At intermediate mass transfer rates, accretion disks in binary star systems undergo a thermally-driven limit cycle instability. This instability leads to outburst episodes when the disk is bright and the flow through the disk is rapid separated by long intervals when the disk is dim and the flow through it is low. This intrinsic outburst mechanism can help to understand a wide range of astrophysical phenomena from dwarf novae to soft X -ray transients involving white dwarf, neutron star, and black holes. and to a deeper understanding of the mechanism of angular transport and viscosity in the accretion disk.

본 연구의 목적은 과학 교사가 중학교 과학 교과서에 제시된 물리 영역 탐구 활동 자료를 평가 하는 기준을 알아보는 것이다. 이를 위해 3가지 유형의 탐구 활동 주제를 선정하여 16명의 과학 교사가 5종의 교과서 탐구 활동 자료를 평가하였다. 수집된 답변은 줄 단위 분석으로 반복적으로 비교하여 코드화하였다. 그 결과, 과학 교사는 교과서 탐구 활동 자료를 평가할 때 다음과 같은 기준을 고려하는 것으로 분석되었다. 첫째, 과학 교과서 탐구 활동 자료의 내·외적 체제로서 내적 체제(탐구 목표, 탐구 준비물, 탐구 과정 및 탐구 내용, 정리하기)와 외적 체제(시각적 자료의 배치, 합리적인 지면 구성)를 고려하였다. 둘째, 학습자 요소, 학교 환경 요소, 교사 요소로 과학 교과서 탐구 활동 자료를 사용하는 사용자 환경을 고려하였다. 본 연구를 바탕으로 다양해지는 과학 교과서에 제시된 탐구 활동 자료를 평가하는 기준을 제시할 수 있다. 과학 교사가 과학 교과서에 제시 된 탐구 활동 자료를 평가하는 데 있어 고려한 개념과 범주들은 추후 각 학교 내 교과서 선정 과정에서 평가 기준으로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 교과서 집필 과정에서 탐구 활동 내용을 구성할 때 고려될 수 있을 것이다.

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 ․ 단점을 비교 ․ 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 ․ 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행시계열자료의 변동성을 기억 ․ 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

이 연구의 목적은 고등학생의 물리와 생물에 관한 관점을 비교하고, 성별, 과학 성적, 수능 과학 선택 과목이 물리와 생물에 관한 관점 차이에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 228명의 자연과정 고등학생을 대상으로 검사지 VASS를 사용하여 물리와 생물에 관한 관점을 조사하 였다. 학생의 과학의 본성에 대한 이해는 과학 영역에 따라 다르게 나타나 영역 특이적인 성향 을 보였다. 즉, 학생들이 물리 지식 및 학습에 대한 인식은 생물 지식 및 학습에 대한 인식과 차이를 보였다. 이와 같은 물리와 생물에 관한 관점 차이는 과학 성적, 성별, 물리 선택, 생물 선택에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 과학 성적이 높을수록, 여자보다는 남자가, 수능에 서 물리를 선택한 경우가 물리에 관한 관점이 생물에 관한 관점보다 높았으며, 수능에서 생물 을 선택한 경우는 생물에 관한 관점이 물리에 관한 관점보다 높았다.

In order to improve the prediction of the regional air quality modeling in the Seoul metropolitan area, a sensitivity analysis using two PBL and microphysics (MP) options of the WRF model was performed during four seasons. The results from four sets of the simulation experiments (EXPs) showed that meteorological variables (especially wind field) were highly sensitive to the choice of PBL options (YSU or MYJ) and no significant differences were found depending on MP options (WDM6 or Morrison) regardless of specific time periods, i.e. day and night, during four seasons. Consequently, the EXPs being composed of YSU PBL option were identified to produce better results for meteorological elements (especially wind field) regardless of seasons. On the other hand, the accuracy of all simulations for summer and winter was somewhat lower than those for spring and autumn and the effect according to physics options was highly volatile by geographical characteristics of the observation site.

Multi-physics nondestructive evaluation(NDE) technologies were proposed for monitoring section-loss and breakage of strands and tendons in prestressed girders moved from an actual bridge. The primary NDE technologies include Magnetic flux(MFL), Electrical resisticity(ER), Half-cell Potential (HCP), and Linear-polarization(LPR).

많은 미생물들이 수용성 망간이온(Mn2+)을 불용성인 산화망간(Mn4+) 광물로 산화 침전시키는데, 이와 같은 생물학적 산화반응은 비생물학적 산화반응보다 훨씬 빠르게 일어난다. 이처럼 미생물에 의해 생성된 바이오 산화망간 광물은 표면의 강한 흡착성과 산화환원 반응을 통해 생지구화학 순환과 환경오염물질의 생물흡수도에 큰 역할을 한다. 본 논평은 양자역학의 밀도범함수 이론에 바탕을 둔 전산모사를 이용하여 산화망간 광물 표면의 독성금속 흡착의 자세한 기작과 망간원자 빈자리의 광화학적 역할을 새롭게 밝힌 최근 연구결과를 소개한다.

최근 게임이나 시뮬레이터 개발에 있어서 물리기반 시뮬레이션을 통해 사실성을 높인 고품질의 3D 콘텐츠를 개발하고자하는 사례가 많아지고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 물리엔진인 ODE를 이용하여 중량물을 취급하는 천장크레인 시뮬레이터의 개발하는 방법을 제안하였다. 그리고 상용 천장크레인 시뮬레이터와의 물리적 특성 비교분석을 통해 오픈소스 물리엔진으로도 사실성 높은 훈련용 시뮬레이터 개발이 충분히 가능하다는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 천장크레인 시뮬레이터는 학교 등의 공공기관에서 교육용이나 훈련용으로 충분히 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.