In this study, new design fire curves were suggested for the utilization in fire simulations. Numerical simulations with the Fire Dynamics Simulator (FDS) were performed for the n-octane and n-heptane pool fires in the ISO 9705 compartment to evaluate the prediction performance of the previous quadratic, exponential design fire curves and newly suggested ones. The numerical results were compared with the experimental temperature and concentrations of $O_2$ and $CO_2$. The numerical results with the previous quadratic and exponential curves showed slow increase and decrease trend than experiments. However, the numerical results with the newly suggested 2 design fire curves showed more similar variation trend in temperature, $O_2$ and $CO_2$ concentrations than the quadratic and exponential curves. It was found that the newly suggested design fire curves can be possibly used in the numerical simulation of fires in a practical respect.
In this study the stem analysis program, which can be operated with personal computer was developed to reduce time and cost of calculation, and to increase accuracy of analysis. The stem analysis method used in this program was compared with other methods. The results obtained were as follows : The value, 1/100mm measured from the latest annual ring measurement machine (Jahrringme${\beta}$geraete Johan Type II) was automatically inputed to the computer and saved into given file name. Turbo Pascal program was written to do this. The measured data was analyzed by stem analysis calculation program written by Fortran-77. Volume and height increments were approximated by spline function, and diameter of the stem disk was calculated by quadratic mean method. The increment values calculated by the programs were printed annually and in every five-year. Stem analysis diagram and several increment graphs were also easily printed. The result compared between those analysis methods showed that quadratic mean could reduce the error caused from eccentric pith. When the stem taper curve method, approximated by spline function, was used in the calculation of tree height and volume, increments would be more exactly calculated.
The Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE(Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site low flow frequency analysis at the 4 stage stations (Nakdong, Waegwan, Goryeonggyo, and Jindong). Using the results of two types of the estimation method, the frequency curves including uncertainty are plotted. Eight case studies using the synthetic flow data with a sample size of 100, generated from 2-parmeter Weibull distribution are performed to compare with the results of analysis using the MLE and the Bayesian MCMC. The Bayesian MCMC and the MLE are applied to 36 years of gauged data to validate the efficiency of the developed scheme. These examples illustrate the advantages of the Bayesian MCMC and the limitations of the MLE based on a quadratic approximation. From the point of view of uncertainty analysis, the Bayesian MCMC is more effective than the MLE using a quadratic approximation when the sample size is small. In particular, the Bayesian MCMC is a more attractive method than MLE based on a quadratic approximation because the sample size of low flow at the site of interest is mostly not enough to perform the low flow frequency analysis.
In this paper, we propose and efficient curve reconstruction method based on the classical least-square fitting scheme. Specifically, given planar sample points equipped with normals, we reconstruct the objective curve as the zero set of a hierarchical implicit ZP(Zwart-Powell)-spline that can recover large holes of dataset without loosing the fine details. As regularizers, we adopted two: a Tikhonov regularizer to reduce the singularity of the linear system and a discrete Laplacian operator to smooth out the isocurves. Benchmark tests with quantitative measurements are done and our method shows much better quality than polynomial methods. Compared with the hierarchical bi-quadratic spline for datasets with holes, our method results in compatible quality but with less than 90% computational overhead.
We review the research literature on relationship between environmental regulation and industrial development in three aspects of environmental regulation and investment, environmental regulation and efficiency, environmental regulation and trade. Indeed, the linkage between environmental regulation and material consumption of industrial system is absent. Environmental regulation is measured as the expenditure share for industrial pollutants abatement, and effluent charge intensity. Using panel-level data from 31 provinces, municipalities and autonomous regions in China, we build correlation models between material consumption and environmental regulation, results show that: (1) there are significant quadratic function relationship between material consumption and environmental regulation. And there is the fact that inflection point exists. (2) On basis of inflection points, we make two remarkable reflections. Firstly, the inflection points are the most important scale to judge reasonability and performance of regulations. Secondly, a Pareto improvement may occur when the regulations achieve a certain target. (3) Both intensities of industrial pollutants abatement expenditure and effluent charge have not yet achieved the expected target in most regions of mainland China at present. And most of regions of material consumption decreasing are distributed in western China. Main reasons lie in the impacts of industrial features as well as the regulations.
Nonlinear distortion arising from the nonlinear movement of the loudspeaker diaphragm degradates the tone quality. The distortion is, in low frequency range, mainly caused by nonlinear characteristics of the suspension stiffness and the force factor. In this paper, the nonlinear suspension stiffness and the nonlinear force factor are modeled to the quadratic functions and a method is proposed to determine their coefficients. An additional mass to the diaphragm moved the quiescent point of the diaphragm and uncoupled the stiffness and the force factor. This made it possible to deter mine the coefficients of the nonlinear suspension stiffness by measuring the resonance frequencies at several quiescent points. The coefficients of the nonlinear force factor are then determined by fitting the curve which is calculated from the waveforms of input voltage and input current, and the displacement of the diaphragm at resonance frequency.
The growth of flue-cured tobacco was analyzed with the mathematical treatment. The results are summarized as followings: 1. The growth curve was fitted to the quadratic polynomial equation in improved-mulching cultivation, blot to the Gompertz equation in the other cultivations. 2. The initial point of the maximum growth phase for dry weight was about 50 days after transplanting in improved-mulching cultivation, but about 40 days in the other cultivations, and the maximum growth period was for 25 days in all cultivations. 3. The growth rate of the maximum growth period in dry weight decreased in the order of improved-mulching cultivation, mulching cultivation, and non-mulching cultivation. 4. A relative growth amount in the maximum growth period was higher in later sowing. 5. The length of maximum growth was 5 days shorter in leaf area than in dry weight. The maximum growth phase was 7 days earlier in leaf area than in dry weight.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.34
no.10
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pp.389-398
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1985
Recently maximum power demand of our country has become to be under the great in fluence of electric cooling and air conditioning demand which are sensitive to weather conditions. This paper presents the technique and algorithm to forecast the long-term maximum power demand considering the characteristics of electric power and weather variable. By introducing a weather load model for forecasting long-term maximum power demand with the recent statistic data of power demand, annual maximum power demand is separated into two parts such as the base load component, affected little by weather, and the weather sensitive load component by means of multi-regression analysis method. And we derive the growth trend regression equations of above two components and their individual coefficients, the maximum power demand of each forecasting year can be forecasted with the sum of above two components. In this case we use the coincident dry bulb temperature as the weather variable at the occurence of one-day maximum power demand. As the growth trend regression equation we choose an exponential trend curve for the base load component, and real quadratic curve for the weather sensitive load component. The validity of the forecasting technique and algorithm proposed in this paper is proved by the case study for the present Korean power system.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the Cost-Effectiveness Analysis (CEA) of wholesale and retail brokerage businesses in Korea. And give managerial implications and contribute to academics. Research design, data and methodology: This research empirically analyzes the relationship between expenses and business performance. As for business performance, this research considered two financial performances; sales and profit. As for antecedent variables, this research measured three cost investment expenses; human resource management (HRM), marketing (MKT) and corporate social responsibility (CSR). This research used frequency analysis, correlation analysis, stepwise regression analysis and curve estimation analysis. Results: The result shows that HRM and CSR positive significant influence on sales yet marketing negatively significant influence on sales. And for profit, HRM and CSR give a positive significant influence. However, marketing's influence was not significant. According to curve estimation analysis, the relation between individual cost and performance, best functional relation was all quadratic functions. Some results show ∩ shape and others show shape. Conclusions: Based on this study result, implications for practical management to Wholesale and Retail Brokerage companies in Korea. And the contribution to academics is expected. Also, based on the limitation of this study, future research is suggested.
Epidemiological control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is needed to estimate the infection period of confirmed cases and identify potential cases. The present study, targeting confirmed cases for which the time of COVID-19 symptom onset was disclosed, aimed to investigate the relationship between intervals (day) from symptom onset to testing the cycle threshold (CT) values of real-time reverse transcription-polymerase chain reaction. Of the COVID-19 confirmed cases, those for which the date of suspected symptom onset in the epidemiological investigation was specifically disclosed were included in this study. Interval was defined as the number of days from symptom onset (as disclosed by the patient) to specimen collection for testing. A locally weighted regression smoothing (LOWESS) curve was applied, with intervals as explanatory variables and CT values (CTR for RdRp gene and CTE for E gene) as outcome variables. After finding its non-linear relationship, a polynomial regression model was applied to estimate the 95% confidence interval values of CTR and CTE by interval. The application of LOWESS in 331 patients identified a U-shaped curve relationship between the CTR and CTE values according to the number of interval days, and both CTR and CTE satisfied the quadratic model for interval days. Active application of these results to epidemiological investigations would minimize the chance of failing to identify individuals who are in contact with COVID-19 confirmed cases, thereby reducing the potential transmission of the virus to local communities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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