컴퓨터 그래픽스를 비롯한 여러 응용 분야에서 3차원 다면체 모델에 대한 매개 변수화(parameterization) 기법이 중요하게 연구되어왔다. 매개 변수화에 대한 연구는 주로 3차원 다면체 모델을 2차원 평면으로 매핑 시켜주는 문제를 고려하는데, 이러한 매핑 과정에서 종종 다각형의 세밀한 형태를 제대로 표현하지 못하거나, 텍스처 매핑 등의 기법을 적용할 때 일부 왜곡이 발생하는 문제가 발생하고는 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 여러 가지 왜곡 처리 방법이 연구되었지만, 3차원 물체의 임의 영역에 대한 사각형 형태의 부분 매개 변수화(local parameterization)를 수행하기에는 종종 한계점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 투영 등위 집합이라고 하는 수학적 도구를 사용하여 3차원 다면체 모델의 특정 지역을 효과적으로 매개 변수화 해주는 기법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자가 지정한 임의의 영역에 대해 등간격의 곡선을 생성한 후, 이를 이용하여 사각형 형태의 영역에 대한 부분 매개 변수화 정보를 추출하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 새로운 부분 매개 변수화 기법에 대하여 자세히 설명한 후 실험 결과를 기술하도록 한다.
This study examines the impact of the urban parameterization scheme and the land cover change on simulated near surface temperature using Unified Model (UM) over the Seoul metropolitan area. We perform four simulations by varying the land cover and the urban parameterization scheme, and then compare the model results with 46 AWS observation data from 2 to 9 August 2016. Four simulations were performed with different combination of two urban parameterization schemes and two land cover data. Two schemes are Best scheme and MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) and two land cover data are IGBP (International Geosphere and Biosphere Programme) and EGIS (Environmental Geographic information service) land cover data. When land use data change from IGBP to EGIS, urban ratio over the study area increased by 15.9%. The results of the study showed that the higher change in urban fraction between IGBP and EGIS, the higher the improvement in temperature performance, and the higher the urban fraction, the higher the effect of improving temperature performance of the urban parameterization scheme. 1.5-m temperature increased rapidly during the early morning due to increase of sensible heat flux in EXP2 compared to CTL. The MORUSES with EGIS (EXP3) provided best agreement with observations and represents a reasonable option for simulating the near surface temperature of urban area.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제3권1호
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pp.41-56
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1999
Since UV-B radiation measuring networks have not been established, numerical models which calculate the flux from other readily available meteorological measurements may play an important role. That is, such a problem can be solved by using parameterization models such as two stream approximation, the delta-Eddington method, doubling method, and discrete ordinate method. However, most UV-B radiative transfer models have not been validated with measurements, because such models are not intended as practical computational schemes for providing surface estimates of UV-B radiation. The main concern so far has been to demonstrate model sensitivity for cloudless skies. In particular, few have been concerned with real cloud information. Clouds and aerosols have generally been incorporated as constituents of particular atmospheric layers with specified optical depths and scattering properties. The parameterization model presented here is a combination of a detailed radiative transfer algorithm for a coludless sky radiative process and a more approximate scheme to handle cloud effects. The model input data requires a daily measurement of the total ozone amount plus a daily record of the amount and type of cloud in the atmosphere. Measurements for an examination of the models at the Department of Atmospheric Sciences, Pusan National University have been takenfrom February, 1995. These models can be used to calculate present and future fluxes where measurements have not been taken, and construct climatologies for the period before ozone depletion began.
본 논문에서는 구면 파라미터기법을 이용한 3차원 메쉬 모델의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 구면 파라미터기법은 3차원 데이터 처리에서 광범위하게 응용되는 기법으로서 직교좌표계에서 판단이 불가능한 3차원 메쉬 모델의 꼭지점 좌표의 특성을 구면 파라미터기법을 적용한 후 효과적으로 분석하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 질량중심을 구면좌표의 원점으로 설정하여 직교좌표계에서 구면좌표계로 변환한 후 구면 파라미터기법을 적용하였다. 3차원 모델의 기하학적 정보와 위상정보의 특성을 구면 모델에서 분석하였으며 꼭지점의 추가와 위상정보의 수정을 통하여 워터마크를 삽입하였다. 제안된 알고리즘은 이동, 스케일링, 회전 등 전형적인 기하학적인 변환에 강인하며 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에서도 강인성을 유지하였고 메쉬 세분화에서는 워터마크 정보가 $90{\sim}98%$ 가량 유지됨을 확인하였으며 특히 평활화 공격에서 좋은 성능을 보여주었다.
We investigate effects of vertical resolution on a parameterization of convective gravity waves (SGWDC) developed in Song and Chun (2005) through offline and online tests of the SGWDC parameterization. For offline tests, numerical simulations of the SGWDC parameterization with different number of vertical levels (L66, L117, L168, L219 and L270) from the surface to 120 km are performed for two different saturation methods. It is found that the wave momentum forcing is overestimated or underestimated in the SGWDC parameterization with different vertical resolutions, depending on the saturation methods. The increase of the vertical resolution modifies the magnitude and distribution of the wave momentum forcing in the parameterization, and this is mainly due to modification of wave saturation levels in the wave saturation processes. However the wave momentum forcing converges in the parameterizations with vertical resolutions higher than L168. For online test, the SGWDC parameterizations with vertical resolutions of L66 and L164 are implemented into a climate model with vertical resolution of L66, separately. In the L164 experiment, the wave momentum forcing decreases in the mid-latitude winter mesosphere in July and zonal mean flows are more realistically reproduced in the tropical regions compared with those in the L66 experiment. These results demonstrate that the wave momentum forcing calculated in the parameterization is sensitive to the vertical resolution, and the implementation of the SGWDC parameterization into high resolution models is required for realistic representation of the gravity wave momentum forcing in large-scale numerical models.
A land surface parameterization has been used to simulate influences of the terrestrial surface on the atmosphere. A simple biosphere model (SiB2), one of land surface parameterization, calculates exchange of radiation, sensible heat, latent heat, and momentum between the surface and the atmosphere (Sellers, et al., 1996).(omitted)
메쉬 파라메터화는 입력으로 들어온 메쉬와 파라메터 영역 사이의 부드러운 일대일 대응함수를 구하는 것으로, 삼차원 스캐너를 통해 획득한 디지털 형상을 여러 가지 응용문제에 활용하기 위해 필요한 디지털 형상 처리의 핵심기반기술이다. 본 논문에서는 구형 위상구조를 가지는 삼차원 물체에 대해, 표면뿐만 아니라 내부를 포함한 물체 전체를 단일 입방정육면체로 하모닉 매핑하는 새로운 삼차원 볼륨파라메터화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력으로 들어온 볼륨메쉬의 표면을 정육면체와 동일한 위상구조를 가지는 여섯 개의 영역으로 나누고, 이를 이용하여 볼륨 파라메터화의 경계조건을 계산한다. 이후 경계조건을 만족하며 볼륨 내부의 하모닉 에너지를 최소화하는 하모닉 매핑을 계산하여 물체 내부까지 왜곡이 적은 삼차원 파라메터화 결과를 얻어낸다. 실험결과를 통해, 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 다양한 구형 삼차원 모델에 대해 삼차원 볼륨파라메터화 결과를 효과적으로 얻을 수 있음을 확인하였다.
This study assesses the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing regional climate over CORDEX-East Asia Phase 2 domain with different cumulus parameterization schemes [Kain-Fritch (KF), Betts-Miller-Janjic (BM), and Grell-Devenyi-Ensemble (GD)]. The model is integrated for 27 months from January 1979 to March 1981 and the initial and boundary conditions are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim Reanalysis (ERA-Interim). The WRF model reasonably reproduces the temperature and precipitation characteristics over East Asia, but the regional scale responses are very sensitive to cumulus parameterization schemes. In terms of mean bias, WRF model with BM scheme shows the best performance in terms of summer/winter mean precipitation as well as summer mean temperature throughout the North East Asia. In contrast, the seasonal mean precipitation is generally overestimated (underestimated) by KF (GD) scheme. In addition, the seasonal variation of the temperature and precipitation is well simulated by WRF model, but with an overestimation in summer precipitation derived from KF experiment and with an underestimation in wet season precipitation from BM and GD schemes. Also, the frequency distribution of daily precipitation derived from KF and BM experiments (GD experiment) is well reproduced, except for the overestimation (underestimation) in the intensity range above (less) then $2.5mm\;d^{-1}$. In the case of the amount of daily precipitation, all experiments tend to underestimate (overestimate) the amount of daily precipitation in the low-intensity range < $4mm\;d^{-1}$ (high-intensity range > $12mm\;d^{-1}$). This type of error is largest in the KF experiment.
In this paper, we introduced a novel voxel-wise UV parameterization and view-dependent texture synthesis for the immersive rendering of a truncated signed distance field (TSDF) scene model. The proposed UV parameterization delegates a precomputed UV map to each voxel using the UV map lookup table and consequently, enabling efficient and high-quality texture mapping without a complex process. By leveraging the convenient UV parameterization, our view-dependent texture synthesis method extracts a set of local texture maps for each voxel from the multiview color images and separates them into a single view-independent diffuse map and a set of weight coefficients for an orthogonal specular map basis. Furthermore, the view-dependent specular maps for an arbitrary view are estimated by combining the specular weights of each source view using the location of the arbitrary and source viewpoints to generate the view-dependent textures for arbitrary views. The experimental results demonstrate that the proposed method effectively synthesizes texture for an arbitrary view, thereby enabling the visualization of view-dependent effects, such as specularity and mirror reflection.
The shape of an airfoil is a critical factor in determining aerodynamic characteristics such as lift and drag. Aerodynamic properties of an airfoil have a decisive impact on the performance of various engineering applications, including airplane wings and wind turbine blades. Therefore, it is essential to analyze the aerodynamic characteristics of airfoils. Various analytical tools such as experiments, computational fluid dynamics, and Xfoil are used to perform these analyses, but each tool has its limitation. In this study, airfoil parameterization, image recognition, and artificial intelligence are combined to overcome these limitations. Image and coordinate data are collected from the UIUC airfoil database. Airfoil parameterization is performed by recognizing images from image data to build a database for deep learning. Trained model can predict the aerodynamic characteristics not only of airfoil images but also of sketches. The mean absolute error of untrained data is 0.0091.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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