전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스...
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2016
Korean
310
KCI등재
학술저널
1-9(9쪽)
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전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스...
전산유체역학은 유체현상을 기술하는 미분방정식의 근사해를 컴퓨터를 이용하여 풀고 해석하는 학문으로, 다양한 종류의 변수의 계산을 필요로 한다. 대용량의 유동해석 데이터의 경우, 스토리지의 제약으로 계산한 변수들 중 필수적인 변수만을 저장하고, 데이터 분석 시점에 필요한 2차 변수를 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 2차 변수의 종류를 정리하고, 임의의 초기 변수가 주어졌을 때 최적의 2차 변수 계산 경로를 효율적으로 추정하기 위한 방법으로 2차 변수 종속 그래프를 일반적인 유향 그래프로 변환하는 기법과 이를 이용한 최단 경로 탐색 기법을 소개한다. 또한 제안하는 기법을 실제 데이터 분석 및 가시화 도구에 적용하여 효용성을 측정하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Computational Fluid Dynamics(CFD) is a branch of fluid mechanics that solves partial differential equations which represent fluid flows by a set of algebraic equations using computers. Even though it requires multifarious variables, only selected ones...
Computational Fluid Dynamics(CFD) is a branch of fluid mechanics that solves partial differential equations which represent fluid flows by a set of algebraic equations using computers. Even though it requires multifarious variables, only selected ones are stored because of the lack of storage capacity. It causes the requirement of secondary variable calculations at analyzing time. In this paper, we suggest an efficient method to estimate optimal calculation paths for secondary variables. First, we suggest a converting technique from a dependency graph to a ordinary directed graph. We also suggest a technique to find the shortest path from any initial variables to target variables. We applied our method to a tool for data analysis and visualization to evaluate the efficiency of the proposed method.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 "https://www.ensight.com"
2 "https://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method"
3 "https://en.wikipedia.org/wiki/Methods_of_compu ting_square_roots"
4 "http://www.tecplot.com"
5 "http://streamcomputing.eu/blog/2012-07-16/how -expensive-is-an-operation-on-a-cpu/"
6 A. Khan, "Topological Sorting of Large Networks" 5 : 558-562, 1962
7 J. Kim, "Parallel CFD Computation for Vortex Flow Field around HART II Rotor Blades with Prescribed Blade Deformation" 2010
8 W. Press, "Numerical Recipes in C : The Art of Scientific Computing" Cambridge University Press 1992
9 이중연, "GLOVE: 대용량 과학 데이터를 위한 분산공유메모리 기반 병렬 가시화 도구" 한국정보처리학회 5 (5): 273-282, 2016
10 H. Anton, "Contemporary Linear Algebra" John Wiley & Sons, Inc. 2003
1 "https://www.ensight.com"
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3 "https://en.wikipedia.org/wiki/Methods_of_compu ting_square_roots"
4 "http://www.tecplot.com"
5 "http://streamcomputing.eu/blog/2012-07-16/how -expensive-is-an-operation-on-a-cpu/"
6 A. Khan, "Topological Sorting of Large Networks" 5 : 558-562, 1962
7 J. Kim, "Parallel CFD Computation for Vortex Flow Field around HART II Rotor Blades with Prescribed Blade Deformation" 2010
8 W. Press, "Numerical Recipes in C : The Art of Scientific Computing" Cambridge University Press 1992
9 이중연, "GLOVE: 대용량 과학 데이터를 위한 분산공유메모리 기반 병렬 가시화 도구" 한국정보처리학회 5 (5): 273-282, 2016
10 H. Anton, "Contemporary Linear Algebra" John Wiley & Sons, Inc. 2003
11 E. Dijkstra, "A Note on Two Problems in Connecxion with Graphs" 1 : 269-271, 1959
SNS에서의 개인의 사회비교 경험 유형 및 사회비교 지향성과 삶의 만족도와의 관계에 관한 고찰
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2007-05-04 | 학회명변경 | 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.21 | 1.21 | 1.26 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.29 | 1.25 | 1.573 | 0.33 |