이를 위해 캐릭터의 조립 구조를 계층적으로 구현하였고, 상위 계층은 카테고리화 하여 조립할 수 있도록 정의하고, 하위 계층은 파라미터화(parameterization) 하여 커스터마이제이션 할 수 있도록 정의하였다. 특히 계층별 아이템의 명명 방법(naming convention) 또한 정의하여 이의 효과적인 액세스가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 이러한 캐릭터 조립 구조를 바탕으로 신체, 의상, 부착물(악세사리) 시스템을 구현하여 다양한 캐릭터를 손쉽게 저작할 수 있도록 SoMA를 개발하였다.
Pumps are essential machinery in the various industries. With the development of high-speed and large-scale pumps, especially high energy density, high requirements have been imposed on the vibration and noise performance of pumps, and cavitation is an important source of vibration and noise excitation in pumps, so it is necessary to improve pumps cavitation performance. The modern pump optimization design method mainly adopts parameterization and artificial intelligence coupling optimization, which requires direct correlation between geometric parameters and pump performance. The existing cavitation performance calculation method is difficult to be integrated into multi-objective automatic coupling optimization. Therefore, a fast prediction method for pump cavitation performance is urgently needed. This paper proposes a novel cavitation prediction method based on impeller pressure isosurface at single-phase media. When the cavitation occurs, the area of pressure isosurface Siso increases linearly with the NPSHa decrease. This demonstrates that with the development of cavitation, the variation law of the head with the NPSHa and the variation law of the head with the area of pressure isosurface are consistent. Therefore, the area of pressure isosurface Siso can be used to predict cavitation performance. For a certain impeller blade, since the area ratio Rs is proportional to the area of pressure isosurface Siso, the cavitation performance can be predicted by the Rs. In this paper, a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments, which will greatly accelerate the pump hydraulic optimization design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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