폭발하한계는 가연성물질의 화재 및 폭발 위험성을 결정하는데 사용되는 중요한 연소특성치의 하나이다. 본 연구에서 에스테르 화합물에 대한 폭발하한계는 액체 열역학이론을 근거로 표준끓는점과 인화점을 이용하여 예측하였다. 그 결과, 문헌값과 예측값의 A.A.P.E.(average absolute percent error)는 8.80vo1%이고, A.A.D.(average absolute deviation)는 0.18vo1% 그리고 상관계수는 0.965로써 문헌값과 예측값은 일치하였다. 제시된 방법론 사용에 의해 다른 가연성물질의 폭발하한계 예측이 가능하다.
This paper suggests and compares two algorithms, a moving average filter method and a method developed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL), to verify the yaw control algorithm characteristic to reduce yaw error for a wind turbine. A characteristic change for yaw movement in accordance with control parameter change that consists of each control method has been verified. Also, yaw simulations were performed using nacelle wind data measured from two areas with different turbulence intensities and the yaw movement data in each area was compared. These two algorithms and real data were compared by calculating mean absolute error (MSE) and the number of yawing (NY). As a result of the analysis, the MSE values were not significantly different between the two algorithms, but the algorithm proposed by the NREL was found to reduce yaw movement by up to 50 percent more than the moving average filter method.
Some of the control systems used in engineering structures that use sensors and decision systems have some time delay reducing efficiency of the control system or even might make it unstable. In this research, in addition to considering the effect of the time delay in vibration control process, predictive control is used to compensate the time delay. A semi-active vibration control approach with the help of magneto-rheological dampers is implemented. In addition to using fuzzy inference system to determine the appropriate control voltage for MR damper, structural behavior prediction system and specifying future responses are also used such that the time delays occurring within control process are overcome. For this purpose, determination of prediction horizon is conducted for one, five, and ten steps ahead for single degree of freedom structures with periods ranging from 0.1 to 4 seconds, subjected to twenty earthquake excitations. The amount of time delay applied to the control system is 0.1 seconds. The obtained results indicate that for 0.1 second time delay, average prediction error values compared to the case without time delay is 3.47 percent. Having 0.1 second time delay in a semi-active control system reduces its efficiency by 11.46 percent; while after providing the control system with structure behavior prediction, the difference in the results for the control system without time delay is just 1.35 percent on average; indicating a 10.11 percent performance improvement for the control system.
최소산소농도의 정확한 지식은 산업화재를 적절하게 예방하고, 제어하는데 중요하다. 본 연구에서는 Response Surface Methodology(RSM) 방법과 문헌자료를 사용하여 최소산소농도(MOC)를 예측하는 식을 제시하였다. 탄화수소에 대한 예측 식에 의해 계산된 최소산소농도와 문헌값의 A.A.P.E.(average absolute percent error)는 $3.48\%$, A.A.D.(average absolute deviation)는 $0.57vo1\%$ 그리고 상관계수는 0.919이다. 탄화수소와 할로겐화탄화수소를 포함한 경우 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 $5.06\%$, A.A.D.는 $0.59vo1\%$, 상관계수는 0.938이다. 제시한 예측식에 의한 계산값은 문헌값과 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 식이 다른 가연성물질의 최소산소농도 연구에도 이용되기를 기대한다.
A new model for predicting upper flammability limits( UFL ) of paraffinic hydrocarbons is developed, based on statistics and numerical simulation. With the proposed model, UFL have been calculated for 24 compounds, and when compared with experimental data, this model produced average percent error of 2.96%. When compared to established methods published by Spakowski and Zabetakis, this model produced more accurate results.
The purpose of the recovery experiment in clinical chemistry is performed to estimate proportional systematic error. We must know all measurements have some error margin in measuring analytical performance. Proportional systematic error is the type of error whose magnitude increases as the concentration of analyte increases. This error is often caused by a substance in the sample matrix that reacts with the sought for analyte and therefore competes with the analytical reagent. Recovery experiments, therefore, are used rather selectively and do not have a high priority when another analytical method is available for comparison purposes. They may still be useful to help understand the nature of any bias revealed in the comparison of kit experiments. Recovery should be expressed as a percentage because the experimental objective is to estimate proportional systematic error, which is a percentage type of error. Good recovery is 100.0%. The difference between 100 and the observed recovery(in percent) is the proportional systematic error. We calculated the amount of analyte added by multiplying the concentration of the analyte added solution by the dilution factor(mL standard)/(mL standard + mL specimen) and took the difference between the sample with addition and the sample with dilution. When making judgments on method performance, the observed that the errors should be compared to the defined allowable error. The average recovery needs to be converted to proportional error(100%/Recovery) and then compared to an analytical quality requirement expressed in percent. The results of recovery experiments were total protein(101.4%), albumin(97.4%), total bilirubin(104%), alkaline phosphatase(89.1%), aspartate aminotransferase(102.8), alanine aminotransferase(103.2), gamma glutamyl transpeptidase(97.6%), creatine kinase(105.4%), lactate dehydrogenase(95.9%), creatinine(103.1%), blood urea nitrogen(102.9%), uric acid(106.4%), total cholesterol(108.5), triglycerides(89.6%), glucose(93%), amylase(109.8), calcium(102.8), inorganic phosphorus(106.3%). We then compared the observed error to the amount of error allowable for the test. There were no items beyond the CLIA criterion for acceptable performance.
Flammable substances are frequently used chemical industry processes. An accurate knowledge of the ALTs(Autoignition Temperatures) is important in developing appropriate prevention and control measures in industrial fire protection. The AITs describe the minimum temperature to which a substance must be heated, without the application of a flame or spark, which will cause that substance to ignite. The AITs are dependent upon many factors, namely initial temperature, pressure, volume, fuel/air stoichiometry, catalyst material, concentration of vapor, ignition delay. This study measured relationship between the AITs and the ignition delay times by using ASTM E659-78 apparatus for methanol and ethanol. The A.A.P.E.(Average Absolute Percent Error) and the A.A.D.(Average Absolute Deviation) of the experimental and the calculated delay times by the AITs for methanol were 14.59 and 1.76 respectively. Also the A.A.P.E. and the A.A.D. of the experimental and the calculated delay times by the ATIs for ethanol were 8.33 and 0.88.
By using the reference data, the empirical equations which describe the interrelationships of explosion properties and physical properties of n-chlorinated hydrocarbons have been derived. The properties which have been correlated are the lower and upper explosive limits, the stoichiometric coefficients, the heats of combustion, the carbon numbers. Also, the new equations using the mathematical and statistical methods for predicting the temperature dependence of lower explosive limits(LEL) of chlorinated hydrocarbons on the basis of the literature data are proposed. The fire and explosion properties calculated by the proposed equations in this research were a good agrement with literature data within a few A.A.P.E.(Average Absolute Percent Error) and A.A.D.(Average Absolute Deviation.) From a given explosive properties, by using the proposed equations, it is possible to predict to the fire and explosion characteristics for the other chlorinated hydrocarbons.
본 논문은 iterated contractive transformations을 이용한 심전도 데이터 압축에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이방법은 piecewise self-affine fractal interpolation(PSAFI)에 의해 심전도 신호의 임의 구간들을 표현한다. Piecewise self-affine fractal model은 자기자신의 수축적 유사 변환으로 구성된다고 볼 수 있는 이산 데이터에 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH arrhythmia 데이터베이스로 평가되었다. PSAFI는 주어진 압축율에서 기존의 직접 압축 방법보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 샘플링 주파수는 400Hz이고 resolution은 12bits인 원래 신호에 대해 압축율이 883.9bps일때 평균재생오차(APRD)는 5.39%를 나타냈다.
To investigate seed non destructive and fast determination technique utilizing near infrared reflectance spectroscopy (NIRs) for screening ultra high oleic (C18:1) and linoleic (C18:2) fatty acid content sesame varieties among genetic resources and lines of pedigree generations of cross and mutation breeding were carried out in National Institute of Crop Science (NICS). 150 among 378 landraces and introduced cultivars were released to analyse fatty acids by NIRs and gas chromatography (GC). Average content of each fatty acid was 9.64% in palmitic acid (C16:0), 4.73% in stearic acid (C18:0), 42.26% in oleic acid and 43.38% in linoleic acid by GC. The content range of each fatty acid was from 7.29 to 12.27% in palmitic, 6.49% from 2.39 to 8.88% in stearic, 12.59% of wider range compared to that of stearic and palmitic from 37.36 to 49.95% in oleic and of the widest from 30.60 to 47.40% in linoleic acid. Spectrums analyzed by NIRs were distributed from 400 to 2,500 nm wavelengths and varietal distribution of fatty acids were appeared as regular distribution. Varietal differences of oleic acid content good for food processing and human health by NIRs was 14.08% of which 1.49% wider range than that of GC from 38.31 to 52.39%. Varietal differences of linoleic acid content by NIRs was 16.41% of which 0.39% narrower range than that of GC from 30.60 to 47.01%. Varietal differences of oleic and linoleic acid content in NIRs analysis were appeared relatively similar inclination compared with those of GC. Partial least square regression (PLSR) among multiple variant regression (MVR) in NIRs calibration statistics was carried out in spectrum characteristics on the wavelength from 700 to 2,500 nm with oleic and linoleic acids. Correlation coefficient of root square (RSQ) in oleic acid content was 0.724 of which 72.4 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.570 percent of standard error when calibrated (SEC) which were considerably acceptable in statistic confidence significantly for analysis between NIRs and GC. Standard error of cross validation (SECV) of oleic acid was 0.725 of which distributed in the range of 0.725 percent standard error among the samples of mother population between analyzed value by NIRs analysis and analyzed value by GC. RSQ of linoleic acid content was 0.735 of which 73.5 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.643 percent of SEC. SECV of linoleic acid was 0.711 of which distributed in the range of 0.711 percent standard error among the samples of mother population between NIRs analysis and GC analysis. Consequently, adoption NIR analysis for fatty acids of oleic and linoleic instead that of GC was recognized statistically significant between NIRs and GC analysis through not only majority of samples distributed in the range of negligible SEC but also SECV. For enlarging and increasing statistic significance of NIRs analysis, wider range of fatty acids contented sesame germplasm should be kept on releasing additionally for increasing correlation coefficient of RSQ and reducing SEC and SECV in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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