Measuring occurrence times of random events, aimed to determine the statistical properties of the governing stochastic process, is a basic topic in science and engineering, and has been the subject of numerous mathematical modeling approaches. Often, true statistical properties deviate from measured properties due to the so called dead time phenomenon, where for a certain time period following detection, the detection system is not operational. Understanding the dead time effect is especially important in radiation measurements, often characterized by high count rates and a non-reducible detector dead time (originating in the physics of particle detection). The effect of dead time can be interpreted as a suitable rarefied sequence of the original time sequence. This paper provides a limit theorem for a high rate (diffusion-scale) counter with extendable (Type II) dead time, where the underlying counting process is a renewal process with finite second moment for the inter-event distribution. The results are very general, in the sense that they refer to a general inter arrival time and a random dead time with general distribution. Following the theoretical results, we will demonstrate the applicability of the results in three applications: serially connected components, multiplicity counting and measurements of aerosol spatial distribution.
무기 목표물 배정 문제는 지금까지 다항시간 알고리즘이 제안되지 않는 NP-hard 문제로 알려져 왔다. 그럼에도 불구하고, 본 문제에 대해 가능한 모든 경우수를 검증하는 Brute-Force 법이나 분기한정법으로 최적 해를 구하거나 유전자 알고리즘, 입자군 최적화 등의 인공지능 방법으로 근사 해를 구하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 단지 무기의 총 대수 k, 무기 종류 수 m, 목표물 개수 n에 대해 O(mn)을 k회 수행하는 O(kmn) 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Brute-Force 법에 비해 수행횟수를 최소화 시킬 뿐 아니라 최적해도 구하는 장점을 갖고 있다.
Metaheuristic algorithms can work well in solving or optimizing problems, especially those that require approximation or do not have a good analytical solution. Particle swarm optimization (PSO) is one of these algorithms. The response quality of these algorithms depends on the objective function and its regulated parameters. The nonlinear nature of the pressurized light-water nuclear reactor (PWR) dynamics is a significant target for PSO. The two-point kinetics model of this type of reactor is used because of fission products properties. The proportional-integral-derivative (PID) controller is intended to control the power level of the PWR at a short-time transient. The absolute error (IAE), integral of square error (ISE), integral of time-absolute error (ITAE), and integral of time-square error (ITSE) objective functions have been used as performance indexes to tune the PID gains with PSO. The optimization results with each of them are evaluated with the number of function evaluations (NFE). All performance indexes achieve good results with differences in the rate of over/under-shoot or convergence rate of the cost function, in the desired time domain.
목적 : 간(liver)과 림프절 특이성 등의 다기능성을 나타내는 미세 초상자성 산화철 입자(ultrasmall superparamagnetic iron oxide: USP IO)의 자기이완(magnetic relaxation)에 대한 이론적 모델을 제시하고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 연구하였다. 대상 및 방법 : 초상자성 산화철 입자를 조영제로 사용하기 위해서는 생체적합성 고분자로 축약(encapsulation)시키게 되고 따라서 확산(diffusion) 및 전자스핀의 fluctuation 에 기인하여 발생하는 자유 물분자와 간접 상호작용인 "outsphere " 기전에 근거하여 자기이완모델을 개발하였다. 또한 초상자성체의 경우 자기 모멘트가 상자성 입자에 비해 최소 수백배에서 최대 수만배까지 더 크므로 일반적으로 상자성 조영제의 "out sphere" 기전에서 가정하는 저자장 근사치를 사용할 수 없고 따라서 본 연구에서는 Brillouin함수로 표현되는 총자화에 대한 표현을 적용하여 저자장뿐만 아니라 고자장의 경우까지를 모두 포함하는 "out sphere" 기전에 의한 T1 그리고 T2 이완율에 대한 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 자기이완모델을 사용하여 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 symbolic computation tool 인 MathCad(MathCad, USA)를 사용한 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다. 결과 : 미세 초상자성 산화철 입자의 T1, T2 자기이완 특성은 먼저, 저자장 영역 (<1.0 Mhz)에서는 이론적 모델의 spectral density function에 들어 있는 두 개의 correlation time중 $\tau$$_{s1}$ 중 (T2의 경우 ${\tau}_{S2}$)이 주된 역할을 하는 것을 알 수 있었고 이는 결과적으로 이러한 나노자성체 입자들이 낮은 자기장하에서는 열적으로 야기된 자기모멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.
3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.
Mathematical models for various steps in coal gasification reactions were developed and applied to investigate the effects of operation parameters on dynamic behavior of gasification process. Chemical reactions considered in these models were pyrolysis, volatile combustion, water shift reaction, steam-methane reformation, and char gasification. Kinetics of heterogeneous reactions between char and gaseous agents was based on Random pore model. Momentum balance and Stokes' law were used to estimate the residence time of solid particles (char) in an up-flow reactor. The effects of operation parameters on syngas composition, reaction temperature, carbon conversion were verified. Parameters considered here for this purpose were $O_2$-to-coal mass ratio, pressure of reactor, composition of coal, diameter of char particle. On the basis of these parametric studies some quantitative parameter-response relationships were established from both dynamic and steady-state point of view. Without depending on steady state approximation, the present model can describe both transient and long-time limit behavior of the gasification system and accordingly serve as a proto-type dynamic simulator of coal gasification process. Incorporation of heat transfer through heterogenous boundaries, slag formation and steam generation is under progress and additional refinement of mathematical models to reflect the actual design of commercial gasifiers will be made in the near futureK.
Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.
이 논문은 transverse 이방성(異方性) 매질내 Love 채널파동 수치해석에 관한 연구를 요약한 것이다. 먼저, 이를 위하여 상기한 매질내 SH파동방정식으로부터 2차 근사 양(陽)유한차분식을 유도하였다. 이 유한차분식은 매 격자점마다 상이한 물성을 정해줄 수 있기 때문에, 복잡한 모델구조를 추가로, 내부 경계조건 처리를 함이 없이, 매우 효율적으로 해석할 수 있을 것이다. 등방성(等方性) 석탄층에 대한 해석결과, 본 연구에서 작성한 탄성파기록이 기존의 Korn and $St{\ddot{o}}ckl$의 것과 본질적으로 동일함을 확인하였다. 다음, 이방성(異方性) 석탄층에 대한 해석에서는, Love 채널파동의 군(群)속도가 석탄층의 수평방향 속도의 증감에 따라 증감됨을 알 수 있었다. 그러나 현재의 연구단계에선, Love 채널파동을 이용하여 저(低) 속도층의 조성(組成), 층서(層序), 균열등에 관한 정보를 이끌어 낼 수는 없었다. 이러한 정보는 석유탐사 및 개발의 측면에서 중요하기 때문에, 앞으로 이와 관련된 채널파동 연구가 기대된다.
Park, Jinhye;Bucik, R.;Moon, Yong-Jae;Kahler, S.W.
천문학회보
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제43권1호
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pp.52.1-52.1
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2018
We investigate initial Fe/O enhancements for 44 large gradual solar energetic particles events from 2010 to 2014 and examine the associations of the Fe/O enhancements with the structures of the heliospheric current sheet (HCS). For this study, we use STEREO SIT Fe and O data in 0.32-0.45 MeV channel as well as ACE ULEIS Fe and O data in 0.32-0.64 MeV channel. We determine 1) the magnetic polarities of the SEP source regions using the potential field source surface (PFSS) model of the coronal field and 2) the spacecraft magnetic footpoints with Parker spiral approximation of interplanetary magnetic field using the in-situ measurements of STEREO and ACE. We find that 29 out of 44 events have initial Fe/O enhanced more than 5 times of the typical gradual event values. In the 6 events, the enhancements are simultaneously observed by two spacecraft. There is a tendency that the high Fe/O enhancements are observed near SEP source regions. It is also noted that the Fe/O enhancements are associated with the polarity of the magnetic footpoints. The high Fe/O enhancements are usually observed where their footpoints lie in the same polarity regions of SEP sources rather than the opposite polarity regions. Although Fe/O enhancements could be due to a transport effect and/or a flare contribution, our result implies that the structure of HCS is likely to affect particle propagations in the interplanetary space.
In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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