Ultra-high brightness and thin displays need to optical micro-patterns which can uniformly diffuse the lights and low loss. The micro random patterns have characteristics to rise the optical efficiency such as light extraction, uniform diffusion. For this reason, various fabrication processes are studied for random patterns. In this study, the micro random patterns were machined by diamond turning which used a controlled cutting tool path with random cutting depth. The machined patterns had random shape and directionality along the circumferential direction. The average width and length of machined random pattern according to rotation radius were 40.13㎛~55.51㎛ and 37.25㎛~59.49㎛, and these results were compared with the designed result. Also, the machining error according to rotation radius in diamond turning using randomly controlled cutting depth was discussed.
We discuss diffusion of particles in turbulent flows. In hydrodynamic turbulence, it is well known that distance between two particles imbedded in a turbulent flow exhibits a random walk behavior. The corresponding diffusion coefficient is ${\~}$${\upsilon}_{inj}{\iota}_{turb}$, where ${\upsilon}_{inj}$ is the amplitude of the turbulent velocity and ${\iota}_{turb}$ is the scale of the turbulent motions. It Is not clear whether or not we can use a similar expression for magnetohydrodynamic turbulence. However, numerical simulations show that mixing motions perpendicular to the local magnetic field are, up to high degree, hydrodynamical. This suggests that turbulent heat transport in magnetized turbulent fluid should be similar to that in non-magnetized one, which should have a diffusion coefficient ${\upsilon}_{inj}{\iota}_{turb}$. We review numerical simulations that support this conclusion. The application of this idea to thermal conductivity in clusters of galaxies shows that this mechanism may dominate the diffusion of heat and may be efficient enough to prevent cooling flow formation when turbulence is vigorous.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.12
no.1
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pp.29-41
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1996
The two-stage numerical model was used to study the relation between three-dimensional local wind model, advection/diffusion model of random walk method and second moment method on Pusan coastal area. The first stage is three dimensional time-dependent local wind model which gives the wind field and vertical dirrusion coefficient. The second stage is advection/diffusion model which uses the results of the first stage as input data. First, wind fields on Pusan coastal area for none synoptic scale wind showed typical land and sea breeze circulation, and convergence zone occured at 1200LST in northern of domain, in succession, moved northward of domain. Emissions from Sinpyeong industrial district were trasnported toward the inland by sea breeze during daytime, and reached the end part of domain about 1800LST. During nighttime, emissions return to sea by land breeze and vertical diffusion also contributes to upward transport. In order to use this model for forecast of air pollution concentration on the Pusan coastal area, it is necessary that computed value must be compared with measured value and wind fields model must also be dealt in detail.
본 연구에서는 random walk하는 입자와 암세포 확산을 비교하여 Fick's law를 따르는 확산 모형과 암세포 확산의 차이를 밝힌다. 암세포 확산은 암 전이 메커니즘을 이해하는데 매우 중요하다. 하지만 아직까지 암세포 확산은 정확하게 이해되지 않고 있다. 따라서 이번 연구에서는 가장 간단한 2차원 random walk와 암세포 확산을 비교하고, 동역학적인 차이를 규명해 암세포 확산을 이해하고자 한다. Random walk하는 입자는 EDISON 전산화학 전문센터의 프로그램 중 dynamic Monte Carlo(dynamic MC) 전산 모사 소프트웨어를 이용하여 2차원에서 움직이는 레나드-존스 입자의 운동을 통해 살펴보았다. 암세포 확산은 실제 암세포의 시간에 따른 위치 변화 정보 (세포의 궤적)를 직접 구하여 분석하였다. Dynamic MC 결과는 Fickian 확산 모형을 잘 따르는 것을 평균 제곱 거리와 밀도 함수를 통해 확인할 수 있었다. 암세포 확산의 경우 평균 제곱 거리는 시간에 대해서 선형적으로 비례하지만 밀도 함수는 가우시안 형태로 나오지 않으며 Fick's law를 따르는 확산 모형과 다른 확산 형태를 보인다. 이러한 확산 형태는 암세포의 동역학적인 다양성 때문에 나타나며 각각의 암세포가 다른 운동성을 가지는 것에 기인하는 것으로 보인다.
In this paper we have presented the results of thermodynamic, structural, and dynamic properties of model systems for liquid benzene, toluene and p-xylene in an isobaric-isothermal (NpT) ensemble at 283.15, 303.15, 323.15, and 343.15 K using molecular dynamics (MD) simulation. This work is initiated to compensate for our previous canonical (NVT) ensemble MD simulations [Bull. Kor. Chem. Soc. 2001, 23, 441] for the same systems in which the calculated pressures were too low. The calculated pressures in the NpT ensemble MD simulations are close to 1 atm and the volume of each system increases with increasing temperature. The first and second peaks in the center of mass g(r) diminish gradually and the minima increase as usual for the three liquids as the temperature increases. The three peaks of the site-site gC-C(r) at 283.15 K support the perpendicular structure of nearest neighbors in liquid benzene. Two self-diffusion coefficients of liquid benzene via the Einstein equation and via the Green-Kubo relation are in excellent agreement with the experimental measures. The self-diffusion coefficients of liquid toluene and p-xylene are in accord with the trend that the self-diffusion coefficient decreases with increasing number of methyl group. The friction constants calculated from the force auto-correlation (FAC) function with the assumption that the fast random force correlation ends at time which the FAC has the first negative value give a correct qualitative trends: decrease with increase of temperature and increase with the number of methyl group. The friction constants calculated from the FAC's are always less than those obtained from the friction-diffusion relation which reflects that the random FAC decays slower than the total FAC as described by Kubo [Rep. Prog. Phys. 1966, 29, 255].
In this paper, we introduce the SNUDM-G, a diffusion model analysis tool with improved computational speed. Although the diffusion model has been applied to explain various cognitive tasks, its use was limited due to computational difficulties. In particular, SNUDM(Koh et al., 2020), one of the diffusion model analysis tools, has a disadvantage in terms of processing speed because it sequentially generates 20,000 data when approximating the diffusion process. To overcome this limitation, we propose to use graphic processing units(GPU) in the process of approximating the diffusion process with a random walk process. Since 20,000 data can be generated in parallel using the graphic processing units, the estimation speed can be increased compared to generating data through sequential processing. As a result of analyzing the data of Experiment 1 by Ratcliff et al. (2004) and recovering the parameters with SNUDM-G using GPU and SNUDM using CPU, SNUDM-G estimated slightly higher values for certain parameters than SNUDM. However, in term of computational speed, SNUDM-G estimated the parameters much faster than SNUDM. This result shows that a more efficient diffusion model analysis for various cognitive tasks is possible using this tool and further suggests that the processing speed of various cognitive models can be improved by using graphic processing units in the future.
The random vibration of saddle membrane structures under wind load is studied theoretically and experimentally. First, the nonlinear random vibration differential equations of saddle membrane structures under wind loads are established based on von Karman's large deflection theory, thin shell theory and potential flow theory. The probabilistic density function (PDF) and its corresponding statistical parameters of the displacement response of membrane structure are obtained by using the diffusion process theory and the Fokker Planck Kolmogorov equation method (FPK) to solve the equation. Furthermore, a wind tunnel test is carried out to obtain the displacement time history data of the test model under wind load, and the statistical characteristics of the displacement time history of the prototype model are obtained by similarity theory and probability statistics method. Finally, the rationality of the theoretical model is verified by comparing the experimental model with the theoretical model. The results show that the theoretical model agrees with the experimental model, and the random vibration response can be effectively reduced by increasing the initial pretension force and the rise-span ratio within a certain range. The research methods can provide a theoretical reference for the random vibration of the membrane structure, and also be the foundation of structural reliability of membrane structure based on wind-induced response.
Fluorescence recovery after photobleaching (FRAP) has been widely used for the measurement of molecular diffusion in living cells and tissues. We developed an image-based FRAP (iFRAP) technique using a modified real-time microscope and a 488 nm Ar-ion laser. A fractional intensity curve was obtained from the time-lapse images of fluorescence recovery in the bleached spot to determine the diffusion coefficient of fluorescently labeled macromolecules in porous medium. We validated iFRAP through experiments with agar gels (0.5% and 1.5% w/v) containing FITC-Dextrans (10, 70 and 500 kDa MW). Further validation was performed by a Monte Carlo approach, where we simulated the three-dimensional random walk of macromolecules in agar gel model. Diffusion coefficients were deduced from the mean square displacement curves and showed good agreements with those measured by iFRAP.
Karaman, M. Muge;Zhou, Christopher Y.;Zhang, Jiaxuan;Zhong, Zheng;Wang, Kezhou;Zhu, Wenzhen
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.26
no.2
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pp.104-116
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2022
The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm2) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (Dm) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean Dm, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for Dm, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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