Interplanetary scintillation-driven (IPS-driven) ENLIL model was jointly developed by University of California, San Diego (UCSD) and National Aeronaucics and Space Administration/Goddard Space Flight Center (NASA/GSFC). The model has been in operation by Korean Space Weather Cetner (KSWC) since 2014. IPS-driven ENLIL model has a variety of ambient solar wind parameters and the results of the model depend on the combination of these parameters. We have conducted researches to determine the best combination of parameters to improve the performance of the IPS-driven ENLIL model. The model results with input of 1,440 combinations of parameters are compared with the Advanced Composition Explorer (ACE) observation data. In this way, the top 10 parameter sets showing best performance were determined. Finally, the characteristics of the parameter sets were analyzed and application of the results to IPS-driven ENLIL model was discussed.
This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner's choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the "goal driven personalized e-learning system." We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of "goal driven personalized e-learning system." We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.
최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.
This paper proposes a mathematical model that can calculate the luminescence characteristics driven by alternating current (AC) power using the current-voltage-luminance (I-V-L) properties of organic light emitting devices (OLED) driven by direct current power. Fluorescent OLEDs are manufactured to verify the model, and I-V-L characteristics driven by DC and AC are measured. The current efficiency of DC driven OLED can be divided into three sections. Region 1 is a section where the recombination efficiency increases as the carrier reaches the emission layer in proportion to the increase of the DC voltage. Region 2 is a section in which the maximum luminous efficiency is stably maintained. Region 3 is a section where the luminous efficiency decreases due to excess carriers. Therefore, the fitting equation is derived by dividing the current density and luminance of the DC driven OLED into three regions, and the current density and luminance of the AC driven OLED are calculated from the fitting equation. As a result, the measured and calculated values of the AC driving I-V-L characteristics show deviations of 4.7% for current density, 2.9 % for luminance, and 1.9 % for luminous efficiency.
Recently, Grid is embossed as a new issue according to the need of cooperation related to distributed resources, data sharing, Interaction and so on. It focuses on sharing of large scale resources, high-performance, applications of new paradigms, which improved more than established distributed computing. Because of the environmental specificity distributed geographically and dynamic, the most important problem in grid environment is to share and to allocate distributed grid resources. This paper proposes supply-driven strategies model that is applicable for resource management in grid environment and presents a optimal resource allocation algorithm based on resource demands. Supply-driven strategies model can offer efficient resource management by transaction allocation based on user demand and provider strategy. This paper implements the supply-driven strategies model on the DEVS modeling and simulation environment and shows the efficiency and excellency of this model by comparing with established models.
This study describes the analysis results of unsteady cavitating flows behavior inside nozzle of the prototype piezo-driven injector. This piezo-driven injector has been recognised as one of the next generation diesel injector due to a higher driven efficiency than the conventional solenoid-driven injector. The three dimensional geometry model along the central cross-section regarding of one injection hole has been used to simulate the cavitating flows for injection time by at fully transient simulation with cavitation model. The cavitation model incorporates many of the fundamental physical processes assumed to take place in cavitating flows. The simulations performed were both fully transient and 'pseudo' steady state, even if under steady state boundary conditions. We could analyze the effect the pressure drop to the sudden acceleration of fuel, which is due to the fastest response of needle, on the degree of cavitation existed in piezo-driven injector nozzle
In this paper, a mathematical model for a belt driven system is proposed to analyse the vibtation characteristics of the driving units with belts and the free and forced vibration analyses are carried out. The mathematical model for model for the belt-driven system includes belts,pulleys, spindle and bearings. Using the Hamilton principle, the 4 nonlinear governing equations and the 12 nonlinear boundary conditions are derived. To linearize and discretize the nonlinear govering equations and boundary conditions, the perturbation method and Galerkin method are used. Also, the free vibration analyses for the various parameters of the belt driven system, which are belt tension, belt length, material property of belt, belt speed and pulley mass are made. The forced vibration analyses of the system are made and the dynamic responses for the main parmeters are analysed with the belt driven system.
The purpose of this study is to identify the driven factors affecting the changes in energy-related $CO_2$ emissions in Hebei Province of China from 1995 to 2013. This study confirmed that energy-related $CO_2$ emissions are correlated with the population, urbanization level, economic development degree, industry structure, foreign trade degree, technology level and energy proportion through an improved STIRPAT model. A reasonable and more reliable outcome of STIRPAT model can be obtained with the introducing of the Ridge Regression, which shows that population is the most important factor for $CO_2$ emissions in Hebei with the coefficient 2.4528. Rely on these discussions about affect abilities of each driven factors, we conclude several proposals to arrive targets for reductions in Hebei's energy-related $CO_2$ emissions. The method improved and relative policy advance improved pointing at empirical results also can be applied by other province to make study about driven factors of the growth of carbon emissions.
The authors developed a nodal network model that simulates the flow of moist air and the thermal behavior of a target area. The nodal network model was enhanced using a parameter estimation technique based on the measured temperature, humidity, and schedule data. However, the nodal model is not good enough for predicting humidity of the target space, having 55.6% of CVRMSE. It is because re-evaporation effect could not be modeled due to uncertain factors in the field measurement. Hence, a data-driven model was introduced using an artificial neural network (ANN). It was found that the data-driven model is suitable for predicting the condensation compared to the nodal model satisfying ASHRAE Guideline with 3.36% of CVRMSE for temprature, relative humidity, and surface temperature on average. The model will be embedded in automated devices for real-time predictive control, to minimize the risk of surface condensation at dressroom in an apartment housing.
A simplified simulation model is designed to investigate the vacuum-driven bonding of glass panels in the cell process for LCD manufacturing. The bonding process is modelled by the transient flow of a weakly-compressible fluid in a very thin channel between two horizontal glass panels. An order of magnitude scaling analysis is conducted based on the characteristic feature of the channel of which height is much smaller than the horizontal length scales. It is revealed that the flow in the channel is represented by a Poiseuille flow of a compressible fluid. A finite volume model has been constructed to acquire the numerical solution to the derived simplified equations. For a simple test problem of pressure-driven microchannel flow, an assessment is made of the accuracy and validity of the proposed model. The basic aspects of vacuum-driven bonding are examined numerically, and the applicability of the present simulation model is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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