We perform Lyα radiative transfer calculations for reproducing Lyα properties of star-forming galaxies at high redshifts. We model a galaxy as a halo in which the density distributions of Lyα sources and HI plus dust medium are described with exponential functions. We also consider an outflow of the medium that represents a momentum-driven wind in a gravitational potential well. We demonstrate that this outflowing halo model with Lyα scattering can successfully reproduce both the spectrum and the surface brightness profile of eight star-forming galaxies at z=3-6 observed with MUSE. The best-fit model parameters (i.e., the outflowing velocity and optical depth) for these galaxies are in good agreement with other studies. We also demonstrate benefits of using spectrum and surface brightness profile simultaneously to the constraints on model parameters and thus spatial/kinematic distributions of medium. We examine the impacts of individual model parameters and intrinsic spectrum on emerging spectrum and surface brightness profile. Further investigations on the escape fraction, spatially resolved spectra, and the spatial extent of Lyα halos are presented as well.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.23
no.4
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pp.81-88
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2023
Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.
Spatial uncertainty of Busan marine clay ground, which commonly occurs during site investigation testing, data analysis and transformation modeling, has been described. In this paper geotechnical uncertainty of shear strength indicator $N_k$ has been quantified in both horizontal direction and vertical direction using geostatistical Kriging method. Most of soil data used are from 25 boring tests, 75 laboratory tests, 124 field vane tests and 25 cone penetration tests (CPT). CPT-$N_k$ data for undrained shear strength determination, which are the most important properties in geotechnical design stages, have been analysed. Comparison between cone factor from conventional CPT-based method and that of geostatistical method shows that geostatistical Kriging method is an ideal tool to quantify the spatial variability of uncertainty from self-correlation of soil property of interest, and can be recommended to identify the spatial distribution of consolidation .md shear strength of soils at any sites concerned.
Kim, Young-Deog;Kim, Kwang-Il;Jeong, Woo-Cheol;Kim, Heung-Rak;Kim, Dong-Su
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.4
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pp.354-360
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2002
The piezoelectric composites had many advantages in comparison with conventional piezoelectric ceramics and piezopolymers for ultrasonic transducers used in NDT and in medical ultrasionic imaging. The electromechanical coupling coefficient should be high and the acoustic impedance should be low in these applications. However, the cross-coupling with spurious oscillations caused by laterally running plate waves exhibited complex motions in the surface of piezoelectric composites with coarse lateral spatial scale. The thickness mode electromechanical coupling coefficient of 1-3type of piezoelectric compoistes were 0.36 to 0.64, and the acoustic impedance of them were 9.8 to 22.7 MRayl. The lateral resonance frequency of 1-3 type piezoelectric composites shifted to high frequency region with decreasing lateral spatial scale.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.3
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pp.63-70
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2018
In this study, a simple probabilistic approach using equivalent coefficient of consolidation ($c_e$) was proposed to consider the spatial variability of coefficient of vertical consolidation ($c_v$), and the effect of the probability distribution of coefficient of consolidation on degree of consolidation in heterogeneous soil was investigated. The statistical characteristics of consolidation coefficient were estimated from 1,226 field data, and four probability distributions (Normal, Log-normal, Gamma, and Weibull) were applied to consider the effect of probability distribution. The random fields of coefficient of consolidation were generated based on Karhunen-Loeve expansion. Then, the equivalent coefficient of consolidation was calculated from the random field and used as the input value of consolidation analysis. As a result, the probabilistic analysis can be performed effectively by separating random field and numerical analysis, and probabilistic analysis was performed using a Latin hypercube Monte Carlo simulation. The results showed that the statistical properties of $c_e$ were changed by the probability distribution and spatial variability of $c_v$, and the probability distribution of $c_v$ has considerable effects on the probabilistic results. There was a large difference of failure probability depend on the probability distribution when the autocorrelation distance was small (i.e., highly heterogeneous soil). Therefore, the selection of a suitable probability distribution of $c_v$ is very important for reliable probabilistic analysis of consolidation.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
On the Korean peninsula, which has been recognized as a safe haven from earthquakes, A magnitude 5.8 earthquake occurred. It has been confirmed that the Korean Peninsula is no longer a safe zone from an earthquake. The purpose of this study is to examine the state of the earthquake preparedness in our society and to grasp the properties of the building which is a direct damage object in the event of an earthquake and to help the decision making of the earthquake disaster prevention policy through the construction of the earthquake safety map. There is a purpose. Earthquake safety maps are created through spatial analysis using GIS tools. The construction of an earthquake safety map is not the whole of the earthquake disaster prevention policy, but it means that it is a starting point to effectively replace the earthquake disaster prevention system.
Local administrative districts in Japan have extensively reformed over the last 10 years and have decreased by 40 percent. This study examines the process of the municipal mergers in Japan from the perspective of the politics of space, in addition to a focus on the formation of Tobichi (enclaves). The background and progress of municipal mergers in Japan revealed that the reformation of administrative districts progressed under 'restruction' rather than 'decentralization' to manage a financial crisis of government. As a result, the municipal mergers of Japan have progressed in spatiotemporal inequality. The municipal mergers of the study areas are analyzed in multi-dimensional spatial politics composed of financial and demographic properties, locationality, territoriality, placeness, and the politics of decision making. Administrative districts have a spatial property; the reformation of them should be considered with the specialty and generality of the region.
Urban Heat Island (UHI) intensity is one of vital parameters in studying urban boundary layer meteorology as well as urban planning. Because the UHI intensity is defined as air temperature difference between urban and rural sites, an objective sites selection criterion is necessary for proper quantification of the spatial variations of the UHI intensity. This study quantified the UHI intensity and its spatial pattern, and then analyzed their connections with urban structure and metabolism in Seoul metropolitan area where many kinds of land use and land cover types coexist. In this study, screen-level temperature data in non-precipitation day conditions observed from 29 automatic weather stations (AWS) in Seoul were analyzed to delineate the characteristics of UHI. For quality control of the data, gap test, limit test, and step test based on guideline of World Meteorological Organization were conducted. After classifying all stations by their own local climatological properties, UHI intensity and diurnal temperature range (DTR) are calculated, and then their seasonal patterns are discussed. Maximum UHI intensity was $4.3^{\circ}C$ in autumn and minimum was $3.6^{\circ}C$ in spring. Maximum DTR appeared in autumn as $3.8^{\circ}C$, but minimum was $2.3^{\circ}C$ in summer. UHI intensity and DTR showed large variations with different local climate zones. Despite limited information on accuracy and exposure errors of the automatic weather stations, the observed data from AWS network represented theoretical UHI intensities with difference local climate zone in Seoul.
LiDAR, unlike satellite imagery and aerial photographs, which provides irregularly distributed three-dimensional coordinates of ground surface, enables three-dimensional modeling. In this study, urban area was classified based on 3D information collected by LiDAR. Morphological and spatial properties are determined by the ratio of ground and non-ground point that are estimated with the number of ground reflected point data of LiDAR raw data. With this information, the residential and forest area could be classified in terms of height and density of trees. The intensity of the signal is distinguished by a statistical method, Jenk's Natural Break. Vegetative area (high or low density) and non-vegetative area (high or low density) are classified with reflective ratio of ground surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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