본 연구에서는 희박기체 환경의 유동 정보를 효과적으로 계산하기 위해 CFD 해석기법과 DSMC 해석기법 간 연계 해석을 수행하는 CFD/DSMC 혼합해석기법을 개발하였으며, 개발된 해석기법을 이용하여 천이영역에서의 고속 비행체 주위 유동에 대한 해석을 수행하였다. 해석 형상으로는 콘과 실린더 형태로 이루어진 FRESH-FX 형상으로 고려하였고, 혼합해석기법의 결과는 순수 CFD 및 DSMC 해석 결과와 비교하였다. 천이영역의 대기가 상대적으로 희박하여 초음속 유동에서 발생하는 충격파의 구배 및 세기가 약화된 것을 확인하였다. 순수 CFD 해석 결과와는 차이를 보였고, 순수 DSMC 해석 결과와 거의 일치하는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 또한, 순수 DSMC 계산시간보다 해석 시간이 감소하였다. 이를 통해 혼합해석기법의 결과에 대한 신뢰성 및 해석 시간에서의 효율을 확인하였다.
Basin-scale motions in a stratified lake rely on interactions of spatially and temporally varying wind force, bathymetry, density variation, and earth's rotation. These motions provide a major driving force for vertical and horizontal mixing of inorganic and organic materials, dissolved oxygen, storm water and floating debris in stratified lakes. In Lake Tahoe, located between California and Nevada, USA, basin-scale circulations are obviously important because they are directly associated with the fate of the suspended particulate materials that degrade the clarity of the lake. A three-dimensional hydrodynamic model, ELCOM, was applied to Lake Tahoe to investigate the underlying mechanisms that determine the characteristics of basin-scale circulations. Numerical experiments were designed to examine the relative effects of various mechanisms responsible for the horizontal circulations for two different seasons, summer and winter. The unique double gyre, a cyclonic northern gyre and an anti-cyclonic southern gyre, occurred during the winter cooling season when wind stress curl, stratification, and Coriolis effect were all incorporated. The horizontal structure of the upwelling and downwelling formed due to basin-scale internal waves found to be closely related to the rotating direction of each gyre. In the summer, the spatially varying wind field and the Coriolis effect caused a dominant anti-cyclonic gyre to develop in the center of the lake. In the winter, a significant wind event excited internal waves, and a persistent (2 week long) cyclonic gyre formed near the upwelling zone. Mechanism of the persistent cyclonic gyre is explained as a geostrophic circulation ensued by balancing of the baroclinc pressure gradient (or baroclinic instability) and Coriolis effect. Topographic effect, examined by simulating a flat bathymetry with constant depth of 300m, was found to be significant during the winter cooling season but not as significant as the wind curl and baroclinic effects.
The dynamics of the outer zone radiation belt has received a lot of attention mainly due to the correlation between the occurrence of enhancing relativistic electron flux and spacecraft operation anomalies or even failures (e.g., Baker et al. 1994). Relativistic electron events are often observed during great storms associated with ultra low frequency (ULF) waves. For example, a large buildup of relativistic electrons was observed during the great storm of March 24, 1991 (e.g., Li et al. 1993; Hudson et al. 1995; Mann et al. 2013). However, the dominant processes which accelerate magnetospheric radiation belt electrons to MeV energies are not well understood. In this paper, we present observations of Pc5 ULF waves in the recovery phase of the Bastille day storm of July 16, 2000 and electron and proton flux simultaneously oscillating with the same frequencies as the waves. The mechanism for the observed electron and proton flux modulations is examined using ground-based and satellite observations. During this storm time, multiple packets of discrete frequency Pc5 ULF waves appeared associated with energetic particle flux oscillations. We model the drift paths of electrons and protons to determine if the particles drift through the ULF wave to understand why some particle fluxes are modulated by the ULF waves and others are not. We also analyze the flux oscillations of electrons and protons as a function of energy to determine if the particle modulations are caused by a ULF wave drift resonance or advection of a particle density gradient. We suggest that the energetic electron and proton modulations by Pc5 ULF waves provide further evidence in support of the important role that ULF waves play in outer radiation belt dyanamics during storm times.
대체모델을 사용한 탄화수소계열 혼합유체를 아임계 및 초임계 상태에서 이중 충돌 분무를 통해 분무 메커니즘을 가시화하여 분석하였다. 임계압력과 온도가 다른 데칸과 메틸사이클로헥산을 대체모델로 선정하였다. 챔버 내부에 이중 충돌 인젝터를 설치하여 아임계 및 초임계 상태에서 고속카메라를 통해 분무를 가시화하였다. 혼합유체의 분사 및 챔버 환산압력은 Pr(P/Pc)=1로 유사하게 유지하였으며 Tr(T/Tc)은 0.48에서 1.02까지 증가시켰다. Tr이 증가할수록 혼합유체의 물성치가 각각의 임계점에 도달하여 분무각은 증가하고 시트분열길이는 감소하였다. 또한 혼합 유체가 모두 근임계점에 도달하였을 때 이중 충돌 분열 메커니즘에서 벗어나 밀도 구배의 변화가 크게 관측됨을 보였다.
Objective: This study aimed to determine the effect of sperm DNA fragmentation (SDF) on the cumulative live birth rate (CLBR) in intracytoplasmic sperm injection (ICSI) cycles in couples with unexplained infertility. Methods: We conducted a prospective study of 145 couples who underwent ICSI cycles for unexplained infertility. Based on the SDF rate, patients were categorized into a low SDF group (SDF ≤30%, n=97) and a high SDF group (SDF >30%, n=48). SDF was assessed using the acridine orange test on density gradient centrifugation prepared samples. The CLBR was calculated as the first live birth event per woman per egg collection over 2 years. Results: The high SDF group (SDF >30%) showed a significantly lower CLBR (p<0.05) and a significantly higher miscarriage rate (p<0.05) than the low SDF group (SDF ≤30%). No significant difference was observed in the implantation and cumulative pregnancy rates between the two SDF groups. The total number of embryo transfers was stratified further into fresh and frozen embryo transfers. In the fresh embryo transfers, there were significant differences in the implantation rates, clinical pregnancy rates, and live birth rates (p<0.05) between the low SDF and high SDF groups. However, in the frozen embryo transfers, there were no significant differences in clinical outcomes between the two groups. In the multivariable logistic regression analysis, SDF was a predictor of CLBR (p<0.05) when adjusted for possible confounding factors. Conclusion: High SDF was associated with a lower CLBR and a higher miscarriage rate in the ICSI cycles of couples with unexplained infertility.
The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.
In this study, we present a visual explanation of a deep learning solar flare forecast model and its relationship to physical parameters of solar active regions (ARs). For this, we use full-disk magnetograms at 00:00 UT from the Solar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager and the Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager, physical parameters from the Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP), and Geostationary Operational Environmental Satellite X-ray flare data. Our deep learning flare forecast model based on the Convolutional Neural Network (CNN) predicts "Yes" or "No" for the daily occurrence of C-, M-, and X-class flares. We interpret the model using two CNN attribution methods (guided backpropagation and Gradient-weighted Class Activation Mapping [Grad-CAM]) that provide quantitative information on explaining the model. We find that our deep learning flare forecasting model is intimately related to AR physical properties that have also been distinguished in previous studies as holding significant predictive ability. Major results of this study are as follows. First, we successfully apply our deep learning models to the forecast of daily solar flare occurrence with TSS = 0.65, without any preprocessing to extract features from data. Second, using the attribution methods, we find that the polarity inversion line is an important feature for the deep learning flare forecasting model. Third, the ARs with high Grad-CAM values produce more flares than those with low Grad-CAM values. Fourth, nine SHARP parameters such as total unsigned vertical current, total unsigned current helicity, total unsigned flux, and total photospheric magnetic free energy density are well correlated with Grad-CAM values.
Agricultural reservoirs are critical water resources structures to ensure continuous water supplies for rice cultivation in Korea. Climate change has increased the risk of reservoir failure by exacerbating discrepancies in upstream runoff generation, downstream irrigation water demands, and evaporation losses. In this study, the variations in water balance components of 400 major reservoirs during 1973-2017 were examined to identify the reservoirs with reliable storage capacities and resilience. A conceptual lumped hydrological model was used to transform the incident rainfall into the inflows entering the reservoirs and the paddy water balance model was used to estimate the irrigation water demand. Historical climate data analysis showed a sharp warming gradient during the last 45 years that was particularly evident in the central and southern regions of the country, which were also the main agricultural areas with high reservoir density. We noted a country-wide progressive increase in average annual cumulative rainfall, but the forcing mechanism of the rainfall increment and its spatial-temporal trends were not fully understood. Climate warming resulted in a significant increase in irrigation water demand, while heavy rains increased runoff generation in the reservoir watersheds. Most reservoirs had reliable storage capacities to meet the demands of a 10-year return frequency drought but the resilience of reservoirs gradually declined over time. This suggests that the recovery time of reservoirs from the failure state had increased which also signifies that the duration of the dry season has been prolonged while the wet season has become shorter and/or more intense. The watershed-irrigated area ratio (W-Iratio) was critical and the results showed that a slight disruption in reservoir water balance under the influence of future climate change would seriously compromise the performance of reservoirs with W-Iratio< 5.
Recently, domestic leisure boats have been actively researching eco-friendly product development to enter the global market. Since the hulls of existing leisure boats are mainly made of fiber reinforced plastic (FRP) or aluminum, design techniques for securing structural safety by applying related materials have been mainly studied. In this study, an initial structural design safety assessment of a trimaran pontoon leisure boat with a modular hull structure and eco-friendly high-density polyethylene (HDPE) material was conducted, and sensitivity evaluation and optimization analysis for lightweight design were performed. The initial structural design safety assessment was carried out by creating a finite element analysis model and applying the loading conditions specified in the ship classification regulation to check whether the specified allowable stresses are satisfied. For the sensitivity evaluation, the influence of stress and weight of each hull structural member was evaluated using the orthogonal array design of experiments method, and an approximate model based on the response surface method was generated using the results of the design of experiments. The optimization analysis set the thickness of the hull structural members as the design variable and considered the optimal design formulation to minimize the weight while satisfying the allowable stress. The algorithm of the optimization analysis applied the Gradient-population Based Optimizer (GBO) to improve the accuracy of the optimal solution convergence while reducing the numerical cost. Through this study, the optimal design of a newly developed eco-friendly trimaran pontoon leisure boat with a weight reduction of 10% was presented.
Guyed mast structures exhibit characteristics such as high flexibility, low mass, small damping ratio, and large aspect ratio, leading to a complex wind-induced vibration response mechanism. This study analyzed the time- and frequency-domain characteristics of the wind-induced response of a guyed mast structure using measured acceleration response data obtained from the Shenzhen Meteorological Gradient Tower (SZMGT). Firstly, 734 sets of 1-hour acceleration samples measured from 0:00 October 1, 2021, to 0:00 November 1, 2021, were selected to study the vibration shapes of the mast and the characteristics of the generalized extreme value (GEV) distribution. Secondly, six sets of typical samples with different vibration intensities were further selected to explore the Gaussian property and modal parameter characteristics of the mast. Finally, the modal parameters of the SZMGT are identified and the identification results are verified by finite element analysis. The findings revealed that the guyed mast vibration shape exhibits remarkable diversity, which increases nonlinearly along the height in most cases and reaches a maximum at the top of the tower. Moreover, the GEV distribution characteristics of the 734 sets of samples are closer to the Weibull distribution. The probability distribution of the structural wind vibration response under strong wind is in good agreement with the Gaussian distribution. The structural response of the mast under wind loading exhibits multiple modes. As the structural response escalates, the first three orders of modal energy in the tower display a gradual increase in proportion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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