이중동축류 버너를 사용하여 에틸렌/프로판 및 에틸렌/메탄 혼합 연료의 매연생성 상승효과와 관련된 매연생성 메커니즘을 이해하기 위한 실험을 수행하였다. 매연체적분율, 광산란신호 및 PAH 형광신호를 측정한 결과 다음을 알 수 있었다. 에틸렌/프로판 혼합연료에서 연료공급 위치의 변화에 따른 매연생성특성의 변화는 대부분 synergistic 효과와 관련되는 것임을 알 수 있었다. 그러나 에틸렌/메탄 혼합연료의 경우 연료공급의 위치변화가 매연생성에 크게 영향을 주지 않았다. PAH 분포는 synergistic 효과에 의한 매연 생성 특성의 변화와 일관성이 없는 것이 관찰되었다. 따라서 synergistic 효과에 대한 PAH의 역할에 대한 이해가 필요함을 알 수 있었다.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.65-74
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2004
Measurement of concentration distributions of suspended particles in a micro-channel is out of the most crucial necessities in the area of Lab-on-a-chip to be used for various bio-chemical applications. One most feasible way to measure the concentration field in the micro-channel is using micro-LIF(Laser Induced Fluorescence) method. However, an accurate concentration field at a given cross plane in a micro-channel has not been successfully achieved so far due to various limitations in the light illumination and fluorescence signal detection. The present study demonstrates a novel method to provide an ultra thin laser sheet beam having five(5) microns thickness by use of a micro focus laser line generator. The laser sheet beam illuminates an exact plane of concentration measurement field to increase the signal to noise ratio and considerably reduce the depth uncertainty. Nile Blue A was used as fluorescent dye for the present LIF measurement. The enhancement of the fluorescent intensity signals was performed by a solvent mixture of water $(95\%)$ and ethanol (EtOH)/methanol (MeOH) $(5\%)$ mixture. To reduce the rms errors resulted from the CCD electronic noise and other sources, an expansion of grid size was attempted from $1\times1\;to\;3\times3\;or\;5\times5$ pixel data windows and the pertinent signal-to-noise level has been noticeably increased accordingly.
An elliptical basis function (EBF) network is proposed in this study for the classification of remotely sensed images. Though similar in structure, the EBF network differs from the well-known radial basis function (RBF) network by incorporating full covariance matrices and uses the expectation-maximization (EM) algorithm to estimate the basis functions. Since remotely sensed data often take on mixture -density distributions in the feature space, the proposed network not only possesses the advantage of the RBF mechanism but also utilizes the EM algorithm to compute the maximum likelihood estimates of the mean vectors and covariance matrices of a Gaussian mixture distribution in the training phase. Experimental results show that the EM-based EBF network is faster in training, more accurate, and simpler in structure.
본 논문에서는 겉보기 무관 회귀모형을 고려하고 디리크레 프로세스 혼합모형을 오차항의 분포로 하는 비모수 베이지안 방법을 제안한다. 제안된 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 디리크레 프로세스 혼합모형의 붕괴깁스표집 방법을 통해 마코프 체인 몬테 칼로 알고리듬을 구성하고 사후추론을 실시한다. 모형의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 실시하고, 더 나아가 한국지역의 강수량 예측에 대한 실제 자료에 적용해 본다.
A refined projection-based purely Lagrangian meshfree method is presented towards reliable numerical analysis of fluid flow interactions with saturated/unsaturated porous media of uniform/spatially-varying porosities. The governing equations are reformulated on the basis of two-phase mixture theory with incorporation of volume fraction. These principal equations of mixture are discretized in the context of Incompressible SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) method. Associated with the consideration of governing equations of mixture, a new term arises in the source term of PPE (Poisson Pressure Equation), resulting in modified source term. The linear and nonlinear force terms are included in momentum equation to represent the resistance from porous media. Volume increase of fluid particles are taken into consideration on account of the presence of porous media, and hence multi-resolution ISPH framework is also incorporated. The stability and accuracy of the proposed method are thoroughly examined by reproducing several numerical examples including the interactions between fluid flow and saturated/unsaturated porous media of uniform/spatially-varying porosities. The method shows continuous pressure field, smooth variations of particle volumes and regular distributions of particles at the interface between fluid and porous media.
The new Laplace autoregressive model of order 2-NLAR92) studied by Dewald and Lewis (1985) is extended to the p-th order model-NLAR(p). A necessary and sufficient condition for the existence of an innovation sequence and a stationary ergodic NLAR(p) model is obtained. It is shown that the distribution of the innovation sequence is given by the probabilistic mixture of independent Laplace distributions and a degenrate distribution.
A small scale centrifugal oil separator consisted of two concentric tubes was fabricated for spilt oil recovery. With speed control of the inner tube, its performance of oil separation was investigated. Oil-water mixture is separated by forced vortex motion with the rotating inner tube. Velocity and pressure distributions in the tubes were calculated. Control of rotating speed, which is the most influencing parameter, showed an optimum value 946rpm corresponding to the acceleration of 20g at the inner tube surface. Separation performance was suddenly deteriorated at rotating speed higher than 1200rpm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권1호
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pp.89-97
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2021
Due to boundedness and sum constraint, compositional data are often transformed by logratio transformation and their transformed data are put into traditional binary classification or discriminant analysis. However, it may be problematic to directly apply traditional multivariate approaches to the transformed data because class distributions are not Gaussian and Bayes decision boundary are not polynomial on the transformed space. In this study, we propose to use flexible classification approaches to transformed data for compositional data classification. Empirical studies using synthetic and real examples demonstrate that flexible approaches outperform traditional multivariate classification or discriminant analysis.
LDA는 클래스간 퍼진 정도와 클래스내 퍼진 정도의 비를 최대화하는 변환를 구하는 데이터 구분 기술이다. LDA는 여러 가지 응용에 성공적으로 응용되었지만 그 모델의 단순성과 관련된 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째는 각 클래스의 데이타가 가우시안 분포를 가진다고 가정되므로 복잡한 분포를 갖는 데이타를 구분하는데 실패한다는 것이다. 둘째는 LDA가 클래스의 전체 범위에 대해서 단지 하나의 변환만을 주므로 클래스 기반의 정보를 잃게 된다는 것이다. 본 논문은 위의 문제들을 극복하는 세가지 확장들을 제안한다. 첫 번째 확장은 더 복잡한 분포를 표현할 수 있는 PCA 혼합 모형을 이용하여 클래스내 퍼진 정도를 모델링함으로써 첫째 문제를 극복한다. 두번째 확장은 클래스 기반 특징들을 제공하기 위해서 각 클래스에 대해 다른 변환을 취함으로써 둘째 문제를 극복한다. 셋째 확장은 PCA 혼합 모형의 관점에서 각 클래스를 표현함으로써 앞의 두 확장을 결합하는 것이다. 숫자 인식과 알파벳 인식에 대한 실험에서 LDA의 모든 제안된 확장들이 LDA보다 더 좋은 분류 성능을 보여 주었다.
초분광영상의 분석 기법 중 하나인 선형혼합분석기법은 각 화소를 구성하는 구성물질과 구성 비율을 추정하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 선형혼합모델은 지질 및 광물분포와 관련된 분야에서는 비교적 성공적으로 시도되고 있으나, 산림이나 여러 인공물들로 구성된 도시와 같은 상대적으로 복잡한 구조를 가진 혼합체에서는 그 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 식물과 토양의 혼합체를 대상으로 선형혼합모델을 적용하여 계산된 혼합체의 반사값과 실제 이 혼합체들을 분광측정기로 측정한 반사값과의 비교를 통해, 선형혼합모델의 오차를 계산하였다. 이를 통해 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간의 분광적 상호작용이 어느 경우 발생 혹은 증가하는지를 분석하고, 또한 파장대별 상호작용의 정도 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 선형혼합모델은 혼합체를 구성하는 구성물질의 구성비율이 비슷한 경우, 각 구성 물질간의 상호작용이 증가하여 선형혼합모델의 오차가 가장 커지는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간 상호작용의 발생 정도는 혼합체를 구성하는 성분의 종류, 반사 특성, 구성비율, 파장대와 구성 성분의 배열 상태에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 향후 선형혼합모델의 정확도를 높이기 위해서는 이러한 혼합체의 특징들이 구성 물질간의 상호작용에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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