생물학적 폐수처리과정에서 폐활성슬러지가 적게 발생하도록 하는 방법 중 현재 그 효과가 가장 확실한 것은 반응조 내의 F/M비를 낮게 유지하는 방법이다. 본 연구에서는 반응조 내의 미생물 농도를 높게 유지함으로써 F/M비를 낮게 유지할 수 있는 부직포 여과막 생물반응조에 COD농도가 약 300 mg/L이고 SS를 함유하지 않는 합성폐수를 단속적으로 주입하는 실험을 반복하여 폐활성 슬러지의 감량화 가능성을 파악하였다. 실험 결과, 반응조내의 MLSS농도가 최고 31,010 mg/L까지 증가함으로써 F/M비는 최저 0.02 g COD/g MLSS-day까지 감소하였다. 그러나 MLSS의 내생분해계수 및 산소섭취율을 측정한 결과 MLSS농도가 증가함에 따라 MLSS의 활성도는 감소하는 것으로 나타났다. 폐수주입기간 중 반응조내의 MLSS증가 및 전체 실험기간의 물질수지에 근거한 평균 미생물 성장계수 값이 각각 0.148 및 0.139 g MLSS/g COD의 낮은 값을 보임으로써 본 연구에서 채택된 부직포 여과막 생물반응조가 잉여슬러지 발생량을 감량화시키는 데 효과적임을 알 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.413-421
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2015
Regularized Blind Deconvolution is a problem applicable in degraded images in order to bring the original image out of blur. Multichannel blind Deconvolution considered as an optimization problem. Each step in the optimization is considered as variable splitting problem using an algorithm called Alternating Minimization Algorithm. Each Step in the Variable splitting undergoes Augmented Lagrangian method (ALM) / Bregman Iterative method. Regularization is used where an ill posed problem converted into a well posed problem. Two well known regularizers are Tikhonov class and Total Variation (TV) / L2 model. TV can be isotropic and anisotropic, where isotropic for L2 norm and anisotropic for L1 norm. Based on many probabilistic model and Fourier Transforms Image deblurring can be solved. Here in this paper to improve the performance, we have used an adaptive regularization filtering and isotropic TV model Lp norm. Image deblurring is applicable in the areas such as medical image sensing, astrophotography, traffic signal monitoring, remote sensors, case investigation and even images that are taken using a digital camera / mobile cameras.
The most popular minimization method is based on the least-squares criterion, which uses the $L_2$ norm to quantify the misfit between observed and synthetic data. The solution of the least-squares problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with Gaussian uncertainties. The distribution of errors in the geophysical data is, however, seldom Gaussian. Using the $L_2$ norm, large and sparsely distributed errors adversely affect the solution, and the estimated model parameters may even be completely unphysical. On the other hand, the least-absolute-deviation optimization, which is based on the $L_1$ norm, has much more robust statistical properties in the presence of noise. The solution of the $L_1$ problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with longer-tailed errors than the Gaussian distribution. Thus, the $L_1$ norm gives more reliable estimates when a small number of large errors contaminate the data. The effect of outliers is further reduced by M-fitting method with Cauchy error criterion, which can be performed by iteratively reweighted least-squares method.
본 연구는 우리나라 성인여성의 혈청 내 미량 무기 원소의 농도를 조사하기 위해 중성자 방사화 분석법을 적용하였다. 혈청시료중의 나트륨과 염소의 높은 농도가 분석에 제헌을 주었으며 이들의 간섭을 최소화시킨 분석조건에서 Br, Ca, Cl, Co, Cr, Cs, Fe, K, Na, Rb, Se, Zn 와 같은 12종 원소의 분석이 가능하였다. 63명의 성인여성으로부터 채취한 혈청시료를 분석시료를 분석하여 각 원소의 농도수준과 범위 등을 결정하였으며 미국표준연구소의 표준물질들을 혈청시료와 동시에 분석하여 분석품질관리에 사용하였다. 혈청시료중의 무기질원소들의 평균값은 Na 과 Cl은 약 3000 mg/L, Ca은 약 100 mg/L, K은 200 mg/L, Br, Se 및 Zn은 각각 6.0, 0.1, 1.0 mg/L 등의 농도수준을 보였으며 지금까지 보고된 값과 비교한 결과 큰 차이를 보이지 않았다.
Structural health monitoring (SHM) systems are necessary to achieve smart predictive maintenance and repair planning as well as they lead to a safe operation of mechanical structures. In the context of vibration-based SHM the measured structural responses are employed to draw conclusions about the structural integrity. This usually leads to a mathematically illposed inverse problem which needs regularization. The restriction of the solution set of this inverse problem by using prior information about the damage properties is advisable to obtain meaningful solutions. Compared to the undamaged state typically only a few local stiffness changes occur while the other areas remain unchanged. This change can be described by a sparse damage parameter vector. Such a sparse vector can be identified by employing $L_1$-regularization techniques. This paper presents a novel framework for damage parameter identification by combining sparse solution techniques with an Extended Kalman Filter. In order to ensure sparsity of the damage parameter vector the measurement equation is expanded by an additional nonlinear $L_1$-minimizing observation. This fictive measurement equation accomplishes stability of the Extended Kalman Filter and leads to a sparse estimation. For verification, a proof-of-concept example on a quadratic aluminum plate is presented.
Existing barcode signal restoration algorithms are not robust to unmodeled outliers that may exist in scanned barcode images due to scratches, dirts, etc. In this paper, we describe a robust barcode signal restoration algorithm that uses the hybrid $L_1-L_2$ norm as a similarity measure. To optimze the similarity measure, we propose a modified iterative reweighted least squares algorithm based on the one step minimization of a quadratic surrogate function. In the simulations and experiments with barcode images, the proposed method showed better robustness than the conventional MSE based method. In addition, the proposed method converged quickly during optimization process.
In this paper, we consider a split least-squares characteristic mixed element method for Sobolev equations with a convection term. First, to manipulate both convection term and time derivative term efficiently, we apply a characteristic mixed element method to get the system of equations in the primal unknown and the flux unknown and then get a least-squares minimization problem and a least-squares characteristic mixed element scheme. Finally, we obtain a split least-squares characteristic mixed element scheme for the given problem whose system is uncoupled in the unknowns. We prove the optimal order in $L^2$ and $H^1$ normed spaces for the primal unknown and the suboptimal order in $L^2$ normed space for the flux unknown.
For stability analysis of the lumbar spine, the hypothesis presented is that the disc has stress sensors driving feedback mechanism, which could react to the imposed loads by adjusting the contraction of the muscles. Fusion in the motion segment of the lumbar spinal column is believed to alter the stability of the spinal column. To identify this effect finite element (FE) models combined with optimization technique was applied and quantify the role of each muscle and reaction forces in the spinal column with respect to the fusion level. The musculoskeletal FE model was consisted with detailed whole lumbar spine, pelvis, sacrum, coccyx and simplified trunk model. Vertebral body and pelvis were modeled as a rigid body and the rib cage was constructed with rigid truss element for the computational efficiency. Spinal fusion model was applied to L3-L4, L4-L5, L5-S1 (single level) and L3-L5 (two levels) segments. Muscle architecture with 46 local muscles was used as acting directions. Minimization of the nucleus pressure deviation and annulus fiber average axial stress deviation was selected for cost function. As a result, spinal fusion produced reaction changes at each motion segment as well as contribution of each muscle. Longissimus thoracis and psoas major muscle showed dramatic changes for the cases of L5-S1 and L3-L5 level fusion. Muscle force change at each muscle also generated relatively high nucleus pressure not only at the adjacent level but at another level, which can explain disc degeneration pattern observed in clinical study.
Introduction: GTPases known as translation factor play a vital role as ribosomal subunit assembly chaperone. The bacterial Obg proteins ($Spo{\underline{0B}}$-associated ${\underline{G}}TP$-binding protein) belong to the subfamily of P-loop GTPase proteins and now it is considered as one of the new target for antibacterial drug. The majority of bacterial Obgs have been commonly found to be associated with ribosome, implying that these proteins may play a fundamental role in ribosome assembly or maturation. In addition, one of the experimental evidences suggested that Bacillus subtilis Obg (BsObg) protein binds to the L13 ribosomal protein (BsL13) which is known to be one of the early assembly proteins of the 50S ribosomal subunit in Escherichia coli. In order to investigate binding mode between the BsObg and the BsL13, protein-protein docking simulation was carried out after generating 3D structure of the BsL13 structure using homology modeling method. Materials and Methods: Homology model structure of BsL13 was generated using the EcL13 crystal structure as a template. Protein-protein docking of BsObg protein with ribosomal protein BsL13 was performed by DOT, a macro-molecular docking software, in order to predict a reasonable binding mode. The solvated energy minimization calculation of the docked conformation was carried out to refine the structure. Results and Discussion: The possible binding conformation of BsL13 along with activated Obg fold in BsObg was predicted by computational docking study. The final structure is obtained from the solvated energy minimization. From the analysis, three important H-bond interactions between the Obg fold and the L13 were detected: Obg:Tyr27-L13:Glu32, Obg:Asn76-L13:Glu139, and Obg:Ala136-L13:Glu142. The interaction between the BsObg and BsL13 structures were also analyzed by electrostatic potential calculations to examine the interface surfaces. From the results, the key residues for hydrogen bonding and hydrophobic interaction between the two proteins were predicted. Conclusion and Prospects: In this study, we have focused on the binding mode of the BsObg protein with the ribosomal BsL13 protein. The interaction between the activated Obg and target protein was investigated with protein-protein docking calculations. The binding pattern can be further used as a base for structure-based drug design to find a novel antibacterial drug.
본 논문에서는 보의 대변형 및 비틀림 변형을 고려한 인간동력항공기 주익 main spar 질량 최적화 과정을 소개한다. 순차적 이차 프로그래밍 기법(sequential quadratic programming)을 최적화 기법으로 선정해 구조 최적설계에 적절한 최적화 알고리즘을 수행하였다. Main spar 내부 직경, 적층 두께 등을 설계변수로 설정하였다. 목적함수에는 질량 최소화, 굽힘 변형 변위 일정, 그리고 비틀림 변형 각도 일정 등의 요소를 포함하였다. 굽힘과 비틀림 변형 계산엔 대변형 해석에 적합한 기하학적 정밀 보 모델을 도입하였으며, 기하학적 정밀 보 모델에 필요한 단면 물성은 Variational Asymptotic Beam Sectional Analysis(VABS) 단면 해석프로그램를 통해 계산하였다. 그 결과 main spar의 굽힘 변형 및 비틀림 변형을 최대 1.45% 이내로 유지한 채로 7.88%의 질량 감소를 이루는 최적설계를 도출하였다, 이후 응력복원 및 변형률 복원을 통해 최적설계의 구조적 안정성과 최적화 과정의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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