생태모델은 생태계 구성 요소간의 관계를 수치적으로 표현하여 생태계 내에 존재하는 다양한 요인들의 시간에 따른 내재적 변동과 외부 조건의 변화에 따른 반응을 예측하는데 유용한 도구다. 해양 생태모델은 학제간 공동 연구결과를 토대로, 보다 체계적이고 종합적인 접근 방법을 통해, 최근 수 십 년 동안 많은 발전을 이룩하였다. 이 글은 해양 생태모델의 이론적 배경을 살피고, 모델 수립 시 고려해야 할 사항 및 최근 동향에 대하여 소개한다.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 모수는 최우추정법으로 추정하기가 쉽지 않으므로주로 최소자승법으로 추정하고 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 최소자승법에서 사용된 최소화 기준을 비교한 다음, 새로 발견되는 결함수의 분산이 일정하지 않음을 고려한 가중최소자승법을 제안한다. 그리고 두 개의 실제 자료를 분석하여 가중최소자승법이 적합함을 보인다. 마지막으로 임의의 테스팅 시점에서 추가 시험에 의해 발견된 새로운 결함수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 예측 방법은 테스팅을 중단하는 시점을 결정할 때 이용될 수 있을 것이다.
Real-time three-dimensional shape measurement is becoming increasingly important in various fields, including medical sciences, high-technology industry, and microscale measurements. However, there are not so many 3D profile tools specially designed for specifically narrow space, for example, to scan the tooth shape of a human jaw. In this paper, a real-time 3D intraoral scanner is proposed for the measurement of tooth profile in the mouth cavity. The proposed system comprises a laser diode beam, a micro charge-coupled device, a graticule, a piezoelectric transducer, a set of optical lenses, and a polhemus device sensor. The phase-shifting technique is used along with an accurate calibration method for the measurement of the tooth profile. Experimental and theoretical inspection of the phase-to-coordinate relation is presented. In addition, a nonlinear system model is developed for collimating illumination that gives the more accurate mathematical representation of the system, thus improves the shape measurement accuracy. Experiment results are presented to verify the feasibility and performance of the developed system. The experimental results indicate that overall measurement error accuracy can be controlled within 0.4 mm with a variability of ${\pm}0.01$.
In this paper, it is intended to introduce a method to solve multi-objective optimization problems and to evaluate its performance. In order to verify the performance of this method it is applied for a vertical roller mill for Portland cement. A design process is defined with the compromise decision support problem concept and a design process consists of two steps: the design of experiments and mathematical programming. In this process, a designer decides an object that the objective function is going to pursuit and a non-linear optimization is performed composing objective constraints with practical constraints. In this method, response surfaces are used to model objectives (stress, deflection and weight) and the optimization is performed for each of the objectives while handling the remaining ones as constraints. The response surfaces are constructed using orthogonal polynomials, and orthogonal array as design of experiment, with analysis of variance for variable selection. In addition, it establishes the relative influence of the design variables in the objectives variability. The constrained optimization problems are solved using sequential quadratic programming. From the results, it is found that the method in this paper is a very effective and powerful for the multi-objective optimization of various practical design problems. It provides, moreover, a reference of design to judge the amount of excess or shortage from the final object.
As a way to account for the variability of the primary model parameters in the secondary modeling of microbial growth, three different regression approaches were compared in determining the confidence interval of the temperature-dependent primary model parameters and the estimated microbial growth during storage: bootstrapped regression with all the individual primary model parameter values; bootstrapped regression with average values at each temperature; and simple regression with regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values. Temperature dependences of converted parameters (log $q_o$, ${\mu}_{max}^{1/2}$, log $N_{max}$) of hypothetical initial physiological state, maximum specific growth rate, and maximum cell density in Baranyi's model were subjected to the regression by quadratic, linear, and linear function, respectively. With an advantage of extracting the primary model parameters instantaneously at any temperature by using mathematical functions, regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values were capable of accounting for variation in experimental data of microbial growth under constant and fluctuating temperature conditions.
Baek, Sung-Ok;Park, Jin-Soo;Kim, Mi-Hyun;Roger A, Jenkins
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제16권E호
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pp.1-17
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2000
In this study, the concentrations of particulate organic constituents of environmental tobacco smoke(ETS) were determined using an environmental smog chamber, where ETS is the sole source of target compounds. ETS was generated in a 30 ㎥ environmental chamber by a number of different cigarettes, including the Kentucky 1R4F reference cigarette and eight commercial brands. A total of 12 experimental runs was conducted, and target analytes included a group of ETS markers both in vapor and particulate phase and a class of polycylic aromatic hydrocarbos(PAHs) associated with ETS particles. The mass concentrations of PAH in ETS particles were also determined. The average contents of benzo(a) pyrene and benzo(a) anthracene in ETS particles for the commercial brands were 12.8 and 21.5$\mu\textrm{g}$/g, respectively, There values are all somewhat higher than those determined previously by other studies. Results form the chamber study are further used to estimate the average and variability of cigarette yields for target compounds associated with ETS. Finally, ratios of RSP to the surrogate standards of UVPM, FPM and solanesol were calculated for each sample. The average conversion factors factors for the eight commercial brands were 7.3, 38, and 41 for UVPM, EPM, and solanesol, respectively. The UVPM and FPM factors are in good agreement with the recently published values. Whereas there might be a substantial difference in the solanesol content among cigarettes produced in different countries, the variability is somewhat greater than those of UVPM and FPM, Unfortunately, comparison of the PAH yield data from this study with literature values was complicated by a lack of consistency in cigarette smoke generating methodology. Validation of the PAH yields was also difficult due to a lack of information on the ETS related PAH in the literature. From and engineering viewpoint , however, these data on the cigarette yields of ETS components may still provide useful information to studies on the mathematical modeling of indoor air quality management regarding tobacco smoke as a source of interest, or to studies on the assessment of human exposure to ETS.
단위도합성(單位圖合成)을 위하여 기존(旣存) 지형학적(地形學的) 순간단위도(瞬間單位圖)의 개념(槪念)을 도입(導入)하였다. 이를 위한 하천차수(河川次數)의 기법(技法)은 Strahler의 차수법칙(次數法則)을 이용(利用)하였으며, 하천수(河川水)의 동적상태(動的狀態)를 나타내기 위하여 평균유출속도(平均流出速度)가 사용(使用)되었다. 지형학적(地形學的) 특성인자(特性因子)들로부터 결정(決定)된 순간단위도(瞬間單位圖)를 IHP 대표시험유역(代表試驗流域)인 경안천(慶安川), 무심천(無心川), 위천유역(渭川流域)에 적용(適用)하여 첨두유량(尖頭流量) 및 도달시간(到達時間)을 계산(計算)하였고, 실측자료(實測資料)와의 비교검토(比較檢討)를 통하여 GUH의 적용성(適用性)을 입증(立證)하였으며, 증감(增減)된 평균류출속도(平均流出速度)와 가정(假定)된 손실율(損失率)을 적용(適用)시키므로써 수문곡선(水文曲線)의 첨두유량(尖頭流量)의 변화(變化)는 일정손실율(一定損失率) 보다 평균유출속도(平均流出速度)에 따라 크게 좌우(左右)됨을 알 수 있었다.
좋은 수학 수업을 이루는 많은 요소들은 여러 내용 영역에 걸쳐 공통적으로 사용될 수 있기 때문에 효과적일 수 있지만, 각 내용 영역의 특징을 반영하지 못할 수도 있다. 이에 본 연구에서는 측정 영역에 초점을 맞추어 이 영역에서 다루어져야 할 핵심 교수 학습 요소를 추출하고, 초등 우수 수업으로 인정받은 수업 중 동일한 학습 주제 및 유사한 수업 흐름을 가진 수업을 2편씩 2세트를 선정하였다. 본 연구에서 개발된 측정 수업 분석틀에 의해 각 수업을 비교 분석한 결과 의미 있게 다른 측면이 일관되게 부각되었다. 본 연구는 측정 영역에서 좋은 수업의 구체적인 양상을 살펴볼 기회를 제공하며, 좋은 수학 수업에 대한 연구가 수학의 내용 영역별 특성을 반영할 필요성이 있음을 제안한다.
미생물학적 위해성평가(Microbial risk assessment: MRA)에서 노출평가시 확률적 접근방법은 식중독 발생에 관련도 많은 위해 미생물의 다양성과 변이성 그리고 불확실성에 대한 분석이 가능하고 과거의 접근방법인 point estiamte보다 훨씬 더 현실성이 반영된 결과를 제공할 수 있어 현재 MRA의 노출평가에서 가장 효과적인 방법으로 인정되고 있다. 본 연구는 MRA 방법론 중 노출평가에서 이용될 수 있는 수학적 확률분포 모델을 이용하여 위해 미생물의 발생수준을 추정하는 방법론을 제시하고, 이를 바탕으로 국내 식육에서의 Listeria monocytogenes에 대한 오염수준을 추정하였으며, 그 결과 국내 식육에서의 L. monocytogenes의 오염수준은 평균($50^{th}$ percentile)-4.08 Log CFU/g이며, 최소($5^{th}$ percentile) -4.88 Log CFU/g, 최대 ($95^{th}$ percentile) -3.56 Log CFU/g의 범위를 갖는 것으로 추정되었다.
본 연구는 인공신경망을 이용하여 대대급 방어 작전에서 임의시점에서의 작전지속능력을 예측하는 데 있다. 전투결과에 대한 수학적 모델링은 이를 위한 많은 요인들이 가지는 시?공간적 가변성으로 인해 전투력을 평가하는데 많은 문제점이 있었다. 따라서 이번 연구에서는 대대 전투지휘훈련간 각 부대의 생존률을 전방향 다층 신경망(Feed-Forward Multilayer Perceptrons, MLP)과 일반 회귀신경망(General Regression Neural Network, GRNN)모형에 적용하여 임무달성 여부를 예측하였다. 실험 결과 매개변수들의 비선형적인 관계에도 불구하고 각각 82.62%, 85.48%의 적중률을 보여 일반회귀신경망 모형이 지휘관이 상황을 인식하고 예비대 투입 우선순위 선정 등 실시간 지휘결심을 하는데 도움을 줄 수 있는 방법임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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