Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.49-56
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2010
The Genetic Algorithm is one of the population surface modelling tool in the field of urban and environmental research based on the gridded population data. Taking the East-Hwasung area as the case, this study first builds a gridded population data based on the GIS databases as well as municipal population survey data. The study then constructs the attribute values of the explanatory variables by way of GIS tools. The regression model constructed with the same variables is also run as a comparative purpose at the same time. It is shown that the GenAlg output predicted as much consistent and meaningful coefficient estimates for the explanatory variables as the regression model, indicating that it is a very useful interdisciplinary research tool to find optimal solutions in urban problems.
In various viscus flow problems it has been the custom to replace the convective derivative by the ordinary partial derivative in problems for which the data are small. In this paper we consider the Benard Convection problem with small data and compare the solution of this problem (assumed to exist) with that of the linearized system resulting from dropping the nonlinear terms in the expression for the convective derivative. The objective of the present work is to derive an estimate for the error introduced in neglecting the convective inertia terms. In fact, we derive an explicit bound for the L$_{2}$ error. Indeed, if the initial data are O(.epsilon.) where .epsilon. << 1, and the Rayleigh number is sufficiently small, we show that this error is bounded by the product of a term of O(.epsilon.$^{2}$) times a decaying exponential in time. The results of the present paper then give a justification for linearizing the Benard Convection problem. We remark that although our results are derived for classical solutions, extensions to appropriately defined weak solutions are obvious. Throughout this paper we will make use of a comma to denote partial differentiation and adopt the summation convention of summing over repeated indices (in a term of an expression) from one to three. As reference to work of continuous dependence on modelling and initial data, we mention the papers of Payne and Sather [8], Ames [2] Adelson [1], Bennett [3], Payne et al. [9], and Song [11,12,13,14]. Also, a similar analysis of a micropolar fluid problem backward in time (an ill-posed problem) was given by Payne and Straughan [10] and Payne [7].
Data size of moving current GIS great exponentially from 2D to 3D and the processing speed becomes slow thereby and user's real time rendering request is growing. Have problem that time and expense to process data of bulky quantity produce constraint condition of the processing speed. third dimension processing skill, virtual reality processing skill etc. and third dimension GIS about space data of bulk much overmuch to materialize. In this paper DEM data that acquire from satellite or aviation solve these problem embody virtual city in web save topography information that visualization to 3D visualization by VRML, and use modelling tool and acquire 3D campus information for building and road. 3D information acquired this to express texture and natural gifts that have truth stuff more to thing through near texture mapping work 3D imagination illustration of web based embody can.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.390-395
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2004
A semiconductor manufacturing process is the complicate and dynamic process, and consists of many sub-processes. An etching process is the most important process in the semiconductor fabrication. In this paper, the decision support system based upon data mining and knowledge discovery is an important factor to improve the productivity and yield. The proposed decision support system consists of a neural network model and an inference system based on fuzzy logic Firstly, the product results are predicted by the neural network model constructed by the product patterns that represent the quality of the etching process. And the product patters are classified by expert's knowledge. Finally, the product conditions are estimated by the fuzzy inference system using the rules extracted from the classified patterns. Prediction of product qualities can be linked to each input and process variables. We employ data mining and intelligent techniques to find the best condition of the etching process. The proposed decision support system is efficient and easy to be implemented for the process management based upon expert's knowledge.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.2
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pp.9-14
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2011
This Paper proposed the prediction method of fuel consumption from vehicle informations through OBD-II Interface. We assumed RPM, TPS had a relationship with fuel consumption. We got the output as fuel-consumption from a vehicle RPM, TPS as input by using polynomial equation. We had modelling as quadric function with OBD-II data and fuel consumption data supported by automotive company in real. In order to verify the effectiveness of proposed method, 5 km real road-test was performed. The results showed that the proposed method can estimate precisely the fuel consumption from vehicle multi-data.
Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
The substation is a critical node in the power network where power is transformed in the power generation, transmission and distribution system. The IEC 61850 is a global standard which proposes efficient substation automation by defining interoperable communication and data modelling techniques. In order to achieve this level of interoperability and automation, the IEC 61850 (Part 6) defines System Configuration description Language (SCL). The SCL is an XML based file format for defining the abstract model of primary and secondary substation equipment, communications systems and also the relationship between them. It enables the interoperable exchange of data during substation engineering by standardizing the description of applications at different stages of the engineering process. To achieve the seamless interoperability, multi-vendor devices are required to adhere completely to the IEC 61850. This paper proposes an efficient algorithm required for verifying the interoperability of multi-vendor devices by checking the adherence of the SCL file to specifications of the standard. Our proposed SCL validation algorithm consists of schema validation and other functionalities including information model validation using UML data model, the Vendor Defined Extension model validation, the User Defined Rule validation and the IED Engineering Table (IET) consistency validation. It also integrates the standard UCAIUG (Utility Communication Architecture International Users Group) Procedure validation for quality assurance testing. Our proposed algorithm is not only flexible and efficient in terms of ensuring interoperable functionality of tested devices, it is also convenient for use by system integrators and test engineers.
Concrete filled steel tubular (CFST) composite girder is a new type of structures for bridge constructions. The existing design codes cannot be used to predict the thermal stress in the CFST truss girder structures under solar radiation. This study is to develop the temperature gradient curves for predicting thermal stress of the structure based on field and laboratory monitoring data. An in-field testing had been carried out on Ganhaizi Bridge for over two months. Thermal couples were installed at the cross section of the CFST truss girder and the continuous data was collected every 30 minutes. A typical temperature gradient mode was then extracted by comparing temperature distributions at different times. To further verify the temperature gradient mode and investigate the evolution of temperature fields, an outdoor experiment was conducted on a 1:8 scale bridge model, which was installed with both thermal couples and strain gauges. The main factors including solar radiation and ambient temperature on the different positions were studied. Laboratory results were consistent with that from the in-field data and temperature gradient curves were obtained from the in-field and laboratory data. The relationship between the strain difference at top and bottom surfaces of the concrete deck and its corresponding temperature change was also obtained and a method based on curve fitting was proposed to predict the thermal strain under elevated temperature. The thermal stress model for CFST composite girder was derived. By the proposed model, the thermal stress was obtained from the temperature gradient curves. The results using the proposed model were agreed well with that by finite element modelling.
Current assumptions are used in the formulation of pseudo-first (PFO) and second-order (PSO) models to describe the kinetic data of filtration based on ideal operating conditions. This paper presents a new model developed with pseudo nth order and based on real assumption. A comparison was performed between PFO, PSO and the new model to highlight their performance and the optimisation of the pseudo-order equation, using MATLAB software. Adsorption characteristic of bovine serum albumin adsorption on the track-etched membrane are used as a medium based on protein filtration data were extracted from the literature for different concentrations to demonstrate the comparison between PFO/PSO and the new model. The pseudo first and second-order kinetic models were applied to test the experimental data and they did not provide reasonable values. The results show that the predicted values are consistent with experimental values giving a good correlation coefficient R2 = 0.997 and a minimum root mean squared error RMSE = 0.0171. Indeed, the experimental results follow the new model and the optimal pseudo equation order n = 1.115, the most suitable curves for the new model. As a result, we used different experimental adsorption data from the literature to examine and check the applicability and validity of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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