A Lagrangian stochastic model is adopted for the calculations of turbulent dispersion in turbulent channel flows. Dispersion of a fluid particle and relative dispersion between two particles released at the sane location are investigated and compared with the classical seating relations for homogeneous turbulence. The viscous effect is realized by adding a Browinian random walk to the calculation of the position of a particle. The near-wall accumulation of particles is examined.
Conventional simulations for mobile ad hoc network so far are based on the "random walk" of the mobile nodes, which are not constrained by their surrounding spatial environments. In this paper, we present a geography-based mobility model, which reflects more realistic movements of the real world. This mobility model is used for performance evaluation of MANET routing protocols.protocols.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다. 의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.
Debris flow is a representative natural disaster in Korea and occurs frequently every year. Recently, it has caused considerable damage to property and considerable loss of life in both mountainous and urban regions. Therefore, It is necessary to estimate the scope of damage for a large area in order to predict the debris flow. A response model such as the random walk model(RWM) can be used as a useful tool instead of a physics-based numerical model. RWM is a probability model that simplifies both debris flows and sedimentation characteristics as a factor of slopes for a subjective site and represents a relatively simple calculation method compared to other debris flow behavior calculation models. Although RWM can be used to analyzing and predicting the scope of damage caused by a debris flow, input variables for terrain conditions are yet to be determined. In this study, optimal input variables were estimated using DEM generated from the Aerial Photograph and LiDAR data of Mt. Umyeon, Seoul, where a large-scale debris flow occurred in 2011. Further, the deposition volume resulting from the debris flow was predicted using the input variables for a specific area in which the deposition volume could not be calculated because of work restoration and the passage of time even though a debris flow occurred there. The accuracy of the model was verified by comparing the result of predicting the deposition volume in the debris flow with the result obtained from a debris flow behavior analysis model, Debris 2D.
균열 암반 매질에서의 지하수 흐름과 오염물질 이송에 대한 수치모의 실험이 hydromechanic 모형과 추계적 그리고 이산적 3차원 균열망 모형에 바탕을 둔 비정상상태 흐름 수치 모형을 이용하여 수행되었다. 오염물질 이송에 대한 수치모의 실험에서 random walk의 일종인 particle following 알고리즘이 사용되었다. 이 연구의 목적은 지하 깊은 곳에 위치한 Hot dry rock에서의 지열 개발을 위해 프랑스 Soultz sous Foret 지역에 설치된 두개의 깊은 착정인 GPK1과 GPK2 사이에서의 tracer test 반응을 1995년에 실행된 유체순환 현장 실험으로 부터 얻어진 자료를 이용하여 예측하는 것이다. 모의 실험 결과 비반응입자(nonreactive particles)에 대한 평균 이송시간은 두 착정 사이에서 약 5일이었다.
전 세계적인 기후 변화로 폭우 빈도가 증가하면서 토사 재해 위험도 또한 높아지고 있다. 토사재해 피해 예측 분야의 기존 연구들은 주로 시설물의 활용 빈도나 역할로 대변되는 내재적 중요도를 평가하는 데 주력하였다. 본 연구는 토석류 시뮬레이션을 통해 구현되는 시설물 외부 조건에 따른 위험도를 평가하는 데 초점을 두고 있다. 토석류 시뮬레이션에는 기존 Random Walk Model (RWM)을 부분 개선하여 활용하였다. 기존 알고리즘은 시뮬레이션 결과가 최대 경사선에 지나치게 집중되는 문제를 보였고, 이를 개선하기 위해 중심셀 높이에 변화를 주고 관성 적용 방법을 수정하였다. 시설물 정보는 수치지형도 Ver.2.0 레이어로부터 수집하였다. 시뮬레이션 결과와 수치지형도 레이어를 중첩하여 각 객체의 피해량을 예측하였다. 면 구조 레이어와 선 구조 레이어에 각각 적합한 예상 피해 산정 기법이 적용되었다. 마지막으로 예측된 피해량, 즉 위험도를 해당 객체의 속성정보와 결합함으로써, 피해가 예상되는 객체 목록 작성과 각종 통계 도출, 그리고 각 시설물의 위험도를 지도에 표현할 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구는 이해하기 쉬운 시뮬레이션 알고리즘을 사용하고 상세한 위험도 정보를 지도에 표현할 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 점에서 본 연구가 토석류 위험도 평가 체계를 사용자 친화적으로 발전시키는 데 도움이 될 것이라 기대한다.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.19-26
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2003
The dispersion of recycled particulates in the complex coastal terrain containing Kangnung city, Korea was investigated using a three-dimensional non-hydrostatic numerical model and lagrangian particle model (or random walk model). The results show that particulates at the surface of the city that float to the top of thermal internal boundary layer (TIBL) are then transported along the eastern slope of the mountains with the passage of sea breeze and nearly reach the top of the mountains. Those particulates then disperse eastward at this upper level over the coastal sea and finally spread out over the open sea. Total suspended particulate (TSP) concentration near the surface of Kangnung city is very low. At night, synoptic scale westerly winds intensify due to the combined effect of the synoptic scale wind and land breeze descending the eastern slope of the mountains toward the coast and further seaward. This increase in speed causes development of internal gravity waves and a hydraulic jump up to a height of about 1km above the surface over the city. Particulate matter near the top of the mountains also descends the eastern slope of the mountains during the day, reaching the central city area and merges near the surface inside the nocturnal surface inversion layer (NSIL) with a maximum ground level concentration of TSP occurring at 0300 LST. Some particulates were dispersed following the propagation area of internal gravity waves and others in the NSIL are transported eastward to the coastal sea surface, aided by the land breeze. The following morning, particulates dispersed over the coastal sea from the previous night, tend to return to the coastal city of Kangnung with the sea breeze, developing a recycling process and combine with emitted surface particulates during the morning. These processes result in much higher TSP concentration. In the late morning, those particulates float to the top of the TIBL by the intrusion of the sea breeze and the ground level TSP concentration in the city subsequently decreases.
The aerodynamic effects of leading-edge accretion can raise important safety concerns since the formulation of ice causes severe degradation in aerodynamic performance as compared with the clean airfoil. The objective of this study is to develop a numerical simulation strategy for predicting the particle trajectory around an MS-0317 airfoil in the test section of the NASA Glenn Icing Research Tunnel and to investigate the impingement characteristics of droplets on the airfoil surface. In particular, predictions of the mean velocity and turbulence diffusion using turbulent flow solver and Continuous Random Walk method were desired throughout this flow domain in order to investigate droplet dispersion. The collection efficiency distributions over the airfoil surface in simulations with different numbers of droplets, various integration time-steps and particle sizes were compared with experimental data. The large droplet impingement data indicated the trends in impingement characteristics with respect to particle size ; the maximum collection efficiency located at the upper surface near the leading edge, and the maximum value and total collection efficiency were increased as the particle size was increased. The extent of the area impinged on by particles also increased with the increment of the particle size, which is similar as compared with experimental data.
상태공간(狀態空間) 개념(槪念)에 기초(基礎)를 두어 시스템의 동적(動的) 거동(擧動)을 나타낸 Kalman filter와 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)의 순환(循還) 알고리즘에 의한 예측방법(豫測方法)을 연구(硏究)하여 하천유출(河川流出) 예측(豫測)에의 적용성(適用性)을 검토(檢討)하고 그 결과(結果)를 제시하였다. 강우(降雨)-유출과정(流出過程)의 동적(動的) 거동(擧動)을 자색(白色) Gaussian 잡음(雜音)이 있는 선형(線型), 이산형(離散型)시스템으로 보아서 낮은 차수(次數)의 ARMA 과정(過程)으로 나타내었으며 예측모형(豫測模型)의 상태(狀態)벡터를 random walk로 나타내었다. 예측오차(豫測誤差)에 대한 통계적(統計的)인 분석(分析)으로 모형구조(模型構造)를 결정하였으며 적용(適用)된 예측(豫測)알고리즘의 검정(檢正)을 위하여 시우량(時雨量)과 시유량(時流量)의 과거(過去) 기록치(記錄値)를 사용하였다. 예측결과(豫測結果)를 분석(分析)하나 Kalman filter에 의한 알고리즘이 자기공진(自己共振) 예측자(豫測子)보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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