'Ionic wind' is phenomenon induced by corona discharge which occurs when large electric potential is applied to electrodes with high curvature. The ionic wind has advantage that it could generate forced convective flow without any external energy like separate pump. In this study, 'pin-mesh' arrangement is utilized for experiments. First, optimization of configuration is conducted with local momentum of ionic wind behind the mesh. Empirical equation for prediction about velocity profile was derived using the measured results. Secondly, the enhancement of mass transfer rate of acetone with ionic wind was analyzed. Also, the drying efficiency using a fan which has same flow rate was compared with ionic wind for identification of additional chemical reaction. At last, the drying process of organic solvent was visualized with image processing. As a result, it was shown that the use of ionic wind could dry organic matter four times faster than the natural condition.
We examine how the mass assembly of central galaxies depends on their location in the cosmic web. The HORIZON-AGN simulation is analysed at z~2 using the DISPERSE code to extract multi-scale cosmic filaments. We find that the dependency of galaxy properties on large-scale environment is mostly inherited from the (large-scale) environmental dependency of their host halo mass. When adopting a residual analysis that removes the host halo mass effect, we detect a direct and non-negligible influence of cosmic filaments. Proximity to filaments enhances the build-up of stellar mass, a result in agreement with previous studies. However, our multi-scale analysis also reveals that, at the edge of filaments, star formation is suppressed. In addition, we find clues for compaction of the stellar distribution at close proximity to filaments. We suggest that gas transfer from the outside to the inside of the haloes (where galaxies reside) becomes less efficient closer to filaments, due to high angular momentum supply at the vorticity-rich edge of filaments. This quenching mechanism may partly explain the larger fraction of passive galaxies in filaments, as inferred from observations at lower redshifts.
In two-fluid simulations of flow boiling, the modeling of the mean bubble diameter is a key parameter in the closure relations governing the intefacial transfer of mass, momentum, and energy. Monodispersed approach proved to be insufficient to describe the significant variation in bubble size during flow boiling in a heated pipe. A population balance model (PBM) has been employed to address these shortcomings. During nucleate boiling, vapor bubbles of a certain size are formed on the heated wall, detach and migrate into the bulk flow. These bubbles then grow, shrink or disintegrate by evaporation, condensation, breakage and aggregation. In this study, a parametric analysis of the PBM aggregation and breakage models has been performed to investigate their effect on the radial distribution of the mean bubble diameter and vapor volume fraction. The simulation results are compared with the DEBORA experiments (Garnier et al., 2001). In addition, the influence of PBM parameters on the local distribution of individual bubble size groups was also studied. The results have shown that the modeling of aggregation process has the largest influence on the results and is mainly dictated by the collisions due to flow turbulence.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.3
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pp.223-229
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2015
In this study, the effects of the leakage flow between the baffle and tube bundles on the performance of a shell and tube heat exchanger (STHE) were examined using the commercial software ANSYS FLUENT v.14. A computational fluid dynamics model was developed for a small STHE with five different cases for the ratio of the leakage cross-sectional area to the baffle cross-sectional area, ranging from 0 to 40%, in order to determine the optimum leakage flow corresponding to the maximum outlet temperature. Using fixed tube wall and inlet temperatures for the shell side of the STHE, the flow and temperature fields were calculated by increasing the Reynolds number from 4952 to 14858. The present results showed that the outlet temperature, pressure drop, and heat transfer coefficient were strongly affected by the leakage flow, as well as the Reynolds number. In contrast with a previous researcher's finding that the leakage flow led to simultaneous decreases in the pressure drop and heat transfer rate, the present study found that the pertinent leakage flow provided momentum in the recirculation zone near the baffle plate and thus led to the maximum outlet temperature, a small pressure drop, and the highest heat transfer rate. The optimum leakage flow was shown in the case with a ratio of 20% among the five different cases.
This study investigates energy fluxes measured near Gangjeong-Goryeong Weir of the Nakdong River of South Korea for more than a year, from July 2011 to September 2012, in order to analyze the applicability of the data for future impact analyses. Each of the two study sites is located in a rural area, surrounded by agricultural fields, and an urban industrial area. Sensible and latent heat fluxes are analyzed according to the wind direction. In the summertime, when the wind blows from the river, sensible heat tends to decrease and latent heat tends to increase at both sites. This result is considered to be caused by moisture transfer from the river. Bowen ratio, energy balance closure, momentum flux, and stability are analyzed as well. The Bowen ratio of the rural agricultural site turns out higher than that of the urban site regardless of the season. The energy balance closure is higher at the agricultural site compared to the urban area, which is mainly due to exclusion of the storage term calculation at the urban site. The momentum flux is greater at the urban site both in winter and summer. The instability lasts longer during daytime and in the summertime, when there is a strong turbulence. The data from these sites are appropriate to be used in analyzing the impact of river in surrounding areas for future studies.
In this paper has proposed to the recognition of the disease on medical images using neural network. The neural network is constructed as three-layers of the input-layer, the hidden-layer and the output-layer. The training method applied for the recognition of disease region is adaptive error back-propagation. The low-frequency region analyzed by DWT are expressed by matrix. The coefficient-values of the characteristic polynomial applied are n+1. The normalized maximum value +1 and minimum value -1 in the range of tangent-sigmoid transfer function are applied to be use as the input vector of the neural network. To prove the validity of the proposed methods used in the experiment with a simulation experiment, the input medical image recognition rate the evaluation of areas of disease. As a result of the experiment, the characteristic polynomial coefficient of low-frequency area matrix, conversed to 4 level DWT, was proved to be optimum to be applied to the feature parameter. As for the number of training, it was marked fewest in 0.01 of learning coefficient and 0.95 of momentum, when the adaptive error back-propagation was learned by inputting standardized feature parameter into organized neural network. As to the training result when the learning coefficient was 0.01, and momentum was 0.95, it was 100% recognized in fifty-five times of the stomach image, fifty-five times of the chest image, forty-six times of the CT image, fifty-five times of ultrasonogram, and one hundred fifty-seven times of angiogram.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.22
no.3
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pp.386-401
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2011
Mathematical models for various steps in coal gasification reactions were developed and applied to investigate the effects of operation parameters on dynamic behavior of gasification process. Chemical reactions considered in these models were pyrolysis, volatile combustion, water shift reaction, steam-methane reformation, and char gasification. Kinetics of heterogeneous reactions between char and gaseous agents was based on Random pore model. Momentum balance and Stokes' law were used to estimate the residence time of solid particles (char) in an up-flow reactor. The effects of operation parameters on syngas composition, reaction temperature, carbon conversion were verified. Parameters considered here for this purpose were $O_2$-to-coal mass ratio, pressure of reactor, composition of coal, diameter of char particle. On the basis of these parametric studies some quantitative parameter-response relationships were established from both dynamic and steady-state point of view. Without depending on steady state approximation, the present model can describe both transient and long-time limit behavior of the gasification system and accordingly serve as a proto-type dynamic simulator of coal gasification process. Incorporation of heat transfer through heterogenous boundaries, slag formation and steam generation is under progress and additional refinement of mathematical models to reflect the actual design of commercial gasifiers will be made in the near futureK.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.22
no.3
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pp.363-371
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2011
In this paper, a three-dimensional hydrogen desorption model is developed to precisely study the hydrogen desorption kinetics and resultant heat and mass transport phenomena in metal hydride hydrogen storage vessels. The metal hydride hydrogen desorption model, i.e. governed by the conservation of mass, momentum, and thermal energy is first experimentally validated against the temperature evolution data measured on a cylindrical $LaNi_5$ metal hydride vessel. The equilibrium pressure used for hydrogen desorption simulations is derived as a function of H/M atomic ratio and temperature based on the experimental data in the literature. The numerical simulation results agree well with experimental data and the 3D desorption model successfully captures key experimental trends during hydrogen desorption process. Both the simulation and experiment display an initial sharp decrease in the temperature mainly caused by relatively slow heat supply rate from the vessel external wall. On the other hand, the effect of heat supply becomes influential at the latter stages, leading to smooth increase in the vessel temperature in both simulation and experiment. This numerical study provides the fundamental understanding of detailed heat and mass transfer phenomena during hydrogen desorption process and further indicates that efficient design of storage vessel and heating system is critical to achieve fast hydrogen discharging performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.1
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pp.1-12
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2012
Data mining is the process of searching and analyzing large quantities of data for finding out meaningful patterns and rules. Artificial Neural Network (ANN) is one of the tools of data mining which is becoming very popular in forecasting the future values. Some of the areas where it is used are banking, medicine, retailing and fraud detection. In finance, artificial neural network is used in various disciplines including stock market forecasting. In the stock market time series, due to high volatility, it is very important to choose a model which reads volatility and forecasts the future values considering volatility as one of the major attributes for forecasting. In this paper, an attempt is made to develop two models - one using feed forward back propagation Artificial Neural Network and the other using Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) technique for forecasting stock market returns. Various parameters which are considered for the design of optimal ANN model development are input and output data normalization, transfer function and neuron/s at input, hidden and output layers, number of hidden layers, values with respect to momentum, learning rate and error tolerance. Simulations have been done using prices of daily close of Sensex. Stock market returns are chosen as input data and output is the forecasted return. Simulations of the Model have been done using MATLAB$^{(R)}$ 6.1.0.450 and EViews 4.1. Convergence and performance of models have been evaluated on the basis of the simulation results. Performance evaluation is done on the basis of the errors calculated between the actual and predicted values.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.08a
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pp.267-267
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2012
최근 국내 반도체 장비 업체들에 의해서 차세대 반도체용 450 mm 웨이퍼 공정용 장비 개발이 진행 중에 있다. 반도체 산업은 계속해서 반도체 칩의 크기를 작게 하고, 웨이퍼 크기를 늘리면서 웨이퍼 당 칩수를 증가시켜 생산성을 향상해오고 있다. 현재 300 mm 웨이퍼에서 450 mm 웨이퍼를 도입하게 되면, 생산성 뿐만 아니라 30%의 비용절감과 50%의 cycle-time 단축이 기대되고 있다. 장비에 대한 이해와 공정에 대한 해석 능력을 위해 비용과 시간이 많이 들기 때문에 최근 컴퓨터를 활용한 수치 모델링이 진행되고 있다. 또한, 수치 모델링은 실험 결과와의 비교가 필수적이다. 본 연구에서는 450 mm 웨이퍼 공정용 장비의 전자밀도를 cut off probe를 통해 100 mTorr에 서 Ar 플라즈마를 파워에 따라 측정했다. 13.56 MHz 200 W, 500 W, 1,000 W로 입력 파워가 증가하면서 웨이퍼 중심에서 $6.0{\times}10^9#/cm^3$, $1.35{\times}10^{10}#/cm^3$, $2.4{\times}10^{10}#/cm^3$로 증가했다. 450 mm 웨이퍼 영역에서 전자 밀도의 불균일도는 각각 10.31%, 3.24%, 4.81% 였다. 또한, 이 450 mm 웨이퍼용 CCP 장비를 축대칭 2차원으로 형상화하고, 전극에 13.56 MHz를 직렬로 연결된 blocking capacitor ($1{\times}10^{-6}$ F/$m^2$)를 통해 인가할 수 있도록 상용 유체 모델 소프트웨어(CFD-ACE+, EXI corp)를 이용하여 계산하였다. 주요 전자-중성 충돌 반응으로 momentum transfer, ionization, excitation, two-step ionization을 고려했고, $Ar^+$와 $Ar^*$의 표면 재결합 반응은 sticking coefficient를 1로 가정했다. CFD-ACE+의 CCP 모델을 통해 Poisson 방정식을 풀어서 sheath와 wave effect를 고려하였다. Stochastic heating을 고려하지 않았을 때, 플라즈마 흡수 파워가 80 W, 160 W, 240 W에서 실험 투입 전력 200 W, 500 W, 1,000 W일 때와 유사한 반경 방향의 플라즈마 밀도 분포를 보였다. 200 W, 500 W, 1,000 W일 때의 전자밀도 분포는 수치 모델링과 전 범위에서 각각 10%, 3%, 2%의 오차를 보였다. 450 mm의 전극에 13.56 MHz의 전력을 인가할 때, 파워가 증가할수록 전자밀도의 최대값의 위치가 웨이퍼 edge에서 중심으로 이동하고 있음을 실험과 모델링을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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