Based on the dynamic tests of recycled aggregate concrete (RAC) short columns confined by the hoop reinforcement, the dynamic failure mechanism and the mechanical parameters related to the constitutive relation of confined recycled aggregate concrete (CRAC) were investigated thoroughly. The fracturing sections were relatively flat and smooth at higher strain rates rather than those at a quasi-static strain rate. With the increasing stirrup volume ratio, the crack mode is transited from splitting crack to slipping crack constrained with large transverse confinement. The compressive peak stress, peak strain, and ultimate strain increase with the increase of stirrup volume ratio, as well as the increasing strain rate. The dynamic confining increase factors of the compressive peak stress, peak strain, and ultimate strain increase by about 33%, 39%, and 103% when the volume ratio of hoop reinforcement is increased from 0 to 2%, but decrease by about 3.7%, 4.2%, and 9.1% when the stirrup spacing is increased from 20mm to 60mm, respectively. This sentence is rephrased as follows: When the stirrup volume ratios are up to 0.675%, and 2%, the contributions of the hoop confinement effect to the dynamic confining increase factors of the compressive peak strain and the compressive peak stress are greater than those of the strain rate effect, respectively. The dynamic confining increase factor (DCIF) models of the compressive peak stress, peak strain, and ultimate strain of CRAC are proposed in the paper. Through the confinement of the hoop reinforcement, the ductility of RAC, which is generally slightly lower than that of NAC, is significantly improved.
Recently, in the field of Speech Emotion Recognition (SER), many studies have been conducted to improve accuracy using voice features and modeling. In addition to modeling studies to improve the accuracy of existing voice emotion recognition, various studies using voice features are being conducted. This paper, voice files are separated by time interval in a time series method, focusing on the fact that voice emotions are related to time flow. After voice file separation, we propose a model for classifying emotions of speech data by extracting speech features Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), and mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) and applying them to a recurrent neural network model used for sequential data processing. As proposed method, voice features were extracted from all files using 'librosa' library and applied to neural network models. The experimental method compared and analyzed the performance of models of recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) using the Interactive emotional dyadic motion capture Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP) english dataset.
Inertial Navigation System(INS) provides short-term accurate navigation solution but its error grows with time due to integration characteristics. Meanwhile, Global Positioning System(GPS) provides long-term stable solution but it has poor error characteristics in high dynamic region. So for its synergistic relationship, an integrated INS/GPS systems has been widely used as an advanced navigation system. Generally, two kinds of integration method are used. One is loosely coupled mode which uses GPS-derived position and velocity as measurements in an integrated Kalman filter. The other is tightly coupled one which uses pseudorange and pseudorange rate as Kalman filter measurements. In this paper the system error models and observation models for two kinds of integrated systems are derived, respectively, and their performance are compared through Monte-Carlo simulations.
Spiral arms greatly affect gas flows and star formation in disk galaxies. We use local 3D simulations of vertically-stratified, self-gravitating, gaseous disks under a stellar spiral potential to study the effects of spiral arms on galactic star formation as well as formation of gaseous spurs/feathers. We adopt the TIGRESS framework to handle radiative heating and cooling, star formation, and ensuing supernova (SN) feedback. We find that more than 90% of star formation takes place inside spiral arms. The global star formation rate (SFR) in models with spiral arms is enhanced by less than a factor of 2 compared to the no-arm counterpart. This supports the picture that spiral arms do not trigger star formation but rather redistribute star-forming regions. Correlated SN feedback produces interarm feathers in both magnetized and unmagnetized models. These feathers live short, have parallel magnetic fields along their length, and are bounded by SN feedback in the lateral direction, in contrast to instability-induced feathers formed in our previous isothermal simulations.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.295-303
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2021
The aim of this study is to analyze the effects of oil prices on economic growth and exchange rate in Saudi Arabia during the period 1980-2020. For this purpose, the linear and nonlinear ARDL models are estimated. The linear ARDL model shows that the oil price and economic growth are cointegrated. Moreover, the two variables have a significant positive association in the long run. However, the oil price has no significant impact on the exchange rate. When estimating the nonlinear ARDL model, it has been shown that oil price is only cointegrated with economic growth but not with the exchange rate. The estimation of nonlinear effects using the nonlinear ARDL model shows that economic growth is affected by both positive and negative oil shocks in the long run. However, the impact of positive shocks is higher than those of negative shocks. Moreover, results show that the short-run effects of positive and negative oil shocks are not statistically significant. Regarding the exchange rate, our results show that the effects of positive and negative oil shocks are not statistically significant. Consequently, this study concludes that the oil price has an asymmetric effect on economic growth in Saudi Arabia, but not on the exchange rate.
Recently, interests to remove nitrogen in the nitritation process have increased because of its economical advantages, since it could be a short-cut process to save both oxygen for nitrification and carbon for denitrification compared to a typical nitrification. However, the kinetics related with the nitritation process has not yet been fully understood. Furthermore, many useful models which have been successfully used for wastewater treatment processes cannot be used to estimate effluent nitrite concentration for evaluating performance of the nitritation process, since the process rate equations and population of microorganisms for nitrogen removal in these models have been set up only for the condition of full nitrification. Therefore, the present study was conducted to estimate an effluent nitrite concentration in the nitritation process with a concept of enzymatic inhibition kinetics based on long-term laboratory experiments. Using a nonlinear least squares regression method, kinetic parameters were accurately determined. By setting up a process rate equation along with a mass balance equation of the nitrite-oxidizing step, an effluent nitrite concentration in the nitritation process was then successfully estimated.
The switching and the retention characteristics with the injection conditions(pulse height and pulse width) were investigated in the nonvolatile MNOS memories with thin oxide layer of $23{\AA}$ thick. The shift of flatband voltage was measured using the fast ramp C-V method and experimental results were analized using the previously developed models. It was shown that the experimental results were described quit well by the trap-assisted and modified Fowler-Nordheim tunneling models for the voltage pulse of $15V{\sim}19V,\;24V{\sim}25V$, respectively. However, the direct tunneling model was agreement with experimental values in all range of pulse height. As increasing the initial shift of the flatband voltage, the decay rate was increased. But for the same initial shift of the flatband voltage, the decay rate was smaller for low and long pulse than for high and short one.
The aim of this study was to investigate the growth of aerobic bacteria in fresh-cut salad during short-term temperature abuse ($4{\sim}30^{\circ}C$temperature for 1, 2, and 3 h) for 72 h and to develop predictive models for the growth of total viable cells (TVC) based on Predictive food microbiology (PFM). The tool that was used, Pathogen Modeling program (PMP 7.0), predicts the growth of Aeromonas hydrophila (broth Culture, aerobic) at pH 5.6, NaCl 2.5%, and sodium nitrite 150 ppm for 72 h. Linear models through linear regression analysis; DMFit program were created based on the results obtained at 5, 10, 20, and $30^{\circ}C$ for 72 h ($r^2$ >0.9). Secondary models for the growth rate and lag time, as a function of storage temperature, were developed using the polynomial model. The initial contamination level of fresh-cut salad was 5.6 log CFU/mL of TVC during 72 h storage, and the growth rate of TVC was shown to be 0.020~1.083 CFU/mL/h ($r^2$ >0.9). Also, the growth tendency of TVC was similar to that of PMP (grow rate: 0.017~0.235 CFU/mL/h; $r^2=0.994{\sim}1.000$). The predicted shelf life with PMP was 24.1~626.5 h, and the estimated shelf life of the fresh-cut salads with short-term temperature abuse was 15.6~31.1 h. The predicted shelf life was more than two times the observed one. This result indicates a 'fail safe' model. It can be taken to a ludicrous extreme by adopting a model that always predicts that a pathogenic microorganism will grow even under conditions so strict as to be actually impossible.
Jeju Island, the heaviest raining area in Korea, is a volcanic Island located at the southernmost of Korea, but most streams are of the dry due to its hydrological/geological characteristics different from those of inland areas. Therefore, there are limitations in applying the results from the mainland to the studies on stream run-off characteristics analysis and water resource analysis of Jeju Island. In this study, the SWAT(soil & water assessment tool) model is used for the Hwabuk stream watershed located east of the downtown to calculate the long-term stream run-off rate, and WMS(watershed modeling system) and HEC-HMS(hydrologic modeling system) models are used to figure out the stream run-off characteristics due to short-term heavy rainfall. As the result of SWAT modelling for the long-term rainfall-runoff model for Hwabuk stream watershed in 2008, 5.66% of the average precipitation of the entire basin was run off, with 3.47% in 2009, 8.12% in 2010, and root mean square error(RMSE) and determination coefficient($R^2$) was 496.9 and 0.87, respectively, with model efficient(ME) of 0.72. From the results of WMS and HEC-HMS models which are short-term rainfall-runoff models, unless there was a preceding rainfall, the runoff occurred only for rainfall of 40mm or greater, and the run-off duration averaged 10~14 hours.
Korea experienced a financial crisis in 1997. Since then Korea economy has undergone severe change such as exchange rate regime from the market average exchange rate system to the free floating exchange rate system in 1997, and the currency rate fluctuation has been widening. We empirically analyze the determination of the Won/Dollar exchange rate based on the monetary approach. We employ Lucas (1982), Bilson (1978) and Frankel (1979) models and consider some mixed models. We make use of monthly data of money supply, income, interest rate, capital balance, terms of trade, and the yen/dollar exchange rate over the period 1990-2009. We compare the empirical results of cointegration tests and the vector error correction model(VECM) from the two regimes, the pre and post korean financial crisis. The won/dollar exchange rate has long-run relationship with the variables in the monetarist models in the two regimes. For the post crisis regime, the Bilson model is the best and the long run variables also affect the short run dynamics of the won/dollar exchange rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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