The study of nonlinear gas transport in rarefied condition or associated with the microscale length of the geometry has emerged as an interesting topic in recent years. Along with the DSMC method, several fluid dynamic models that come under the general category of the moment method or the Chapman-Enskog method have been used for this type of problem. In the present study, on the basis of Eu's generalized hydrodynamics, a computational model for diatomic gases is proposed. The preliminary result indicates that the bulk viscosity plays a considerable role in fundamental flow problems such as the shock structure and shear flow. The general properties of the constitutive equations are obtained through a simple mathematical analysis. With an iterative computational algorithm of the constitutive equations, numerical solutions for the multi-dimensional problem can be obtained.
In the framework of the EU funded project NURESAFE, the subchannel code CTF and the neutronics code DYN3D were integrated and coupled on the NURESIM platform. The developments achieved during this 3-year project include assembly-level and pin-by-pin multiphysics thermal hydraulics/neutron kinetics coupling. In order to test this coupling, a PWR rod ejection transient was simulated on a MOX/UOX minicore. The transient is simulated using two different models of the minicore. In the first simulation, both codes model the core with an assembly-wise resolution. In the second simulation, a pin-by-pin fuel-centered model is used in CTF for the central assembly, and a pin power reconstruction method is applied in DYN3D. The analysis shows the influence of the different models on global parameters, such as the power and the average fuel temperature, but also on local parameters such as the maximum fuel temperature.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.105-127
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2024
We propose recurrent neural network (RNN) methods for forecasting realized volatility (RV). The data are RVs of ten major stock price indices, four from the US, and six from the EU. Forecasts are made for relative ratio of adjacent RVs instead of the RV itself in order to avoid the out-of-scale issue. Forecasts of RV ratios distribution are first constructed from which those of RVs are computed which are shown to be better than forecasts constructed directly from RV. The apparent asymmetry of RV ratio is addressed by the Piecewise Min-max (PM) normalization. The serial dependence of the ratio data renders us to consider two architectures, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The hyperparameters of LSTM and GRU are tuned by the nested cross validation. The RNN forecast with the PM normalization and ratio transformation is shown to outperform other forecasts by other RNN models and by benchmarking models of the AR model, the support vector machine (SVM), the deep neural network (DNN), and the convolutional neural network (CNN).
본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.
The effects of the agitation and aeration rates on the production of serratiopeptidase (SRP) in a 5-L fermentor (working volume 2-l) were systematically investigated using Serratia marcescens NRRL B-23112. The dissolved oxygen concentration, pH, biomass, SRP yield, and maltose utilization were all continuously measured during the course of the fermentation runs. The efficiencies of the aeration and agitation were evaluated based on the volumetric mass transfer coefficient ($K_La$). The maximum SRP production of 11,580 EU/ml with a specific SRP productivity of 78.8 EU/g/h was obtained with an agitation of 400 rpm and aeration of 0.075 vvm, which was 58% higher than the shake-flask level. The $K_La$ for the fermentation system supporting the maximum production (400 rpm, 0.075 vvm) was 11.3 $h^{-1}$. Under these fermentor optimized conditions, kinetic modeling was performed to understand the detailed course of the fermentation process. The resulting logistic and Luedeking-Piret models provided an effective description of the SRP fermentation, where the correlation coefficients for cell growth, SRP formation, and substrate consumption were 0.99, 0.94, and 0.84, respectively, revealing a good agreement between the model-predicted and experimental results. The kinetic analysis of the batch fermentation process for the production of SRP demonstrated the SRP production to be mixed growth associated.
최근 유럽에서 보건의료 서비스에 대한 국가 재정 투입을 경제적 이해득실만으로 평가하는 것을 경계하는 건강투자 패러다임이 확산되고 있다. 이에 본 논문은 건강투자 패러다임의 핵심 모델과 정책 콘텐츠를 분석하고 그것의 함의를 도출하고자 한다. 이를 위해 건강투자 관련 WHO, EU(/EC), 유럽 국가들의 핵심 정책 자료, 연구 논문을 전통적 내용분석 방법을 통해 분석했다. 분석 결과, 유럽의 건강투자 패러다임은 기본 및 확장 모델을 중심으로 생애주기적 건강투자 원칙에 기반한 12가지 건강투자 정책과 투자의 사회적 혜택(SROI) 평가 방법 적용이 핵심 콘텐츠로 구성되어 있었다. 이상의 분석 결과와 건강투자 패러다임을 둘러싼 세 가지 논쟁(경제 성장 간 선순환 구조, 매튜 효과, 국가 역할 축소)은 포스트 코로나 시대 한국의 지속 가능한 보건의료시스템과 경제 발전 선순환 구조 형성을 위해 유럽의 건강투자 패러다임의 비판적 변용이 필요함을 시사한다.
최근 들어 미국, 유럽 등 주요 선진국들은 유헬스 산업을 차세대 성장동력 산업으로 선정, 국가의 역량을 집결시키고 있으며, 국내외의 주요 기업들 역시 유헬스 산업에 경쟁적으로 진출하고 있다. 유헬스 산업이 갖는 높은 성장 잠재력과 파급효과에도 불구하고, 현재까지의 연구는 유헬스 기반 구축을 위한 요소기술에만 초점을 맞춰 왔다. 본 연구에서는 유헬스 산업 생태계 전반을 대상으로 하여 여러 분야에서 다양한 목적으로 추진되는 유헬스 비즈니스 모델을 체계적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 우선 유헬스 산업의 가치 사슬을 분석하고 국내외에서 다양하게 추진되고 있는 비즈니스 모델을 탐색하였다. 또한 상대적으로 연구가 부족한 생명보험 산업을 대상으로 유헬스로 인한 향후 생명보험업의 변화를 분석하였다.
Presently, pedestrian's signal time models in korea are not considering Vulnerable-Pedestrian. So, the safety of Vulnerable-Pedestrian is being threatener and the number of accidents is increasing. Besides, the existing operational system for pedestrians can't offer the cross signal time in road corresponded the changing environment when the school zone is revitalized and the Silver zone is introduced for Vulnerable-Pedestrian. Conclusively, Vulnerable-Pedestrian's signal time models which are able to consider classified Vulnerable-Pedestrian speed, Vulnerable-Pedestrian perception-reaction time, Vulnerable-Pedestrian Spare(congestion-delay) time are suggested by the result of experiment in virtual crosswalk. the application of suggested models in this study to the site. It is possible to use as a basic stuff on study of pedestrian's signal time and expected to contribute the safety and mobility in future.
벤토나이트는 고준위 방사성폐기물 처분을 위한 심층처분 시스템에서 처분용기와 암반 사이를 메우는 완충재로 고려되는 팽창성 점토이다. 벤토나이트는 높은 양이온교환능과 비표면적을 가지고 있기 때문에, 처분용기로부터 핵종이 누출될 경우, 수착하여 암반으로의 유출을 지연시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 여러 선행연구에서 8종류의 벤토나이트를 사용하여 수행된 U, Am, Se, Eu 핵종의 수착실험 및 모델 자료를 취합하고, 각 연구에서 설정된 실험 조건들을 기반으로 열역학적 수착모델의 특성을 평가하였다. 핵종과 벤토나이트 간의 수착 거동 해석에 중요한 역할을 하는 열역학적 수착모델은 벤토나이트의 광물학적 특성뿐만 아니라 핵종 농도, 용액의 이온강도, 주 양이온, 온도, 고액비, 용존 탄산 농도 등 세부적인 실험 조건과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 특정 실험 조건에서 수행된 수착실험 및 모델의 최적화로 제안되는 수착 반응식과 반응상수가 다양한 환경 조건에 적용하기에 불확실성이 크다는 것을 의미한다. 따라서, 심층처분 시스템에 적용가능한 열역학적 수착모델을 구축하기 위해서는 현장 조사 및 실험이 함께 수행되어야 한다.
본 연구는 농약류에 대하여 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)를 이용하여 무지개 송어(학명: Oncorhynchus mykiss)의 급성 독성을 예측-분석하는 과정을 수행하였다. 모델 구현을 위해 사용된 275종의 농약류에 대한 수중 독성(96h $LC_{50}$) 값은 DEMETRA프로젝트의 데이터를 사용하였다. 예측 모델에 사용된 2차원 분자 표현자는 PreADMET프로그램으로부터 계산을 하였고, 선형 (다중 선형 회귀 방법)모델과 비선형(서포트 벡터 머신, 인공 신경망) 학습 방법들은 실험값과 예측값의 적합도를 고려하여 최적화 되었다. 데이터 전처리 과정을 거친 뒤에, 5묶음 교차 검증과정을 포함한 모집단 기반 전진 선택법을 통해서 각 학습 방법의 최적의 표현자 집합을 결정하였다. 가장 좋은 결과는 SVM 방법 ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) 이었고, EU의 규제 기준에 따른 분류에서는 87%의 정확도를 나타내었다. MLR방법을 통해서는 무지개 송어의 급성 독성에 대하여 독성을 나타내는 농약류의 구조적 특징과 지질 층과의 상호작용을 설명할 수 있었다. 개발된 모든 모델들은 5묶음 교차 검증과 Y-scrambling test을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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