A disease forecast model for Marssonina blotch of apple was developed based on field observations on airborne spore catches, weather conditions, and disease incidence in 2013 and 2015. The model consisted of the airborne spore model (ASM) and the daily infection rate model (IRM). It was found that more than 80% of airborne spore catches for the experiment period was made during the spore liberation period (SLP), which is the period of days of a rain event plus the following 2 days. Of 13 rain-related weather variables, number of rainy days with rainfall ≥ 0.5 mm per day (Lday), maximum hourly rainfall (Pmax) and average daily maximum wind speed (Wavg) during a rain event were most appropriate in describing variations in airborne spore catches during SLP (Si) in 2013. The ASM, Ŝi = 30.280+5.860×Lday×Pmax-2.123×Lday×Pmax×Wavg was statistically significant and capable of predicting the amount of airborne spore catches during SLP in 2015. Assuming that airborne conidia liberated during SLP cause leaf infections resulting in symptom appearance after 21 days of incubation period, there was highly significant correlation between the estimated amount of airborne spore catches (Ŝi) and the daily infection rate (Ri). The IRM, ${\hat{R}}_i$ = 0.039+0.041×Ŝi, was statistically significant but was not able to predict the daily infection rate in 2015. No weather variables showed statistical significance in explaining variations of the daily infection rate in 2013.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.12
no.5
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pp.1158-1174
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1988
A numerical technique is developed for the solution of fully developed turbulent recirculating flow in the passage of variable area using the non-orthogonal coordinate transformation. In the numerical analysis, primitive pressure-velocity finite difference equations were solved by SIMPLER algorithm with 2-equation turbulence model and algebraic stress model (ASM). QUICK scheme on the differencing of convective terms which is free from the inaccuracies of numerical diffusion has been applied to the variable grids and the results compared with those from HYBRID scheme. In order to test the effect of streamline curvatures on turbulent diffusion Lee and Choi streamline curvature correction model which has been obtained by modifying the Leschziner and Rodi's model is testes. The ASM was also employed and the results are compared to those from another turbulence model. The results show that difference of convective differencing schemes and turbulence models give significant differences in the prediction of velocity fields in the expansion region and outlet region of the combustor, however show little differences in the parallel flow region.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.395-400
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2011
In this paper, we propose an study of the facial emotion recognition considering the dynamical variation of emotional state in facial image sequences. The proposed system consists of two main step: facial image based emotional feature extraction and emotional state classification/recognition. At first, we propose a method for extracting and analyzing the emotional feature region using a combination of Active Shape Model (ASM) and Facial Action Units (FAUs). And then, it is proposed that emotional state classification and recognition method based on Hidden Markov Model (HMM) type of dynamic Bayesian network. Also, we adopt a Harmony Search (HS) algorithm based heuristic optimization procedure in a parameter learning of HMM in order to classify the emotional state more accurately. By using all these methods, we construct the emotion recognition system based on variations of the dynamic facial image sequence and make an attempt at improvement of the recognition performance.
In this paper, a horizontal LOS(line of sight) rate estimator for conventional sea skimming ASM(anti-ship missile) is proposed. A LOS rate dynamics model in 2 axis gimbal system and in homing geometry is derived. And a new LOS rate estimator is proposed by applying a Kalman filter theory to the LOS rate dynamics model. The proposed filter can estimate LOS rates with taking roll motions into account. Simulation results show the proposed filter produces smaller estimation errors than a conventional method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1400-1404
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2006
생물학적 질소, 인 제거 공정(이하 BNR)의 운전에 있어서 최적 유입수의 C/N(COD/TKN)비, SRT 및 온도의 범위 및 정량적 수치 등은 유기물 뿐 만아니라 질소, 인의 처리 효율에 있어서 매우 중요하다. 특히, 외국과 다른 저농도 유기물 특성을 보이는 국내 하수에 대해서는 BNR 공정의 선택과 설계 및 운전인자의 선별이 무엇보다도 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 IAWQ에서 제시한 ASM No.2d를 기초로 하여 만들어진 전산모형인 Envirosim사의 Biowin 프로그램을 시뮬레이션 도구로 활용하여, 국내 하수에 비교적 적용하기 용이한 A2/O 공정과 MUCT 공정에 대한 유기물, 질소 및 인처리 효율을 비교하고 유입수의 C/N와 SRT 및 온도에 따른 질소, 인 처리 특성과 유출수의 거동 등을 파악하였다. 시뮬레이션 결과, 국내 하수에서는 A2/O 보다는 MUCT 공정이 질소, 인 처리효율이 더 크게 나타났다. 온도와 SRT가 일정한 상태에서 C/N비는 7이상에서 TKN과 TP제거효율이 양호하게 나타났고, 온도와 C/N비를 일정한 조건에서는 SRT가 7일을 넘어서면 효율이 급격히 낮아지는 현상을 관찰할 수 있었다. 온도조건 실험에서는 $20^{\circ}C$이하, 특히 국내 하수처리장에 BNR 적용시 설게조건인 $13^{\circ}C$에 근접해서는 TKN의 제거효율은 급격히 떨어지는 반면에 인 제거효율이 상승하는 것으로 나타났다.
This article aims to optimize the nitrogen removal of a sequencing batch reactor (SBR) through the use of the activated sludge model and iterative dynamic programming (IDP). Using a minimum batch time and a maximum nitrogen removal for minimum energy consumption, a performance index is developed on the basis of minimum area criteria for SBR optimization. Choosing area as the performance index makes the optimization problem simpler and a proper weighting in the performance index makes it possible to solve minimum time and energy problem of SBR simultaneously. The optimized results show that the optimal set-point of dissolved oxygen affects both the total batch time and total energy cost. For two different influent loadings, IDP-based SBR optimizations suggest each supervisory control of batch scheduling and set-point trajectory of dissolved oxygen (DO) concentration, and can save 20% of the total energy cost, while meeting the treatment requirements of COD and nitrogen. Moreover, it shows that the re-optimization of IDP within a batch can solve the modelling error problem due to the influent loading changes, or the process faults.
In this study, we propose an automated smile analysis system for self smile training. The proposed system detects the face area from the input image with the AdaBoost algorithm, followed by identifying facial features based on the face shape model generated by using an ASM(active shpae model). Once facial features are identified, the lip line and teeth area necessary for smile analysis are detected. It is necessary to judge the relationship between the lip line and teeth for smiling degree analysis, and to this end, the second differentiation of the teeth image is carried out, and then individual the teeth areas are identified by means of histogram projection on the vertical axis and horizontal axis. An analysis of the lip line and individual the teeth areas allows for an automated analysis of smiling degree of users, enabling users to check their smiling degree on a real time basis. The developed system in this study exhibited an error of 8.6% or below, compared to previous smile analysis results released by dental clinics for smile training, and it is expected to be used directly by users for smile training.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.6
no.4
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pp.325-336
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1994
A numerical simulation of velocity and temperature fields and Nusselt number distributions is performed by using the algebraic stress model (ASM) for the velocity profiles and low Reynolds number ${\kappa}-{\varepsilon}$ model and the algebraic heat flux model(AHFM) for turbulent heat transfer in a $180^{\circ}$ bend with a constant wall heat flux. In the low Reynolds number ${\kappa}-{\varepsilon}$ model, turbulent Prandtl number is modified by considering the streamline curvature effect and the non-equilibrium effect between turbulent kinetic energy production and dissipation rate. Every heat flux term presented in the transport equation of turbulent heat flux is reduced to algebraic expressions in a way similar to algebraic stress model. Also. in the wall region, low Reynods number algebraic heat flux model(AHFM) is applied.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.139-146
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2014
This paper proposes an efficient method for automatically distinguishing various facial expressions. To recognize the emotions from facial expressions, the facial images are obtained by digital cameras, and a number of feature points were extracted. The extracted feature points are then transformed to 49-dimensional feature vectors which are robust to scale and translational variations, and the facial emotions are recognized by statistical pattern classifiers such Naive Bayes, MLP (multi-layer perceptron), and SVM (support vector machine). Based on the experimental results with 5-fold cross validation, SVM was the best among the classifiers, whose performance was obtained by 50.8% for 6 emotion classification, and 78.0% for 3 emotions.
본 논문에서는 화자의 입모양의 변화를 분석하여 발음된 음성을 인식하는 방법에 관하여 연구하였다. 입모양 변화를 나타내는 특징벡터의 서로 다른 선택이 인식성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 특징벡터로서는 ASM(Active Shape Model) 파라메터와 Acticulatory 파라메터를 특별히 선택하여 인식성능을 비교하였다. 모의실험 결과, Articulatory 파라메터를 사용하는 것이 인식성능도 더 우수하고 계산량도 더 적음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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