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.
To investigate the hydrodynamic characteristics of a two-dimensional buoyant surface jet, the most important factors of the numerical analysis are the evaluation of the free surface and the turbulence transportation under the stratification. In present study, a numeriacal simulation model used with the semi-implicit method for pressure-linked equations (SIMPLE), the non-hydrostatic approximation and the algebraic stress model (ASM) is applied to investigate the vertical structure of internal flow hydrodynamically. The ASM enables to take account of anisotropy of turbulence, the damping effects of the density interface, and the free surface on the turbulence structure accurately. The ASM tested produces better agreement than the $\kappa-\varepsilon$ model with measurements by Nakatsuji (1984) on the flow development and turbulence structure. Applicability of the ASM to a two-dimensional buoyant surface jet is examined through comparison with experimental data.
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 $NH_4-N$.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제14권8호
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pp.1827-1835
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2010
In this paper, facial feature areas in user picture are created by facial feature points extracted by ASM(Active Shape Model). In a existing virtual make-up application, users manually select a few features that are exactly. Users are uncomfortable with this method. We propose a virtual makeup application using ASM that does not require user input. In order to express a natural makeup, the modified alpha blendings for each cosmetic are used to blend skin color with cosmetic color. The Virtual makeup application was implemented to apply Foundation, Blush, Lip Stick, Lip Liner, Eye Pencil, Eye Liner and Eye Shadow.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제14권11호
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pp.1174-1179
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2008
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.
In this paper an extension to an original active shape model(ASM) for facial feature extraction is presented. The original ASM suffers from poor shape alignment by aligning the shape model to a new instant of the object in a given image using a simple similarity transformation. It exploits only informations such as scale, rotation and shift in horizontal and vertical directions, which does not cope effectively with the complex pose variation. To solve the problem, new shape alignment with 6 degrees of freedom is derived, which corresponds to an affine transformation. Another extension is to speed up the calculation of the Mahalanobis distance for 2-D profiles by trimming the profile covariance matrices. Extensive experiment is conducted with several images of varying poses to check the performance of the proposed method to segment the human faces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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