Numerical study about a hybrid RANS/LES model considering cross flow transition

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학과, 2019.2,[iv, 35 p. :]복잡한 난류 운동을 모사하기 위한 방법으로는 모든 길이 스케일의 난류 유동을 직접 모사하는 DNS와 큰 길이 스케일의 난류 운동만을 직접 모사하고 작은 길이 스케일의 경우 모델링을 수행하는 LES가 있다. 하지만 DNS와 LES는 정확도는 높지만 지나치게 많은 수의 격자가 요구되기 때문에 공학적인 문제의 적용에 어려움이 따른다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 모델링을 통해 난류운동을 모사하는 RANS가 제안되었다. RANS의 경우 적은 수의 격자로도 난류 운동을 모사할 수 있지만 DNS와 LES와 달리 층류 난류 천이를 예측할 수 없고 큰 박리 영역에서 해석 성능이 저하된다. 이러한 RANS의 한계점 때문에 층류 난류 천이를 예측하기 위해 correlation based transition model이 제안되었으며 박리 영역에서 해석 성능 향상을 위해 hybrid RANS/LES가 각각 제안되었다. 또한, correlation based transition model의 천이 예측 성능과 hybrid RANS/LES의 박리 영역에서 성능을 모두 가지기 위한 여러 가지 혼합 모델이 제안되었다. 하지만 대부분의 연구는 DES나 DDES를 천이 모델과 혼합하였으며 최근에 제안된 IDDES를 천이 모델과 혼합한 연구의 수는 적다. 따라서 본 연구에서는 IDDES와 correlation based transition model 혼합을 위한 수치적인 연구를 수행하였으며 cross flow를 고려한 천이 모델과의 혼합에 대한 연구도 수행하였다. 본 연구에서는 먼저 IDDES와 correlation based transition model의 혼합 모델을 제안하였으며 검증을 위해 층류 박리가 발생하는 원형 실린더와 익형의 앞전에서 층류 박리 거품이 발생하는 익형에 대해 유동 해석을 수행하였다. 또한 cross flow 천이 모델과의 혼합 모델 검증을 위해 3차원 형상 spheroid와 ONERA M6 wing 주위 유동해석을 수행하였으며 천이지점을 실험결과와 비교하였다. 검증 결과 혼합 모델의 경우 층류 난류 천이에 의한 유동 변화를 포착할 수 있었으며 박리 영역에서의 해석 능력 또한 향상되었다.한국과학기술원 :항공우주공학과

합성 가능한 ADPLL을 위한 PVT 변화에 둔감한 시간-디지털 변환기

MasterThis thesis presents the process, voltage and temperature (PVT)-insensitive time-to-digital converter for 480 MHz all-synthesizable All-Digital Phase-Lock Loop. The proposed TDC consists of TDC core (25 stage buffers), PVT detector and 15-look up tables which determine the optimal number of buffer stages depending on the PVT detector output. We measured the RMS jitter of the ADPLL for a total of 6 chips fabricated in a 65-nm CMOS process with supply voltage from 0.9 to 1.1 V in 0.05-V increments. The measured RMS jitter was ≤ 7.23 ps for all the cases. These results demonstrate the successful operation of the proposed TDC under the PVT variation

A Weighted FMM Neural Network and Feature Analysis Technique for Pattern Classification

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소를 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다

Pharmacokinetic changes of 3-butyryl-4-[5-(R)-(+)-methylbenzylamino]-8-ethoxy-1,7-naphthyridine, a new antiulcer candidate, in rats with 48 hour water deprivation and rats with uranyl nitrate-induced acute renal failure 48시간 동안 물을 공급하지 않은 쥐와 uranyl nitrate로 유도한 급성 신부전 쥐에서 새로운 항궤양 후보물질, 3-butyryl-4-[5-(R)-(+)-methylbenzylamino]-8-ethoxy-1,7-naphthyridine의 약물역학적 변화

Thesis (master`s)--서울대학교 대학원 :약학과 약물학전공,1999.Maste

숨김과 드러남의 상보적 관계에 대한 연구 : 본인의 작품을 중심으로

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :서양화과 서양화전공,2002.Maste

이중연결구조를 갖는 신경회로망과 패턴인식을 위한 지식의 활용방법

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전산학과, 1995.8, [ ix, 109 p. ]In this thesis, a methodology for integrating knowledge-based techniques into connectionist approaches for visual pattern recognition is presented. We first propose a connectionist model called Adaptive Inference Network (AINET) which has expert system capability as well as instance-based learning capability. The proposed model has acyclic feedforward network structure and can be trained by Back-Propagation learning algorithm. In the model, there are two types of connections which represent the fuzzy relations between feature variables. We discuss the role of the dual connections in comparison with the conventional neural network models. We describe the network structure and behavior, the learning method, and other features of the proposed model, and then introduce a knowledge representation technique based on fuzzy relations and a knowledge utilization method in the learning process. To evaluate the usefulness of the model for the practical applications, we consider a pattern recognition system model which consists of two stages : feature extraction stage and classification stage. For the feature extraction stage, modular structure neural networks and conventional approaches are used together to extract the features more effectively. The proposed model exhibits four major characteristics: 1) logical inference ability, 2) knowledge acquisition by learning, 3) performance improvement by utilizing expert knowledge and 4) the capability of explaining about the final decisions. Networks for simple logical operations such as AND and XOR functions are illustrated to evaluate these effects. Some advantageous features of the proposed model for the general pattern recognition applications are also discussed in this thesis. First, the model upgrades the learning speed in comparison with the ordinary Multi-Layer Perceptron which is the most popular neural network model. Second, the model provides the useful facilities for rule validation and refinement, and learning data ...한국과학기술원 : 전산학과

원자 간섭성과 얽힘을 이용한 공동 장의 양자 제어

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 물리학과, 2010.2, [ v, 55 p. ]We study manipulation of cavity fields via interaction between a cavity field and atoms. Firstly, we give theoretical analysis of a cavity field which interacts with a four-level double-$\Lambda$ atom. While the cavity field interacts with two atomic transitions, two other atomic transitions are driven by two classical fields. It is found that our system always works as a phase sensitive linear amplifier with no window for a phase insensitive linear amplifier. We also show that the system behaves as a two-photon correlated emission laser under certain conditions. Secondly, theoretical analysis is given of an experimental scheme that can perform individual photon operations such as the photon annihilation operation $\alpha$, creation operation $a^{\dag}$ and commutation operation $\alpha\alpha^{\dagger}$-$\alpha\alpha^{\dagger}$, utilizing atom-cavity field interactions and conditional measurements. In order for the scheme to perform the desired photon operation, the atom-cavity field interaction times are generally required to be sufficiently short that photon annihilation and/or creation are dominated by the one-half Rabi cycle process. Such short interaction times, however, lead inevitably to a low success probability of the scheme. It is shown that this problem of low success probability can be overcome by preparing the cavity field in a superposition of a small number(two) of Fock states and choosing the interaction times appropriately. We also address the problem of validating the value of the commutator for which we can assume $[$\alpha,\alpha^{\dagger}$]=$\It{K}$$. We present a scheme to determine the value of \It{K} using the interaction of an initially excited two level atom with the cavity field and the conditional probability for the atom to remain excited after the interaction.한국과학기술원 : 물리학과