25 research outputs found
Characteristic large-scale circulation pattern of the persistent droughts of Northeast Asia from premonsoon season to monsoon season
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ง๊ตฌํ๊ฒฝ๊ณผํ๋ถ, 2014. 2. ์๊ทํธ.Characteristic patterns of atmospheric circulation anomalies over the
northeast Asian region in the dry and wet premonsoon seasons have been
analyzed. The relationship between these patterns in the premonsoon season and
the precipitation anomalies in the monsoon season has been also investigated.
Since this study focuses on dry premonsoon season, features of anomalous
large-scale atmospheric circulations during springtime droughts that occurred
over the northeast Asia are revealed. The Palmer drought severity index is used
in order to define drought years. In drought years, the anomalous circulation over
the northeast Asia exhibits the weakened northward flow from the western North
Pacific, and the position of the East Asian westerly Jet (EAWJ) maximum core at
300hPa is shifted southward. Thus, the rainfall band is moved southward, and the
associated precipitation is suppressed over Korea, Japan, and southeastern China
during spring droughts. The Sea Surface Temperature (SST) anomalies and
outgoing longwave radiation anomalies, which show a northโsouth dipole pattern
between the Philippines and the northeast Asian region, support these dry
conditions through the Hadley circulation. The anomalously warm SSTs in the
western North Pacific seem to play an important role in the atmospheric
circulation associated with persistent northeast Asian droughts
The persistent features of extreme precipitation over the northeast Asia frompremonsoon season to monsoon season are found. In order to understand some
characteristics of the circulation anomalies associated with persistent features of
extreme precipitation, six dry cases and six wet cases in the premonsoon season
are selected. Both of the extreme conditions are nearly persistent in each case. As
mentioned in spring drought analysis, the weakened western North Pacific
subtropical high (WNPSH) and the southward-shifted EAWJ are predominant
for dry cases. For wet cases, the strengthening of WNPSH, the northward-shifted
EAWJ in spring, and southward-shifted EAWJ in summer are apparent. However,
dry cases are associated with the warm SST anomalies of the western North
pacific, whereas wet cases are related to the warm SST anomalies of the Indian
Ocean and Bay of Bengal. The dependency of extreme precipitation on this SST
anomaly pattern is supported through numerical experiments. Based on the
observational analysis and model experiments, the main connection system
between extreme precipitation such as drought and SST is the anomalous
cyclonic circulation over the western North Pacific.Table of Contents
Abstract ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท i
Table of Contents ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท v
List of Figures ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท vii
List of Tables ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท xi
1. Introduction ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 1
2. Data and methods ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 5
2.1 Data ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 5
2.2 Methods ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 8
2.2.1 Definition of premonsoon season ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 8
2.2.2 Analysis domain and selection of dry and wet years ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 17
3. Prominent features of large-scale circulation during drought ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 21
3.1 Mean fields of atmospheric circulation during boreal spring ยทยทยทยทยทยทยทยท 21
3.2 Definition and selection of drought years ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 25
3.3 Atmospheric circulation anomalies during drought years ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 27
3.4 Teleconnection between drought and SSTs ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 36
3.4.1 SST and OLR anomalies ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 36
3.4.2 Definition of the EAJ index ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 39
3.4.3 The relationship among the EAJ index, SST, and precipitation ยทยทยท 42
4. Characteristics of anomalous large-scale circulations in the spring and
summer ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 47
4.1 Selection of dry and wet cases ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 47
4.2 Precipitation anomalies ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 48
4.3 Geopotential height anomalies at 850 hpa ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 50
4.4 Zonal wind anomalies at 200 hpa ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 57
4.5 Moisture flux anomalies at 850 hpa ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 60
4.6 Linkage of the anomalous circulation and SST anomalies ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 64
5. Results of model experiments ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 69
5.1 Model and experimental designยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 69
5.2 Circulations at 850 hPa in dry/wet force run ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 71
5.3 EAWJ at 200 hPa in dry/wet force run ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 74
6. Summary and conclusions ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 83
References ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 91
๊ตญ๋ฌธ์ด๋ก ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 98
๊ฐ์ฌ์ ๊ธ ยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยทยท 102Docto
ํ๋ง ๊ตญ๊ฐ์ ์ฌ์ ๋ณํ์ ๊ดํ ์ฌํํ์ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ฌํํ๊ณผ,1998.Maste
Analysis of Semi-Rigid Connections on 3D Floating Structures Considering Wave Loads
ํ๋กํ
์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ผ๋ฐ ๊ฑด์ถ๋ฌผ๊ณผ ํํ๋ ๊ฐ์ง๋ง ๊ธฐ์ด๊ฐ ๋
์ด ์๋ ํ๋ถ ๋ถ์ฒด์ ์ง์ง๋๋ ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ๋ก ํ๋ํ์ค์ ์ํ ์ํฅ์ ํฌ๊ฒ ๋ฐ์ผ๋ฉฐ, ํ๋ํ์ค์ ์ํ ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๋ณํ์ด ์ ํฉ๋ถ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์ณ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ด์ฉ์์๊ฒ ์ฌ์ฉ์ฑ ๋ฐ ์์ ์ฑ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ฐ์์ํค๊ฒ ๋๋ค.
์ด์ ๋ฐ๋ผ ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ 3์ฐจ์ ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ๊ณผ ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ผ์ฒดํํ ์ ํด์์ ํตํ์ฌ ๊ฐ์ ๊ณผ ๋ฐ๊ฐ์ (TSD)์ ํฉ์ ๋ํด ํ์ฑ ํด์์ ์ค์ํ๊ณ , ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ ์ธํ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผํด์์ ํตํ์ฌ ์์ฑํด์์ ๋ถ์ํ์๋ค.
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ ํด์๊ณผ ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ ์ธํ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผํด์์ ๋น๊ต ๋ถ์ ํ์์ผ๋ฉฐ ํ์ฑ ํด์์ ํตํด ํ๋ํ์ค์ CASE๋ฅผ ๋๋์ด ํ๋ํ์ค์ ๋ณํ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๋ชจ๋ฉํธ ๋ฐ ๋ณ์๋ฅผ ์ ํฉ๋ถ์ ๋ฐ๋ผ ๋ถ๋ฅํ๊ณ ์์ฑํ์์ ํตํด 3์ฐจ์ ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๊ฑฐ๋์ ๋น๊ตํ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ๊ฒฐ๋ก ์ ๋์ถํ์๋ค.
1. ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ ํด์๊ณผ ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ ์ธํ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผํด์์ ๋ชจ๋ฉํธ ๋น๊ตํ ๊ฒฐ๊ณผ ์ ์ฒด์ ์ธ ๋ชจ๋ฉํธ ๊ฐ์ ๋น์ทํ์ง๋ง ์ ํด์์ ๊ฒฝ์ฐ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผํด์ ๋ณด๋ค ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ํฅ์ผ๋ก ์ ์ธต ๋ณด ๋ถ์ฌ์์ ๋ชจ๋ฉํธ ๊ฐ์ด ๋์ฒด์ ์ผ๋ก ์์ ๊ฒ์ ์ ์ ์์๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ๊ณผ ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ผ์ฒดํํ์ฌ ์ ํด์์ ํ ๊ฒฝ์ฐ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ๋ง ํด์ํ ๊ธฐ์กด์ ์๋ฃ์ ๋นํด ์ข ๋ ์ ํํ ํด์์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ฆฌ๋ผ ์ฌ๋ฃ๋๋ค.
2. ํ๋ํ์ค์ ๋ํด ํํฅ์ 0o์ 90o๋ก ๋๋์ด ๋ชจ๋ฉํธ๋ฅผ ๋น๊ตํ ๊ฒฐ๊ณผ ํํฅ 0o์์๋ ํํฅ 90o์ผ๋์ ๋นํ์ฌ ๋ณด๋ถ์ฌ์ ๋ชจ๋ฉํธ๊ฐ ๊ฑฐ์ ๋ฐ์ํ์ง ์์ ํํฅ 90o์ผ๋ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ด ๋ ํฐ ๊ฒ์ ์ ์ ์์๋ค.
3. ํํฅ 90o์์๋ ํ๋ํ์ค์ ์ ์ฉ์์ผฐ์ ๋์ ์กฐํฉํ์ค์ ์ ์ฉ์์ผฐ์ ๋ ๋ชจ๋ CASE2์์ ์ต๋ ๋ชจ๋ฉํธ๊ฐ ๋ฐ์ํ์๊ณ ์กฐํฉํ์ค์ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ์ ์ฉํ์์ ๊ฒฝ์ฐ ์ต๋ ๋ชจ๋ฉํธ๋ ๋จ๋ถ์์ ๊ฐ์ํ์๋ค. ๋ฐ๊ฐ์ ์ ์ ์ฉํ ๋ณด ์ค์๋ถ์์๋ ๋ชจ๋ฉํธ๊ฐ ์ฆ๊ฐํ์์ง๋ง ๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก๋ ๋ณด๋ถ์ฌ์ ์ต๋ ๋ชจ๋ฉํธ๋ ๊ฐ์ํ์๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ ํ๋กํ
์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ ์ฌ์ฉ ์ ์ต๋ ๋ชจ๋ฉํธ๋ฅผ ์ค์ผ ์ ์์ด ๋ถ์ฌ์ ๋จ๋ฉด์ ์ค์ผ ์ ์์ ๊ฑฐ๋ผ ์ฌ๋ฃ๋๋ค.
4. ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ต๋ ๋ณ์๋ ํ๋ํ์ค์ ์ํด ์ง๋ฐฐ์ ์ผ๋ก ๋ฐ์ํ๋ฉฐ ํ๋ํ์ค์ ์ํ ๊ฐ์ ๊ณผ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ๋ณ์์ฐจ์ด๋ ๊ฑฐ์ ๋ฐ์ํ์ง ์๊ณ ์ ์ ํ์ค์ ์ํ ๋ณ์ ์ฐจ๋ ๋ฐ๊ฐ์ ์ผ๋ ๊ฐ์ ์ ๋นํด ์ฆ๊ฐํ์๋ค. ํ๋ํ์ค์ ์์น ๋ณํ์ ๋ฐ๋ผ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ -๋ณํ์ ํ๊ฒ ๋ ๊ฒฝ์ฐ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ๋ ์ต๋ ๋ณ์๊ฐ ๊ฐ์ํ๊ฒ ๋๋ฉฐ +๊ฑฐ๋์ ํ๊ฒ ๋ ๊ฒฝ์ฐ ์ฆ๊ฐํ๊ฒ ๋๋ค. ํ๋ํ์ค์ ์งํญ์ด ์ปค์ง์๋ก ํ๋ํ์ค์ ์ํ ์๋ต์ด ์ง๋ฐฐ์ ์ด๊ฒ ๋์ด ๊ฐ์ ๊ณผ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ์ต๋ ๋ณ์ ์ฐจ์ด๋ ์ค์ด๋ค๊ฒ ๋๋ค.
5. ํ๋ํ์ค์ ์งํญ์ด ์ปค์ง๊ฒ ๋จ์ ๋ฐ๋ผ ํ๋กํ
์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ต๋ ํ์ค๊ณ์๋ ๊ฐ์ํ๊ณ ์ต๋ ๋ณ์๋ ์ฆ๊ฐํ๊ฒ ๋์ด ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ด ์ต๋ ๋ฐ์ ์ ์๋ ํ์ค์ ๊ฐ์ํ๊ฒ ๋๋ค. ์ ํฉ๋ถ์ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ์ ์ฉํ๊ฒ ๋๋ฉด ์ ํฉ๋ถ์ ์ฐ์ฑ์ด ์ฆ๊ฐํ์ฌ ๊ฐ์ ์ผ ๋์ ๋นํด ์ต๋ ํ์ค๊ณ์๋ ๊ฐ์ํ๊ฒ ๋๋ฉฐ ๋ณ์๋ ์ฆ๊ฐ ํ๋ ๊ฑฐ๋์ ๋ณด์๋ค.๋ชฉ ์ฐจ
๋ชฉ ์ฐจ
ํ๋ชฉ์ฐจ
๊ทธ๋ฆผ๋ชฉ์ฐจ
ABSTRACT
1. ์ ๋ก
1.1 ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์
1.2 ์ฐ๊ตฌ๋ํฅ
1.3 ์ฐ๊ตฌ๋ฒ์ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ
2. ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ ๋ถ๋ฅ ๋ฐ ํด์ ๋ชจ๋ธ
2.1 ๊ฐ์
2.2 ๊ท์ค์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ์ ๋ถ๋ฅ
2.3 ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ์ ์ข
๋ฅ
2.4 ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ์ ๋ชจ๋ธ๋ง
3. ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๊ตฌ์กฐํด์
3.1 ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๊ณํ ๋ฐ ํด์
3.2 ํ๋กํ
๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ํ๋ํ์ค ์ฐ์
3.3 ํ๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ๋ณํ ๋ฐ ์๋ ฅ ๋ณํ
4. ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ๋ฅผ ์ ์ฉํ ์ ์ฉ์์ ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ
4.1 ์ ์ฉ ์์ ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ
4.2 TSD ๋ฐ๊ฐ์ ์ ํฉ๋ถ ํน์ฑ
4.3 ๋ถ๋ ฅ ์ฐ์
4.4 ํ์ค ์ฐ์
4.5 ์ ํด์๊ณผ ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผํด์์ ๋น๊ต
4.6 ์๋ถ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์๋ ฅ ๊ฒํ
5. ํ๋ํ์ค ๋ณํ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์๋ต ํด์
5.1 ํ๋ํ์ค๋ณ ์ต๋ ๋ชจ๋ฉํธ ๋น๊ต
5.2 ํ๋ํ์ค๋ณ ์ต๋ ๋ณ์ ๋น๊ต
5.3 ์์ฑํด์์ ์ํ ๊ฑฐ๋๋ถ์
6. ๊ฒฐ ๋ก
์ฐธ๊ณ ๋ฌธ
(A)study on the commercial land use change in subway station area influenced by railroad station complex development
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) --์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :ํ๋๊ณผ์ ๋์์ค๊ณํ์ ๊ณต,2007.Maste
Computer simulation for the control of distillation columns using model predictive control algorithms
Maste
CNN-based ship resistance prediction using voxelization
The resistance of a ship can be analyzed using computational fluid dynamics (CFD) or model tests. To explore a number of design candidates, for instance in the early design stages, it is too expensive to use the CFD and model tests because of their relatively long analysis time. Ship designers tend to often use statistical methods that are simple and need a short analysis time. The statistical methods provide such advantages, but are often relatively inaccurate due to their simplicity. To deal with the problem, we present a method for predicting ship resistance that is based on convolutional neural networks (CNNs). This converts input hulls into 3D voxels, which are the suitable data structure to use the CNNs. The CNNs extract only important features from the input hulls and this often allows for better convergence in the training of artificial neural networks (ANNs). In a case study, the proposed method was applied to developing ANNs for ship resistance prediction. It was compared with a parametric method which is also an ANNs, but the input of the ANNs used hull parameters such as the length overall, block coefficient, etc. The results of the case study show that the voxelized input improves the resistance prediction accuracy compared with the parametric input in developing ANNs for ship resistance prediction.The resistance of a ship can be analyzed using computational fluid dynamics (CFD) or model tests. To explore a number of design candidates, for instance in the early design stages, it is too expensive to use the CFD and model tests because of their relatively long analysis time. Ship designers tend to often use statistical methods that are simple and need a short analysis time. The statistical methods provide such advantages, but are often relatively inaccurate due to their simplicity. To deal with the problem, we present a method for predicting ship resistance that is based on convolutional neural networks (CNNs). This converts input hulls into 3D voxels, which are the suitable data structure to use the CNNs. The CNNs extract only important features from the input hulls and this often allows for better convergence in the training of artificial neural networks (ANNs). In a case study, the proposed method was applied to developing ANNs for ship resistance prediction. It was compared with a parametric method which is also an ANNs, but the input of the ANNs used hull parameters such as the length overall, block coefficient, etc. The results of the case study show that the voxelized input improves the resistance prediction accuracy compared with the parametric input in developing ANNs for ship resistance prediction.1. ์๋ก 1
1.1 ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
1.2 ์ ํ ์ฐ๊ตฌ 1
1.3 ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉํ ๋ฐ ๊ฐ์ 3
2. ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ 5
2.1 ๋ฅ๋ฌ๋ ๊ฐ์ 5
2.2 ํฉ์ฑ๊ณฑ ์ ๊ฒฝ๋ง 8
2.2 ์๋ฒ ๋ฉ 10
2.3 ์์ ์ฐ๊ฒฐ์ธต 12
3. ๋ฐ์ดํฐ ๊ตฌ์ฑ 13
3.1 ๋ฐ์ดํฐ ๊ฐ์ 13
3.2 ์ ํ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ณต์
ํ 13
3.3 ๋ถ๊ฐ ์ ๋ณด ๋ฐ์ดํฐ 16
3.4 ์ ํญ ๋ฐ์ดํฐ 17
4. ๋น๊ต ์ํ 20
4.1 ์
ยท์ถ๋ ฅ ๋ฐ์ดํฐ ์์ง ๋ฐ ๊ฒฐ์ 21
4.1.1 ๋ฐ์ดํฐ ์์ง 21
4.1.2 ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๊ฒฐ์ 25
4.2 ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ ๊ฒฐ์ 30
4.3 ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ๋น๊ต 34
5. ๊ฒฐ๋ก 38
5.1 ์์ฝ 38
5.2 ํฅํ ๊ณผ์ 39Maste
์ ์ถ์ฐ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ ์ํฌ์(CNI์ธ๋ฏธ๋2017-028) (๋ฐ์ข ์, ๊น์ฉํ)
โ๋ชฉ์ : ์ ์ถ์ฐ์ด ์ฌ๊ฐํ ์ฌํ๋ฌธ์ ๋ก ๋ ์ค๋ฆ์ ๋ฐ๋ผ ๊ตญ์ฑ
์ฐ๊ตฌ๊ธฐ๊ด๊ณผ ๋๋ถ์ด ์ถฉ๋จ์ฐ๊ตฌ์์ด ์ค์์ ๋ถ์ ์ง๋ฐฉ์ ๋ถ์ ๋์๋ฐฉ์์ ๋
ผ์ํ๊ธฐ ์ํ ์ํฌ์ ๊ฐ์ต
โ๊ฐ์
- ์ฃผ์ : ์ ์ถ์ฐ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์์ ๋ํ ๋
ผ์
- ์ผ์ : 2017๋
4์ 17์ผ(์) 15:00
- ์ฅ์ : ์ถฉ๋จ์ฐ๊ตฌ์ ๋ํ์์ค
โ๋ด์ฉ
- ์ฃผ์ ๋ฐํ 1 : ์ถ์ฐ์ ์์ธ๊ณผ ์ถ์ฐ์จ ํ๋ณต์ ์ํ ์ ์ฑ
๋ฐฉํฅ์ฑ(ํ๊ตญ๋ณด๊ฑด์ฌํ์ฐ๊ตฌ์, ๋ฐ์ข
์ ๋ฐ์ฌ)
- ์ฃผ์ ๋ฐํ 2 : ์ถฉ๋จ๋ ๋ฐ ์๊ตฐ ์ ์ถ์ฐ ์ ์ฑ
์ฌ๋ก์ฐ๊ตฌ(์ถฉ๋จ์ฐ๊ตฌ์, ๊น์ฉํ ๋ฐ์ฌ)
- ์ง์ ํ ๋ก
ย ยท์ข์ฅ : ๊ฐํ์(์ถฉ๋จ์ฐ๊ตฌ์์ฅ)
ย ยทํ ๋ก : ์ต์์ง ๊ณผ์ฅ(์ถฉ์ฒญ๋จ๋ ์ ์ถ์ฐ๊ณ ๋ นํ๋์ฑ
๊ณผ)
ย ย ย ย ย ย ย ย ย ย ๊ถ๊ฒฝ์ฃผ ์ด์ฌ(์ธ๊ณ๋๋์ฌ๋ฌด์ฅ ํ๊ตญ๋ณธ๋ถ)
ย ย ย ย ย ย ย ย ย ย ์ต์ํฌ ๋ฐ์ฌ(์ถฉ๋จ์ฌ์ฑ์ ์ฑ
๊ฐ๋ฐ์)- ์ฃผ์ ๋ฐํ 1 : ์ถ์ฐ์ ์์ธ๊ณผ ์ถ์ฐ์จ ํ๋ณต์ ์ํ ์ ์ฑ
๋ฐฉํฅ์ฑ(ํ๊ตญ๋ณด๊ฑด์ฌํ์ฐ๊ตฌ์, ๋ฐ์ข
์ ๋ฐ์ฌ)
- ์ฃผ์ ๋ฐํ 2 : ์ถฉ๋จ๋ ๋ฐ ์๊ตฐ ์ ์ถ์ฐ ์ ์ฑ
์ฌ๋ก์ฐ๊ตฌ(์ถฉ๋จ์ฐ๊ตฌ์, ๊น์ฉํ ๋ฐ์ฌ)
- ์ง์ ํ