Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.3
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pp.319-331
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2022
In this paper, we develop a new statistical model to forecast the PM2.5 level in Seoul, South Korea. The proposed model is based on the extreme quantile regression model with lasso penalty. Various meteorological variables and air pollution variables are considered as predictors in the regression model, and the lasso quantile regression performs variable selection and solves the multicollinearity problem. The final prediction model is obtained by combining various extreme lasso quantile regression estimators and we construct a binary classifier based on the model. Prediction performance is evaluated through the statistical measures of the performance of a binary classification test. We observe that the proposed method works better compared to the other classification methods, and predicts 'very bad' cases of the PM2.5 level well.
A mathematical model was developed to simulate the performance of a prototype wind-powered reverse osmosis desalination system. The model consists of two sub-models operated in a series. The first sub-model is the wind-energy conversion sub-model, which has wind energy and feed water as its input and pressurized feed water as its output. The second sub-model is a reverse osmosis (RO) process sub-model, with pressurized feed water as its input and the flow and salinity of the product water or permeate as its output. Model coefficients were determined based on field experiments of a prototype wind powered RO desalination system of the University of Hawaii, from June to December 2001. The mathematical model developed by this study predicts the performance of wind-powered RO desalination systems under different design conditions. The system optimization is achieved using a linear programming approach. Based on the results of system optimization, a design guide is prepared, which can be used by both manufacturer and end-user of the wind-driven reverse osmosis system.
Liquid lead-bismuth cooled fast reactor is one of the most promising reactor types among the fourth-generation nuclear energy systems. The flow and heat transfer characteristics of lead-bismuth eutectic (LBE) are completely different from ordinary fluids due to its special thermal properties, causing that the traditional Reynolds analogy is no longer recommended and appropriate. More accurate turbulence flow and heat transfer model for the liquid metal lead-bismuth should be developed and applied in CFD simulation. In this paper, a specific CFD solver for simulating the flow and heat transfer of liquid lead-bismuth based on the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model was developed based on the open source platform OpenFOAM. Then the advantage of proposed model was demonstrated and validated against a set of experimental data. Finally, the simulation of LBE turbulent flow and heat transfer in a 7-pin wire-wrapped rod bundle with the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model was carried out. The influence of wire on the flow and heat transfer characteristics and the three-dimensional distribution of key thermal hydraulic parameters such as temperature, cross-flow velocity and Nusselt number were studied and presented. Compared with the traditional SED model with a constant Prt = 1.5 or 2.0, the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model is more accurate on predicting the turbulence flow and heat transfer of liquid lead-bismuth. The average relative error of the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model is reduced by 11.1% at most under the simulation conditions in this paper. This work is meaningful for the thermal hydraulic analysis and structure design of fuel assembly in the liquid lead-bismuth cooled fast reactor.
The high capture cross-section (𝜎c) of Gadolinium (Gd-155 and Gd-157) causes reactivity penalty and swing at the initial stage of fuel burnup in Pressurized Water Reactor (PWR). The present study is concerned with the feasibility of the combination of mixed burnable poison with both low and high 𝜎c as an approach to minimize these effects. Two considered reference designs are fuel assemblies with 24 IBA rods of Gd2O3 and Er2O3 respectively. Models comprise nuclear fuel with a homogeneous mixture of Er2O3, AmO2, SmO2, and HfO2 with Gd2O3 as well as the coating of PaO2 and ZrB2 on the Gd2O3 pellet's outer surface. The infinite multiplication factor was determined and reactivity was calculated considering 3% neutron leakage rate. All models except Er2O3 and SmO2 showed expected results namely higher values of these parameters than the reference design of Gd2O3 at the early burnup period. The highest value was found for the model of PaO2 and Gd2O3 followed by ZrB2 and HfO2. The cycle burnup, discharge burnup, and cycle length for three batch refueling were calculated using Linear Reactivity Model (LRM). The pin power distribution, energy-dependent neutron flux and Fuel Temperature Coefficient (FTC) were also studied. An optimization of model 1 was carried out to investigate effects of different isotopic compositions of Gd2O3 and absorber coating thickness.
The current emission regulations, US Tier-4 and EU Stage-V, are only able to satisfy the regulations when all currently mass-produced emission reduction technologies such as EGR, DOC, DPF, and SCR are applied. Therefore, in this study, for the application of the Urea-SCR system to non-road diesel engines, the database was established by measuring the NO, NO2 concentration and calculating the NO2/NOx ratio based on the catalyst temperature and exhaust mass flow rate. Also, based on the measured NO2/NOx ratio data, a mathematical model was proposed to predict the NO2/NOx ratio at SCR catalyst, and the suitability of the model was verified through steady-state and transient mode. As a result of comparing the NO2/NOx ratio measured at the DOC outlet under the steady-state condition to two model values separately, the R2 was 0.9811 for the 3D map model and 0.9303 for the mathematical model. And in the case of the NO2/NOx ratio measured at the DPF outlet, the R2 was 0.9797 for the 3D map model and 0.935 for the mathematical model. It was confirmed that the R2 with the model value of the 3D Map of the mathematical model in the transient mode is 0.957, which shows high reliability.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.24
no.6
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pp.253-266
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2020
The extended slip-weakening model was investigated by using a compiled set of source-spectrum-related parameters, i.e. seismic moment Mo, S-wave velocity Vs, corner-frequency fc, and source-controlled high-cut frequency fmax, for 113 shallow crustal earthquakes (focal depth less than 25 km, MW 3.0~7.5) that occurred in Japan from 1987 to 2016. The investigation was focused on the characteristics of stress drop, radiation energy-to-seismic moment ratio, radiation efficiency, and fracture energy release rate, Gc. The scaling relationships of those source parameters were also investigated and compared with those in previous studies, which were based on generally used singular models with the dimensionless numbers corresponding to fc given by Brune and Madariaga. The results showed that the stress drop from the singular model with Madariaga's dimensionless number was equivalent to the breakdown stress drop, as well as Brune's effective stress, rather than to static stress drop as has been usually assumed. The scale dependence of stress drop showed a different tendency in accordance with the size category of the earthquakes, which may be divided into small-moderate earthquakes and moderate-large earthquakes by comparing to Mo = 1017~1018 Nm. The scale dependence was quite similar to that shown by Kanamori and Rivera. The scale dependence was not because of a poor dynamic range of recorded signals or missing data as asserted by Ide and Beroza, but rather it was because of the scale dependent Vr-induced local similarity of spectrum as shown in a previous study by the authors. The energy release rate Gc with respect to breakdown distance Dc from the extended slip-weakening model coincided with that given by Ellsworth and Beroza in a study on the rupture nucleation phase; and the empirical relationship given by Abercrombie and Rice can represent the results from the extended slip-weakening model, the results from laboratory stick-slip experiments by Ohnaka, and the results given by Ellsworth and Beroza simultaneously. Also the energy flux into the breakdown zone was well correlated with the breakdown stress drop, ${\tilde{e}}$ and peak slip velocity of the fault faces. Consequently, the investigation results indicate the appropriateness of the extended slip-weakening model.
This paper considers the control model identification and H(sub)$\infty$ controller design for a tandem cold mill (TCM). In order to improve the performance of the existing automatic gauge control (AGC) system based on the Taylor linearized model of the TCM, a new mathematical model that can complement the Taylor linearized model is constructed by using the N4SID algorithm based on subspace method and the least squares algorithm based on ARX model. It is shown that the identified model had dynamic characteristics of the TCM than the existing Taylor linearized model. The H(sub)$\infty$ controller is designed to have robust stability to the system parameters variation, disturbance attenuation and robust tracking capability to the set-up value of strip thickness. The H(sub)$\infty$ servo problem is formulated and it is solved by using LMI (linear matrix inequality) techniques. Simulation results demonstrate the usefulness and applicability of the proposed H(sub)$\infty$ controller.
The subsurface stress field beneath the gear's contact surface caused by the contact pressure in lubricated condition has been calculated. To evaluate the influence of the clearance shape on the stress field, two kinds of tooth profile models were chosen. One is the conventional cylinder contact model and the other is the new numerical model. Love's rectangular patch solution was used to obtain the subsurface stress field. The analysis results show that the subsurface stress is quite dependent on both the contact pressure and the profile model. The maximum effective stress of the new model is lower than that of the old model. The depth where the maximum effective stress occurs in the new model is not proportional to the intensity of the external load.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.517-523
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2019
PM10 concentration is a spatiotemporal phenomenta and capturing data for such continuous phenomena is a difficult task. This study designed a model that enhances spatiotemporal resolution of PM10 concentration levels using satellite imagery, atmospheric and meteorological sensor data, and multiple deep learning models. The designed deep learning model was trained using input data whose factors may affect concentration of PM10 such as meteorological conditions and land-use. Using this model, PM10 images having 15 minute temporal resolution and 30m×30m spatial resolution were produced with only atmospheric and meteorological data.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.253-254
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2012
In this study, it carried out measurement experiment Ca(OH)2 and chemically bound water to verify Ca(OH)2 and chemically bound water prediction model out of hydration model of cement incorporating blast furnace slag. It compared and analyzed prediction results using prediction model with measurement results of Ca(OH)2 quantity using thermogravimetric differential temperature analysis and chemically bound water quantity using electronic furnace. It agrees well experiments results with prediction results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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