• Advances in aircraft and spacecraft science
• /
• 제10권4호
• /
• pp.303-315
• /
• 2023

The primary goal of this research is to investigate flow separation phenomena using various turbulence models. Also investigated are the effects of free-stream turbulence intensity on the flow over a NACA 0018 airfoil. The flow field around a NACA 0018 airfoil has been numerically simulated using RANS at Reynolds numbers ranging from 100,000 to 200,000 and angles of attack (AoA) ranging from 0° to 18° with various inflow conditions. A parametric study is conducted over a range of chord Reynolds numbers for free-stream turbulence intensities from 0.1 % to 0.5 % to understand the effects of each parameter on the suction side laminar separation bubble. The results showed that increasing the free-stream turbulence intensity reduces the length of the separation bubble formed over the suction side of the airfoil, as well as the flow prediction accuracy of each model. These models were used to compare the modeling accuracy and processing time improvements. The K- SST performs well in this simulation for estimating lift coefficients, with only small deviations at larger angles of attack. However, a stall was not predicted by the transition k-kl-omega. When predicting the location of flow reattachment over the airfoil, the transition k-kl-omega model also made some over-predictions. The Cp plots showed that the model generated results more in line with the experimental findings.

• 자원환경지질
• /
• 제52권6호
• /
• pp.637-645
• /
• 2019

지능정보사회 전환에 따라 급격한 삶의 모습과 환경 변화가 예상되고 있으며, 과학기술부와 국가과학기술연구회는 기존의 3년 단위의 과학기술계 출연연구원의 기관평가를 중장기 관점으로 5년 단위의 기관 사업계획과 평가를 도입하였다. 따라서 지질자원 분야에 대해서도 공공적 관점으로 중장기 연구개발 주제 도출이 시급하다. 본 연구는 국외 지질자원 관련 공공 연구기관의 중장기 전략 수집, 국외 대학 및 연구기관의 전문가 서면 조사, 국외 시장정보 보고서 분석을 통해 산·학·연 분야를 두루 포함한 국외 벤치마킹 정보를 수집한다. 영국지질조사소, 일본산업기술종합연구소, 미국지질조사소는 중장기 계획에서 3차원 국가 지질정보, 화산/지진/토양 침식/산사태 등 지질환경재해 예측, 저탄소 경제 전환 및 4차 산업혁명 시대에 중요한 금속/소재 광물자원 개발 등을 제시했다. 프랑스 IPGP-CNRS와 핀란드 지질조사소 등의 국외 연구소 및 대학의 전문가 조사를 통해서 중장기계획으로 지질정보에 대한 기초·기반연구를 강조하고 있으며, 세부 연구 주제로 지구 핵에서부터 표면에까지 지구/지진의 변형 과정 연구, 최신 지질 정보 생산을 살펴볼 수 있었다. 광업자동화 및 디지털 지도 분야 시장 분석으로 시장에서 요구하는 공공연구기관의 역할이 기대되는 분야를 도출할 수 있었다. 육상·공중에서 데이터 수집 및 모바일/3차원 정보 제작, 자연스럽고 빠르며 실시간의 지도 제공, 주문제작 지도 설계, 여러 플랫폼에 적용가능한 지도 제작 지원, 지질환경재해 위험평가/재난관리 정보 및 지도 제공에 대한 지질자원 분야의 중장기적인 연구개발이 요구된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.67-74
• /
• 2023

열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제110권1호
• /
• pp.64-71
• /
• 2021

최근의 기후변화는 산지토사재해의 발생을 가속시키고 있다. 산지토사재해 중 토석류는 전파길이가 길고 매우 빠른 거동 특성을 갖기 때문에 매우 위협적으로 인식된다. 본 연구는 설악산 국립공원내 토석류 발생지 263개소를 대상으로 발생 길이(m)에 미치는 영향인자를 구명하고, 수량화이론(I)을 사용하여 발생 길이에 대한 각 산림환경 인자의 기여도 분석을 하여 예방적인 측면에서 국립공원내 토석류 발생 가능성지역에 대한 예측기법을 개발하였다. 각 산림환경 인자의 Range를 추정한 결과, 종단사면(0.9676)이 가장 높게 나타나 설악산 국립공원의 토석류 발생 가능성에 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 다음으로는 횡단사면(0.6876), 고도(0.2356), 사면경사(0.1590), 방위(0.1364) 순으로 나타났다. 설악산 국립공원 산악지 토석류 발생 발생가능성 판정표를 기준으로 5개의 산림환경 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0점에서 2.1864점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 1.0932점으로 토석류 발생가능성을 예측을 작성한 결과 I등급은 1.6399 이상, II등급 1.0932~1.6398, III등급 0.5466~1.0931, IV등급 0.5465 이하로 나타나 1등급, 2등급에서 토석류 발생 비율이 86.3%로서 높은 적중률을 보였다.

• 천문학회보
• /
• 제39권1호
• /
• pp.68.1-68.1
• /
• 2014

We present the results of far-ultraviolet (FUV) observations of comet C/2001 Q4 (NEAT) obtained with Far-ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS) on board the Korean microsatellite STSAT-1, which operated at an altitude of 700 km in a sun-synchronous orbit. FIMS is a dual channel imaging spectrograph (S-channel 900-1150 ${\AA}$, L-channel 1350-1710 ${\AA}$, and ${\lambda}/{\Delta}{\lambda}$ ~ 550 for both channels) with large image fields of view (S-channel $4.0^{\circ}{\times}4.6^{\prime}$, L-channel $7.5^{\circ}{\times}4.3^{\prime}$, and angular resolution ~ $5-10^{\prime}$) optimized for the observation of diffuse emission of astrophysical radiation. Comet C/2001 Q4 (NEAT) were made in two campaigns during its perihelion approach between May 8 and 15, 2004. Based on the scanning mode observations in the wavelength band of 1400-1700 ${\AA}$, we have constructed an image of the comet with an angular size of $5^{\circ}{\times}5^{\circ}$, which corresponds to the central coma region. Several important fluorescence emission lines were detected including S I multiplets at 1429 and 1479 ${\AA}$, C I multiplets at 1561 and 1657 ${\AA}$, and the CO $A^1{\Pi}-X^1{\Sigma}^+$ Fourth Positive system; we have estimated the production rates of the corresponding species from the fluxes of these emission lines. The estimated production rate of CO was $Q_{CO}=(2.65{\pm}0.63){\times}10^{28}s^{-1}$, which is 6.2-7.4% of the water production rate and is consistent with earlier predictions. The average carbon production rate was estimated to be $Q_C={\sim}1.59{\times}10^{28}s^{-1}$, which is ~60% of the CO production rate. However, the observed carbon profile was steeper than that predicted using the two-component Haser model in the inner coma region, while it was consistent with the model in the outer region. The average sulfur production rate was $Q_S=(4.03{\pm}1.03){\times}10^{27}s^{-1}$, which corresponds to ~1% of the water production rate.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제45권2호
• /
• pp.335-342
• /
• 2003

본 시험은 초음파를 이용한 한우의 도체육량등급 예측율을 향상시키기 위하여 24개월령 거세한우 573두를 대상으로 출하직전에 체중측정과 함께 실시간 초음파 진단기를 이용하여 도체형질을 측정하였다. 초음파 측정치와 도체 실측치와의 비교분석에서 도출된 다양한 육량예측 기법을 이용하여 도체육량등급을 예측하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 등지방 두께와 배최장근 단면적의 도체 실측치와 초음파 측정치간의 차이는 각각 0.6$\pm$1.65mm와 0.7$\pm$5.56cm2로 나타났다. 등지방 두께 및 배최장근 단면적의 초음파 측정치와 도체 실측치간의 상관계수는 각각 0.86 및 0.82로 높게 나타났다(p<0.001). 도체육량등급 예측율은 육량지수 산식, 등지방 보정식, 중회귀 분석 및 의사결정나무 분석에서 각각 80.3%, 81.3%, 80.1% 및 81.8%를 보여, 의사결정나무 분석이 예측율과 활용성이 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1-13
• /
• 2021

This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제4권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 2011

Urbanization of the world's population has given rise to more than 450 cities around the world with populations in excess of 1 million (megacity) and more than 25 so-called metacities with populations over 10 million (Brinkhoff, 2010). The United States today has a total resident population of more than 308,500,000 people, with 81 percent residing in cities and suburbs as of mid - 2005 (UN, 2008). Urban meteorology is the study of the physics, dynamics, and chemistry of the interactions of Earth's atmosphere and the urban built environment, and the provision of meteorological services to the populations and institutions of metropolitan areas. While the details of such services are dependent on the location and the synoptic climatology of each city, there are common themes, such as enhancing quality of life and responding to emergencies. Experience elsewhere (e.g., Shanghai, Helsinki, Tokyo, Seoul, etc.) shows urban meteorological support is a key part of an integrated or multi-hazard warning system that considers the full range of environmental challenges and provides a unified response from municipal leaders. Urban meteorology has come to require much more than observing and forecasting the weather of our cities and metropolitan areas. Forecast improvement as a function of more and better observations of various kinds and as a function of model resolution, larger ensembles, predicted probability distributions; Responses of emergency managers, government officials, and users to improved and probabilistic forecasts; Benefits of improved forecasts in reduction of loss of life, property damage, and other adverse effects. A national initiative to enhance urban meteorological services is a high-priority need for a wide variety of stakeholders, including the general, commerce and industry, and all levels of government. Some of the activities of such an initiative include: conducting basic research and development; prototyping and other activities to enable very--short and short range predictions; supporting and improving productivity and efficiency in commercial and industrial sectors; and urban planning for long term sustainability. In addition urban test-beds are an effective means for developing, testing, and fostering the necessary basic and applied meteorological and socioeconomic research, and transitioning research findings to operations. An extended, multi-year period of continuous effort, punctuated with intensive observing and forecasting periods, is envisioned.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.239-251
• /
• 2019

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.

• Wind and Structures
• /
• 제36권4호
• /
• pp.237-247
• /
• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.