It has been estimated that the equivalent of approximately $US 50 billion has been spent on research on the behavior and fate of pesticides in the environment since Rachel Carson published “Silent Spring” in 1962. Much of the resulting knowledge has been summarized explicitly in computer algorithms in a variety of empirical, deterministic, and probabilistic simulation models. These models describe and predict the transport, degradation and resultant concentrations of pesticides in various compartments of the environment during and after application. In many cases the known errors of model predictions are large. For this reason they are typically designed to be “conservative”, i.e., err on the side of over-prediction of concentrations in order to err on the side of safety. These predictions are then compared with toxicity data, from tests of the pesticide on a series of standard representative biota, including terrestrial and aquatic indicator species and higher animals (e.g., wildlife and humans). The models' predictions are good enough in some cases to provide screening of those compounds which are very unlikely to do harm, and to indicate those compounds which must be investigated further. If further investigation is indicated a more detailed (and therefore more complicated) model may be employed to give a better estimate, or field experiments may be required. A model may be used to explore “what if” questions leading to possible alternative pesticide usage patterns which give lower potential environmental concentrations and allowable exposures. We are currently at a maturing stage in this research where the knowledge base of pesticide behavior in the environmental is growing more slowly than in the past. However, innovative uses are being made of the explosion in available computer technology to use models to take ever more advantage of the knowledge we have. In this presentation, current developments in the state of the art as practiced in North America and Europe will be presented. Specifically, we will look at the efforts of the ‘Focus’ consortium in the European Union, and the ‘EMWG’ consortium in North America. These groups have been innovative in developing a process and mechanisms for discussion amongst academic, agriculture, industry and regulatory scientists, for consensus adoption of research advances into risk management methodology.
Hybrid materials were obtained modifying the bentonite (BC) and local clay (LC) using hexadecyltrimethylammonium bromide (HDTMA) or the clay were pillared with aluminum followed by modification with HDTMA. The materials were characterized by the SEM, FT-IR and XRD analytical tools. The batch reactor data implied that the uptake of $17{\beta}$-estradiol (E2) by the hybrid materials showed very high uptake at the neutral pH region. However, at higher and lower pH conditions, slightly less uptake of E2 was occurred. The uptake of E2 was insignificantly affected changing the sorptive concentration from 1.0 to 10.0 mg/L and the background electrolyte (NaCl) concentrations from 0.0001 to 0.1 mol/L. Moreover, the sorption of E2 by these hybrid materials was fairly efficient since within 30 mins of contact time, an apparent equilibrium between solid and solution was achieved, and the data was best fitted to the PSO (pseudo-second order) and FL-PSO (Fractal-like-pseudo second order) kinetic models compared to the PFO (pseudo-first order) model. The fixed-bed column results showed that relatively high breakthrough volume was obtained for the attenuation of E2 using these hybrid materials, and the loading capacity of E2 was estimated to be 75.984, 63.757, 58.965 and 49.746 mg/g for the solids BCH, BCAH, LCH and LCAH, respectively.
전통적인 옵션가격결정모형인 블랙-숄즈 모형(Black-Scholes model)은 기초자산의 로그수익률(log-return)이 브라운운동(Brownian motion)을 따른다는 가정에 기반을 두고 있다. 그러나 이 가정은 현실적인 한계가 많은 것으로 비판을 받아 왔다. 이에 따라 지난 20여 년간 브라운 운동 이외에 새로운 확률과정을 도입한 모형들이 연구되고 도출되었다. 최근에는 레비과정(L$\acute{e}$vy process)에 기반한 모형들이 활발히 연구되어오고 있는데, 그 기원은 1994년 거버(Gerber)와 쉬우(Shiu)에 의한 거버-쉬우 모형(Gerber-Shiu model)이다. 2004년 치앙(Cheang)은, 거버-쉬우 모형이 하나의 레비과정을 가정한 데 비해, 복수의 독립적인 레비과정을 가정하여 옵션가격결정모형을 유도함으로써 거버-쉬우 모형을 추세(drift)와 도약(jump)을 갖는 경우로 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다. 본 논문에서는 치앙의 모형을 이용하여 레비과정 하에서의 추세와 도약을 갖는 거버-쉬우 모형을 유도하였다. 여기에 감마분포를 도입하여 1993년에 도출된 헤스톤 모형(Heston model)에 도약을 도입한 형태의 모형을 유도하였다. 아울러 이렇게 유도된 모형에 대하여 KOSPI200 지수 옵션 자료를 사용해서 블랙-숄즈 모형과의 가격설명력을 비교하였다. 그 결과, 본 논문에서 유도된 모형이 블랙-숄즈 모형 이상의 가격설명력을 보이는 것으로 나타났다.
Studies on the effect of the wall-ion, wall-water, water-ion and ion-ion interaction on properties of water and ions in nano-channels have been performed through the use of different kinds of ions or different models of potential energy between wall-ion or wall-water. On this paper, we address the effect of water-wall interaction potential on the properties of confined aqueous solution by using the molecular dynamics (MD) simulations. As the interaction potential energies between water and wall we employed the models of the Weeks-Chandler-Andersen (WCA) and Lennard-Jones (LJ). On the MD simulations, 680 water molecules and 20 ions are included between uniformly charged plates that are separated by 2.6 nm. The water molecules are modeled by using the rigid SPC/E model (simple point charge/Extended) and the ions by the charged Lennard-Jones particle model. We compared the results obtained by using WCA potential with those by LJ potential. We also compared the results (e.g. ion density and electro-static potential distributions) in each of the above cases with those provided by solving the Poisson-Boltzmann equation.
This paper presents experimental investigations of the fundamental behavior of concrete filled steel tube (CFT) beam-columns under fire loading. A total of thirteen specimens were tested to determine the axial force-moment-curvature-temperature behavior of CFT beam-columns. The experimental approach involved the use of: (a) innovative heating and control equipment to apply thermal loading and (b) digital image correlation with close-range photogrammetry to measure the deformations (e.g., curvature) of the heated region. Each specimen was sequentially subjected to: (i) constant axial loading; (ii) thermal loading in the expected plastic hinge region following the ASTM E119 temperature-time T-t curve; and (iii) monotonically increasing flexural loading. The effects of various parameters on the strength and stiffness of CFT beam-columns were evaluated. The parameters considered were the steel tube width, width-tothickness ratio, concrete strength, maximum surface temperature of the steel tube, and the axial load level on the composite CFT section. The experimental results provide knowledge of the fundamental behavior of composite CFT beam-columns, and can be used to calibrate analytical models or macro finite element models developed for predicting behavior of CFT members and frames under fire loading.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.247-260
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2021
Data modeling is a process of developing a model to design and develop a data system that supports an organization's various business processes. A conceptual data model represents a technology-independent specification of structure of data to be stored within a database. The model aims to provide richer expressiveness and incorporate a set of semantics to (a) support the design, control, and integrity parts of the data stored in data management structures and (b) coordinate the viewing of connections and ideas on a database. The described structure of the data is often represented in an entity–relationship (ER) model, which was one of the first data-modeling techniques and is likely to continue to be a popular way of characterizing entity classes, attributes, and relationships. This paper attempts to examine the basic ER modeling notions in order to analyze the concepts to which they refer as well as ways to represent them. In such a mission, we apply a new modeling methodology (thinging machine; TM) to ER in terms of its fundamental building constructs, representation entities, relationships, and attributes. The goal of this venture is to further the understanding of data models and enrich their semantics. Three specific contributions to modeling in this context are incorporated: (a) using the TM model's five generic actions to inject processing in the ER structure; (b) relating the single ontological element of TM modeling (i.e., a thing/machine or thimac) to ER entities and relationships; and (c) proposing a high-level integrated, extended ER model that includes structural and time-oriented notions (e.g., events or behavior).
The adsorption of sulfamethoxazole (SMX) onto a NaOH-activated pine wood-derived biochar was investigated via batch experiments and models. Surprisingly, the maximum adsorption capacity of activated biochar for SMX (397.29 mg/g) was superior than those of pristine biochars from various feedstock, but comparable to those of commercially available activated carbons. Elovich kinetic and Freundlich isotherm models revealed the best fitted ones for the adsorption of SMX onto the activated biochar indicating chemisorptive interaction occurred on surface of the activated biochar. In addition, the intraparticle diffusion limitation was thought to be the major barrier for the adsorption of SMX on the activated biochar. The main mechanisms for the activated biochar would include hydrophobic, π-π interactions and hydrogen bonding. This was consistent with the changes in physicochemical properties of the activated biochar (e.g., increase in sp2 and surface area, but decrease in the ratios of O/C and H/C).
The development of models for agriculture systems, especially for crop production, has supported the prediction of crop yields under various environmental change scenarios and the selection of better crop species or cultivar. Crop models could be used as tools for supporting reasonable nutrient management approaches for agricultural land. This paper outlines the simplified structure of main crop models (crop growth model, crop-soil model, and crop-soil-environment model) frequently used in agricultural systems and shows diverse application of their simulated results. Crop growth models such as LINTUL, SUCROS, could provide simulated data for daily growth, potential production, and photosynthesis assimilate partitioning to various organs with different physiological stages, and for evaluating crop nutrient demand. Crop-Soil models (DSSAT, APSIM, WOFOST, QUEFTS) simulate growth, development, and yields of crops; soil processes describing nutrient uptake from root zone; and soil nutrient supply capability, e.g., mineralization/decomposition of soil organic matter. The crop model built for the DSSAT family software has limitations in spatial variability due to its simulation mechanism based on a single homogeneous field unit. To introduce well-performing crop models, the potential applications for crop-soil-environment models such as DSSAT, APSIM, or even a newly designed model, should first be compared. The parameterization of various crops under different cultivation conditions like those of intensive farming systems common in Korea, shortened crop growth period, should be considered as well as various resource inputs.
Orthostatic stress in human cardiovascular system following spaceflight remains a critical problem in the current lifercience space program. The study presented in this paper is part of an ongoing effort to use mathematical models to investigate the effects of gravitational stresses on the cardiovascular system of normals and microgravity adapted individuals. We employ a twelve compartment lumped parameter representation of the hemodynamic system coupled to set-point models of the arterial baroreflex and the cardiopulmonary reflex to investigate the transient response of heart rate to orthostatic stress. We simulate current hypotheses concerning the mechanisms underlying postspaceflight orthostatic intolerance over a range of physiologically reasonable values and compare the simulations to astronaut stand-test data pre-and postflight.
In order for testing faults of combinatorial logic circuit, the authors have developed a new diagnosis method: "Neural Network (NN) fault diagnosis", based on fm error back propagation functions. This method has proved the capability to test gate faults of wider range including so called SSA (single stuck-at) faults, without assuming neither any set of test data nor diagnosis dictionaries. In this paper, it is further shown that what kind of fault models can be detected in the NN fault diagnosis, and the simply modified one can extend to test delay faults, e.g. logic hazard as long as the delays are confined to those due to gates, not to signal lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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