Modeling the growth kinetics of lactic acid bacteria (LAB), one of the most valuable microbial groups in the food industry, has been actively pursued in order to understand, control, and optimize the relevant fermentation processes. Most modeling approaches have focused on the development of single population models. Primary single population models provide fundamental kinetic information on the proliferation of a primary LAB species, the effects of biological factors on cell inhibition, and the metabolic reactions associated with cell growth. Secondary single population models can evaluate the dependence of primary model parameters, such as the maximum specific growth rate of LAB, on the initial external environmental conditions. This review elucidates some of the most important single population models that are conveniently applicable to the LAB fermentation analyses. Also, a well-defined mixed population model is presented as a valuable tool for assessing potential microbial interactions during fermentation with multiple LAB species.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.18-18
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1996
This paper reviews some of the most prominent and promising areas of chemical process control both in relations to batch and continuous processes. These areas include the modeling, optimization, control and monitoring of chemical processes and entire plants. Most of these areas explicitly utilize a model of the process. For this purpose the types of models used are examined in some detail. These types of models are categorized in knowledge-driven and datadriven classes. In the areas of modeling and optimization, attention is paid to batch reactors using the Tendency Modeling approach. These Tendency models consist of data- and knowledge-driven components and are often called Gray or Hybrid models. In the case of continuous processes, emphasis is placed in the closed-loop identification of a state space model and their use in Model Predictive Control nonlinear processes, such as the Fluidized Catalytic Cracking process. The effective monitoring of multivariate process is examined through the use of statistical charts obtained by the use of Principal Component Analysis (PMC). Static and dynamic charts account for the cross and auto-correlation of the substantial number of variables measured on-line. Centralized and de-centralized chart also aim in isolating the source of process disturbances so that they can be eliminated. Even though significant progress has been made during the last decade, the challenges for the next ten years are substantial. Present progress is strongly influenced by the economical benefits industry is deriving from the use of these advanced techniques. Future progress will be further catalyzed from the harmonious collaboration of University and Industrial researchers.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
A concept of hierarchical modeling, the newest modeling technology, has been introduced in early 1990's. This new technology has a great potential to advance the capabilities of current computational mechanics. A first step to implement this concept is to construct hierarchical models, a family of mathematical models sequentially connected by a key parameter of the problem under consideration and have different levels in modeling accuracy, and to investigate characteristics in their numerical simulation aspects. Among representative model problems to explore this concept are elastic structures such as beam-, arch-, plate- and shell-like structures because the mechanical behavior through the thickness can be approximated with sequential accuracy by varying the order of thickness polynomials in the displacement or stress fields. But, in the numerical, analysis of hierarchical models, two kinds of errors prevail, the modeling error and the numerical approximation error. To ensure numerical simulation quality, an accurate estimation of these two errors is definitely essential. Here, a local a posteriori error estimator for elastic structures with thin domain such as plate- and shell-like structures is derived using the element residuals and the flux balancing technique. This method guarantees upper bounds for the global error, and also provides accurate local error indicators for two types of errors, in the energy norm. Compared to the classical error estimators using the flux averaging technique, this shows considerably reliable and accurate effectivity indices. To illustrate the theoretical results and to verify the validity of the proposed error estimator, representative numerical examples are provided.
Advanced controllers among Flexible AC Transmission System(FACTS) devices employ self-commutated switching converters, VSI (Voltage Sourced Inverters), as the synchronous voltage source. Such controllers are SSSC (Static Synchronous Series Compensator), STATCOM (Static Synchronous Compensator) and UPFC (Unified Power Flow Controller). UPFC is series-shunt combined controller. Its series and shunt inverters can be modeled as SSSC and STATCOM but the dependant relation between the inverters is very complex. For that reason, the complexity makes it difficult to develop the UPFC model by simply combining the SSSC and STATOM models when we apply the model for conventional power system dynamic simulation algorithm. Therefore, we need each relevant models of VSI type FACTS devices for power system analysis. This paper proposes a modeling approach which can be applied to modeling of VSI type FACTS devices. The proposed method using Newton-type current injection method can be used to make UPFC, SSSC, and STATCOM models. The proposed models are used for 2-area test system simulation, and the results verify their effectiveness.
전투지휘훈련의 목적은 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 모델을 활용하여 지휘관과 참모들의 지휘통제 및 의사결정 능력을 향상시키는데 있다. 본 연구는 전투지휘훈련을 위한 시뮬레이션 모델에 지휘통제 모델을 포함시키는 방법을 제시한다. 지휘통제 모델을 포함시킴으로써 모델 상에서 모의되는 개별 전투개체 또는 단위부대는 게이머를 통하지 않고 전술적 통제수단으로 구성된 상급부대의 명령을 직접 입력받아 처리할 수 있다. 본 연구에서는 그러한 지휘통제 및 의사결정 과정을 이산사건시스템명세 (DEVS) 형식론을 활용하여 모델로 명세하였다. 또한 본 연구에서는 개체단위 기반의 지휘통제 및 의사결정 과정 모델과 현재 연대 및 대대급에서 활용 중인 전투21모델에서의 모의 결과를 비교하여 사례를 제시하였다. 본 연구에서는 지휘통제 및 의사결정 과정 모델이 갖는 장점 및 기대효과 등을 제시한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.346-351
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2023
With the rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, there is an increasing variety of methods for creating 3D models. These include innovations such as text-only generation, 2D images to 3D models, and combining images with cue words. Each of these methods has unique advantages, opening up new possibilities in the field of 3D modeling. The purpose of this study is to explore and summarize these methods in-depth, providing researchers and practitioners with a comprehensive perspective to understand the potential value of these methods in practical applications. Through a comprehensive analysis of pure text generation, 2D images to 3D models, and images with cue words, we will reveal the advantages and disadvantages of the various methods, as well as their applicability in different scenarios. Ultimately, this study aims to provide a useful reference for the future direction of AI modeling and to promote the innovation and progress of 3D model generation technology.
In recent, modeling methods for fluorescent lamp are developed well in both static and dynamic state. The models help reliable ballast to be developed in more fast time. This paper reviews the concept and method for well developed models, especially, circuit oriented models using PSpice.
In this paper, the mathematical models of the superheater and the desuperheater are derived based on the fundamental laws of physics, mass and energy balance. The parameters of the models are developed for the 500[MW] thermal power plant using the actual data. The simulated model outputs are well matched with the actual ones. It is expected that the proposed models are useful for the temperature controller design of the thermal power plant.
EFDC 모형에서 해수유동과 퇴적물 이동을 모의하고자 하는 경우에 필요한 해수유동과 퇴적물 이동 모듈외의 수질 모델 등의 요소가 해수유동 모의시간에 미치는 영향을 검토하였다. 해수유동과 퇴적물 이동의 계산에 불필요한 수질요소관련 프로그램과 조건문 들을 모델에서 제거하는 방법으로 모형을 간략화하고 계산시간을 비교하였다. 수정된 EFDC 모형(EFDC-E)을 사용하여 목포해역에서 조류에 대하여 모의하고, 계산에 소요되는 시간과 모의결과를 EFDC 모형을 이용한 모의결과와 비교하였다. 또한, 2차원 모형과 3차원 모형을 동시에 적용하여 2차원 모의결과와 3차원 모의결과의 차이점에 대한 분석과 각 모형의 목포해역 조류 비대칭에 대한 재현성에 대해서 검토하였다. 간략화과정을 통해서 개선된 EFDC-E 모형은 EFDC 모형보다 2차원과 3차원 조류모의에서 약 3배 빠르게 계산하는 것을 확인할 수 있었다. 2차원 모의결과는 수심평균유속을 계산하여 상층에서 관측한 조류를 정확하게 재현하지 못하였으나, 3차원 모형을 적용한 결과는 2차원 모의보다 유속크기가 관측치와 보다 잘 일치하는 모습을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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