In order to validate the variable aperture channel model that can deal with the non-uniform How rate in flow domain, migration experiments of conservative tracer were performed in two artificial fractures, a parallel and a wedge-shaped fracture. These different fracture shapes were designed to give different flow pattern. The fractures were made from a transparent acrylic plastic plate and a granite slab with dimensions of 10 $\times$ 61 $\times$ 61 cm. Uranine (Fluorescein sodium salt) was used as a conservative tracer. The volumetric flow rates of uranine feed solution were 30 mL/ hr, giving a mean residence time in the fracture of approximately 24 hours for the parallel fracture and 34 hours for the wedge-shaped fracture. The migration plumes of uranine were photographed to obtain profiles in space and time for movement of a tracer in fractures. The photographed migration plume was greatly affected by the geometric shape of fractures. The variable aperture channel model could have predicted the experimental results for the parallel fracture with a large accuracy. It is expected that the variable aperture channel model would be effective to predict the transport of the contaminant, especially, with the flow rate variation in a fracture.
The objective of the paper is to analyze the thermally induced density wave oscillations in water cooled boiling water reactors. A transient thermal hydraulic model is developed with a characteristics-based implicit finite-difference scheme to solve the nonlinear mass, momentum and energy conservation equations in a time-domain. A two-phase flow was simulated with a one-dimensional homogeneous equilibrium model. The model treats the boundary conditions naturally and takes into account the compressibility effect of the two-phase flow. The axial variation of the heat flux profile can also be handled with the model. Unlike the method of characteristics analysis, the present numerical model is computationally inexpensive in terms of time and works in a Eulerian coordinate system without the loss of accuracy. The model was validated against available benchmarks. The model was extended for the purpose of studying the flow-induced density wave oscillations in forced circulation and natural circulation boiling water reactors. Various parametric studies were undertaken to evaluate the model's performance under different operating conditions. Marginal stability boundaries were drawn for type-I and type-II instabilities in a dimensionless parameter space. The significance of adiabatic riser sections in different boiling reactors was analyzed in detail. The effect of the axial heat flux profile was also investigated for different boiling reactors.
Recently, drones have been used in various field to overcome time and space limitations. However, single drone still has a lot of restriction on transportation wight and travel time. Therefore many studies have been conducted to increase the utilization by swarm of drones. Many things should be additionally considered in order to operate swarming drones securely. Especially the group key management is a challenging research topic in tactical domain due to existence of adversary that has anti-drone skill. In this paper, we proposed an efficient group key management scheme for tactical swarming drone networks where an adversary equipped with anti-drone skills exists. The group key can be updated with a small number of message exchange compared to other convenience schemes. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed scheme manages the group key efficiently and securely.
Deep learning-based anomaly detection technology is used in various fields such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. In particular, this technology is applied in various fields such as monitoring manufacturing equipment abnormalities, detecting financial fraud, detecting network hacking, and detecting anomalies in medical images. However, in the field of construction and architecture, research on deep learning-based data anomaly detection technology is difficult due to the lack of digitization of domain knowledge due to late digital conversion, lack of learning data, and difficulties in collecting and processing field data in real time. This study acquires necessary data through IoT (Internet of Things) from the viewpoint of monitoring for environmental management of architectural spaces, converts them into a database, learns deep learning, and then supports anomaly patterns using AI (Artificial Infelligence) deep learning-based anomaly detection. We propose an implementation process. The results of this study suggest an effective environmental anomaly pattern detection solution architecture for environmental management of architectural spaces, proving its feasibility. The proposed method enables quick response through real-time data processing and analysis collected from IoT. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, performance analysis is performed through prototype implementation to derive the results.
3차원 날개의 공력형상 설계최적화를 위한 설계최적화 시스템을 미래의 다분야 설계최적화 프레임워크의 일환으로 개발하였다. 이 설계최적화 시스템은 형상설계, 격자생성, 공력해석, 최적화의 4가지 모듈로 구성되어있다. 모두 상용패키지를 배경으로 개발하였으며 내장된 스크립트와 저널링 기능을 사용하여 배치 모드에서 자동적으로 실행되도록 프로그램 하였다. Visual Basic 프로그램을 사용하여 네 모듈을 통합하여 자동화된 설계기능을 갖도록 하였다. 특히 계산시간이 많이 소요되는 공력해석을 위하여 네트워크 통신을 이용한 분산 환경을 구현하였다. 공력해석은 일반적인 영역분할방식의 병렬처리 대신에 전역최적화 기법인 반응표면법과 연계하여 분산처리 시켰다. 개발한 공력설계 시스템의 검증을 위하여 간단한 항력최소화 문제에 적용하였으며 그 결과 상당히 향상된 설계 효율성과 적절한 설계 결과를 보여주었다.
본 연구의 목적은 고등학교 물리 I '시공간과 우주' 단원의 지필평가 문항과 교과서 목표가 인지영역과 내용영역에서 어느 정도 유사한지를 분석하기 위한 것이었다. 9개의 고등학교에서 출제한 지필고사 문제지와 평가원에서 출제한 문항 중에서 물리 I의 첫번째 단원인 '시공간과 우주'에 해당하는 문항들을 분석하였다. 문항의 분석기준으로 교육과정 성취기준에 제시된 내용영역들과 교과서에 진술된 목표들을 사용하여 살펴보기 위해 성취기준에 따라 내용영역을 11개로 분류하였고, 인지영역 수준은 지식, 이해, 적용의 틀로 각각 분류하였다. 결론적으로 학교에서 출제된 문항에서는 적용능력을 평가하는 문항의 비율이 낮았으며, 내용영역간 분포에도 불균형이 나타났다. 비율차 지수를 통한 비교에서는 교과서에 제시된 학습목표와 학교 출제 문항은 유사성이 매우 높았지만, 교과서 목표와 평가원 출제 문항을 비교하였을 때는 유사성이 낮았다. 이상을 바탕으로 평가문항의 타당성을 높이기 위한 몇 가지 제언을 하였다.
콘크리트 라이닝의 안정성을 검토하기 위해 지난 수년간 많은 연구가 이루어졌으며, 많은 비파괴 조사 기법들이 개발되고 발전하였다. 이러한 비파괴 조사 기법들은 그 신호 해석 과정에서 대부분 푸리에 이론을 근간으로 하고 있다. 그러나 진동신호에 대하여 푸리에 해석을 적용할 경우 결과는 단지 주파수 영역상에서 확인될 뿐이며, 이러한 결과로는 정확한 대상 신호의 분석을 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 충격하중으로 인하여 발생한 비정상 파의 해석을 위하여 웨이블릿 이론을 적용하였으며, 웨이블릿 변환의 적용성을 확인하기 위하여 콘크리트 라이닝을 모사한 모형을 대상으로 실험을 수행하고, 제안된 이론을 바탕으로 콘크리트 라이닝의 두께를 추정하였다. 본 연구로부터 푸리에 변환에 비해 웨이블릿 변환이 뛰어난 분해능을 제공함을 확인할 수 있었으며, 분산성을 갖는 파를 해석함에 있어서도 웨이블릿 변환이 뛰어난 신호 해석법임을 확인할 수 있었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권3호
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pp.475-483
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2015
We propose a numerical scheme to simulate the time-domain echo signals at tracking radar for a realistic scenario where an EAD (expendable active decoy) and an airborne target are both in dynamic states. On various scenarios where the target takes different maneuvers, the trajectories of the EAD ejected from the target are accurately calculated by solving 6-DOF (Degree-of-Freedom) equations of the motion for the EAD. At each sampling time of the echo signal, the locations of the EAD and the target are assumed to be fixed. Thus, the echo power from the EAD can be simply calculated by using the Friis transmission formula. The returned power from the target can be computed based on the pre-calculated scattering matrix of the target. In this paper, an IPO (iterative physical optics) method is used to construct the scattering matrix database of the target. The sinc function-interpolation formulation (sampling theorem) is applied to compute the scattering at any incidence angle from the database. A simulator is developed based on the proposed scheme to estimate the echo signals, which can consider the movement of the airborne target and EAD, also the scattering of the target and the RF specifications of the EAD. For applications, we consider the detection probability of the target in the presence of the EAD based on Monte Carlo simulation.
본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.
본 논문에서는 수신신호에 신호처리 기법을 수행함으로써 잡음을 감소시켜 탐지가능 거리를 향상시키는 방법을 제안한다. 레이다의 탐지 거리를 증가시키기 위해서는 수신신호의 잡음성분을 감소시켜야 한다. 제안하는 방식에서는 두 가지 방법을 이용하여 잡음성분을 감소시킨다. 첫째, 다수의 펄스로 송수신된 레이다 신호를 하나로 누적시킨다. 이때 더해지는 횟수가 증가할수록 잡음의 무작위성으로 인해 점차 작아지지만, 신호 부분은 점차 커지는 특성을 이용한다. 둘째, 누적된 신호를 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS (Least mean square) 필터를 적용시킨다. 레이다 수신신호의 경우 대부분이 잡음 성분이므로, 시간 영역에서 LMS 필터를 적용할 경우, 오히려 잡음이 더 증가하게 된다. 이를 방지하기 위해 수신신호를 전체 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS 필터를 적용한다. 이후 LMS 필터 출력을 시간 영역으로 다시 변환하고, 거리 추정 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 25 dB 개선시킴을 보였다. 실험은 국제우주정거장을 대상으로 한국항공우주연구원에서 보유중인 레이다의 기존 결과와 제안된 결과를 비교분석하여 최대 거리가 약 1,000 Km이상 측정됨을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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