International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권2호
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pp.122-125
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2011
In this work, the movement pattern of a floating breakwater is numerically analyzed using Smoothed Particle Hydrodynamic (SPH) method as a Lagrangian scheme. At the seaside, the regular incident waves with varying height and period were considered as the dynamic free surface boundary conditions. The smooth and impermeable beach slope was defined as the bottom boundary condition. The effects of various boundary conditions such as incident wave characteristics, beach slope, and water depth on the movement of the floating body were studied. The numerical results are in good agreement with the available experimental data in the literature The results of the movement of the floating body were used to determine the transmitted wave height at the corresponding boundary conditions.
본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방법으로 사람의 위치 정보와 파티클 필터를 이용해서 이동 상태를 파악하고자 한다. 사람의 이동정보인 위치 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 이전 시간 데이터들의 속도들과의 평균값을 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하고자 한다. 파티클 필터에 요구되는 확률분포는 인간 이동 속도가 지수 분포에 근사한다는 사실에 기반하여 적용하였다. 인간의 이동 상태는 파티클들의 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻은 결과들을 제시하였다.
본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.
트랩도어 하강이 일어나는 토체 내부에서 발생하는 흙 아치 구조의 변화를 관찰하기 위해서 광탄성 측정 기법을 이용하여 입상체의 다양한 거동을 관찰하였다. 광탄성 반응 재료로 코팅된 원주형 모형 입자를 적층하여 입상체를 구성하였다. 광탄성 기법을 이용하여 입상체 내부에서 발생하는 입자 간 접촉력 전달 구조의 변화를 촬영하여 관찰하였으며 이를 입상체 하부 로드셀에서 측정된 압력 변화 및 내부 활동면의 변화 양상과 비교 분석하였다. 트랩도어 하강 초기에 형성된 흙 아치 구조는 하강이 지속되면 붕괴되지만 다시 확장된 아치 구조가 새롭게 형성되었다. 트랩도어 하강 초기에 일치하였던 흙 아치 구조의 경계면과 활동면은 트랩도어 하강이 진행되면서 활동면이 포함된 영역이 접촉력을 잃은 영역 내부에 포함되었다.
Hydrodynamic condition can be used to predict particle movement within water column and the results used to optimize environmental conditions for effective site selection, setting of environmental quality standard, waste dispersion, and pathogen transfer. To predict the extent of movement of particle from land, 3D hydrodynamic model that includes particle tracking module was applied to Geoje Bay and to calibrate particle tracking model, floating buoy measurement is operated. The model results show that short time is required for particles released into system from river to be transported to the shellfish farming area. It takes about 2 days for the particles to shellfish farming area under mean flow condition. It meant Geoje Bay, especially shellfish farming area is vulnerable to anthropogenic waste from river.
Consider a supercritical Bellman-Harris process evolving from one particle. We superimpose on this process the additional structure of movement. A particle whose parent was at x at its time of birth moves until it dies according to a given Markov process X starting at x. The motions of different particles are assumed independent. In this paper we show that when the movement process X is standard Brownian the proportion of particles with position $\leq${{{{ SQRT { t} }}}} b and age$\leq$a tends with probability 1 to A(a)$\Phi$(b) where A(.) and $\Phi$(.) are the stable age distribution and standard normal distribution, respectively. We also extend this result to the case when the movement process is a Levy process.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권6호
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pp.333-337
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2014
In this study, the use of a discharging process for charged particles is proposed to achieve an ideal electrical balance or neutralization and to improve the electrical and optical properties of a reflective electronic display. Here, negatively charged particles (white) and positively charged particles (black) are used. The q/m (charge per mass for a particle) values of the black and white particles are $+4.5{\mu}C/g$ and $-4.5{\mu}C/g$, respectively. We compared the movement of the charged particles by varying their discharging time. Stable movement of the charged particles is obtained with an appropriate discharging time, which resulted in improvements of the optical properties of the panel.
PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.
허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.
본 연구는 낙동장 하구역에 유입되거나 발생된 해안부유쓰레기의 거동특성을 파악하기 위해 2003년 태풍 "매미" 내습시 하구둑 최대 방류량을 조건으로 수치모형을 이용하여 해수유동장을 재현하고 제현된 유동장에 부유쓰레기로 대표되는 입자를 방출하여 입자들의 거동특성을 살펴보고자 하였다. 입자수치모의실험의 결과에 따르면 낙동강 하구역내 존재하는 부유쓰레기는 홍수유량시 72시간 경과시에 낙동강 하구역내 입자 분포 및 거동이 안정상태에 도달하였다. 공간상으로는 진우도를 포함한 가덕도 동측 해안의 경우 초기 33시간까지는 40%까지 증가하나 그 외 주변해역의 경우 $20{\sim}40%$ 범위를 유지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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