In accordance with the time series of rainfall in summer (June, July and August) in South and North Korea for recent 28 years (1981-2008), rainfall is substantially increased in South Korea since 1996, while it is significantly decreased in North Korea. In particular, the decreasing tendency of rainfall in summer in North Korea is more definitely observed during the $2^{nd}$ rainy season (late August - mid September) in intraseasonal variation. Such a feature is also confirmed in the spatial distribution of oscillation pattern between South and North Korea on the basis of 1996 which is obtained by empirical orthogonal function analysis using the summer rainfall observed in all weather observation stations in South and North Korea. For the decreasing tendency of rainfall in North Korea, it is found that northeasterlies from anticyclonic circulation centered on around Baikal Lake weaken convective activity during summer. On the contrary, the increasing tendency of rainfall in South Korea is related to the strengthened cyclonic circulation in the southern region of China and accordingly, enhances southwesterlies in South Korea.
Leihong, Zhang;Dong, Liang;Dawei, Zhang;Xiumin, Gao;Xiuhua, Ma
Journal of the Optical Society of Korea
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v.20
no.4
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pp.515-523
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2016
Spectral reflectance is sparse in space, and while the traditional spectral-reconstruction algorithm does not make full use of this characteristic sparseness, the compressive sensing algorithm can make full use of it. In this paper, on the basis of analyzing compressive sensing based on the orthogonal matching pursuit algorithm, a new algorithm based on the Dice matching criterion is proposed. The Dice similarity coefficient is introduced, to calculate the correlation coefficient of the atoms and the residual error, and is used to select the atoms from a library. The accuracy of Spectral reconstruction based on the pseudo-inverse method, Wiener estimation method, OMP algorithm, and DOMP algorithm is compared by simulation on the MATLAB platform and experimental testing. The result is that spectral-reconstruction accuracy based on the DOMP algorithm is higher than for the other three methods. The root-mean-square error and color difference decreases with an increasing number of principal components. The reconstruction error decreases as the number of iterations increases. Spectral reconstruction based on the DOMP algorithm can improve the accuracy of color-information replication effectively, and high-accuracy color-information reproduction can be realized.
Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.153-159
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2011
The MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) method estimates the directions of arrival (DOAs) of the signals impinging on a sensor array based on the fact that the noise subspace is orthogonal to the signal subspace. In the conventional MUSIC, an estimate of the basis for the noise subspace is obtained by eigendecomposing the sample matrix, which is computationally expensive. In this paper, we present a simple DOA estimation method which finds an estimate of the signal subspace basis directly from the columns of the sample matrix from which the noise power components are removed. DOA estimates are obtained by searching for minimum points of a cost function which is defined using the estimated signal subspace basis. The minimum points are efficiently found through the Brent method which employs parabolic interpolation. Simulation shows that the simple estimation method virtually has the same performance as the complex conventional method based on the eigendecomposition.
For the first time, nonlocal damped vibration and buckling analyses of arbitrary tapered bidirectional functionally graded solid circular nano-plate (BDFGSCNP) are presented by employing modified spectral Ritz method. The energy method based on Love-Kirchhoff plate theory assumptions is applied to derive neutral equilibrium equation. The Eringen's nonlocal continuum theory is taken into account to capture small-scale effects. The characteristic equations and corresponding first mode shapes are calculated by using a novel modified basis in spectral Ritz method. The modified basis is in terms of orthogonal shifted Chebyshev polynomials of the first kind to avoid employing adhesive functions in the spectral Ritz method. The fast convergence and compatibility with various conditions are advantages of the modified spectral Ritz method. A more accurate multivariable function is used to model two-directional variations of elasticity modulus and mass density. The effects of nanoscale, in-plane pre-load, distributed dashpot, arbitrary tapering, pinned and clamped boundary conditions on natural frequencies and buckling loads are investigated. Observing an excellent agreement between results of current work and outcomes of previously published works in literature, indicates the results' accuracy in current work.
Partial charge is an important and fundamental concept which can explain many aspects of chemistry. Since a molecule can be regarded as neclei surrounded by electron cloud, there is no way to define a partial charge accurately. Nevertheless, there have been many attempts to define these seemingly impossible parameters, since they would facilitate the understanding of molecular properties such as molecular dipole moment, solvation, hydrogen bonding, molecular spectroscopy, chemical reaction, etc. Common methods are based on the charge equalization, orbital occupancy, charge density, and electric multipole moments, and electrostatic potential fitting. Methods based on the charge equalization using electronegativity are very fast, and therefore they have been used to study many compounds. Methods to subdivide orbital occupancy using basis set conversion, relies on the notion that molecular orbitals are composed of atomic orbitals. The main idea is to reduce overlap integral between two nuclei using converted orthogonal basis sets. Using some quantum mechanical observables like electrostatic potential or charge multipole moments. Using potential grids obtained from wavefunction, partial charges can be fitted. these charges are most useful to describe intermolecular electrostatic interactions. Methods to using dipole moment and its derivatives, seems to be sensitive the level of theory, Dividing electron density using density gradient being the most rigorous theoretically among various schemes, bears best potential to describe the charge the most adequately in the future.
In this paper, we present a time domain combined field integral equation formulation (TD-CFIE) to analyze the transient electromagnetic response from dielectric objects. The solution method is based on the method of moments which involves separate spatial and temporal testing procedures. A set of the RWG functions is used for spatial expansion of the equivalent electric and magnetic current densities, and a combination of RWG and its orthogonal component is used for spatial testing. The time domain unknowns are approximated by a set of orthonormal basis functions derived from the Laguerre polynomials. These basis functions are also used for temporal testing. Use of this temporal expansion function characterizing the time variable makes it possible to handle the time derivative terms in the integral equation and decouples the space-time continuum in an analytic fashion. Numerical results computed by the proposed formulation are compared with the solutions of the frequency domain combined field integral equation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2400-2413
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2019
Doubly-selective (DS) fading channel is often occurred in many orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems, such as high-speed rail communication systems and underwater acoustic (UWA) wireless networks. It is challenging to provide an accurate and fast estimation over the doubly-selective channel, due to the strong Doppler shift. This paper addresses the doubly selective channel estimation problem based on complex exponential basis expansion model (CE-BEM) in OFDM systems from the perspective of distributed compressive sensing (DCS). We propose a novel DCS-based improved sparsity adaptive matching pursuit (DCS-IMSAMP) algorithm. The advantage of the proposed algorithm is that it can exploit the joint channel sparsity information using dynamic threshold, variable step size and tailoring mechanism. Simulation results show that the proposed algorithm achieves 5dB performance gain with faster operation speed, in comparison with traditional DCS-based sparsity adaptive matching pursuit (DCS-SAMP) algorithm.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.617-635
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2020
The purpose of this study is to discuss how to improve the maneuverability of lifting and diving for underwater vehicle's vertical motion. Therefore, to solve these problems, applied the 3-D numerical simulation, Taguchi's Design of Experiment (DOE), and intelligent parameter design methods, etc. We planned four steps as follows: firstly, we applied the 2-D flow simulation with NACA series, and then through the Taguchi's dynamic method to analyze the sensitivity (β). Secondly, take the data of pitching torque and total resistance from the Taguchi orthogonal array (L9), the ignal-to-noise ratio (SNR), and analysis each factorial contribution by ANOVA. Thirdly, used Radial Basis Function Network (RBFN) method to train the non-linear meta-modeling and found out the best factorial combination by Particle Swarm Optimization (PSO) and Weighted Percentage Reduction of Quality Loss (WPRQL). Finally, the application of the above methods gives the global optimum for multi-quality characteristics and the robust design configuration, including L/D is 9.4:1, the foreplane on the hull (Bow-2), and position of the sail is 0.25 Ls from the bow. The result shows that the total quality is improved by 86.03% in comparison with the original design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.6
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pp.647-666
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2009
Multiple-input multiple-output (MIMO) multiplexing is an attractive technology that increases the channel capacity without requiring additional spectral resources. The design of low complexity and high performance detection algorithms capable of accurately demultiplexing the transmitted signals is challenging. In this technical survey, we introduce the state-of-the-art MIMO detection techniques. These techniques are divided into three categories, viz. linear detection (LD), decision-feedback detection (DFD), and tree-search detection (TSD). Also, we introduce the lattice basis reduction techniques that obtain a more orthogonal channel matrix over which the detection is done. Detailed discussions on the advantages and drawbacks of each detection algorithm are also introduced. Furthermore, several recent author contributions related to MIMO detection are revisited throughout this survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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