The performance of the ammonia injection gun (AIG) used for maximizing the utilization of reducing agent in the selective catalytic reduction (SCR) system is decided by several parameters such as the pattern of flow distribution, geometry of the air distribution manifold (ADM) and the array and geometry of nozzles. In the study, the uniformity of jet flows from the nozzles in AIG was analyzed statistically by using the computational fluid dynamics (CFD) method to evaluate the role of design parameters on the performance of the SCR system. The uniformity of jet flows from the nozzles is being deteriorated with increasing the supplying flow rate to the AIG. Distribution rates to each branch pipe become lower with decreasing distance to the header, and flow rates from nozzle are also reduced with decreasing distance to the header. The uniformity of jet flows from nozzles becomes stable significantly when the ratio of summative area of nozzles to each sectional area of the branch pipe is below 0.5.
There is a growing dissatisfaction with use of conventional statistical methods for the prediction of extreme events. Conventional methodology for modeling extreme event consists of adopting an asymptotic model to describe stochastic variation. However asymptotically motivated models remain the centerpiece of our modeling strategy, since without such an asymptotic basis, models have no rational for extrapolation beyond the level of observed data. Also, this asymptotic models ignored or overestimate the uncertainty and finally decrease the reliability of uncertainty. Therefore this article provide the research example of the extreme rainfall event and the methodology to reduce the uncertainty. In this study, the Bayesian MCMC (Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE (Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site rainfall frequency analysis. Especially, the GEV distribution and Gumbel distribution which frequently used distribution in the fields of rainfall frequency distribution are used and compared. Also, the results of two distribution are analyzed and compared in the aspect of uncertainty.
To elucidate the distribution of broad-leaved evergreen plants of the central part of the Yellow Sea, we surveyed 136 islands of Incheon from May 2006 to March 2008. In the present survey, twelve broad-leaved evergreen species were found on 77 islands, which included 28 inhabited and 49 uninhabited islands. Among them, the most popular plants were the following: Euonymus japonicus Thunb., Elaeagnus macrophylla Thunb., Camellia japonica L., and Cyrtomium falcatum (L.f.) C. Presl. These plants were found growing on Baengnyeong Island, the northmost island among those surveyed, near $N 37^{\circ}60^{\prime}$. On the other hand the following four species are found up to Deokjeok-myeon only, near N $N 37^{\circ}10^{\prime}$: Hedera rhombea (Miq.) Bean,, Quercus acuta Thunb. ex Murray for. acuta, Neolitsea sericea (Blume) Koidz., and Trachelospermum asiaticum (Siebold & Zucc.) Nakai. However, these plants are usually found growing in the southern or southwestern coastal region of the Korean Peninsula. Thus the distribution of the broad-leaved evergreen plants growing on these high latitude islands might be influenced by a warm current of the Yellow Sea. The distribution of broad-leaved evergreen plants on each island is described.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1039-1055
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2014
The distribution of a test statistic under a null hypothesis depends on the unknown distribution of the data and thus is unknown as well. Conditional tests replace the unknown null distribution by the conditional null distribution, that is, the distribution of the test statistic given the observed data. This approach is known as permutation tests and was developed by Fisher (Fisher, 1935). Theoretical framework for permutation tests was given by Strasser and Weber(1999). The coin package developed by Hothon et al. (2006, 2008) implements a unified approach for conditional inference via the generic independence test. Because convenient functions for the most prominent problems are available, users will not have to use the extremely flexible procedure. In this article we briefly review the underlying theory from Strasser and Weber (1999) and explain how to transform the data to perform the generic function independence test. Finally it was illustrated with a few real data sets.
Numerous studies have shown that normal inverse Gaussian (NIG) distribution adequately fits the empirical return distribution of financial securities. The estimation of parameters can also be done relatively easily, which makes the NIG distribution more useful in financial markets. The maximum likelihood estimation and the method of moments estimation are easy to implement; however, we may encounter a problem in practice when a relationship among the moments is violated. In this paper, we investigate this problem in the parameter estimation and try to find a simple solution through simulations. We examine the effect of our adjusted estimation method with real data: daily log returns of KOSPI, S&P500, FTSE and HANG SENG. We also checked the performance of our method by computing the value at risk of daily log return data. The results show that our method improves the stability of parameter estimation, while it retains a comparable performance in goodness-of-fit.
This study made a testing device to evaluate the distribution board management system. Power was supplied to the testing device using a loading-back method and the voltage applied to it was 440 V at the same turn ratio. When the human body electric shock current is 30 mA, the breaking time is set to be less than 240 ms while 30~45 mA current is flowing. The test result shows that in the case of the R-phase it was measured to be 5.19 Hz (193 ms). And the S-phase and T-phase were perfectly cut off at 5.39 Hz (186 ms) and 5.71 Hz (175 ms), respectively. When the human body electric shock current is 60mA, the breaking time is set to be less than 120 ms while 45~75 mA current is flowing. The test result shows that the R-phase, S-phase, and T-phase were accurately cut off at 8.39 Hz (11 ms), 8.87Hz (113 ms) and 9.69 Hz (103 ms), respectively. When the human body electric shock current is 90 mA, the breaking time is set to be less than 48 ms while 75 mA current is flowing. The test result shows that the R-phase, S-phase, and T-phase were accurately cut off at 19.8 Hz (50.4 ms), 16.9 Hz (59.2 ms), and 17.9 Hz (56.0 ms), respectively. That is, the developed testing device satisfied all the requirements of the distribution board evaluation criteria, and it becomes available for the performance evaluation of the distribution board management system.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.19
no.1
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pp.64-70
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2019
In this study, a compact series-fed center-fed open-stub (SFCFOS) linear array antenna for K-band applications is presented. The antenna is composed of a single-line 10-element linear array. A symmetrical Chebyshev amplitude distribution (CAD) is used to obtain a low sidelobe characteristic against a uniform amplitude distribution (UAD). The amplitude is controlled by varying the width of the microstrip patch elements, and open-ended stubs are arranged next to the last antenna element to use the energy of the radiating signal more effectively. We insert a series-fed stub between two patches and obtain a low mutual coupling for a 4.28-mm center-to-center spacing ($0.7{\lambda}$ at 21 GHz). A prototype of the antenna is fabricated and tested. The overall size of the uniform linear array is $7.04{\times}1.05{\times}0.0563{\lambda}_g^3$ and that of the Chebyshev linear array is $9.92{\times}1.48{\times}0.0793{\lambda}_g^3$. The UAD array yields a ${\mid}S_{11}{\mid}$ < -10 dB bandwidth of 1.33% (20.912-21.192 GHz) and 1.45% (20.89-21.196 GHz) for the CAD. The uniform array design gives a -23 dB return loss, and the Chebyshev array achieves a -30.68 dB return loss at the center frequency with gains of 15.3 dBi and 17 dBi, respectively. The simulated and measured results are in good agreement.
Purpose: Age estimation is often used in the identification of living persons. Various methods are used for age estimation using teeth, and there are many studies on the methodology. But the study of changes in the social aspects of age estimation with the passage of times is still insufficient. Therefore, the purpose of this study is to analyze the age estimation cases in the social aspects and to investigate the changes of age estimation cases in Jeollabuk-do. Methods: From January 2008 to December 2015, 76 cases of age estimation were collected. The collected data were organized and analyzed. The distribution of patients by age and year, the difference between alleged and registered age, the purpose of age estimation, and regional distribution were examined. In addition, we compared the previous study which analyzed the age estimation cases in Jeollabuk-do from 2000 to 2007. Results: According to the distribution by age, the age distribution was the largest in the 50s and 60s, with 69.8%. The most reason to correct age was related to welfare benefits (38.2%), and most of the people who corrected for welfare benefits were over 50 years old. The age correction for purpose of welfare benefits existed every year during the study period. As the result of comparison with previous study, total number of age estimation cases was decreased very sharply, and distribution by age group was also changed. Conclusions: Changes in age estimation cases were observed when compared to the previous study. A significant decrease in the total number of age estimation cases was observed, but the number of age estimation in the 50s did not decrease. Although the total number of age estimation requests decreases, age estimation in the elderly are likely to persist. Thus, it is necessary to study new age estimation methods suitable for the elderly.
We compared the confidence intervals of estimators using various bootstrap methods for a Random Coefficient Autoregressive(RCA) model. We consider a Quasi score estimator and M-Quasi score estimator using Huber, Tukey, Andrew and Hempel functions as bounded functions, that do not have required assumption of distribution. A standard bootstrap method, percentile bootstrap method, studentized bootstrap method and hybrid bootstrap method were proposed for the estimations, respectively. In a simulation study, we compared the asymptotic confidence intervals of the Quasi score and M-Quasi score estimator with the bootstrap confidence intervals using the four bootstrap methods when the underlying distribution of the error term of the RCA model follows the normal distribution, the contaminated normal distribution and the double exponential distribution, respectively.
High viscosity carbon black dispersions are used in various industrial fields such as color cosmetics, rubber, tire, plastic and color filter ink. However, carbon black particles are unstable to heat due to inherent characteristics, and it is very difficult to keep the quality of the product constant due to agglomeration of particles. In general, particle size analysis is performed by dynamic light scattering (DLS) during the dispersion process in order to select the optimum dispersant in the carbon black dispersion process. However, the existing low viscosity analysis provides reproducible particle distribution analysis results, but it is difficult to select the optimum dispersant because it is difficult to analyze the reproducible particle distribution at high viscosity. In this study, dynamic light scattering (DLS) and asymmetrical flow field-flow fractionation (AsFlFFF) analysis methods were compared for reproducible particle size analysis of high viscosity carbon black. First, the stability of carbon black dispersion was investigated by particle size analysis by DLS and AsFlFFF according to milling time, and the validity of analytical method for the selection of the optimum dispersant useful for carbon black dispersion was confirmed. The correlation between color and particle size of particles in high viscosity carbon black dispersion was investigated by using colorimeter. The particle size distribution from AsFlFFF was consistent with the colorimetric results. As a result, the correlation between AsFlFFF and colorimetric results confirmed the possibility of a strong analytical method for determining the appropriate dispersant and milling time in high viscosity carbon black dispersions. In addition, for nanoparticles with relatively broad particle size distributions such as carbon black, AsFlFFF has been found to provide a more accurate particle size distribution than DLS. This is because AsFlFFF, unlike DLS, can analyze each fraction by separating particles by size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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