An efficient large eddy simulation algorithm is used to compute surface pressure distributions on an eleven story (target) building on the NIST campus. Local meteorology, neighboring buildings, topography and large vegetation (trees) all play an important part in determining the flows and therefore the pressures experienced by the target. The wind profile imposed at the upstream surface of the computational domain follows a power law with an exponent representing a suburban terrain. This profile accounts for the flow retardation due to friction from the surface of the earth, but does not include fluctuations that would naturally occur in this flow. The effect of neighboring buildings on the time dependent surface pressures experienced by the target is examined. Comparison of the pressure fluctuations on the single target building alone with those on the target building in situ show that, owing to vortices shed by the upstream buildings, fluctuations are larger when such buildings are present. Even when buildings are lateral to or behind the target, the pressure disturbances generate significantly different flows around this building. A simple grid-free mathematical model of a tree is presented in which the trunk and the branches are each represented by a collection of spherical particles strung together like beads on a string. The drag from the tree, determined as the sum of the drags of the component particles, produces an oscillatory, spreading wake of slower fluid, suggesting that the behavior of trees as wind breakers can be modeled usefully.
The updated version of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in the NIMS/KMA (National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration), which has been in operation since December 2021, is being introduced. This technical note on GODAPS2 describes main progress and updates to the previous version of GODAPS, a software tool for the operating system, and its improvements. GODAPS2 is based on Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM) vn14.1, instead of previous version, FOAM vn13. The southern limit of the model domain has been extended from 77°S to 85°S, allowing the modelling of the circulation under ice shelves in Antarctica. The adoption of non-linear free surface and variable volume layers, the update of vertical mixing parameterization, and the adjustment of isopycnal diffusion coefficient for the ocean model decrease the model biases. For the sea-ice model, four vertical ice layers and an additional snow layer on top of the ice layers are being used instead of previous single ice and snow layers. The changes for data assimilation include the updated treatment for background error covariance, a newly added bias scheme combined with observation bias, the application of a new bias correction for sea level anomaly, an extension of the assimilation window from 1 day to 2 days, and separate assimilations for ocean and sea-ice. For comparison, we present the difference between GODAPS and GODAPS2. The verification results show that GODAPS2 yields an overall improved simulation compared to GODAPS.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.39-48
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2016
In this paper, we propose thermal resistance compact model of FinFET structure that has hexagon shaped source/drain. The heating effect and thermal properties were increased by reduced size of the device, and thermal resistance is an important factor to analyze the effect and the properties. The heat source and each contact that is moved heat out were set up in transistor, and domain is divided by the heat source and the four parts of contacts : source, drain, gate, substrate. Each contact thermal resistance model is subdivided as a easily interpretable structure by analyzing the temperature and heat flow of the TCAD simulation results. The domains are modeled based on an integration or conformal mapping method through the structure parameters according to its structure. First modeled by analyzing the thermal resistance to a single fin, and applying the change in the parameter of the channel increases to improve the accuracy of the thermal resistance model of the multi-fin/ finger. The proposed thermal resistance model was compared to the thermal resistance by analyzing results of the 3D Technology CAD simulations, and the proposed total thermal resistance model has an error of 3 % less in single and multi-finl. The proposed thermal resistance model can predict the thermal resistance due to the increase of the fin / finger, and the circuit characteristics can be improved by calculating the self-heating effect and thermal characterization.
In this study, the mechanical behavior and interface properties of boron nitride nanotube-poly(methyl methacrylate) nanocomposites are predicted using the molecular dynamics simulations and the double inclusion model. After modeling nanocomposite unit cell embedding single-walled nanotube and polymer, the stiffness matrix is determined from uniaxial tension and shear tests. Through the orientation average of the transversely isotropic stiffness matrix, the effective isotropic elastic constants of randomly dispersed microstructure of nanocomposites. Compared with the double inclusion model solution with a perfect interfacial condition, it is found that the interface between boron nitride nanotube and polymer matrix is weak in nature. To characterize the interphase surrounding the nanotube, the two step domain decomposition method incorporating a linear spring model at the interface is adopted. As a result, various combinations of the interfacial compliance and the interphase elastic constants are successfully determined from an inverse analysis.
Spatiotemporal changes of brain rhythmic activity at a certain frequency have been usually monitored in real time using scalp potential maps of multi-channel electroencephalography(EEG) or magnetic field maps of magnetoencephalography(MEG). In the present study, we investigate if it is possible to implement a real-time brain activity monitoring system which can monitor spatiotemporal changes of cortical rhythmic activity on a subject's cortical surface, neither on a sensor plane nor on a standard brain model, with a high temporal resolution. In the suggested system, a frequency domain inverse operator is preliminarily constructed, considering the individual subject's anatomical information, noise level, and sensor configurations. Spectral current power at each cortical vertex is then calculated for the Fourier transforms of successive sections of continuous data, when a single frequency or particular frequency band is given. An offline study which perfectly simulated the suggested system demonstrates that cortical rhythmic source changes can be monitored at the cortical level with a maximal delay time of about 200 ms, when 18 channel EEG data are analyzed under Pentium4 3.4GHz environment. Two sets of artifact-free, eye closed, resting EEG data acquired from a dementia patient and a normal male subject were used to show the feasibility of the suggested system. Factors influencing the computational delay are investigated and possible applications of the system are discussed as well.
Polycystic kidney disease 2-like-1 (PKD2L1), also known as polycystin-L or TRPP3, is a non-selective cation channel that regulates intracellular calcium concentration. Calmodulin (CaM) is a calcium binding protein, consisting of N-lobe and C-lobe with two calcium binding EF-hands in each lobe. In previous study, we confirmed that CaM is associated with desensitization of PKD2L1 and that CaM N-lobe and PKD2L1 EF-hand specifically are involved. However, the CaM-binding domain (CaMBD) and its inhibitory mechanism of PKD2L1 have not been identified. In order to identify CaM-binding anchor residue of PKD2L1, single mutants of putative CaMBD and EF-hand deletion mutants were generated. The current changes of the mutants were recorded with whole-cell patch clamp. The calmidazolium (CMZ), a calmodulin inhibitor, was used under different concentrations of intracellular. Among the mutants that showed similar or higher basal currents with that of the PKD2L1 wild type, L593A showed little change in current induced by CMZ. Co-expression of L593A with CaM attenuated the inhibitory effect of PKD2L1 by CaM. In the previous study it was inferred that CaM C-lobe inhibits channels by binding to PKD2L1 at 16 nM calcium concentration and CaM N-lobe at 100 nM. Based on the results at 16 nM calcium concentration condition, this study suggests that CaM C-lobe binds to Leu-593, which can be a CaM C-lobe anchor residue, to regulate channel activity. Taken together, our results provide a model for the regulation of PKD2L1 channel activity by CaM.
A dynamic analysis of a horseshoe_shaped tunnel near to cavity was performed to study the effect of the cavity on the dynamic behavior of the tunnel. In order to obtain the dynamic response of the tunnel embedded in a semi-infinite domain, a hybrid numerical technique was primarily developed. A dynamic fundamental solution in frequency domain for multi-layered half planes was derived and subsequently incorporated in the boundary element method. Coupling of the boundary element method for the far field with the finite element method for the near field is made by imposing compatibility condition of a displacement at the interface. The boundary element method is then coupled with the finite element method, which is utilized to model the near field including the tunnel and the cavity. In order to demonstrate the validity of the proposed technique, dynamic responses of single and multiply-layered semi-infinite structural systems are obtained by using the Kicker waveform and investigated in the limestone layer to find how the being and the location of the cavity affect the dynamic characteristics of the system.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.1
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pp.79-87
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2013
An isogeometric topological shape optimization method is developed using the level sets and Heaviside enrichments. In the level set method, the initial domain is kept fixed and its boundary is represented by an implicit moving boundary embedded in the level set functions, which facilitates to handle complicated topological shape changes. The Heaviside enrichment improves the isogeometric analysis by adding some enrichment functions to model the internal boundaries. The proposed topological shape optimization method has several benefits: exact geometric models can be obtained using the isogeometric approach and the limitation of tensor-product patches can be overcome using the Heaviside enrichments to represent the internal voids. Even in a single patch, discontinuous displacement fields as well as smooth stress field can be obtained. Since the level sets offer the implicit moving boundary inside the domain, it is easy to represent the topological shape variations in the isogeometric analysis using Heaviside enrichments.
Unlike geostationary satellite communication systems, low-earth orbit(LEO) satellite communication systems move at relatively high speeds, and the angle with the ground device is not fixed and varies over a wide range. The propagation channel condition between satellites and ground nodes cannot be assumed line of sight(LOS) anymore. This paper analyzes the low-orbit multi-path fading satellite channel model that can occur in LEO satellite communication systems and Doppler frequency transition caused by high-speed maneuvering of LEO satellites and presents effective equalization techniques for OFDM and SC-FDE transmission methods suitable for multi-path frequency selective fading satellite channel models. In addition, this paper compares and analyzes the performance of OFDM and SC-FDE transmission methods in multipath fading LEO satellite channel environment using the proposed equalization techniques through simulations. Simulation results showed that SC-FDE outpeformed OFDM.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1103-1108
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2023
In this paper, we propose a new algorithm for attenuating the background noises in acoustic signal. This algorithm improves the noise attenuation performance by using the FNN(: Full-connected Neural Network) deep learning algorithm instead of the existing adaptive filter after wavelet transform. After wavelet transforming the input signal for each short-time period, noise is removed from a single input audio signal containing noise by using a 1024-1024-512-neuron FNN deep learning model. This transforms the time-domain voice signal into the time-frequency domain so that the noise characteristics are well expressed, and effectively predicts voice in a noisy environment through supervised learning using the conversion parameter of the pure voice signal for the conversion parameter. In order to verify the performance of the noise reduction system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed. As a result of the experiment, the proposed deep learning algorithm improved Mean Square Error (MSE) by 30% compared to the case of using the existing adaptive filter and by 20% compared to the case of using the STFT(: Short-Time Fourier Transform) transform effect was obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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