본 연구는 서로 다른 두 개의 직경을 가지는 원기둥으로부터 나오는 두 개의 와류방출주파수간의 비선형간섭에 관한 것이다. 두 개의 서로 다른 주파수는 두 개의 직경을 가지는 원기둥에 의해 인위적으로 만들어졌고, 원기둥 후류의 속도 변동은 3 차원으로 측정되었다. 그리고 원기둥 표면에는 압력공이 설치되어 원기둥 표면의 압력도 측정하였다. 이 압력 신호를 기준 신호로 사용하였다. TSC 해석을 병행하여 두 주파수간의 비선형간섭의 세기를 조사하였다. 그 결과, 다음과 사실을 알았다. i)원기둥 후류의 주파수 분포, ii)위상집합평균법에 의한 원기둥 후류의 3 차원적인 흐름 상태, iii)두 개의 직경을 가지는 원기둥에서 나오는 두 개의 주파수간의 비선형간섭과 저주파의 종와류과의 관계.
항만과 해역에 설치되는 수직벽의 일례로 육상 및 유입되는 오염수의 오염 유출 방지를 위한 차수기능을 갖는 차수벽과 교량이나 댐, 갑문 둥의 하천 또는 해양구조물을 축조하는 동안 물이 들어오는 것을 방지하기 위하여 임시로 설치되는 가물막이(cofferdam)벽 등이 있다 이들 차단벽의 구조역학적인 설계 인자 중 유입수 유동 특성과 설치 지역의 지반 특성이 중요한 의미를 가진다고 판단된다. 본 연구에서는 이러한 수직 차단벽 주위의 유체역학적 특성 파악의 일례로 수직벽의 하단에 틈새를 갖는 파공(perforation)이 발생하였을 때 이들 파공의 개도율 변화에 따른 유동특성을 고찰하는 하나의 방안으로 입자영상유속계(Particle Image Velocimetry)를 이용하여 수직벽 후류 특성을 실험적으로 고찰하였다.
The phase-averaged velocity fields of 3 dimensional turbulent wake behind a marine propeller measured by 2D PIV and stereoscopic PIV(SPIV) were compared directly. In-plane velocity fields obtained from the consecutive particle images captured by one camera in 2D PIV have perspective errors due to out-of-plane motion. However, the perspective errors can be removed by measuring three component velocity fields using SPIV method with two cameras. It is also necessary to measure three components velocity fields for the investigation of complicated near-wake behind the propeller for the suitable propeller design. 400 instantaneous velocity fields were measured for each of four different blade phases of $0^{\circ},\;18^{\circ},\;36^{\circ}C\;and\;54^{\circ}$. They were ensemble averaged to investigate the spatial evolution of the propeller wake in the downstream region. The phase-averaged velocity fields show the viscous wake developed along the blade surfaces and tip vortices were formed periodically. The perspective errors caused by the out-of-plane motion was estimated by the comparison of 2D PIV and SPIV results. The difference in the axial mean velocity fields measured by both techniques are nearly proportional to the mean out-of-plane velocity component which has large values in the regions of the tip and trailing vortices. The axial turbulence intensity measured by 2D PIV was overestimated since the out-of-plane velocity fluctuations influence the in-plane velocity vectors and increase the in-plane turbulence intensities.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.
교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
본 논문에서는 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송 방식을 사용하는 등화형 동일 채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. 캐나다 CRC(Communications Research Centre)에서 수행된 EDOCR실험실 테스트는 수신부 테스트, 송신부 테스트, 그리고 EDOCR 송수신 신호의 주파수 일치 여부 테스트로 구분된다. 수신부 테스트는 궤환 신호, 랜덤 잡음, 단일 에코, 다중경로 앙상블, NTSC와 DTV간섭 테스트 등을 포함하며, 송신부 테스트는 대역외 방사, 송신신호의 품질, 위상 잡음 테스트 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, EDOCR 수신부는 $0\~11s$ 범위 내의 평균 5.5dB 궤환 또는 단일 에코 신호를 제거할 수 있으며, 랜덤 잡음에 대한 TOV(Threshold of Visibility)는 평균 18.6dB이다. 또한, EDOCR 송신부 출력 신호는 미국의 FCC(Federal Communications Commission) 규격을 만족하며, 송수신 신호의 주파수는 일치한다.
일정한 평균 지하수 유속을 가진 불균질한 등방성 삼차원 대수층 내에서 정류상태로 흐르는 지하수의 흐름과 함께 이동해가는 비반응성 오염물질에 대한 몬테카를로 시뮬레이션이 시행되었다. 대수-정규적으로 분포되어 있는 수리전도도 K(x)가 임의장으로 설정되었으며 시뮬레이션 동안에 발생할 수 있는 불확실성을 감소하기 위해 여러 가지 방법들이 시도되었다. 1600개 오염운들에 대한 이차공간적률의 집합적평균(ensemble average) <$S_{ij}'(t',\;l')$>(i,\;j=1,2,3), 그리고 오염운중심분산 $R_{ij}'(t',\;l')$이 각기 다른 세 가지 불균질도${\sigma}_Y^2=0.09,\;0.23$ 및 0.46에 대해서 시뮬레이션 되었으며 또한 각기 다른 크기의 평균속도에 수직방향인 선형초기오염원(l': 1, 2, 4)에 대해서 입자추적이 행하여 졌다. 시뮬레이션 된 무차원 종적률들은 일차근사법에 의한 비에르고딕 이론적 결과와 비교적 잘 일치하나 시뮬레이션 된 무차원 횡적률들은 일차근사법에 의한 이론적 결과들 보다 더 큰 값을 보인다. 일차근사법에 의한 비에르고딕 이론적 결과는 특히 불균질도가 큰 대수층에 대해서 그리고 큰 무차원 시간에 대해서 시뮬레이션 된 무차원 횡적률들을 과소평가 했다 시뮬레이션 된 집합적 평균이차적률은 에르고딕 상태에 도달하지 못했으며 횡방향으로의 오염운 확장이종방향보다 훨씬 느리게 에르고딕 상태에 접근하는 것으로 관찰되었다. 불균질한 대수층 내에서의 오염운의 진화는 초기 오염원의 모양이나 배열상태 보다는 주로 대수층의 불균질도와 초기 오염원의 크기에 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.가 정신의 숭고한 고유-독창성(Originality)이 피드백의 경로를 투과하면서 자신을 남에게 투영시켜 얻어내는 것이 고유성의 변종이다. 피드백은 단순한 작품의 일부가 아니라 작품을 이루는 뼈대이다 기술의 과시만으로는 예술의 행위가 될 수 없다. 작가의 예술성이 관객의 감성에 피드백 되도록 노력해야 한다 그러기 위해서는 예정된 피드백이란 느낌을 관객이 갖지 않도록 하여야 한다. 인터렉티브 미디어 아트는 초기의 형태에서 벗어나 새로운 집적된 피드백 기술로 전환하여야 할 시기가 온 것이다.료된다.시한 개체의 수술 전 방사선학적 평균 고관절 등급은 양측 모두 $3.2\pm0.9$이었고 수술 직후의 좌 우측 평균 고관절 등급은 각각 $2.7\pml.1,\;2.7\pm0.9$ (n=36) 이었다. 수술 직후와 2, 4, 8, 12, 24주 후의 고관절 등급이 수술 전에 비하여 유의적으로 개선된 것을 확인하였다.(P<0.01). 수술 후 정기적인 검사 시에 측정한 Norberg angle, percentage of femoral head coverage도 수술 전과 비교해 유의성 있게 증가하였다(P<0.01). 변형 3중 골반 절골술 직후의 평균 골반직경은 수술 전의 골반직경보다 유의적으로 증가하였으며(P<0.01)(n=36) 수술 후 평균 9.3L2.7주에 절골선 유합이 종료되었다(n=21). 반면 편측 3중 골반 절골술을 실시한 경우에는 수술 후 골반경이 수술 전과 비교해 증가하지 않았다. 변형 3중 골반 절골술후에 장액종 형성(1마리), 스크류 변위(4마리), 스크류 부러짐(1마리), 편측성 신경마비(1마리) 등의 부작용이 발생하였다. 이상의 결과를 토대로,
본 연구는 한반도 기후변화 적응 대상식물을 대상으로 기후변화에 따른 종풍부도 변화를 예측해 보고자 하였다. 대상종은 한반도 기후변화 적응 대상식물 중에서 특산식물 23종, 북방계식물 30종 그리고 남방계식물 36종으로 총 89종을 선정하였다. 기후변화에 따른 개별 종의 잠재서식지를 예측하여 합산하는 방식으로 종풍부도 변화를 예측하였다. 개별 종의 잠재서식지는 10개의 종분포모형 알고리즘을 함께 고려하는 앙상블모형을 구축하였다. 미래 예측 시기는 기후변화 시나리오 RCP4.5와 RCP8.5를 선정하여 2050년과 2070년을 예측하였다. 현재의 종풍부도는 국립공원, 강원도 백두대간 지역 그리고 남해 도서지역을 중심으로 높게 나타났다. 미래 예측 결과, 기존에 높은 종풍부도를 보였던 국립공원과 강원도 백두대간 지역은 낮아졌고 남해안 내륙지역은 보다 더 높아졌다. 종풍부도의 평균값을 비교해 보면 현재 기준으로 국립공원 지역이 남한 전체지역보다 높으면서 큰 차이를 보였다. 하지만 기후변화에 따라서 국립공원 지역과 남한 전체지역의 차이가 줄어들었다. 특산식물과 북방계식물의 다수가 남한지역에서 사라지고 남방계식물이 북상하면서 이와 같은 결과를 보였다. 하지만 적합한 서식지로 이주가 이루어지지 않으면 종풍부도가 급격하게 감소하였다. 분산가능성의 가정에 따라 결과가 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 보전 계획 수립, 보호 지역 설정, 생물종 복원 그리고 기후변화 대응 전략 및 관리 방안 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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