기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
We propose to use the entropy of power spectra defined in the frequency domain for the deconvolution of extended images. Spatial correlations requisite for extended sources may be insured by increasing the role of power entropy because the power is just a representation of spatial correlations in the frequency domain. We have derived a semi-analytical solution which is found to severely reduce computing time compared with other iteration schemes. Even though the solution is very similar to the well-known Wiener filter, the regularizingng term in the new expression is so insensitive to the noise characteristics as to assure a stable solution. Applications have been made to the IRAS $60{\mu}m\;and\;100{\mu}m$ images of the dark cloud B34 and the optical CCD image of a solar active region containing a circular sunspot and a small pore.
초상자성 코발트 페라이트 나노입자를 제조하여 자화 및 자기엔트로피 변화를 조사하였다. 제조된 시료는 전형적인 입방 스피넬 구조를 띠고 있었다. 5K와 300K에서의 최대 자화는 덩어리 상태에서의 최대 자화보다 작은 값을 가졌다. 시료의 초상자성적 거동은 M vs. H/T 곡선의 겹침에 의해 확인되었다. 열역학적 이론을 바탕으로 자기엔트로피의 변화에 대한 온도 의존성을 도출한 결과, 온도가 높을수록 자기엔트로피의 변화는 더 크게 감소하는 것으로 나타났다.
$La_{1-x}Ba_xMnO_3$ (x = 0.30, 0.35 and 0.40) samples have been prepared by solid-state reaction method. The X-ray diffraction (XRD) study showed that all the samples crystallized in a rhombohedral structure with an R-3c space group. Variation of the magnetization as a function of the temperature and applied magnetic field was carried out. All the samples revealed ferromagnetic to paramagnetic (FM-PM) phase transition at the Curie temperature $T_C{\sim}342K$. The magnetic entropy change was also studied through examination of the measured magnetic isotherms M(H, T) near $T_C$. The magnetocaloric effect was calculated in terms of the isothermal magnetic entropy change. The maximum entropy change reaches a value of 1.192 J/kgK under a magnetic field change of 2.5T for the $La_{0.6}Ba_{0.4}MnO_3$ composition. The relative cooling power (RCP) is 79.31 J/kg for the same applied magnetic field.
The focus of this work is placed on the analysis of the mixture formation mechanism under the evaporative diesel spray of impinging and free conditions. As an experimental parameter, ambient gas density was selected. Effects of density variation of ambient gas on liquid and vapor-phase inside structure of evaporation diesel spray were investigated. Ambient gas density was changed between ${\rho}a=5.0\;kg/m^3$ and $12.3\;kg/m^3$. In the case of impinging spray, the spray spreading to the radial direction is larger due to the decrease of drag force of ambient gas in the case of the low density than that of the high density. On the other hand, in the case of free spray, in accordance with the increase in the ambient gas density, the liquid-phase length is getting short due to the increase in drag force of ambient gas. In order to examine the homogeneity of mixture consisted of vapor-phase fuel and ambient gas in the spray, image analysis was conducted with statistical thermodynamics based on the non-dimensional entropy (S) method. In the case of application of entropy analysis to diesel spray, the entropy value always increases. The entropy of higher ambient density is higher than that of lower ambient gas density during initial injection period.
The hydrolyses of ten VS dyes were examined at 40$^{\circ}C$, 50$^{\circ}C$, and 60$^{\circ}C$ and the kinetic parameters were estimated. The values of free energy, enthalpy and entropy of hydrolysis and reaction with cellulose for VS dyes were calculated. The linear relationship exist between the enthalpy and entropy. The structure and entropy of VS dyes gave a effect on the dimerization for VS reactive dyes. The VS dyes have small value of entropy were formed dimer. It was confirmed that no dimer form for m-substituted VS dyes. There were similarities among various reactions including homo- and mixed dimerization.
In this paper, a new $Co_{10}Fe_{10}Mn_{35}Ni_{35}Zn_{10}$ high entropy alloy (HEA) is identified as a strong candidate for the single face-centered cubic (FCC) structure screened using the upgraded TCFE2000 thermodynamic CALPHAD database. The $Co_{10}Fe_{10}Mn_{35}Ni_{35}Zn_{10}$ HEA is fabricated using the mechanical (MA) procedure and pressure-less sintering method. The $Co_{10}Fe_{10}Mn_{35}Ni_{35}Zn_{10}$ HEA, which consists of elements with a large difference in melting point and atomic size, is successfully fabricated using powder metallurgy techniques. The MA behavior, microstructure, and mechanical properties of the $Co_{10}Fe_{10}Mn_{35}Ni_{35}Zn_{10}$ HEA are systematically studied to understand the MA behavior and develop advanced techniques for fabricating HEA products. After MA, a single FCC phase is found. After sintering at $900^{\circ}C$, the microstructure has an FCC single phase with an average grain size of $18{\mu}m$. Finally, the $Co_{10}Fe_{10}Mn_{35}Ni_{35}Zn_{10}$ HEA has a compressive yield strength of 302 MPa.
Recently, high-entropy carbides have attracted considerable attention owing to their excellent physical and chemical properties such as high hardness, fracture toughness, and conductivity. However, as an emerging class of novel materials, the synthesis methods, performance, and applications of high-entropy carbides have ample scope for further development. In this study, equiatomic (Hf-Ti-Ta-Zr-Nb)C high-entropy carbide powders have been prepared by an ultrahigh-energy ball-milling (UHEBM) process with different milling times (1, 5, 15, 30, and 60 min). Further, their refinement behavior and high-entropy synthesis potential have been investigated. With an increase in the milling time, the particle size rapidly reduces (under sub-micrometer size) and homogeneous mixing of the prepared powder is observed. The distortions in the crystal lattice, which occur as a result of the refinement process and the multicomponent effect, are found to improve the sintering, thereby notably enhancing the formation of a single-phase solid solution (high-entropy). Herein, we present a procedure for the bulk synthesis of highly pure, dense, and uniform FCC single-phase (Fm3m crystal structure) (Hf-Ti-Ta-Zr-Nb)C high-entropy carbide using a milling time of 60 min and a sintering temperature of 1,600℃.
최근 Transfer entropy 이론을 주가지수 데이터에 적용하여 각 국가 간 상호 주고받는 정보의 방향성을 분석하고자 하는 연구가 진행되었다. 하지만 이렇게 각 국가 간의 정보 이동 관계를 고려하는 것도 중요하지만, 나아가 비슷한 방향성을 갖는 국가 군을 찾고 이를 분석하는 것 또한 중요한 연구이다. 기존의 연구 결과는 각 국가 간의 Entropy만 계산한 이차원 구조로 이 같은 경향성을 파악하기가 쉽지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이 경향성을 쉽게 찾기 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 시각화 방법을 제안하고자 한다.
Super resolution에서 High-frequency Details를 개선하는 것이 최근 문제이다. 기존에는 Super resolution을 Regression task로 접근하므로써 L2 Loss를 사용하여 이미지가 흐릿하게 되었다. 이를 해결하기위해, Classification task로 바꾸므로써 Cross Entropy Loss을 적용하여 Cross-entropy Super-resolution (CS)를 설계한다. CS를 통해 선명도와 Details이 개선되지만, 저주파의 CE Loss 학습으로인한 Black Artifacts가 발생한다. 그래서, L2 Loss는 저주파와 같이 큰 신호에 더 초점을 맞추므로, 성능 개선을 위해 저주파를 L2 Loss에서, 고주파를 CE Loss에서 학습시킨 Frequency-specific Cross-entropy Super-resolution (FCS)을 제안한다. 우리는 왜곡에 강하며 Human의 인식과 유사한 측정지표인 Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS)로 평가한다. 실험한 모든 데이터 셋에서 우리의 FCS는 Baseline보다 LPIPS가 약 1.7배 정도 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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