Star formation in galaxies predominantly takes place in giant molecular clouds (GMCs). While it is widely believed that UV radiation feedback from young massive stars can destroy natal GMCs by exciting HII regions and driving their expansion, our understanding on how this actually occurs remains incomplete. To quantitatively assess the effect of UV radiation feedback on cloud disruption, we conduct a series of theoretical studies on the dynamics of HII regions and its role in controlling the star formation efficiency (SFE) and lifetime of GMCs in a wide range of star-forming environments. We first develop a semi-analytic model for the expansion of spherical dusty HII regions driven by the combination of gas and radiation pressures, finding that GMCs in normal disk galaxies are destroyed by gas-pressure driven expansion with SFE < 10%, while more dense and massive clouds with higher SFE are disrupted primarily by radiation pressure. Next, we turn to radiation hydrodynamic simulations of GMC dispersal to allow for self-consistent star formation as well as inhomogeneous density and velocity structures arising from supersonic turbulence. For this, we develop an efficient parallel algorithm for ray tracing method, which enables us to probe a range of cloud masses and sizes. Our parameter study shows that the net SFE, lifetime (measured in units of free-fall time), and the importance of radiation pressure (relative to photoionization) increase primarily with the initial surface density of the cloud. Unlike in the idealized spherical model, we find that the dominant mass loss mechanism is photoevaporation rather than dynamical ejection and that a significant fraction of radiation escapes through low optical-depth channels. We will discuss the astronomical.
가상 환경 시스템의 대표적인 응용인 MMORPG에서는 아주 많은 사용자들이 더욱 현실적인 환경에서 게임하기를 원하고 있다. 하지만 많은 사용자에게 가상 환경을 서비스하면서 응답 지연이 없는 Seamless한 환경을 제공하는 것은 매우 어렵다. 하나의 서버가 아닌 여러 대의 서버로 실제 환경을 구성해야 하고 사용자가 특정 지역으로 이동할 때 실제 서버에서 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생하기 때문이다. 이때 사용자는 서버 간 정보 동기화 과정에서 응답 지연을 경험하게 되고 이러한 상황은 가상 환경의 현실감을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 서버 간 정보 동기화 과정에서 발생하는 응답 지연을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 가상 환경에 대한 정보를 제공하는 필드 서버 간의 효율적인 정보 동기화 및 필드 서버와 PC(Player Character) 간의 응답 지연 최소화를 위한 마이그레이션 에이전트를 제안하고 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 구현하였다. 제안한 시스템은 PC의 수가 70,000 ~ 90,000인 구간에서 기존 시스템보다 필드 서버의 CPU 이용률이 6 ~ 13% 증가하였고 응답 시간은 5 ~ 10초 감소하였다.
현재 1 km 해상도의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 총일차생산성(GPP) 영상이 8일 간격으로 제공되고 있다. 본 연구에서 MODIS GPP 산출에 사용되는 입력기상(DAO)자료와 광합성유효복사흡수율(FPAR) 자료의 오차를 정량화 하였고, 이들 오차가 MODIS GPP의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 입력자료의 평가를 위해 지상기상관측소의 기상자료를 사용하였고, 구름효과 등을 저감한 FPAR의 시계열을 복원하였다. 평가 결과 입력자료의 오차는 MODIS GPP에서 17% 정도 과대평가되었다. 두 오차 중에서 기상자료의 오차가 주요 원인이었으며, FPAR의 오차는 부차적인 것으로 판명되었다. 다양한 토지피복 중에서 혼효림의 MODIS GPP 오차가 약 20%로 가장 크고, 농경지는 약 11%의 오차를 보였다. 입력자료에 의한 MODIS GPP의 오차는 GPP의 계절변화뿐만 아니라 연간 GPP 변화에도 상이한 결과를 초래하였다. 따라서 MODIS GPP에 내재한 오차는 상당하다고 판단되며, 향후 GPP 모니터링에 응용하기 위해선 상기 기술한 오차 요인들을 저감한 입력자료에 의거해 MODIS GPP를 재가공할 필요가 있다.
Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
본 연구는 스마트교육의 한 요소인 스마트 기기를 활용하여 축적된 데이터를 기초로 유아의 개별 맞춤학습을 위한 스마트교육환경을 구축하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 유치원 만5세 학급에서 자유선택활동 운영을 위한 개선 방안을 제안하고, 유아 스스로 놀이 계획을 세우고 평가하는 자유선택활동 운영시스템을 구현하였다. 본 연구 참여한 유아들은 놀이계획, 놀이수행 및 수행평가등 전체 활동시간을 스스로가 적극적이며 즐겁게 참여하였다. 그 결과 유아는 스마트기기를 통한 자신의 흥미영역에 대한 활동선택에 기존교육환경보다 적극적으로 참여하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 자유선택활동 운영시스템을 이용한 교사는 분석된 자료를 활용하여 스마트기기를 이용한 개별유아의 흥미분야와 학습수준 및 교실의 각 영역별 이용형태를 혼자서 쉽게 파악할 수 있었다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
We have constructed a 3-dim hydrodynamics code called BTSPH. The fluid dynamics part of the code is based on the smoothed particle hydrodynamics (SPH), and for its Poisson solver the binary tree (BT) scheme is employed. We let the smoothing length in the SPH algorithm vary with space and time, so that resolution of the calculation is considerably enhanced over the version of SPH with fixed smoothing length. The binary tree scheme calculates the gravitational force at a point by collecting the monopole forces from neighboring particles and the multipole forces from aggregates of distant particles. The BTSPH is free from geometric constraints, does not rely on grids, and needs arrays of moderate size. With the code we have run the following set of test calculations: one-dim shock tube, adiabatic collapse of an isothermal cloud, small oscillation of an equilibrium polytrope of index 3/2, and tidal encounter of the polytrope and a point mass perturber. Results of the tests confirmed the code performance.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.479-484
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1999
Rice crop has relatively short growing season during the summer in Korea and, therefore, it is often difficult to acquire cloud-free imagery on time. This study was attempt to define the temporal characteristics of radar backscattering observed from satellite L-band SAR data on different growing stages of rice crop. Six scenes of multi-temporal JERS SAR data were obtained from the transplanting season to the harvesting month of October. Six layers of multi-temporal SAR data were registered on a common geographic coordinate system. Using topographic maps, field collected data, and Landsat TM data, several sample rice fields were delineated from the imagery and their relative radar backscatters were calculated by using a set of reference targets. The temporal pattern of radar backscattering was very distinctive by the growing stage of rice crop. It was also separable between two types of rice fields having different cultivation practices. Considering the temporal characteristics of radar backscattering observed from the study, it is obvious that a certain date of the growing season can be more effective to delineate the exact area of the cultivated rice crop field.
We can picture a workforce that extends beyond your employees: one that consists of any user connected to the Internet. Cloud, social, and collaboration technologies now allow organizations to tap into vast pools of resources across the world, many of whom are motivated to help. Channeling these efforts to drive business goals is a challenge, but the opportunity is enormous: it can give every business access to an immense, agile workforce that is not only better suited to solving some of the problems that organizations struggle with today but in many cases will do it for free. In this paper, we research on factors to design an organizational crowd source for Big Data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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