분자내부 회합은 계면활성제계, 특히 콜로이드와 생체물질에 있어서 수소결합 중에서 매우 중요한 역할을 나타낸다. 미셀과 마이크로에멀젼을 형성하는 양친매성 계는 분자간 회합뿐만 아니라 분자내부 회합 때문에 매우 비이상적인 거동을 나타낸다. 본 연구의 목적은 계면활성제를 함유한 혼합물의 상거동을 계산하기 위하여, 내외부 분자 회합을 설명할 수 있는 수정된 베이츠만 통계역학이론과 결합된 유사화학반응 비무질도서 격자모델을 제시하는 것이다. 본 논문에서 제시된 격자모델은 알칸과 계면활성제의 실험결과를 매우 잘 설명할 수 있다.
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
본 논문에서는 착신효과(Recency Effect)와 버스트 패킷 손실 모델을 적용한 유비쿼터스 환경에 적합한 VoIP 통화품질 측정모델을 제안하였다. 이 측정모델을 통하여, 기존의 모델에서는 구현할 수 없었던 시간의 흐름에 따른 통화품질의 측정이 가능해지며, 또한 버스트 패킷 손실 모델을 적용하여, 현재의 네트워크 환경에 부합시켜 이전 모델보다 정교하고 신뢰성 있는 측정을 가능하도록 하게 하였다.
The applicability of a distributed rainfall-runoff model for large river basin flood forecasts is analyzed by applying the model to the Nakdong River basin. The spatially explicit hydrologic model was constructed and calibrated by the several storm events. The assimilation of the large scale Nakdong River basin were conducted by calibrating the sub-basin channel outflow, dam discharge in the basin rainfall-runoff model. The applicability of automatic and semi-automatic calibration methods was analyzed for real time calibrations. Further an ensemble distributed rainfall runoff model has been developed to measure the runoff hydrograph generated for any temporally-spatially varied rainfall events, also the runoff of basin can be forecast at any location as well. The results of distributed rainfall-runoff model are very useful for flood managements on the large scale basins. That offer facile, realistic management method for the avoiding the potential flooding impacts and provide a reference for the construct and developing of flood control facilities.
A computer model is developed to assess optimal ground water pumping rates and optimal locations of wells in a coastal region. A sharp interface model is used to simulate the freshwater and salt water flows. Drawdown, upconing, saltwater intrusion and the contamination of well are considered in this model. A genetic algorithm with parallel processing is used to identify the optimal solution.
The purpose of thes study is to estimate the parameters of linear reservoir models in order to derive the instantaneous unit hydrograph from a given small experimental watershed. The linear reservoir model is a conceptual model, consisting of cascade or parallel equal linear reservoirs, preceded by a linear channel which involved NASH, SLR(single linear reservoir)and 2-PLR(two-parallel linear reservoir)model. The NASH model have two parameters N and K, single linear reservoir has one parameter K1 and two-parallel linear reservoirs have two parameters K1, K2;where N denote the number of reservoirs and K is the storage coefficient of each reservoirs.
This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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