Partial quenching structure of turbulent diffusion flames in a turbulent mixing layer is investigated by the method of flame hole dynamics to develope a prediction model for the turbulent lift off. The present study is specifically aimed to remedy the problem of the stiff transition of the conditioned partial burning probability across the crossover condition by adopting level-set method which describes propagating or retreating flame front with specified propagation speed. In light of the level-set simulations with two model problems for the propagation speed, the stabilizing conditions for a turbulent lifted flame are suggested. The flame hole dynamics combined with level-set method yields a temporally evolving turbulent extinction process and its partial quenching characteristics is compared with the results of the previous model employing the flame-hole random walk mapping. The probability to encounter reacting' state, conditioned with scalar dissipation rate, demonstrated that the conditional probability has a rather gradual transition across the crossover scalar dissipation rate in contrast to the stiff transition of resulted from the flame-hole random walk mapping and could be attributed to the finite response of the flame edge propagation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.108-115
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1996
This paper proposes an algorithm and a model topology for the connected speech recognition using Discrete Hidden Markov Models. A proposed model uses diphone and triphone model which consider the recognition rate and recognisable vocabulary. Considering more exact inter- phoneme segmentation and execution speed of algorithm, 4 states have to exist in diphone model where the first state and the last state are keeping a steady state, the other states hold a transient state. 7 states have to exist in triphone model where 7 states are specified and improved to 3 steady states and 4 transition states. Also, the proposed speech recognition algorithm is designed to detect the inter-phoneme segmentation during the recognition processing.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.4
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pp.39-48
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2009
Asynchronous sequential machines, or clockless logic circuits, have several advantages over synchronous machines such as fast operation speed, low power consumption, etc. In this paper, we propose a novel robust controller for input/output asynchronous sequential machines with uncertain state transitions. Due to model uncertainties or inner failures, the state transition function of the considered asynchronous machine is not completely known. In this study, we present a formulation to model this kind of asynchronous machines ana using generalized reachability matrices, we address the condition for the existence of an appropriate controller such that the closed-loop behavior matches that of a prescribed model. Based on the previous research results, we sketch design procedure of the proposed controller and analyze the stable-state operation of the closed-loop system.
Cooling by the flow of water through an embedded cooling pipe has become a common and effective artificial thermal control measure for massive concrete structures. However, an extreme thermal gradient induces significant thermal stress, resulting in thermal cracking. Using a mesoscopic finite-element (FE) mesh, three-phase composites of concrete namely aggregate, mortar matrix and interfacial transition zone (ITZ) are modeled. An equivalent probabilistic model is presented for failure study of concrete by assuming that the material properties conform to the Weibull distribution law. Meanwhile, the correlation coefficient introduced by the statistical method is incorporated into the Weibull distribution formula. Subsequently, a series of numerical analyses are used for investigating the influence of the correlation coefficient on tensile strength and the failure process of concrete based on the equivalent probabilistic model. Finally, as an engineering application, damage and failure behavior of concrete cracks induced by a water-cooling pipe are analyzed in-depth by the presented model. Results show that the random distribution of concrete mechanical parameters and the temperature gradient near water-cooling pipe have a significant influence on the pattern and failure progress of temperature-induced micro-cracking in concrete.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.1-9
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2007
A three-state Markov logistic regression model is suggested to forecast the probability of tomorrow's precipitation based on the current meteorological situation. The suggested model turns out to be better than Markov regression model in the sense of the mean squared error of forecasting for the rainfall data of Seoul area.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.24
no.1
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pp.157-175
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1998
This paper develops multiple objective manpower planning model in order to design and adjust manpower structure and flow when advance rate for officer's native is considered. The state transition in manpower structure is analyzed using Markov chains. Multiple objectives in the model are security of advance rate, satisfaction of rank's number of personnel, and stability of the number of recruit personnel for officer's native. Trade - off of these objectives is made to evaluate manpower structure and flow. Solutions of this model are obtained by LINGO package.
Because the quality of a radio link in real environment is generally varied with time, there is a difference between the delay in the real environment and one obtained from the analytic model where a time-varying link model is not used as a link model for a Bluetooth. This paper analyzes the transmission delay of a message in the time-varying radio link model for the Bluetooth. The time-varying radio link is modeled with a two-state Markov model. The mean transmission delay of the message is analytically obtained in terms of the arrival rate of the message, the state transition probability in the Markov model, and the packet error rate.
The successional status and potential natural vegetation were examined in a mixed broadleaved-Abies forest located at Mt, Odae National Park. The examination was based on the subsequent process of generation replacement by understory saplings for the dominant canopy trees within 88 $5m{\times}50m$ belt transects. The transition matrix model, which was modified from mathematical theory of Markov chain, was employed to analyze the successional status of the study forest. The model suggests that the study forest is still seral, and it is considered to be more than 700 years away from the steady state or climax in terms of species composition. The simulations predict a remarkable decrease in the proportion of species composition of the present dominant Quercus mongolica and Tilia amurensi.s from current 28% and 13% to less than 3% and 5%, respectively, at the steady state. On the contrary, the proportions of Abies holophylla, Acer pseudo-sieboldianum, Carpinus cordata, and Pinus koraiensis will increase at the steady state. The ratio of mixture between deciduous and coniferous trees will be gradually changed from current 6.5 : 3.5 to 5.0 : 5.0 at equilibrium. Discussion for the problems of Quercus mongolica in successional status noted that the species behaved as a mid-successional dominant, not a climax species in the study forest. The hypothesis and sensitivity of the transition matrix model were also discussed to evaluate the applicability to the real situation. The overall results indicated that the present dynamics of the forest must reflect the seral state due to previous disturbance mainly by hyman related interference.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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