본 연구에서는 전산유체역학(CFD) 모델을 이용하여, 건물 외관비에 따른 건물협곡에서의 소용돌이 현상을 재현하고 정량적인 해석을 시도하였다. 이를 위하여 건물협곡의 폭(W)을 기준으로 건물의 길이(L) 및 높이(H) 증가에 따른 민감도 실험을 수행하였으며, 건물협곡에서의 바람 벡터장과 2차 역회전 소용돌이의 형성 등을 분석하였다. 수평소용돌이의 경우에는 건물의 길이 증가에 따라 성장하다가 L/W=2.5부터 건물협곡의 중앙부에서 벡터의 크기 약화 및 방향 변화 등의 조짐이 보이기 시작하였고, L/W=3.0 이상에서 흐름이 분리되어 1차 소용돌이는 약화되고 건물협곡의 안쪽에서 2차 역회전 소용돌이가 형성되었다. 연직소용돌이의 경우에는 건물의 높이 증가에 따라 성장하다가 H/W=2.5부터 건물협곡의 하부에서 벡터의 방향전환 현상이 나타나기 시작하였고, H/W=3.5 이상의 조건에서 1차 소용돌이는 약화되고 2차 역회전 소용돌이가 형성되었다.
An abnormal mono-specific bloom of the cyanobacterium Microcystis aeruginosa had developed at a specific location (transitional zone, monitoring station of Hoenam) in Daecheong Reservoir from middle of July to early August, 2001. The maximum cell counts during the peak bloom reached 1,477,500 cells/mL, which was more than 6~10 times greater than those at other monitoring sites. The hypothesis of this study is that the timing and location of the algal bloom was highly correlated with the local environmental niche that was controled by physical processes such as hydrodynamic mixing and pollutant transport in the reservoir. A three-dimensional, coupled hydrodynamic and ecological model, ELCOM-CAEDYM, was applied to the period of development and subsequent decline of the bloom. The model was calibrated against observed water temperature profiles and water quality variables for different locations, and applied to reproduce the algal bloom event and justify the limiting factor that controled the Microcystis bloom at R3. The simulation results supported the hypothesis that the phosphorus loading induced from a contaminated tributary during several runoff events are closely related to the rapid growth of Microcystis during the period of bloom. Also the physical environments of the reservoir such as a strong thermal stratification and weak wind velocity conditions provided competitive advantage to Microcystis given its light adaptation capability. The results show how the ELCOM-CAEDYM captures the complex interactions between the hydrodynamic and biogeochemical processes, and the local environmental niche that is preferable for cyanobacterial species growth.
최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.
Roadside greenery in the city is not only a means of reducing fine dust, but also an indispensable element of the city in various aspects such as improvement of urban thermal environment, noise reduction, ecosystem connectivity, and aesthetics. However, in studies dealing with the effect of reducing fine dust through trees in existing urban spaces, microscopic aspects such as the adsorption effect of plants were dealt with, structural changes such as the width of urban buildings and streets, and the presence or absence of trees, Impact studies that reflect the actual form of In this study, the effect of greenery composition applicable to urban space on PM2.5 was simulated through the microclimate epidemiologic model ENVI-met, and field measurements were performed in parallel to verify the results. In addition, by analyzing the results of fine dust background concentration, wind speed, and leaf area index, the sensitivity to major influencing variables was tested. As a result of the study, it was confirmed that the fine dust reduction effect was the highest in the case with a high planting amount, and the reduction effect was the greatest at a low background concentration. Based on this, the cost of planting street green areas and the effect of reducing PM2.5 were compared. The results of this study can contribute as a basis for considering the effect of pedestrian space on air quality when planning and designing street green spaces.
This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
Park, Dae Kyeom;Kim, Jeong Hwan;Park, Jun Seok;Ha, Yeon Chul;Seo, Jung Kwan
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.493-510
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2021
Mineral wool is an insulation material commonly used in passive fire protection (PFP) systems on offshore installations. Insulation materials have only been considered functional materials for thermal analysis in the conventional offshore PFP system design method. Hence, the structural performance of insulation has yet to be considered in the design of PFP systems. However, the structural elements of offshore PFP systems are often designed with excessive dimensions to satisfy structural requirements under external loads such as wind, fire and explosive pressure. To verify the structural contribution of insulation material, it was considered a structural material in this study. A series of material tensile tests was undertaken with two types of mineral wool at room temperature and at elevated temperatures for fire conditions. The mechanical properties were then verified with modified methods, and a database was constructed for application in a series of nonlinear structural and thermal finite-element analyses of an offshore bulkhead-type PFP system. Numerical analyses were performed with a conventional model without insulation and with a new suggested model with insulation. These analyses showed the structural contribution of the insulation in the structural behaviour of the PFP panel. The results suggest the need to consider the structural strength of the insulation material in PFP systems during the structural design step for offshore installations.
본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘에 대해 알고리즘을 개선하고 실제 현장 측정 자료와 알고리즘 예측값을 비교하였을 때 알고리즘에 대한 적중률을 분석하였다. 분석을 위하여 포천시 신북면 금동리의 도로 및 기상을 측정하였다. 알고리즘은 기존 도로 결빙 알고리즘을 선정하여 실제 결빙 조건 및 측정 수치에 맞춰 4차 알고리즘까지 개선하였다. 최종적으로 응결에 의한 결빙, 강수에 의한 결빙, 적설에 의한 결빙, 결빙상태의 지속, 풍속에 의한 결빙 5개의 알고리즘을 제작하였다. 포천 현장에서 알고리즘을 활용하여 예측할 경우 경우 결빙 적중률이 93.22%까지 개선되었다. 결빙 알고리즘에 대한 조합 비율에 대해 도출하였을 때 응결에 의한 결빙과 결빙상태의 지속에 대한 알고리즘이 96%를 차지하였다.
The pressure-mitigating effects of a high-speed train passing through a tunnel with a partially reduced cross-section are investigated via the numerical approach. A compressible, three-dimensional RNG k-ε turbulence model and a hybrid mesh strategy are adopted to reproduce that event, which is validated by the moving model test. Three step-like tunnel forms and two additional transitions at the tunnel junction are proposed and their aerodynamic performance is compared and scrutinized with a constant cross-sectional tunnel as the benchmark. The results show that the tunnel step is unrelated to the pressure mitigation effects since the case of a double-step tunnel has no advantage in comparison to a single-step tunnel, but the excavated volume is an essential matter. The pressure peaks are reduced at different levels along with the increase of the excavated earth volume and the peaks are either fitted with power or logarithmic function relationships. In addition, the Arc and Oblique-transitions have very limited gaps, and their pressure curves are identical to each other, whereas the Rec-transition leads to relatively lower pressure peaks in CPmax, CPmin, and ΔCP, with 5.2%, 4.0%, and 4.1% relieved compared with Oblique-transition. This study could provide guidance for the design of the novel railway tunnel.
One of the main parameters that affect the design of suction caisson-supported offshore structures is uplift behavior. Pull-out of suction caissons is profoundly utilized as the offshore wind turbine foundations accompany by a tensile resistance that is a function of a complex interaction between the caisson dimensions, geometry, wall roughness, soil type, load history, pull-out rate, and many other parameters. In this paper, a parametric study using a 3-D finite element model (FEM) of a single offshore suction caisson (SOSC) surrounded by saturated soil is performed to examine the effect of some key factors on the tensile resistance of the suction bucket foundation. Among the aforementioned parameters, caisson geometry and uplift loading as well as the difference between the tensile resistance and suction pressure on the behavior of the soil-foundation system including tensile capacity are investigated. For this purpose, a full model including 3-D suction caisson, soil, and soil-structure interaction (SSI) is developed in Abaqus based on the u-p formulation accounting for soil displacement (u) and pore pressure, P.The dynamic responses of foundations are compared and validated with the known results from the literature. The paper has focused on the effect of geometry change of 3-D SOSC to present the soil-structure interaction and the tensile capacity. Different 3-D caisson models such as triangular, pentagonal, hexagonal, and octagonal are employed. It is observed that regardless of the caisson geometry, by increasing the uplift loading rate, the tensile resistance increases. More specifically, it is found that the resistance to pull-out of the cylinder is higher than the other geometries and this geometry is the optimum one for designing caissons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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