Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E2호
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pp.92-101
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2008
The objective of this study is to evaluate and improve the capability of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in simulating fog and visibility in local airports over Korea. The WRF model system is statistically evaluated for the 48-fog cases over Korea from 2003 to 2006. Based on the 4-yr evaluations, attempts are made to improve the simulation skill of fog and visibility over Korea by revising the statistical coefficients in the visibility algorithms of the WRF model. A comparison of four existing visibility algorithms in the WRF model shows that uncertainties in the visibility algorithms include additional degree of freedom in accuracy of numerical fog forecasts over Korea. A revised statistical algorithm using a linear-regression between the observed visibility and simulated hydrometeors and humidity near the surface exhibits overall improvement in the visibility forecasts.
For two-dimensional grid electrodes immersed in plasmas, sheath expansion due to negative high-voltage pulse applied to the electrode generates high-energy pseudowave. The high-energy pseudowave can be used as ion beam for ion implantation. To estimate ion dose due to high-energy pseudowave, investigation on sheath expansion of grid electroes is necessary. To investigate sheath expansion, an analytic model was developed by Vlasov equation and applying the 1-D sheath expansion model to 2-D. Because of lack of generalized 2-D Child-Langmuir current, model cannot give solvable equation. Instead, for a given grid electrode geometry, the model found the relations between ion distribution functions, Child-Langmuir currents, and sheath expansions. With these relations and particle-in-cell (PIC) simulations, for given grid electrode geometry, computation time was greatly reduced for various conditions such as electrode voltages, plasma densities, and ion species. The model was examined by PIC simulations and experiments, and they well agreed.
Zhang, Jianming;Jin, Xiaokang;Liu, Yukai;Sangaiah, Arun Kumar;Wang, Jin
Journal of Information Processing Systems
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제14권6호
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pp.1464-1479
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2018
In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn't need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFacel, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the $L_2$ norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.
Buckling failure is a typical slope instability mode that should be paid more attention to. It is difficult to provide systematic guidance for the monitoring and management of such slopes due to unclear mechanism. Here we examine buckling failure as the potential instability mode for a slope above a railway tunnel in southwest China. A comprehensive model test system was developed that can be used to conduct buckling failure experiments. The displacement, stress, and strain of the slope were monitored to document the evolution of buckling failure during the experiment. Monitoring data reveal the deformation and stress characteristics of the slope with different slipping mass thicknesses and under different top loads. The test results show that the slipping mass is the main subject of the top load and is the key object of monitoring. Displacement and stress precede buckling failure, so maybe useful predictors of impending failure. However, the response of the stress variation is earlier than displacement variation during the failure process. It is also necessary to monitor the bedrock near the slip face because its stress evolution plays an important role in the early prediction of instability. The position near the slope foot is most prone to buckling failure, so it should be closely monitored.
지난 수십 년 동안 태평양 연안을 따라 발생했던 지진해일은 막대한 인명 및 재산피해를 초래하였다. 우리나라의 동해안은 갑작스러운 지진해일의 내습으로부터 안전하지 않고, 과거 지진해일에 의해 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 우리나라 지진해일의 연구를 과거, 현재, 미래에서의 관점에서 검토하는 것이다. 아울러, 전파모형과 범람모형으로 구성된 수치모형 및 수리실험에 관하여 서술한다. 또한, 이어지는 논문에서는 지진해일 현장조사, 지진해일 피해를 경감시키기 위한 노력과 지진해일 재해정보도 및 앞으로 더 연구해야할 주제 등에 대해서 소개한다.
The mud deposit located to the south of Cheju Island, the East China Sea, is characterized by an upwelling system or, on occasions, a combined upwelling-downwelling system. The water mass here is associated with relatively high suspended matter concentrations. In the present study, a vertical I-D model is used to undertake numerical experiments for evaluating the upwelling and downwelling effects on the suspended particulate matter distribution patterns within the water column. The results show that: (1) because the upwelling or downwelling velocity tends to be of the same order of magnitude as the settling velocity of suspended particles, a number of different patterns of suspended matter concentration distribution are possible, depending on the relative importance of the velocities; (2) the presence of upwelling can enhance the suspended particulate matter concentration; and (3) in an upwelling-downwelling system, maximum concentrations may or may not lie in the middle of the water column, depending on, once again, the interrelationships between the opwelling/downwelling velocities and the settling velocity. Hence, the physical processes associated with upwelling/downwelling appear to be relevant to the suspended material distribution over shelf mud areas.
수심변화가 완만하고 흐름이 없는 곳을 파가 전파할 때 겪게되는 침수, 굴절 및 회절현상의 해석에는 3차 Stokes파 이론에 의한 선형, 비선형, 포물형 방정식이 이용되며, 여기서는 바닥마찰과 바람의 영향은 고려하지 않는다. 이 포물형 방정식으로 암초가 있는 경우에 대해 수치해석을 수행하여 기존의 실험치와 비교 검토하였고, 회절과 굴절효과의 중요성을 고찰했다. 천해파의 특성변화 해석에는 Boussinesq방정식에 기초한 포물형 방정식이 이용된다. 흐름이 없는 경우에 방파제를 따라 전파하는 Cnoidal파의 회절현상을 수심이 변하고 입사각이 변하는 경우에 대해 수치해석을 하여 Stem wave의 특성에 대해 논의하였다.
This paper uses modelling and experiment to perform a quantitative analysis for the gypsum and ettringite formations in cement pastes subjected to sulfate attack. Firstly, based on Fick's law and chemical reaction kinetics, a diffusion model of sulfate ions in cement pastes is proposed, and then the model of the gypsum and ettringite formations is established to analyze its contents in cement pastes with corrosion time. Secondly, the corrosion experiment of the specimens with cement pastes immersed into 2.5%, 5.0% and 10.0% $Na_2SO_4$ solutions are carried out, and by using XRD-Rietveld method, the phases of powder samples from the specimens are quantitatively analyzed to obtain the contents of gypsum and ettringite in different surface depth, solution concentration and corrosion time. Finally, the contents of gypsum and ettringite calculated by the models are compared with the results from the XRD experiments, and then the effects of surface depth, corrosion time and solution concentration on the gypsum and ettringite formations in cement pastes are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4203-4223
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2021
Accelerated by the Internet of Things (IoT), the need for further technical innovations and developments within wireless communications beyond the fifth generation (B5G) networks is up-and-coming in the past few years. High altitude platform station (HAPS) communication is expected to achieve such high levels that, with high data transfer rates and low latency, millions of devices and applications can work seamlessly. The HAPS has emerged as an indispensable component of next-generations of wireless networks, which will therefore play an important role in promoting massive IoT interconnectivity with 6G. The performance of communication and key technology mainly depend on the characteristic of channel, thus we propose an efficient Markov chain based channel model, then analyze the HAPS communication system's uplink capability and swing effect through experiments. According to the simulation results, the efficacy of the proposed scheme is proven to meet the requirements of ubiquitous connectivity in future IoT enabled by 6G.
This paper describes a method of performance enhancement using Flatness Mesure(FM) for the Gaussian Mixture Model(GMM) face recognition systems. Using this measure we discard the frames having low information before training and test. As the result, the performance increases about 9% in the lower mixtures and calculation burden is decreased. As well, the recognition error rate is decreased under the illumination change surroundings. We use the 2D DCT coefficients lot face feature vectors and experiments are carried out on the Olivetti Research Laboratory (ORL) face database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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