Protoplanetary disks (PPDs) are a natural consequence of star formation and play crucial roles in planet formation. Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) has provided sub-mm data for the PPDs with a high angular resolution and sensitivity, and it makes us enable to study PPDs in detail. We have developed Packages of Unified modeling for Radiative transfer, gas Energetics, and Chemistry (PUREC), which consists of a self-consistent thermo-chemical model and line and continuum radiative transfer models, in order to interpret and predict the ALMA observations for PPDs. In this talk, we introduce capabilities of PUREC.
The multi-origin of obesity and its associated diseases made it's a complex area of biomedical science research and severe health disorder. From the 1970s to onwards this health problem turned to an epidemic without having any report of declining yet and it created a red alert to the health sector. Meanwhile, many animal models have been developed to study the lethal effect of obesity. In consequence, many drugs, therapies and strategies have already been adopted based on the findings of those animal models. However, many complicated things based on molecular and generic mechanism has not been clarified to the date. Thus, it is important to develop a need based animal model for the better understanding and strategic planning to eliminate/avoid the obesity disorder. Therefore, the present review would unveil the pros and cons of presently established animal models for obesity research. In addition, it would indicate the required turning direction for further obesity and obesity based disease research.
The computational fluid dynamics was carried out to evaluate turbulent models on the swirling flow of a gun-type gas burner(GTGB) according to the mesh size. The commercial SC/Tetra software was used for a steady-state, incompressible and three-dimensional numerical analysis. In consequence, the velocity magnitude from the exit of a GTGB and the flowrate predicted by the turbulent models of MP k-${\varepsilon}$, Realizable k-${\varepsilon}$ and RNG k-${\varepsilon}$ agree with the results measured by an experiment very well. Moreover, the turbulent kinetic energy predicted by the turbulent model of standard k-${\varepsilon}$ with mesh type C only agrees with the experimental result very well along the radial distance. On the other hand, the detailed prediction of the information of swirling flow field near the exit of a GTGB at least needs a CFD analysis using a fairly large-sized mesh such as a mesh type C.
China is one of the few countries where natural disaster strike frequently and cause heavy damage. In this paper, we mathematically develop two models to assess fuzzy risk of natural disaster in China. One is to assess the risk based on database of historical disaster effects by using information diffusion method relevant in fuzzy information analysis. In another model, we give an overview over advanced method to calculate the risk of release, exposure and consequence assessent, where information distribution technique is used to calculate basic fuzzy relationships showing historical experience of natural disasters, and fuzzy approximate inference is employed to study loss risk based on these basic relationships. We also present an examples to show how to use the first model. Result show that the model is effective for natural disaster risk assessment.
This study aims to discover the optimal pipe layout for a ship, which generally needs a lot of time, efforts and experiences. Genetic algorithm was utilized to search for the optimum. Here the optimum stands for the minimum pipe length between two given points. Genetic algorithm is applied to planar pipe layout problems to confirm plausible and efficiency. Sub-programs are written to find optimal layout for the problems. Obstacles are laid in between the starting point and the terminal point. Pipe is supposed to bypass those obstacles. Optimal layout between the specified two points can be found using the genetic algorithm. Each route was searched for three case models in two-dimensional plane. In consequence of this, it discovered the optimum route with the minimized distance in three case models. Through this study, it is possible to apply optimization of ship pipe route to an actual ship using genetic algorithm.
This paper introduces the new generic dynamic neuro-fuzzy local modeling system (DNFLMS) that is based on a dynamic Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy inference system for complex dynamic hydrological modeling tasks. The proposed DNFLMS applies a local generalization principle and an one-pass training procedure by using the evolving clustering method to create and update fuzzy local models dynamically and the extended Kalman filtering learning algorithm to optimize the parameters of the consequence part of fuzzy local models. The proposed DNFLMS is applied to develop the inference model to forecast the flow of Waikoropupu Springs, located in the Takaka Valley, South Island, New Zealand, and the influence of the operation of the 32 Megawatts Cobb hydropower station on springs flow. It is demonstrated that the proposed DNFLMS is superior in terms of model accuracy, model complexity, and computational efficiency when compared with a multi-layer perceptron trained with the back propagation learning algorithm and well-known adaptive neural-fuzzy inference system, both of which adopt global generalization.
Generally a road vehicle's wrong entry into level crossing gives rise to hazardous events, the eventual collision with a approaching train depends on the effective operation of safety barriers such a abnormal condition detecting or emergency braking. In this paper, the risk assessment models developed for the level-crossing accidents will be introduced. The definition of hazardous events and the related hazardous factors are identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. A probability of the hazardous events will be evaluated by the FTA, which is based on the accident scenario. For the severity estimation, the critical factors which can effect on the consequence will be reviewed during the ETA. Finally, the number of casualty for the public(vehicle drivers) and the train passengers are converted into an equivalent fatality.
After the first research declaring the generation of human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) in 2007, several attempts have been made to model neurodegenerative disease in vitro during the past decade. Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder, which is mainly characterized by motor dysfunction. The formation of unique and filamentous inclusion bodies called Lewy bodies (LBs) is the hallmark of both PD and dementia with LBs. The key pathology in PD is generally considered to be the alpha-synuclein (${\alpha}$-syn) accumulation, although it is still controversial whether this protein aggregation is a cause or consequence of neurodegeneration. In the present work, the recently published researches which recapitulated the ${\alpha}$-syn aggregation phenomena in sporadic and familial PD hiPSC models were reviewed. Furthermore, the advantages and potentials of using patient-derived PD hiPSC with focus on ${\alpha}$-syn aggregation have been discussed.
The ionosphere is one of the key components of the near-Earth's space environment and has a practical consequence to the human society as a nearest region of the space environment to the Earth. Therefore, it becomes essential to specify and forecast the state of the ionosphere using both the observations and numerical models. In particular, numerical modeling of the ionosphere is a prerequisite not only for better understanding of the physical processes occurring within the ionosphere but also for the specification and forecast of the space weather. There are several approaches for modeling the ionosphere, including data-based empirical modeling, physics-based theoretical modeling and data assimilation modeling. In this review, these three types of the ionospheric model are briefly introduced with recently available models. And among those approaches, fundamental aspects of the physics-based ionospheric model will be described using the basic equations governing the mid-latitude ionosphere. Then a numerical solution of the equations will be discussed with required boundary conditions.
인접 국가인 일본의 후쿠시마 원전에서 극한 자연재해로 인한 중대사고가 발생하면서, 국내에서 중대사고 및 확률론적 안전성 평가 (PSA, Probabilistic Safety Assessment)에 대한 중요성이 재인식되었다. 국내에서는 원전의 소외결말을 평가하는 3단계 PSA에 대한 연구개발이 최근까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 국외 3단계 PSA 전산코드 중, 미국의 MACCS2 (MELCORE Accident Consequence Code System 2), 유럽의 COSYMA (COde SYstem from Maria) 그리고 일본의 OSCAAR (Off-Site Consequence Analysis code for Atmospheric Releases in reactor accidents)에 대한 간략한 분석과 미국의 MACCS2에 대한 단점 및 한계점 분석을 수행하였다. 국내 외 전문가들에 의해 공통적으로 지적되어 온 MACCS2의 한계점은 다수호기사고와 사용후핵연료 저장조로부터의 방출 모사의 불가능, 그리고 대기확산모델을 단순 가우시안 플륨모델을 기본으로 한다는 것이며, 이중 일부는 MACCS2업데이트 버전을 통해 개선되어 왔다. Food chain 모델의 모사의 제한, 해양 및 수계 확산모델의 부재, 제한된 범위의 경제영향평가 등 또한 개선되어야 할 사항이다. 기술보고의 결과는 국내 3단계 PSA 관련 기술 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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