본 연구에서는 부산신항에서 스크러버를 장착한 선박이 세정수를 배출하였을 때 인근 해역에 미치는 영향을 검토하기 위해 확산예측을 수행하였다. 세정수에 포함된 용존무기탄소(DIC)의 농도를 통제한 채로 세정수의 pH 조건별로 해역에 미치는 영향을 대조기 와 소조기로 나누어 평가하였다. 선박 1대에서 24시간 동안 세정수를 배출할 때, pH가 최대 0.076, 0.083 감소하였다. DIC의 경우 0.561mg/L, 0.612mg/L 증가하였다. 부산신항에 수용가능한 선박수인 24대를 전부 가정하여 실험하였을 경우 pH는 0.200, 0.545 감소하였고, DIC는 1.464mg/L, 3.629mg/L 증가하였다. 일반적으로 스크러버가 세정수를 처리하였을 때 pH 6.1인 것을 감안하여 선박 1대에서 pH 6.1인 조건으 로 24시간 동안 세정수를 배출하는 경우 우리나라 연근해의 연간 pH 변화량보다 약 33.7배 더 큰 폭으로 감소하는 것으로 계산되었다. 선 박이 24대일 경우에는 하루이상 표층의 성층화를 유발하고 수심 4m까지 영향을 주는 것으로 예측되었다.

With the recent advent of Metaverse, the character industry that reflects the characteristics of users' faces is drawing attention. there is a hassle that users have to select face components such as eyes, nose, and mouth one by one. In this paper, we propose a diffusion-based model that automatically generates characters from content human photographs. Our model generates user artistic characters by reflecting content information such as face angle, direction, and shape of a content human photo. In particular, our model automatically analyzes detailed information such as glasses and whiskers from content photo images and reflects them in artistic characters generated. Our network generates the final character through a three-step: diffusion process, UNet, and denoising processes. We use image encoders and CLIP encoders for the connection between style and input data. In the diffusion process, a collection of noise vectors is gradually added to a style vector to enable lossless learning of the detailed styles. All input values except for the style images are vectorized with CLIP encoders and then learned with noise style vectors in the UNet. Subsequently, noise is removed from the vectors through the UNet to obtain the artistic character image. We demonstrate our performance by comparing the results of other models with our results. Our method reflects content information without loss and generates natural high-definition characters.

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure’s safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.

After the Treaty on the Non-Proliferation of Nuclear Weapons (NPT) was signed, Korea is undergoing nuclear inspection by the International Atomic Energy Agency (IAEA) as a non-nuclear-armed state. By the inspection, nuclear material measurement and management have been carried out according to safety measures. Uranium dioxide, a major component of nuclear fuel, is a material that naturally oxidizes at room temperature, yielding a volume change. In this case, it will have an impact on the management of nuclear material measurement, and a model for predicting this will be required. At room temperature, an oxide film is grown by oxygen diffusion on the surface of uranium dioxide, and if the thickness of the oxide film is predicted based on this, the volume change of uranium dioxide can also be predicted. In relation to this, Ghargozloo’s ionic diffusion oxidation model exists. Therefore, in this paper, an modified oxidation model based on Ghargozloo’s oxygen diffusion in uranium dioxide is presented and the volume change of uranium dioxide due to oxidation is predicted.

In this paper, we proposed novel continuous tone representational method based reaction-diffusion model. We extended previous related research of hedcut-style rendering by adding controllability to reaction-diffusion based texture generation method. These controls includes pattern size and pattern direction for various style rendering. Our method is comparable with stipping method which can generate artistic style rendering with continuous tone representation of input images. While stippling can show stable tonal results for low density points area, high density region which stipples redundant is suffer from non-linear brightness. On the contrary, our method shows stable tonal results for all brightness spans. We also present anisotropic diffusion for directional pattern generation which can applied to more various style rendering. In this contribution includes mathematical model and results of various style.

In this paper, the situation of energy efficiency standards and MEPS (Minimum Energy Performance Standard) for motors and diffusion states are analyzed. For this purpose, a new methodology is used, which was proposed in the existing study, using diffusion models and learning curves. The existing diffusion models could not explain affects from new appliances' penetration during the diffusion. But a mixed diffusion model with learning curves or learning ratio is studied to explain this penetration.

A three-dimensional digital image processing technique is proposed to quantitatively predict the dispersion phenomena of oil droplet onto the surface of the water. This technique is able to get the dispersion rate of an oil droplet three-dimensionally just below the surface of the water over time. The obtained dispersion rate obtained through this technique is informative to the investigation into the relationship among the gravity, surface tensions between oil, water, and air. This technique is based upon the three-dimensional PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a three CCD(Charge Coupled Device) cameras, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for the acquisition of dispersion rate oil an oil droplet.

Earlier studies have indicated the importance of technology diffusion in terms of increase in social welfare. This notion deserves more attention in the context of a developing country, where technologies are frequently imported and further adopted by indigenous firms. The diffusion process often turns to be critical in accumulating technological capabilities for developing countries, termed as the "assimilation stage." Then, what are the determinants of diffusion rates? Following the view that technology is tacit knowledge, hence incurs costs to be diffused, this paper investigates factors affecting diffusion rates of foreign technologies. A model is proposed, where technology characteristics, market conditions, and government policies are raised as the major determinants. Implications and further study directions are also discussed.

This paper presents an improved double diffusion model (DDM) for the alkali silica reaction. By this model we could simulate the diffusion process of alkali both in concrete (macro-scale) and aggregate (micro-scale). As the alkali source, either internal or outside cases can be analyzed through this model. Concrete with different size groups of aggregate distribution also can be analyzed. Numerical simulation is utilized to analyze the ion concentration both inside the concrete and aggregate at different moment of penetration.

An integrated hydrodynamic model was developed by dynamic coupling based on numerical grid applied global discretization scheme for 1D channel and 2D overland domain. Interface implementation was suggested to simulate hydrodynamic interaction considering the continuity of time dependent water level/flux between channel and overland regime. A hypothetical watershed example was used to demonstrate the applicability of a coupled 1D/2D model. The results verified that the model reproduced well return flows to channel as well as the diffusion of inundation flow.

In this study, to estimate the corrosion initiation time of reinforced concrete structures subjected to chlorine environments, a 2-parameter model for the age factor of concrete diffusion coefficients is proposed and its applicability is discussed.

오염물질의 이동 현상을 모의하기 위하여, 감쇠항이 있는 3차원 이송-확산 방정식의 수치모형이 개발되었다. 개발된 모형은 유한차분 모형으로서 시간단계의 가중치 α를 포함하는 음해법(implicit finite difference method)과, 반복법인 Gauss-Seidel SOR(successive over relaxation)이 사용되었다. 모형은 보다 단순화된 가정 하에서 존재하는 두 가지의 해석적인 해와 비교되었다. 그 결과 Peclet number가 5～20 이하에서는 수치 분산의 영향이 크지 않았고 작은 오차 범위 내에서 해석적인 해와 동일하였다. 또한 가중치 α의 변화에 대한 모형의 거동은 Crank-Nicolson 모형(α=0.5)이 fully-implicit 모형(α= 1)보다 해석적인 해에 접근함을 보여주었다. 모형의 검증과 실효성 제고를 위하여, mass balance를 검토하였다. 즉, 이송, 확산 및 감쇠항 각각에 대한 질량 이동을 산출하였으며, 그 결과 질량 이동의 계산 오차는 약 3% 이내였다. 본 모형은 감쇠 과정이 수반되는 3차원 이송-확산의 농도분포와 질량이동을 산출할 수 있으며 다양한 경계 조건을 설정함으로서 현장조건을 반영할 수 있다. 그러나 본 모형은 고정 격자를 기반으로 하는 유한차분 모형이므로 Peclet number가 비교적 작게 나타날 수 있는 토양 및 지하수계의 오염물질 이동 등의 문제에서 유용하게 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

화산재해대응을 위하여 화산분화 시 화산재 확산의 다양한 조건을 분석 모델에 의해 분석하고 이를 기반으로 도출된 결과물을 가시화함으로서 화산재 확산 시 피해규모 및 범위를 사전에 예측하는 것이 중요하다. 시간대 별 격자 형태의 대용량 분석 결과물을 실시간 3차원으로 가시화하기 위해 LOD(Level Of Detail) 알고리즘을 핵심 요소로 적용한다. 최근 3차원 시각화 기술은 재해 시뮬레이션은 물론, GIS 응용 분야, 가상현실 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 그러나 대용량 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위해 컴퓨터 메모리 한계성의 극복은 아직 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 대규모의 화산재 확산 분석 모델 데이터를 가시화하기 위해 파일 기반의 효율적은 실시간 LOD 알고리즘 개발을 수행한다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 분석데이터 표현에 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 시간대별 격자형태의 화산재 확산 분석 모델 결과 데이터(NetCDF)의 가시화를 위해 3차원 격자 데이터를 공간 분할하여 피라미드 형태의 계층적인 구조로 재구성 하는 방법을 선택한다. 또한 정규화 된 3차원 격자(Cube)는 사용자 시야를 중심으로 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 비 메모리 방식의 계층 구조로 블록화하여 파일 형태로 저장한다. 대용량 분석데이터는 다수의 상세도를 가지는 데이터로 변형하고 이를 상호 연결함으로서 수많은 격자를 데이터 손실 없이 표현하고 3차원 프레임 속도를 극대화 시키는 방안을 제시한다.

본 연구에서는 SMS 모형을 이용하여 하천에 유입된 오염물질의 이송 및 확산 특성을 파악하기 위하여 실제 흐름에 적용하였다. 연구대상 수로구간은 한강하류부인 반포대교에서 가양대교까지를 실험하였으며, 수치모형으로는 RMA-2와 RMA-4를 사용하였다. RMA-2 모형을 통해 수치모의 결과와 실제 흐름에서의 확산범위 및 확산에 영향을 미치는 확산계수변화에 따른 농도 분포를 비교 분석하였고, RMA-4 모형을 통해 오염물질이 유입되었을 때 확산규모 및 이송특성을 분석하였다. 이 때의 경계조건으로 사용되는 유량 및 수위자료는 갈수기 기간을 선정하여, 한강 홍수통제소에서 제공하는 자료를 사용하였다. 수치모의 결과 갈수기 기간의 오염물질의 확산특성의 경우 확산계수의 영향을 거의 받지 않으며, 오염물의 도달속도는 오염물질이 유입된 지점에서 하류부로 갈수록 감소하였다.