Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E2호
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pp.63-73
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2008
In this study, neural network models (NNMs) were examined as alternatives to dispersion models in predicting the short-term $SO_2$ concentrations in a coastal area because the performances of dispersion models in coastal areas have been found to be unsatisfactory. The NNMs were constructed for various combinations of averaging time and prediction time in advance by using the historical data of meteorological parameters and $SO_2$ concentrations in 2002 in the coastal area of Boryeung, Korea. The NNMs were able to make much more accurate predictions of 1 hr $SO_2$ concentrations at ground level in the morning in coastal area than the atmospheric dispersion models such as fumigation models, ADMS3 and ISCST3 for identical conditions of atmospheric stability, area, and weather. Even when predictions of 24-h $SO_2$ concentrations were made 24 hours in advance, the predictions and measurements were in good accordance(correlation coefficient=0.65 for n=216). This accordance level could be improved by appropriate expansion of training parameters. Thus it may be concluded that the NNMs can be successfully used to predict short-term ground level concentrations averaged over time less than 24 hours even in complex terrain. The prediction performance of ANN models tends to improve as the prediction lagging time approaches the concentration averaging time, but to become worse as the lagging time departs from the averaging time.
Most of the nuclear power plants(NPPs) adopts pressure difference type flow meters such as venturi and orifice meters for the measurement of feedwater flow rates to calculate reactor thermal power. However, corrosion products in the feedwater deposits on the flow meter by fouling as operating time goes. These effects lead to severe errors in the flow indication and then determination of reactor thermal power. The averaging BDFT, which has developed by Yun et al., has a potentiality to minimize this problem thanks to its inherent measurement principle. Therefore, it is expected that the averaging BDFT can replace the venturi meter for the feedwater pipe of steam generator of NPPs. The present work compares the amplification factor, K, based on CFD calculation against the K obtained from experiments in order to confirm whether a commercial CFD code can be applicable to the evaluation of characteristic for the averaging BDFT. In addition to this, the simulations to take into account of fouling effect are also carried out by rough wall option. The results show that the averaging BDFT is a promising flow meter for the accurate measurement of flow rates in the fouling condition of the NPPs.
In this paper, the time-averaged behavior of the three-phase Inductor-Converter Bridge (ICB) circuit has been analyzed by using the state-space averaging method. The results are in closed form far from the results obtained by using the Fourier series. Therefore, the computational difficulties of the infinite Fourier series can be avoided and the results derived in this paper are available especially in real time control. Unlike the SFC, $S^{4}LCL$, DFC and other circuits which have time varying switching intervals for a constant time-averaged value of coil voltage, the ICB circuits operate with a clock-driven sequence of gate pulses which have constant switching intervals.
Methods used for averaging PH's of rainwater and site representation have been studied, Statistical analysis was attempted regarding effects of ionic components on PH's utilizing 847 data altogether obtained in two years, 1984 and 1985. The outcome of the study may be assumarized as follows: 1. Methods for Averaging PH Volume weighted method is considered to be acceptable providing that precipitation is measured at the same time when the samples are taken. Without precipitation data a simple averaging method should be the next choice. 2. Site Representation A statistical method used for optimizing a monitoring newtork was applied using the data collected. Because of a limited number of data, no discernible conclusion can be reached suggesting that the method can serve as a good guide when the data base becomes more reliable. 3. A good correlation appears to exist betwen conductivities and ionic components in rainwater. It would, therefore, be possible to certain extend to estimate ionic concentrations from conductivity measurements by correlation equations. 4. The acidity of rainwater is effected by $SO_4^{2-}, NO_3^-, Cl^- and NH_4^+ with SO_4^{2-}$ being the most significant as demonstrated by standardized regression analysis.
The proposed dual-output DC-DC converter that bases on flyback converter can obtain two output voltage with non-isolated main-output and isolated sub-output at the same time using single-winding high frequency transformer. It can solve problems in multi-winding converter that use one main-switch, and also control quality of isolated sub-output voltage can be improved by additional sub-switch to the second. For analysis and design of the proposed converter system, converters are classified as operation mode from switching state and are become modeling by applying state space averaging method. Steady-state characteristics and dynamic characteristics are analyzed by DC component and perturbation component from state space averaging model. From experiment converter, validity of analysis and design for the propose converter system is confirm.
본 논문에서는 메모리 기반 추론(MBR : Memory Based Reasoning) 기법에서 사용하는 기억공간과 분류시간의 향상을 위하여 고정 분할 평균(FPA : Fixed Partition Averaging) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 전체 학습패턴들을 대표하는 패턴을 추출하여 효과적인 메모리 사용을 가능하게 하는 방법으로서, 패턴 공간을 일정 개수의 초월평면으로 분할한 후, 초월평면별로 소속된 패턴들의 평균값을 계산하여 대표패턴을 추출한다. 또한 분류성능의 향상을 위하여, 특징과 클래스간의 상호정보(Mutual Information)를 특징의 가중치로 사용하였다.
운전자의 안전과 편의성을 높이기 위해 통신시스템과 자동차와의 융합의 중요성이 부각되고 있다. 질 높은 서비스를 지원하기 위해 선 차량들 간에 정보가 신뢰성 있게 전달되어야 한다. 따라서 고속주행 환경에서는 채널이 급격하게 변하므로 채널 값을 정확히 추정할 수 있는 기법이 중요하다. 이 논문은 차량용 무선 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널 추정을 위해 개선된 결정지향 기법인 FADP(Frequency Averaging Data Pilot)를 제안한다. 주파수 대역에서 평균화 과정을 거치고 시간 대역에서 데이터 심벌간의 강한 상관관계를 이용하여 좀 더 정확하게 채널 추정 값을 구하였다. 평균 제곱 오차 및 비트 에러율의 관점에서 기존의 기법들과 비교분석하여 FADP의 성능을 검증하였다.
CCOTDR (complementary correlation optical time domain reflectometer)의 dynamic range는 사용된 코드의 길이와 평균 횟수에 따라 증가한다. OTDR의 전체 측정 시간이 제한된 경우에는 코드 길이를 늘이게 되면 평균 횟수를 줄여야 한다. 이와 같은 관계 때문에 코드 길이가 일정 이상 증가하면 dynamic range의 증가 정도가 어느 이상 커지지 않는다. 본 논문에서는 전체 측정 시간이 제한된 경우에 단일 펄스를 사용한 측정 방법에서 1회 측정에 걸리는 시간과 코드를 사용한 측정 방법에서 1회 측정에 걸리는 시간을 비교하였다. 이를 바탕으로 코드를 길게 해서 dynamic range를 개선시기는 데에 한계가 있음을 보였고, 길이가 짧으면서 최대 dynamic range를 달성할 수 있는 코드 길이를 제시하였다.
최근, 개인 데이터의 프라이버시 보호에 대한 문제가 대두됨에 따라 대용량 데이터를 대상으로 하는 데이터 마이닝 분야에서도 프라이버시 보호 문제에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 데이터 마이닝에서의 프라이버시 보호 문제는 정보제공자에 의해 제공된 정보 중 민감한 개인 정보의 노출이 없이도 가능한 정확한 마이닝 결과를 얻는 것이다. 데이터 마이닝의 프라이버시 보호 기법에서는 데이터의 보호뿐만 아니라 결과의 정확도 또한 중요한 요인이다. 이에 따라, 본 논문에서는 시계열 데이터 클러스터링을 기반으로 랜덤 데이터 교란 기법에서 결과의 정확도를 높이는 기법으로 노이즈 평준화 개념을 제시한다. 기존의 랜덤 데이터 교란 기법은 데이터의 프라이버시는 잘 보호하지만 시계열간의 거리-순서가 보존되지 않아 결과의 정확도가 크게 떨어지는 문제점을 가진다. 이를 위해, 본 논문에서는 PAA를 기반으로 하는 노이즈 평준화 개념을 제시하고, 구체적인 예를 통해, 제안한 노이즈 평준화 개념이 랜덤 데이터 교란 기법에서 클러스터링 결과의 정확도를 높일 수 있음을 체계적으로 설명한다.
시간 정보를 이용하여 거리 측정 및 물체 탐지 등에 사용되고 있는 Time of Flight(ToF) LiDAR(Light Detection And Ranging) 기술이 자율 주행 자동차, 지형 분석 같이 보다 정밀 측정이 필요한 분야에 응용되면서 ToF 시간 정보 추출에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 ToF 시간 정보의 정확성의 지표로 timing jitter를 사용하였고, 약 31M free space 환경에서 1.5um 파장의 MOPA LASER와 InGaAs Avalanche Photodiode(APD)로 이루어진 Single-Shot LiDAR system(SSLs)을 통해 측정 및 분석하였다. 또한 SSLs를 통해 측정된 데이터에 curve fitting 방법인 spline interpolation과 반복 측정된 피크 데이터를 이용하는 multiple-shot averaging 방법을 적용하여 timing jitter 개선결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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