Three dimensional Monte-Carlo simulations of non-ergodic transport of a lion-reactive solute plume by steady-state groundwater flow under a uniform mean velocity in isotropic heterogeneous aquifers were conducted. The log-normally distributed hydraulic conductivity, K(x), is modeled as a random field. Significant efforts are made to reduce tile simulation uncertainties. Ensemble averages of the second spatial moments of the plume and plume centroid variances were simulated with 1600 Monte Carlo runs for three variances of log K, ${\sigma}_Y^2=0.09,\;0.23$, and 0.46, and three dimensionless lengths of line plume sources normal to the mean velocity. The simulated second spatial moment and the plume centroid variance in longitudinal direction fit well to the first order theoretical results while the simulated transverse moments are generally larger than the first order results. The first order theoretical results significantly underestimated the simulated dimensionless transverse moments for the aquifers of large ${\sigma}_Y^2$ and large dimensionless time. The ergodic condition for the second spatial moments is far from reaching in all cases simulated, and transport In transverse directions may reach ergodic condition much slower than that in longitudinal direction. The evolution of the contaminant transported in a heterogeneous aquifer is not affected by the shape of the initial plume but affected mainly by the degree of the heterogeneity and the size of the initial plume.
The effects of stroke change on turbulent kinetic energy for the in-cylinder flow of a four-valve SI engine were studied. For this study, the same intake manifold, head, cylinder, and the piston were used to examine turbulence characteristics in two different strokes. In-cylinder flow measurements were conducted using three dimensional LDV system. The measurement method, which simultaneously collects 3-D velocity data, allowed a evaluation of turbulent kinetic energy inside a cylinder. High levels of turbulent kinetic energy were found in regions of high shear flow, attributed to the collisions of intake flows. These specific results support the more general conclusion that the inlet conditions play the dominant role in the generation of the turbulence fields during the intake stroke. However, in the absence of two counter rotating vortices, this intake generated turbulent kinetic energy continues to decrease but at a much faster rate.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.3
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pp.793-804
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1994
Turbulence intensity caused by piston movement was almost as same tendency as the piston speed. The turbulence intensity was increased from 0.39m/s to 0.79m/s when mean piston speed increased from 2.33m/s to 4.67m/s. In this case the maximum turbulence intensity caused by piston speed was decreased about 82 percent near the top dead center at the end of compression stroke. The maximum turbulence intensity was created from 12m/s to 22m/s when inlet flow velocity was increased from 22m/s to 45m/s. Also turbulence intensity caused by inlet flow velocity was linearly increased from 0.97m/s at top dead center at the end of compression stroke. The ratio of turbulence intensity and mean inlet flow velocity was about 3 percent for inlet flow velocity.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1186-1190
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2009
강수량이 예년에 비해 적은 양상은 여름강수량에 대한 부족으로 기인한다. 우리나라의 경우 장마기간의 강수와 태풍으로 인해 발생하는 강수가 전체 강수량에 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 여름강수량이 적게 나타나게 되면 가을 가뭄 및 봄 가뭄에 대한 발생 압력도 그 만큼 커지게 되는 것이 일반적이다. 기존 연구들이 단순히 강수량을 가정하거나 시나리오를 기반으로 가뭄을 전망하는데 그치고 있으나 본 연구에서는 2009년 가뭄전망을 위해서 전지구기후모형(GCMs)의 3개월 기상예측 결과를 활용하고자 한다. 즉, APEC 기후예측 센터로부터 제공 받은 3개월 GCM Multi-Model Ensemble 예측 결과를 바탕으로 가뭄상태를 평가하였다. 따라서 본 연구의 목적은 Large-scale의 기후예측 시스템과 기상관측지점의 강수 및 온도를 연결시켜 가뭄을 전망할 수 있는 시스템을 구축하는데 있다. GCM 예측 결과를 바탕으로 2009년도 매월 강수량 및 평균 온도를 추정하여 PDSI 가뭄지수 산정에 이용하였다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.3
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pp.1-8
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2001
The flow field inside a cylinder of four-valve Sl engine was investigated quantitatively using a three-dimensional Laser Doppler Velocimetry system, to determine how stroke changes affect the flow field. The purpose of this work was to develop quantitative methods which correlate in-cylinder flows to engine performance. For this study, the sane intake manifold, engine head, cylinder, and the piston were used to examine the flow characteristics in different strokes. Quantification of the flow field was done by calculating three major parameters which are believed to adequately characterize in cylinder motion. These quantities were TKE, tumble and swirl ratios. The LDV results reveal that flow patterns are similar, the flow velocities scale with piston speed but another parameters such as TKE, and tumble and swirl numbers are not the same for different stroke systems.
In-cylinder flows in a motored 3.5L four-valve SI engine were investigated quantitatively using three-component LDV system, to determine how engine configuration affects the flow field. The purpose of this work was to develop quantitative methods which correlate in-cylinder flows to engine performance. For this study, two distinct intake/piston arrangements were used to examine the flow characteristics. Quantification of the flow field was done by calculating two major parameters which are believed to characterize adequately in-cylinder motion. These quantities were turbulent kinetic energy(TKE) and tumble ratio in each plane at each crank angle. The results showed that in-cylinder flow pattern is dominated by the intake effects and two counter rotating vortices, developed during the intake stroke, produced relatively low tumble ratio. Therefore, the applicability of these quantities should be carefully considered when evaluating characteristics resulting from the complex in-cylinder flow motions.
Yo-Han Park;Yong-Seok Choi;Wencke Liermann;Kong Joo Lee
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.546-551
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2023
일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.
This work intends to investigate the effects of pedaling directions on the muscle actions during the bicycle's uphill propulsion. A test rig was developed that consists of a bicyle with a special planetary geartrain, a height-adjustable treadmill, a rear-wheel support and a magnetic brake. A three-dimensional motion analysis was performed for measuring kinematic characteristics of the forward backward pedaling and the electromygraphy(EMG) measurements were simultaneously performed for estimating the muscle actions of the leg. In this work, four muscles are considered including Gastrocnemius muscle(GM), Vastus lateralis(VL), Tibialis anterior(TA) and Soleus(SOL) while the uphill slope is varied from $0^{\circ}$ to $6^{\circ}$. Raw EMG signals were first processed through the root-mean-square(RMS) averaging and then ensemble curves were derived by averaging the EMG RMS envelopes over 50 consecutive cycles. Results show that both the kinemactic characteristics and the muscle actions are significantly affected by the pedaling direction. The crank speed of the forward pedaling is higher but the difference in speed is reduced as the slope is increased. The ensemble curves of the :ac signals clearly exhibit some differences in their patterns, peak values and the corresponding locations with respect to the crank angle. The peak values of most EMG signals are higher for the forward pedaling regardless of the slope magnitude. However, the averages of the EMG signals are not observed to have a similar relationship with the pedaling direction, which seems to be affected by several factors such as less experience of the participants' backward pedaling. inappropriate bicycle design for the backward pedaling. These limitations will be further considered in future work.
The objective of this study is to examine the climate change impact assessment on Korean water resources considering the uncertainties of Global Climate Models (GCMs) and hydrological models. The 3 different emission scenarios (A2, A1B, B1) and 13 GCMs' results are used to consider the uncertainties of the emission scenario and GCM, while PRMS, SWAT, and SLURP models are employed to consider the effects of hydrological model structures and potential evapotranspiration (PET) computation methods. The 312 ensemble results are provided to 109 mid-size sub-basins over South Korean and Gaussian kernel density functions obtained from their ensemble results are suggested with the ensemble mean and their variabilities of the results. It shows that the summer and winter runoffs are expected to be increased and spring runoff to be decreased for the future 3 periods relative to past 30-year reference period. It also provides that annual average runoff increased over all sub-basins, but the increases in the northern basins including Han River basin are greater than those in the southern basins. Due to the reason that the increase in annual average runoff is mainly caused by the increase in summer runoff and consequently the seasonal runoff variations according to climate change would be severe, the climate change impact on Korean water resources could intensify the difficulties to water resources conservation and management. On the other hand, as regards to the uncertainties, the highest and lowest ones are in winter and summer seasons, respectively.
Air pollution-related diseases are escalating worldwide, with the World Health Organization (WHO) estimating approximately 7 million annual deaths in 2022. The rapid expansion of industrial facilities, increased emissions from various sources, and uncontrolled release of odorous substances have brought air pollution to the forefront of societal concerns. In South Korea, odor is categorized as an independent environmental pollutant, alongside air and water pollution, directly impacting the health of local residents by causing discomfort and aversion. However, the current odor management system in Korea remains inadequate, necessitating improvements. This study aims to enhance the odor management system by analyzing 1,010,749 data points collected from odor sensors located in Osong, Chungcheongbuk-do, using an Ensemble-Based Multi-Region Integrated Odor Concentration Prediction Model. The research results demonstrate that the model based on the XGBoost algorithm exhibited superior performance, with an RMSE of 0.0096, significantly outperforming the single-region model (0.0146) with a 51.9% reduction in mean error size. This underscores the potential for increasing data volume, improving accuracy, and enabling odor prediction in diverse regions using a unified model through the standardization of odor concentration data collected from various regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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