Flow pulsation in the gap connecting with two parallel channels is investigated by RANS and URANS approaches. The two parallel channels are connected by a small channel called for a gap. The parallel channels are designed to have different cross section area with its ratio of 0.5. Computations are conducted using a CFX 11.0 code. The bulk Reynolds number is 60,000. Predicted results are compared with the previous experimental data. Mean velocity profile at the center of gap region are compared with experiments for its validation. Spectral analysis on the lateral velocity in the center of the gap was performed. Auto correlation for the axial-flow velocity pattern was presented. The unsteady structure of the flow pulsation was visualized in the region of the gap in the parallel channel.
본 연구에서는 CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용한 프레임 기반의 TDOA (Time Difference of Arrival) 추정시 나타나는 문제점들을 분석하고 연구하였다. 구형 윈도우함수를 이용해서 음성신호의 프레임을 추출할 때 나타나는 스펙트럼 누설현상은 CPSP 스펙트럼의 추정을 부정확하게 한다. 또한 스펙트럼 누설을 줄이기 위하여 구형이 아닌 다른 윈도우함수를 사용하여 프레임을 추출하면 프레임의 끝부분에서 발생하는 윈도우함수 가중치의 불일치 때문에 신호를 왜곡시킨다. 이 문제점들은 CPSP 기반의 TDOA 추정성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 음성신호의 프리엠퍼시스를 이용하여 이러한 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 프리엠퍼시스된 음성신호의 다이나믹 레인지를 줄여줌으로써 스펙트럼 누설을 감소 시킨다. 제안한 프리엠퍼시스 방법을 검증하기 위하여, 다양한 잡음 및 잔향환경에서 TDOA 추정실험을 수행하였다. 실험결과 프라엠퍼시스된 마이크 출력에 구형 윈도우함수를 적용시켜 CPSP를 구할 경우 프리엠퍼시스를 하지 않거나 다른 윈도우를 사용하는 경우에 비해 TDOA 추정성능이 향상됨을 확인하였다.
Woerner는 비동기 트레리스 부호화 DS/COMA (asynchronous treilis-coded DS/CDMA systems, A-TC-CDMA) 시스템에 낮은 상관도의 다중 시퀀스 시그날링인 배직교 시퀀스 (biorthogonal sequence)를 이용함으로써 단일 시퀀스 시그날링인 M-ary PSK에 비해 보다 개선된 시스템 성능을 얻을 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 최근 기 제안된 다중 시퀀스 시그날링 방식인 OPSM (orthogonal plane sequence modulation)과 배직교 시퀀스를 이용한 비동기 트레리스 부호화 CDMA 시스템 성능을 상호 비교 분석한다. 가입자 수신신호의 상호간섭 랜덤변수의 모멘트를 유도하고 그 결과 배직교 시퀀스 시그날링 방식에 비해 적은 수의 심볼당 시퀀스를 갖는 OPSM(orthogonal plane sequence modulation)이 시퀀스간 낮은 상호상관도 특성을 가짐을 보여준다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 다중 시퀀스 시그날링 비동기 트레리스 시스템의 전력 효율 및 스펙트럼 효율을 비교 검증한다.
본 논문은 근접장 음향 홀로그래피를 이용한 수중 음원의 위치를 추정하는 기술에 대한 것이다. 수중 소음원의 식별에 적용 가능함을 실험으로 검증하고 그 결과를 기술하였다. 실험에 사용된 음원은 2개의 구형 센서로 구성되고 음원의 근거리 음압은 음원과 근접된 위치에 설정된 홀로그램 평면에서 측정된다. 측정된 음압에 대한 상호전력 스펙트럼으로부터 홀로그램 평면에서의 복소음압을 구하고 이를 공간 변환하여 음원 영역에서의 음장분포를 구하였다. 음원 영역에서의 음장분포 결과는 음원의 위치와 발생된 음원준위의 크기를 가시적으로 보여주며, 실험 결과는 음원의 위치와 음원준위의 상대적인 크기를 정확하게 추정하고 있어 근접장 음향 홀로그래피를 이용하여 수중 소음원의 위치 추정과 개별 소음원의 기여도 분석이 가능함을 확인하였다.
$Tb^{3+}$ 이온이 첨가 된 $NaCa(PO_3)_3$ 형광체의 여기 및 방출 스펙트럼 및 레이저 분광 측정을 통하여 형광특성을 조사 하였다. 고상법으로 $NaCa(PO_3)_3:Tb^{3+}$ 형광체를 합성하였다. X선 회절측정(XRD)을 사용하여 형광체의 결정 구조 및 결정성을 분석하여 $Tb^{3+}$ 이온이 30 mol%까지 첨가되어도 형광체의 결정구조가 $NaCa(PO_3)_3$의 결정상을 유지하였다. $NaCa(PO_3)_3:Tb^{3+}$(0.01 - 30mol %)형광체의 여기 및 방출 스펙트럼과 형광의 감쇠곡선을 상온에서 측정 하였다. $NaCa(PO_3)_3:Tb^{3+}$의 여기 스펙트럼에서 205 ~ 245 nm 영역에서 넓은 $Tb^{3+}$의 4f - 5d 전이에 의한 f - d 밴드가 나타났다. $NaCa(PO_3)_3:Tb^{3+}$의 방출 스펙트럼에서 $^5D_4{\rightarrow}^7F_J$ 전이에 의한 강한 피크와 $^5D_3{\rightarrow}^7F_J$ 전이에 약한 피크가 관찰 되었다. 방출 스펙트럼의 형광 강도와 형광의 수명시간 분석을 통하여 $Tb^{3+}$ 이온 사이의 에너지 전이 및 교차 이완이 확인되었다.
본 연구에서는 닥나무 인피섬유와 이를 이용하여 제조한 한지의 FT-NIR및 FT-MIR 스펙트럼 데이터를 각각PLS-DA에 적용하여 닥나무 인피섬유 및 한지의 원산지 판별 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위하여 서로 다른 원산지의 국내산 닥나무 인피섬유 10점을 채취하여 한지로 제조하였다. 상기시료의 FT-NIR 및 FT-IR 스펙트럼 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 PLS-DA를 수행하였다. 모델링 결과, 닥나무 인피섬유와 한지의 NIR 스펙트럼 데이터가 판별모델의 교차 검증결과 및 성능평가(정확도, 민감도, 특이도)에서 모두 100 %로 MIR 스펙트럼 데이터보다 우수한 판별 성능을 나타냈다. 또한 지역별로 4 개의 그룹을 형성하는 것을 확인 할 수 있었으며, 닥나무 인피섬유와 한지의 원산지 판별 모델 간 score 형태가 유사하게 나타내는 것을 확인하였다.
저질의 부유 현상이 일련의 쇄파라고 하는 파동 현상에 어떠한 형태로 연동하는가를 면밀히 조사하기 위하여 현지해안의 쇄파대내에 주 관측지점을 설치하고 부유사 농도와 유속, 수위변동 등의 관련 파랑 제원을 계측하였다. 분석을 위해 수위변동, 유속변동치의 부유사농도에 대한 상관관계를 조사하였으며, 상관이 탁월한 주기대에 대한 ensemble 평균 분석으로 유속 및 수위변동의 위상에 따른 부유사 농도의 변화와의 관계를 명백히 하여 다음의 결론을 얻었다. 1) 부유사의 농도 변동은 유속 및 수위변동의 에너지가 가장 큰 장주기 성분(100s)에 있서 상관이 높았으며, 2) 또한, 1차mode의 장주기중복파의 유속 성분이 해안으로 향하여 가속하는 위상 즉, 수면 경사가 상대적으로 해안선측보다 외해측이 높은 위상에서 부유사 농도가 가장 높아짐을 명백히 하였다.
본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.
벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
본 연구는 고층건축물의 기본설계 단계에서 평면형태를 결정할 때, 응용할 수 있도록 다양한 형상을 가진 고층건축물에 작용하는 풍력 및 풍응답에 대한 데이터베이스를 구축하는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 풍력데이터베이스의 초기단계로, 높이 200m이상의 고층건축물의 변장비(D/B=0.33, 0.50, 0.77, 0.83, 0.91, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 2.0, 3.0) 변화에 따른 풍력의 특성을 조사하고 기존 문헌과의 비교 검토를 통해 실험결과를 검증하였다. 또한 풍하중조합의 관점에서 풍방향-풍직각방향, 풍방향-비틀림방향 및 풍직각방향-비틀림방향 간의 풍력의 상호상관에 대해서 검토하였다. 실험결과, 풍방향 및 풍직각방향에 대한 평균 및 변동 모멘트계수와 풍직각방향 및 비틀림방향 변동모멘트계수의 파워스펙트럼밀도의 결과는 기존 연구결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다. 또한, 지표면조도의 변화에 따른 풍방향, 풍직각방향 및 비틀림방향에 대한 풍력의 특성은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 시간영역과 주파수영역에서의 변동모멘트의 상호상관계수 분석결과, 풍직각방향-비틀림방향 변동모멘트계수의 상호상관계수가 높게 나타나는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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