냉각제 분사조건이 변화할 때 혼합가스 사출시스템 (또는 가스-스팀 발사체계) 냉각효율 및 발사체 사출성능의 변화를 확인하기 위해 3차원 수치모사를 수행하였다. 선행연구를 참조하여 구축한 1차원 모델을 통해 3차원 단상(single-phase) 계산모델을 검증한 후, Discrete Phase Model을 활용하여 고온의 기체에 냉각제 분사를 모사한 이상(two-phase) 유동 계산을 수행하였다. 냉각제 유량과 분사구 개수를 각각 변화시키면서 계산을 수행한 결과, 분사구 개수를 증가시켰을 경우 냉각효율이 보다 개선되었다. 또한 분사조건에 따라 냉각제 액적 서로간의 coalescence 발생 빈도 및 공간분포 변화가 발생하여 액적의 직경이 달라졌고, 이는 냉각제 증발률에 영향을 미쳤다. 냉각제의 증발은 breech 내부의 온도를 감소시키는 반면에 압력감소를 억제하여 사출시스템 최적화 설계에 있어 중요한 요소임을 확인하였다.
일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.
In this work the numerical results of the flow around a 5:1 rectangular cylinder at Reynolds numbers 3 000 and 40 000, zero angle of attack and smooth incoming flow condition are presented. Implicit Large Eddy Simulations (ILES) have been performed with a high-order accurate spatial scheme and an implicit high-order accurate time integration method. The spatial approximation is based on a discontinuous Galerkin (dG) method, while the time integration exploits a linearly-implicit Rosenbrock-type Runge-Kutta scheme. The aim of this work is to show the feasibility of high-fidelity flow simulations with a moderate number of DOFs and large time step sizes. Moreover, the effect of different parameters, i.e., dimension of the computational domain, mesh type, grid resolution, boundary conditions, time step size and polynomial approximation, on the results accuracy is investigated. Our best dG result at Re=3 000 perfectly agrees with a reference DNS obtained using Nek5000 and about 40 times more degrees of freedom. The Re=40 000 computations, which are strongly under-resolved, show a reasonable correspondence with the experimental data of Mannini et al. (2017) and the LES of Zhang and Xu (2020).
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
This paper identifies the aspects of living environment elements (PM2.5, PM10, Noise) throughout Seoul and the urban characteristics that affect them by utilizing the big data of the S-Dot sensors in Seoul, which has recently become a hot topic. In other words, it proposes a big data based urban computing research methodology and research direction to confirm the relationship between urban characteristics and living environments that directly affect citizens. The temporal range is from 2020 to 2021, which is the available range of time series data for S-Dot sensors, and the spatial range is throughout Seoul by 500mX500m GRID. First of all, as part of analyzing specific living environment patterns, simple trends through EDA are identified, and cluster analysis is conducted based on the trends. After that, in order to derive specific urban planning factors of each cluster, basic statistical analysis such as ANOVA, OLS and MNL analysis were conducted to confirm more specific characteristics. As a result of this study, cluster patterns of environment elements(PM2.5, PM10, Noise) and urban factors that affect them are identified, and there are areas with relatively high or low long-term living environment values compared to other regions. The results of this study are believed to be a reference for urban planning management measures for vulnerable areas of living environment, and it is expected to be an exploratory study that can provide directions to urban computing field, especially related to environmental data in the future.
목적: 개별화되어 가는 고선량률 근접치료계획의 추세에 따라, 고성량률 근접치료계획의 절대적 선량과 상대적인 선량분포를 독립적으로 계산하여 환자의 해부영상 위에 겹쳐 표시할 수 있는 품질보증용 컴퓨터 프로그램을 개발한다. 대상 및 방법: 컴퓨터 프로그램은 먼저, 환자의 치료계획에서 계산된 선원의 위치, 각 위치에서의 조사시간, reference point에서의 선량, 치료계획이 실시된 날짜 등의 자료 입력을 필요로 한다. ICWG 권고 수식과 선원의 비등방성 표를 이용하여 $10\times12\times10\;(Cm^3)$의 공간에서 선량분포가 계산된 후 reference point에서의 선량이 자동적으로 치료계획의 결과와 비교된다. 모의치료의 영상이나 자기공명(Magnetic Resonance) 영상을 입력하고 사용자가 선택한 점을 수직으로 교차하는 3개의 평면에서 등선량곡선을 겹쳐서 보여준다. Gamma Med사의 Gam-madot (MDS Nordion, Germany)에서 표준 치료계획을 실행하여 정확성을 확인하였으며, Plato (Nucletron Cor-poration, The Netherlands)에서 실행된 9명의 환자치료계획과 비교하였다. 결과: 3개의 표준 치료계획에서 절대선량은 $2.8\%$ 내에서 일치하였으며 등 선량분포도 좋은 일치를 보였다. 9명의 환자에 대하여 시행된 치료계획과의 비교에서는 평균 $3.4\%$의 오차를 보였다. 결론: 개발된 컴퓨터 프로그램은 정확하고 신속하게 고선량률 치료환자의 치료계획의 정확성을 확인할 수 있게 해주며, 등선량 곡선을 환자의 해부적 영상에 결합할 수 있는 기능은 치료계획의 질을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.$39\%$), 복회음부 절제수술시 32건($97\%$), 측연의 경우 32건($97\%$), 후연의 경우 32건($97\%$), 그리고 전연의 경우 16건($45\%$)에서 부합되는 것으로 나타났다. 결론: 직장암의 수술 후 방사선치료 시 적절한 방사선치료 조사영역의 결정을 위하여 표준적인 조사영역을 제시 하였으나 개별 환자의 병변 위치와 진행상태, 수술 소견 등에 따라 적절한 변형은 필수적이라 하겠다. 이 권고안의 임상적 타당성은 향후 시행될 Patterns of Care 연구를 통하여 증명하는 것이 필요하겠다.정가능하고, 폐에 조사되는 방사선 양도 줄일 수 있었다.저부까지 거리 차이는 종양 크기가 4 cm 미만인 경우는 5.3 mm였으나 4 cm 이상일 때는 19.4 mm로 현저한 변화를 보였다. 자궁경관 굴곡각은 60세 미만인 경우 60세 이상보다 8$^{\circ}$ 정도 더 변화가 있었고, 종양 크기가 4 cm 이상일 때 미만일 때보다 2배 이상 굴곡 변화가 있었다. 결론: 자궁경부암 환자에서 근치적 방사선치료 시 치료에 따른 자궁 크기 및 위치 변화가 다양하고 개별적으로 예측하기 쉽지 않으므로, 특히, 60세 미만이거나 종양 크기가 4 cm 이상인 경우, 삼차원입체조형치료나 강도변조 방사선치료를 이용한 근치적 방사선치료 시 치료 중 개별환자의 계획용표적체적의 변화를 반드시 고려해야 한다고 생각한다.량체적히스토그램, Lymankutcher 모델에 의한 정상조직합병증발생률 및 기타 선량통계값 등 모든 면에 있어서 우월성을 확인할 수 있었다. 향후 이러한 결과가 임상에서 실질적인 합병증 발생률 감소와 잘 연계되는지 계속적인 추적관찰 및
변화된 미래 기후조건에서 한반도의 식량수급전망에 긍정적 변수로 떠오르고 있는 가을보리의 안전재배지대 재설정 및 잠재 생산량 추정을 위해 한반도 지역 RCP8.5 기반 미래 기온전망을 현재 평년의 상세 전자 기후도와 결합하여 2011-2100 기간 중 보리 품종군별 재배안전지대의 지리적 변화를 10년 단위로 예측하였다. 먼저 1971-2000 기간 중 1월 최저기온과 평균기온 분포도를 30m 격자 해상도로 남북한 전역에 걸쳐 준비하고, 이 기준 기온분포도 위에 기상청의 RCP8.5 기반 한반도 12.5km 시나리오 기후자료에서 산출한 기준평년 기점의 10년 단위 기온상승폭을 중첩시켰다. 2100년까지 매 10년 단위 1월의 최저기온과 평균기온의 예상분포도상에 농촌진흥청에서 제시한 보리 추파재배 시 품종군별 안전월동기준에 따라 재배안전지대를 표현한 결과, 2020년대에는 강원도와 북한 남부 대부분 지역에서 겉보리 재배가 가능해지며 남한 전역에서는 쌀보리 재배가 가능해질 것이고, 2040년대에는 북한 평야지대 거의 모든 벼논에서 쌀보리 이모작이 가능해질 것으로 예상되었다. 현재 파악되고 있는 북한의 경지면적은 160만 ha 인데, 2040년대 이후 북한지방의 논에는 벼 수확 후 쌀보리를, 밭에는 옥수수, 감자 후작으로 겉보리를 재배한다면 연간 최대 400만 톤의 식량을 추가로 확보할 수 있을 것이다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.
일 최고기온 및 최저기온에 의해 구동되는 개화생리모형에 근거하여 개나리, 진달래, 벚꽃의 온도시간을 추정하고 이를 이용하여 기후변화에 따른 미래 봄꽃 개화일의 지리적 분포를 한반도 전 지역을 대상으로 파악하고자 하였다. RCP8.5 기반의 한반도 전역 12.5km 해상도 일별 기온전망자료를 이용하여 미래 3개 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)의 개화일을 예측하고 이를 기준평년(1971-2000)의 실측 분포와 비교하였다. 봄꽃 3종 모두 지속적으로 개화시기가 앞당겨지고 기준평년에는 개화 불가능지역으로 분류되는 양강도와 개마고원까지 미래에는 개화가 가능해질 것으로 전망된다. 가까운 미래인 2011-2040 평년에는 봄꽃 3종 모두 지역에 따라 최소 3~5일에서 최대 10~11일까지 개화시기가 단축될 것으로 예상된다. 중간 미래인 2041-2100 기간에는 최소 9~11일부터 최대 23~24일까지 개화시기가 단축되고, 먼 미래인 2071-2100 평년이 되면 개나리와 진달래는 최소 17~19일에서 최대 36~38일까지 평균 25일이 줄어들며, 벚꽃개화는 평균 26일이 단축될 것으로 전망된다. 개화일 단축일수는 내륙 산간지대보다 해안도서 및 평야지대에서 커지는 경향이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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