ASM No. 2(Activated sludge model No. 2) is very useful model to analyze the wastewater treatment which removes nitrogen and phosphorus. But, it is difficult to apply ASM No. 2 to control of wastewater treatment since it has 17 material divisions and 46 parameters. So the purpose of this study was the simplification of ASM No. 2 and the provement of simplification model. Firstly ASM No. 2 was simplified with 5 material division and three phases(Anaerobic, aerobic, anoxic phases). The simplified model was proved by R-square using track study data. As a result of provement, the values of R-square in ${NH_4}^+$ were 0.9815 in ASM No. 2 and 0.9250 in simplified model and in ${NO_3}^-$ were 0.8679 in ASM No. 2 and 0.7914 in simplified model and in ${PO_4}^{3-}$ are 0.9745 in ASM No. 2 and 0.9187 in the simplified model when the ability to express the material variation was compared by R-square. So, the simplified model has enough ability to express the variation of ${NH_4}^+$, ${NO_3}^-$ and ${PO_4}^{3-}$.
This study was implemented to find an optimal model for wastewater treatment processes using PHOENICS(Parabolic, hyperbolic or Elliptic Numerical Integration Code Series) and ASM(Activated Sludge Model). PHOENICS is a general software based upon the laws of physics and chemistry which govern the motion of fluids, the stresses and strains in solids, heat flow, diffusion, and chemical reaction. The wastewater flow and removal efficiency of particle in two phase system of a grit chamber in wastewater treatment plant were analyzed to inquire the predictive aspect of the operational model. ASM was developed for a biokinetic model based upon material balance in complex activated sludge systems, which can demonstrate dynamic and spatial behavior of biological treatment system. This model was applied to aeration tank and settling chamber in Choonchun city, and the modeling result shows dynamic transport in aeration tank. PHOENCS and ASM could be contributed for the optimal operation of wastewater treatment plant.
ASM No. 1 is a very useful model to analyze wastewater treatment system removing organic carbon and nitrogen material. But it isn't adequate to control the wastewater treatment system with real time since it has many material divisions and parameters. So, the purpose of this study is the simplification of ASM No. 1 to control the wastewater treatment system. ASM No. 1 was changed with the model which has 3 material divisions(COD, $NH_4{^+}$, $NO_3{^-}$) and two phases(Aerobic and Anoxic condition). SBR was running with two phases(Phase I and II). Phase II running 20 minutes with aerobic time was used for deciding model parameters and Phase I running 12 minutes with aerobic time was used for proving the simplified model. The simplified model was compared with ASM No. 1 using data of Phase I and II. As a result of model comparison, the simplified model has enough ability to express the variation of $NH_4{^+}$ compound.
2차원 표층밀도분류의 특성을 동역학적으로 구명하기 위해 수치해석을 할 경우고려해야 할 가장 중요한 문제는 성층상태에서 난류수송의 평가와 자유수표면의 처리이다. 본 연구에서는 2차원 표층밀도분류에 대한 내부흐름의 연직방향구조를 동역학적으로 구명하기 위해서 비정수압 근사 및 대수응력모형(ASM) 을 사용하여 SIMPLE로 알려진 수치모형을 적용하였다. $\kappa-\varepsilon$모형의 결점인 난류의 이방성을 고려한 대수응력 모형(ASM)을 사용한 2차원 표층밀도분류 수치모형은 밀도계층에 포획감쇠 및 자유수면에서 난류구조를 보다 정확하게 규명할 수 있었다. 대수응력모형(ASM)에 의한 유동장의 계산결과는 $\kappa-\varepsilon$ 모형에 의한 결과와 비교하여 상당히 개선되였으며, 수리실험 결과와 잘 일치하여 모형의 적용성이 검증되었다.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
In this work, the presence of nitrification biochemical oxygen demand (NBOD) frequently occurred in the sewer outflow in winter season was analysed by the COD fraction methods using the respirometry and process simulations with real operation data measurements and analysis. The activated sludge models applied in this process simulation were based on the ASM No.2d temp. models, published by International Association on Water Quality (IAWQ). The ASM No.2d model is an extension of the ASM No.2 model and takes into account of carbon removal, nitrification, denitrification and phosphorus removal. The denitrifying capacity of phosphorus accumulating organisms has been implemented in the ASM No.2d model because experimental evidence shows that some of the phosphorus accumulating organisms can denitrify. It was shown that the concentrations of autotrophs (X_AUT) in the secondary clarifier and the $NH_4-N$ of T-N increased in the presence of NBOD measurements. Because of the low temperature (average $8^{\circ}C$) and possible operational troubles, the outcoming autotrophs exhausted oxygen in the process of nitrifying $NH_4-N$.
본 논문은 사용자 사진에서 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 얼굴의 각 특징 점을 추출하고, 추출 된 특징점을 이용하여 화장할 부분의 영역을 생성 한다. 기존의 가상 메이크업 프로그램에서는 사용자가 수동적으로 몇 개의 특징 점을 정확히 선택해야 하는데서 불편함을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 가상 메이크업 프로그램에서는 ASM을 이용하여 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다. 자연스러운 화장 효과를 표현하기 위해서 기본적인 알파 블렌딩을 각각 화장품의 특징에 맞게 변형하여 사용자 피부색과 화장품의 색을 혼합한다. 얼굴 윤곽, 눈, 눈썹, 입술, 볼의 영역을 생성하고, Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner, Eye Shadow 종류의 화장을 할 수 있게 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3685-3700
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2015
To avoid influences caused by pose, illumination and facial expression variations, we propose a robust three-step algorithm based on ASM and POEM for facial landmark localization. Firstly, Model Selection Factor is utilized to achieve a pose-free initialized shape. Then, we use the global shape model of ASM to describe the whole face and the texture model POEM to adjust the position of each landmark. Thirdly, a second localization is presented to discriminatively refine the subtle shape variation for some organs and contours. Experiments are conducted in four main face datasets, and the results demonstrate that the proposed method accurately localizes facial landmarks and outperforms other state-of-the-art methods.
Many modeling and calibration methods have been developed to analyze and design the biological wastewater treatment process. For the systematic use of activated sludge model (ASM) in a real treatment process, a most important step in this usage is a calibration which can find a key parameter set of ASM, which depends on the microorganism communities and the process conditions of the plants. In this paper, a standardized calibration protocol of the ASM model is developed. First, a weighted effluent quality index(WEQI) is suggested far a calibration protocol. Second, the most sensitive parameter set is determined by a sensitive analysis based on WEQI and then a parameter optimization method are used for a systematic calibration of key parameters. The proposed method is applied to a calibration problems of the single carbon removal process. The results of the sensitivity analysis and parameter estimation based on a WEQI shows a quite reasonable parameter set and precisely estimated parameters, which can improve the quality and the efficiency of the modeling and the prediction of ASM model. Moreover, it can be used for a calibration scheme of other biological processes, such as sequence batch reactor, anaerobic digestion process with a dedicated methodology.
본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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