The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.
우주 발사체의 초음속 플룸으로부터 발생하는 고강도 소음은 발사체에 음향하중으로 작용하여 전장품이나 탑재 위성의 오작동 및 고장을 유발한다. 음향하중을 발생시키는 로켓/제트소음의 예측은 초음속 난류 유동(소음원) 예측을 위한 전산유체해석과 음향(소음 전파) 해석이 결합된 모델이 주로 사용된다. 이때, 유동해석 시 계산영역 경계면에서 발생하는 반사파 아티팩트를 제거하기 위해 경계조건 외에 추가적으로 흡수층(sponge layer)과 같은 모델링이 적용된다. 하지만, 해석 대상에 따라 흡수층의 파라미터 최적화 연구가 선행되어야 하고 더 큰 계산 영역을 필요로 하기 때문에, 이는 해석시간 증가의 주요 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 계산효율을 증대시키기 위해 흡수층 대신 유동해석 결과에 존재하는 반사파 아티팩트를 두 개의 마이크로폰 기법을 기반으로 하여 제거하는 방법을 처음으로 제안하고, 이를 실제 소형 초음속 제트소음 해석 결과에 적용하였다.
본 논문에서는 국제공동연구원 대형지진시험구조물의 강세진동시험결과 대한 상관해석와 지진응답해석에 관해 연구하였다. 지반-구조물 상호작용을 위해서 구조물과 근영지반은 유한요소로 모형화하고 원역지반은 무한요소로 모형화하는 직적법을 사용하였으며, 지진응답은 부분구조법에 근거한 파 입력기법을 사용하여 해석하였다. 시험후 상관해석을 통해 각 지반영역의 물성이 강제진동 시험에서 계측된 구조물 응답과 일치하도록 보정하였다. 보정된 지반물성을 초기 선형값으로 사용하고 등가선형화기법을 적용하여 지진에 관한 구조물의 응답을 예측하였다. 지반의 비선형거동을 고려하여 얻어진 구조물 응답은 계측된 결과와 매우 잘 일치한 반면, 초기 선형물성치를 사용한 응답결과는 상당한 차이를 보이고 있어서, 지반 비선형 거동의 영향이 중요함을 알 수 있었다.
본 연구는 연쇄붕괴 저항성능 평가 시 기둥의 순간적인 제거에 따른 동적효과가 반영된 에너지 기반 근사해석의 적용성을 확인하기 위해 내진 설계된 철골모멘트골조의 예제구조물을 대상으로 분석하였으며, 이를 통해 구조 강건성을 산정하여 연쇄붕괴에 대한 민감도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 예제구조물에 대한 적용을 통해 비선형 정적해석 결과를 이용한 에너지 기반 근사해석과 직접동적해석에 대한 결과가 잘 일치하는 것을 검증하였으며, 다른 구조시스템을 가지는 건물의 연쇄붕괴에 대한 구조적 내력성능을 비교하기 위한 수단으로 구조물의 민감도를 평가하였다. 이는 비정상하중에 대하여 구조물이 연쇄붕괴에 저항할 수 있는 최대보유 잔류내력 성능인 구조 강건성을 이용하였고, 본 연구에서 제시한 방법을 통해 연쇄붕괴 해석 및 설계에 편리하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
This study deals with the method of determining the tip-over stability of a truck mounted on a high place operation car that is frequently used to carry out high-altitude work. Multibody Dynamics Program and Zero Moment Point (ZMP) theory are used to include dynamic effects during the car's high place operation. Through a combination of the Multibody Dynamics Program and ZMP, understanding the dynamic effects of the car's operating parts and building a detailed tip-over model of the car permitted a more precise prediction of the car's tipping-over behavior. It is also expected to help reduce the car's development time due to the time-effective simulation and provide safer work levels for the operating guide (in terms of working radius and lifting capability) with the dynamics effects.
Chiang, C.-C.;Croom, J.;Chuang, S.-T.;Chiou, P.W.S.;Yu, B.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제21권10호
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pp.1522-1528
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2008
The objective of this study was to develop a model for simulating gastric digestion in the pig. The model was constructed to include the chemical and physical changes associated with gastric digestion such as enzyme release, digestion product removal and gastric emptying. Digesta was collected from the stomach cannula of pigs to establish system parameters and to document the ability of the model to simulate gastric digestion. The results showed that the average pH of gastric digesta increased significantly from 2.47 to 4.97 after feed consumption and then decreased 140 min postprandial. The model described the decrease in pH within the pigs' stomach as $pH_t=5.182e^{-0.0014t}$, where t represents the postprandial time in minutes. The cumulative distribution function of liquid digesta was $V_t=64.509e^{0.0109t}$. The average pepsin activity in the liquid digesta was 317Anson units/mL. There was significant gastric emptying 220 min after feed consumption. The cybernetic dynamic system of gastric digestion was set according to the above data in order to compare with in vivo changes. The time course of crude protein digestion predicted by the model was highly correlated with observed in vivo digestion (r = 0.97; p = 0.0001), Model prediction for protein digestion was higher than that observed for a traditional static in vitro method (r = 0.89; p = 0.0001).
스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.
재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 기존의 연구들이 많은 가정 하에서 전통적인 OLS분석을 실시하기 때문에 추정된 계수가 일관성 및 불편성 등을 상실하는 심각한 문제점들을 내포하고 있다. 본 연구는 이의 개선을 위해 미국의 경제변수들에 대해 단위근검정과 공적분검정을 실시한 후 공적분관계가 있음을 확인하고 Johansen의 벡터오차수정모형(VECM)에 의한 추정을 실시하여 장기적 균형분석, 단기적 동태분석 그리고 변수들에 대한 향후 예측까지 실시하였다. 미국에서 주 수준(state level)의 재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 분석에서는 2개의 장기균형관계가 성립하고, 단기조정과정에서는 재정분권화와 경제성장이 같은 방향으로 움직이거나 반대방향으로 조정되는 양상을 보이며, 향후 GDP는 급격히 증가하다가 2015년 이후에는 완만히 증가하며 재정분권화지수는 2012년까지는 일반적인 감소추세를 보이다가 서서히 감소한다. 또한 미국에서 지방수준의 재정분권화가 경제성장에 미치는 영향에 관한 분석결과, 2개의 장기균형관계가 성립하며, 단기조정과정에서도 역시 재정분권화와 경제성장이 같은 방향으로 움직이거나 반대방향으로 조정되는 양상을 보이며, 충격반응분석에서는 재정분권화가 GDP에 상당히 부정적인 영향을 미친다.
Sebastiani, Paolo E.;Liberatore, Laura;Lucchini, Andrea;Mollaioli, Fabrizio
Structural Engineering and Mechanics
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제68권5호
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pp.575-589
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2018
It is well known that the incidence angle of seismic excitation has an influence on the structural response of buildings, and this effect can be more significant in the case of near-fault signals. However, current seismic codes do not include detailed requirements regarding the direction of application of the seismic action and they have only recently introduced specific provisions about near-fault earthquakes. Thus, engineers have the task of evaluating all the relevant directions or the most critical conditions case by case, in order to avoid underestimating structural demand. To facilitate the identification of the most critical incidence angle, this paper presents a procedure which makes use of a two-degree of freedom model for representing a building. The proposed procedure makes it possible to avoid the extensive computational effort of multiple dynamic analyses with varying angles of incidence of ground motion excitation, which is required if a spatial multi-degree of freedom model is used for representing a building. The procedure is validated through the analysis of two case studies consisting of an eight- and a six-storey reinforced concrete frame building, selected as representative of existing structures located in Italy. A set of 124 near-fault ground motion records oriented along 8 incidence angles, varying from 0 to 180 degrees, with increments of 22.5 degrees, is used to excite the structures. Comparisons between the results obtained with detailed models of the two structures and the proposed procedure are used to show the accuracy of the latter in the prediction of the most critical angle of seismic incidence.
철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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