SPT-CL J2106-5844 is known to be one of the most massive galaxy clusters ($M_{200}{\sim}1.27{\times}10^{15}M_{sun}$) ever found at z > 1. Given its redshift (z ~ 1.132), the mass of this cluster estimated by Sunyaev-Zel'dovich effect and X-ray observation is too large compared with the current ${\Lambda}CDM$ cosmology prediction. Mass estimation from these methods can be biased because they require assumptions on hydrostatic equilibrium, which are not guaranteed to hold at such high redshift (about 40% of the current age of the Universe). Thus, we need to verify the mass of this interesting cluster using gravitational lensing, which does not require such assumptions. In this work, we present our preliminary result of dark matter mass and its spatial mass distribution of SPT-CL J2106-5844 using weak-lensing analysis based on HST optical/NIR deep imaging data. We compare mass estimates from different sources and discuss cosmological implications.
Mass and radius of a neutron star in low-mass X-ray binary (LMXB) can be estimated simultaneously when the observed light curve and spectrum show the photospheric radius expansion feature. This method has been applied to 4U 1746-37 and the mass and radius were found to be unusually small in comparison with typical neutron stars. We re-estimate the mass and radius of this target by considering that the observed light curve and spectrum can be affected by other X-ray sources because this LMXB belongs to a very crowded globular cluster NGC 6441. The new estimation increases the mass and radius but they do not reach the typical values yet.
A coronal mass ejection (CME) mass is generally estimated by the total brightness measured from white-light coronagraph observations. The total brightness are determined from the integration of the Thomson scattering by free electrons of solar corona along the line of sight. It is difficult to estimate the masses of halo CMEs due to the projection effect. To solve this issue, we construct a synthetic halo CME with a power-law density distribution (ρ = ρ0r-3) based on a full ice-cream cone model using SOHO/LASCO C3 observations. Then we compute a conversion factor from observed CME mass to CME mass for each CME. The final CME mass is determined as their average value of several CME masses above 10 solar radii. Our preliminary analysis for six CMEs show that their CME mass are well determined within the mean absolute relative error in the range of 4 to 15 %.
Park, Yeong-Seop;Oh, Byoung-Gul;Lee, Min-Kwang;SunWoo, Myoung-Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.8
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pp.783-790
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2010
In this paper, we propose a turbine mass flow rate model for a variable geometry turbocharger (VGT) using an artificial neural network (ANN). The model predicts the turbine mass flow rate using the VGT vane position, engine rotational speed, exhaust manifold pressure, exhaust manifold temperature, and turbine outlet pressure. The ANN is used for the estimation of the effective flow area. In order to validate the results estimated by the proposed model, we have compared estimation results with engine experimental results. The results, in addition, represent improved estimation accuracy when compared with the performance using the turbine map.
Park, Hun-Young;Jung, Won-Sang;Hwang, Hyejung;Kim, Sung-Woo;Kim, Jisu;Lim, Kiwon
Korean Journal of Exercise Nutrition
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v.24
no.1
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pp.9-13
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2020
[Purpose] This preliminary study aimed to develop a regression model to estimate the resting metabolic rate (RMR) of young and middle-aged Koreans using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] The RMR and the dependent variables for its estimation (e.g. age, height, body mass index, fat-free mass; FFM, fat mass, % body fat, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, mean arterial pressure, pulse pressure, and resting heart rate) were measured in 53 young (male n = 18, female n = 16) and middle-aged (male n = 5, female n = 14) healthy adults. Statistical analysis was performed to develop an RMR estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that FFM and age were important variables in both the regression models based on the regression coefficients. Mean explanatory power of RMR1 regression models estimated only by FFM was 66.7% (R2) and 66.0% (adjusted R2), while mean standard errors of estimates (SEE) was 219.85 kcal/day. Additionally, mean explanatory power of RMR2 regression models developed by FFM and age were 70.0% (R2) and 68.8% (adjusted R2), while the mean SEE was 210.64 kcal/day. There was no significant difference between the measured RMR by the canopy method using a metabolic gas analyzer and the predicted RMR by RMR1 and RMR2 equations. [Conclusion] This preliminary study developed a regression model to estimate the RMR of young and middle-age healthy Koreans. The regression model was as follows: RMR1 = 24.383 × FFM + 634.310, RMR2 = 23.691 × FFM - 5.745 × age + 852.341.
A time-of-flight and energy (TOF-E) detection system for the measurement of 236U accelerator mass spectrometry (AMS) has been developed to improve the 236U/238U sensitivity at Micro Analysis Laboratory, Tandem accelerator (MALT), The University of Tokyo. With observing TOF distribution of 235U, 236U and 238U, this TOF-E detection system has clearly separated 236U from the interference of 235U and 238U when measuring three kinds of uranium standards. In addition, we have developed a novel method combining kernel-based density estimation method and multi-Gaussian fitting method to estimate the 236U/238U sensitivity of the TOF-E detection system. Using this new estimation method, 3.4 × 10-12 of 236U/238U sensitivity and 1.9 ns of time resolution are obtained. 236U/238U sensitivity of TOF-E detection system has improved two orders of magnitude better than that of previous gas ionization chamber. Moreover, unknown species other than uranium isotopes were also observed in the measurement of a surface soil sample, which has demonstrated that TOF-E detection system has a higher sensitivity in particle identification. With its high sensibility in mass determination, this TOF-E detection system could also be used in other heavy isotope AMS.
Quantitation of N7-methyldeoxyguanosine (N7-MedG) produced in the in vitro N-methly-N-nitrosuourea (NMU) action on thymus DNA has been achieved by enzymatic degradation, liquid chromatoraphic separaphic separation and desorption chemical ionization tandem mass spectrometry. In conjunction with the resolving power HPLC in the separation of isomers, desorprion chemical ionization tandem mass spectrometry has utilized in determining modified nucleosides at low levels using a stable-isotope labled compound as an internal reforence. The quantitative estimation of N7-methyldeoxyguanosine was previously established by an independent HPLC analysis of methylated calf thymus DNA. A sensitive and specific methodogy for the quantitation of N7-MedG at the picomole level using HPLC combined with tandem mass spectrometry without radioisotope labeling process is presented. The potential of the liquid chromatoraphic tandem mass exposure to methlation agents in vitro.
The mass flow of water in the stem of melon measured by Sap Flow Gauge was compared with the actual flow calculated by the difference between supply and drainage nutrient water to investigate the possibility and accuracy of estimation of melon's transpiration in rockwool culture. The Sap Flow Gauge which was made with copper-constantan theromocouple and nichrome fiber by our research team, was attached to the 3rd node of melon. The outdoor temperature, room temperature, solar radiation and relative humidity were continually measured. The amount of supply and drainage nutrient water were simultaneously measured for calculation of practical consumption of nutrient water to compare with mass flow of sap. The measuring errors of Sap Flow Gauge were 0.3 to 31.8%, which were small at solar radiation of 20MJ.m$^{2}$.d$^{-1}$ . The mass flow of water was lower for the measured value by Sap Flow Gauge than the actual value at higher solar intensity, however it was higher at lower solar intensity The variation of error rate of each Sap Flow Gauge was 0.1 to 13.0%. The measuring error with Sap Flow Gauge was negatively related with solar intensity and temperature. Therefore, to measure more exactly the mass flow of sap for estimation of melon's transpiration, the compensation factor must be calculated.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.5
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pp.701-711
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2006
Sewage treatment plants located near to large cities emit extremely higher concentration of odorous materials. This study evaluated flux profiles of ammonia emitted from the water surface of sewage treatment plants using a dynamic flux chamber. Also, an ammonia overall mass transfer coefficient and a mass transfer model was developed in order to estimate fluxes of ammonia using environment parameters and the flux from the sewage treatment plants. The developed mass transfer model was evaluated through a fitness analysis. Comparison modeled flux applying empirical overall mass transfer coefficients of ammonia and measured ammonia flux show a high linearity with 0.977. The flux ratio of 1.282 demonstrated highly statistical fitness, also. Modeled flux using the mass transfer model was compared with measured flux. In result, it indicated that empirical overall mass transfer coefficients were similar to measured flux. The mass transfer model using the empirical overall mass transfer coefficient developed in this study was proved to be an easy and effective method to make accurate and precise predictions for ammonia flux discharged from sewage treatment plants.
This paper deals with a defect classification technique that considers the structural characteristics of a refrigerant compressor. First, the pressure pulsation of the refrigerant flowing in the suction pipe of a normal compressor was measured at the same time as the acceleration of the shell surface, and then the transfer function between the two signals was estimated. Next, the frequency-weighted acceleration signals of the defect classification target compressors were generated using the estimated transfer function. The estimation of the variance of the transfer function is presented to formulate the frequency-weighted acceleration signals. The estimated frequency-weighted accelerations were applied to defect classification using frequency-domain features. Experiments were performed using commercial compressors to verify the technique. The results confirmed that it is possible to perform an effective defect classification of the refrigerant compressor by the shell surface acceleration of the compressor. The proposed method could make it possible to improve the total inspection performance for compressors in a mass-production line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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