The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
In this study, a method has been proposed to improve the performance of hydraulic property estimation model developed by Jeong et al. (2020). In their study, low-dimensional features of the annual groundwater level (GWL) fluctuation patterns extracted based on a Denoising autoencoder (DAE) was used to develop a regression model for predicting hydraulic properties of an aquifer. However, low-dimensional features of the DAE are highly dependent on the precipitation pattern even if the GWL is monitored at the same location, causing uncertainty in hydraulic property estimation of the regression model. To solve the above problem, a process for generating the GWL fluctuation pattern for conditioning the precipitation is proposed based on a conditional variational autoencoder (CVAE). The CVAE trains a statistical relationship between GWL fluctuation and precipitation pattern. The actual GWL and precipitation data monitored on a total of 71 monitoring stations over 10 years in South Korea was applied to validate the effect of using CVAE. As a result, the trained CVAE model reasonably generated GWL fluctuation pattern with the conditioning of various precipitation patterns for all the monitoring locations. Based on the trained CVAE model, the low-dimensional features of the GWL fluctuation pattern without interference of different precipitation patterns were extracted for all monitoring stations, and they were compared to the features extracted based on the DAE. Consequently, it can be confirmed that the statistical consistency of the features extracted using CVAE is improved compared to DAE. Thus, we conclude that the proposed method may be useful in extracting a more accurate feature of GWL fluctuation pattern affected solely by hydraulic characteristics of the aquifer, which would be followed by the improved performance of the previously developed regression model.
Using the Lorenz-95 simple model, which can simulate many atmospheric characteristics, we compare the performance of ensemble strategies such as bred vectors, the bred vectors rotated (to be orthogonal to each bred member), and the Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF). The performance metrics used are the RMSE of ensemble means, the ratio of RMS error of ensemble mean to the spread of ensemble, rank histograms to see if the ensemble member can well represent the true probability density function (pdf), and the distribution of eigen-values of the forecast ensemble, which can provide useful information on the independence of each member. In the meantime, the orthogonal bred vectors can achieve the considerable progress comparing the bred vectors in all aspects of RMSE, spread, and independence of members. When we rotate the bred vectors for orthogonalization, the improvement rate for the spread of ensemble is almost as double as that for RMS error of ensemble mean compared to the non-rotated bred vectors on a simple model. It appears that the result is consistent with the tentative test on the operational model in KMA. In conclusion, ETKF is superior to the other two methods in all terms of the assesment ways we used when it comes to ensemble prediction. But we cannot decide which perturbation strategy is better in aspect of the structure of the background error covariance. It appears that further studies on the best perturbation way for hybrid variational data assimilation to consider an error-of-the-day(EOTD) should be needed.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.4
no.2
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pp.35-42
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2001
We demonstrated the importance of initial estimates of model parameters and the utility of an optimization approach of the uncertain forcing of wind-driven circulation off the southeastern coastal waters of Korea. The wind stress represents the upper boundary condition in this model and enters in the model equation as a forcing term in the numerical formalism. The wind field contributes to maintain the almost time-independent distribution of the upper layer thickness feature in a north-south direction and negative wind stress curl to maintain the formation of warm eddy off the southeastern coastal waters of Korea. Elucidated is the variational characteristics of the East Korean Warm Current due to the variations of the zonally averaged wind stress (southward transport) from the seasonal variations of the meridional transport by the Ekman transport.
A tobacco ripeness grading meter was designed and constructed using the color sensor, its performance was evaluated. A degree of ripeness grading of a leaf is very closely related to the measured tobacco leaf color. Measuring the small amount of the reflectance precisely depends on the apparatus including color sensor, light source, detector sensitivity, and geometric characteristics of appratus. To analyze and minimize the variational effects, experiments to select the proper condition were performed. Because of the combined effect mentioned above, the system has some variation on its response. Basis on the results of the experiments, prototype was developed and interfaced to a computer system. The main components of prototype included a tungsten lamp as a light source, Amorphous full color sensor with three filters, regulated D.C. power supply, OP - AMP(741 TC) for amplification, AR - B3001 board for interfacing to a computer with analog to digital conversion, and a compatible IBM PC XT computer. The experimental results of the developed ripeness tobacco leaf measurement system are summarized as following: [1] The output readings of ripeness grade meter for tobacco leaf, which is based on harvesting time, showed the apparent difference in variety of different quality. It was considered suitable that three filters(red, green, blue) in Amorphous full color sensor could be used in four different ripeness degree measurement of tobacco leaf. [2] The output readings of ripeness grade meter for tobacco leaf, which is based on government procurement, showed apparent difference in variety of different quality. Tobacco leaf varieties to stalk position are divided into tips, leaf, cutters, and primings, It is considered suitable that only red filter in the sensor could be used to classify the grade of tobacco leaf within the same kind tobacco stalk. However, the ripeness grade meter was not adequate to classify all the tobacco grades in the four different tobacco leaves.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.3
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pp.29-40
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1993
The fundamental characteristics of nonlinear free-surface waves generated by a shallowly submerged 3-dimensional hydrofoil are investigated. The fluid is assumed inviscid, incompressible and its motion irrotational. The surface tension on the free-surface is neglected. The hydrofoil is represented by a horseshoe vortex system whose shape is assumed fixed. Also the strengths of vortices are assumed given. The exact problem for the wave potential due to the horseshoe vortex system is formulated by the variational principle based on the classical Hamilton's principle. The localized finite element method is used in the numerical computations. In order to increase the numerical efficiency, an intermediate nonlinear-to-linear transition buffer subdomain for a smooth matching is introduced between the fully nonlinear computation subdomain and the truncated linear infinite subdomain. Also used is the modal analysis to reduce the computation tome drastically. The effect of inflow velocity, submergence depth of the hydrofoil and the shape of circulation distribution on the wave profiles are thoroughly examined. Especially it was possible to investigate the nonlinear influence of the free vortex on the free vortex. The nonlinear free-surface effect on the induced forces on the hydrofoil is also investigated.
Recently, many studies have been conducted to increase the accuracy of stock price prediction by analyzing candlestick charts using artificial intelligence techniques. However, these studies failed to consider the time-series characteristics of candlestick charts and to take into account the emotional state of market participants in data learning for stock price prediction. In order to overcome these limitations, this study produced input data by combining volatility index and candlestick charts to consider the emotional state of market participants, and used the data as input for a new method proposed on the basis of combining variantion autoencoder (VAE) and attention mechanisms for considering the time-series characteristics of candlestick chart. Fifty firms were randomly selected from the S&P 500 index and their stock prices were predicted to evaluate the performance of the method compared with existing ones such as convolutional neural network (CNN) or long-short term memory (LSTM). The results indicated the method proposed in this study showed superior performance compared to the existing ones. This study implied that the accuracy of stock price prediction could be improved by considering the emotional state of market participants and the time-series characteristics of the candlestick chart.
Park, Soon-Young;Yoo, Jung-Woo;Kang, Nam-Young;Lee, Soon-Hwan
Journal of Environmental Science International
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v.26
no.5
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pp.573-584
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2017
In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.
This study is to investigate how the expenditures for hypertension is affected by socioeconomic, health care resources, and health behavior factors with a special emphasis on geographic variations and to provide the data about regional management for hypertension. To analyze, we combined a unique data set including key indicators from Medical Service Usage Statistics 2012 by Region by National Health Insurance Corporation, Annual Community Health Survey 2012 by Korea Centers for Disease Control and Prevention and other government organizations at the 247 small administrative districts. We found that the average expenditures of hypertension in 249 small districts is 62,000 won and coefficient of variation is 30.0. Major factors of differences in hypertension expenditure is population density, marital status, household income, number of hospital per 100 thousand, medical expenses outside the jurisdiction, drinking rate, moderate and over-intensity physical activity, and hypertension diagnosis rate. The results of decision tree was that there were significant differences between regions in hypertension diagnosis rate, household income, marital status, number of hospital per 100 thousand, obesity rate, drinking rate. This study concluded that determinants of geographic variations in hypertension spending are not only health resources and socioepidemic characteristics but health behaviors.
Ko, Hee-Jung;Sin, Seung-Hee;Hu, Chul-Goo;Kim, Won-Hyung;Kang, Chang-Hee;Kang, Dong-Hun;Chambers, Scott
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.29
no.1
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pp.86-96
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2013
The realtime monitoring of radon ($^{222}Rn$) concentrations has been carried out from Gosan site, Jeju Island for three years of 2006~2008, in order to evaluate the background level and timely variational characteristics of atmospheric radon. The mean concentration of radon measured during the studying period was $2965mBq/m^3$ with its annual mean values in the range of $2768{\sim}3124mBq/m^3$. The relative ordering of the seasonal mean concentrations was seemed to vary such as winter ($3578mBq/m^3$) > fall ($3351mBq/m^3$) > spring ($2832mBq/m^3$) > summer ($2073mBq/m^3$). The monthly mean concentrations were in the order of Jan>Feb>Oct>Nov>Dec>Mar> Sep>Apr>May>Jun>Aug>Jul, so that the highest January value ($3713mBq/m^3$) exceeded almost twice as the July minimum ($1946mBq/m^3$). The hourly concentrations in a day showed the highest level ($3356mBq/m^3$) at around 7 a.m., increasing during nighttime, while reaching the lowest ($2574mBq/m^3$) at around 3 p.m. From the backward trajectory analysis for a continental fetch of radon, the high concentrations (10%) of radon matched with the air mass moving from the Asia continent to Jeju area. In contrast, the low concentrations (10%) of radon were generally correlated with the air mass of the North Pacific Ocean. In comparison by sectional inflow pathways of air mass, the radon concentrations were relatively high from the north China and the Korean peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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