The primary focus of this study is to provide a general methodology which can be utilized to understand and analyze environmental issues such as long term ecosystem dynamics and land use/cover change by development of 2D dynamic landscape models and model-based simulation. Change processes in land cover and ecosystem function can be understood in terms of the spatial and temporal distribution of land cover resources. In development of a system to understand major processes of change and obtain predictive information, first of all, spatial heterogeneity is to be taken into account because landscape spatial pattern affects on land cover change and interaction between different land cover types. Therefore, the relationship between pattern and processes is to be included in the research. Landscape modeling requires different approach depending on the definition, assumption, and rules employed for mechanism behind the processes such as spatial event process, land degradation, deforestration, desertification, and change in an urban environment. The rule-based models are described in the paper for land cover change by natural fires. Finally, a case study is presented as an example using spatial modeling and simulation to study and synthesize patterns and processes at different scales ranging from fine-scale to global scale.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee
International Journal of Contents
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v.9
no.4
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pp.1-10
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2013
The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.
Coupling is a mechanical component that transmits rotational force by connecting two shafts. Curvic coupling is widely used in high-performance systems because of its excellent power transmission efficiency and easy machining. However, coupling applications change dynamic behavior by reducing the stiffness of an entire system. Contact surface stiffness is an important parameter that determines the dynamic behavior of a system. In addition, the roughness profile of a contact surface is the most important parameter for obtaining contact stiffness. In this study, we theoretically establish the process of contact and bending stiffness analysis by considering the rough surface contact at Curvic coupling. Surface roughness parameters are obtained from Nayak's random process, and the normal contact stiffness of a contact surface is calculated using the Greenwood and Williamson model in the elastic region and the Jackson and Green model in the elastic-plastic region. The shape of the Curvic coupling contact surface is obtained by modeling a machined shape through an actual machining tool. Based on this modeling, we find the maximum number of gear teeth that can be machined according to the contact angle. Curvic coupling stiffness is calculated by considering the contact angle, and the calculation process is divided into stick and slip conditions. Based on this process, we investigate the stiffness characteristics according to the contact angle.
Currently, the technology of $CO_2$ capture and storage (CCS) has become the main issue for climate change and global warming. Among CCS technologies, the prediction of $CO_2$ behavior underground is very critical for $CO_2$ storage design, especially for its safety. Hence, the purpose of this paper is to model and simulate $CO_2$ flow and its heat transfer characteristics in a storage site, for more accurate evaluation of the safety for $CO_2$ storage process. In the present study, as part of the storage design, a micro pore-scale model was developed to mimic real porous structure, and computational fluid dynamics was applied to calculate the $CO_2$ flow and thermal fields in the micro pore-scale porous structure. Three different configurations of 3-dimensional (3D) micro-pore structures were developed, and compared. In particular, the technique of assigning random pore size in 3D porous media was considered. For the computation, physical conditions such as temperature and pressure were set up, equivalent to the underground condition at which the $CO_2$ fluid was injected. From the results, the characteristics of the flow and thermal fields of $CO_2$ were scrutinized, and the influence of the configuration of the micro-pore structure on the flow and scalar transport was investigated.
Shin Young-Kyun;Fard Mohammad A.;Inooka Hikaru;Kim Il-Hwan
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.3
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pp.325-332
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2006
The dynamic responses of human standing postural control were investigated when subjects were exposed to long-term horizontal vibration. It was hypothesized that the motion of standing posture complexity mainly occurs in the mid-sagittal plane. The motor-driven support platform was designed as a source of vibration. The AC Servo-controlled motors produced anterior/posterior (AP) motion. The platform acceleration and the trunk angular velocity were used as the input and the output of the system, respectively. A method was proposed to identify the complexity of the standing posture dynamics. That is, during AP platform motion, the subject's knee, hip and neck were tightly constrained by fixing assembly, so the lower extremity, trunk and head of the subject's body were individually immovable. Through this method, it was assumed that the ankle joint rotation mainly contributed to maintaining their body balance. Four subjects took part in this study. During the experiment, the random vibration was generated at a magnitude of $0.44m/s^2$, and the duration of each trial was 40 seconds. Measured data were estimated by the coherence function and the frequency response function for analyzing the dynamic behavior of standing control over a frequency range from 0.2 to 3 Hz. Significant coherence values were found above 0.5 Hz. The estimation of frequency response function revealed the dominant resonance frequencies between 0.60 Hz and 0.68 Hz. On the basis of our results illustrated here, the linear model of standing postural control was further concluded.
Graphene is one of the strongest, stiffest, and lightest nanoscale materials known to date, making it a potentially viable and attractive candidate for developing lightweight structural composites to prevent high-velocity ballistic impact, as commonly encountered in defense and space sectors. In-plane twist in bilayer graphene has recently revealed unprecedented electronic properties like superconductivity, which has now started attracting the attention for other multi-physical properties of such twisted structures. For example, the latest studies show that twisting can enhance the strength and stiffness of graphene by many folds, which in turn creates a strong rationale for their prospective exploitation in high-velocity impact. The present article investigates the ballistic performance of twisted bilayer graphene (tBLG) nanostructures. We have employed molecular dynamics (MD) simulations, augmented further by coupling gaussian process-based machine learning, for the nanoscale characterization of various tBLG structures with varying relative rotation angle (RRA). Spherical diamond impactors (with a diameter of 25Å) are enforced with high initial velocity (Vi) in the range of 1 km/s to 6.5 km/s to observe the ballistic performance of tBLG nanostructures. The specific penetration energy (Ep*) of the impacted nanostructures and residual velocity (Vr) of the impactor are considered as the quantities of interest, wherein the effect of stochastic system parameters is computationally captured based on an efficient Gaussian process regression (GPR) based Monte Carlo simulation approach. A data-driven sensitivity analysis is carried out to quantify the relative importance of different critical system parameters. As an integral part of this study, we have deterministically investigated the resonant behaviour of graphene nanostructures, wherein the high-velocity impact is used as the initial actuation mechanism. The comprehensive dynamic investigation of bilayer graphene under the ballistic impact, as presented in this paper including the effect of twisting and random disorder for their prospective exploitation, would lead to the development of improved impact-resistant lightweight materials.
Spar platforms have several advantages for deploying wind turbines in offshore for depth beyond 120 m. The merit of spar platform is large range of topside payloads, favourable motions compared to other floating structures and minimum hull/deck interface. The main objective of this paper is to present the response analysis of the slack moored spar platform supporting 5MW wind turbine with bottom keel plates in regular and random waves, studied experimentally and numerically. A 1:100 scale model of the spar with sparD, sparCD and sparSD configuration was studied in the wave basin ($30{\times}30{\times}3m$) in Ocean engineering department in IIT Madras. In present study the effect of wind loading, blade dynamics and control, and tower elasticity are not considered. This paper presents the details of the studies carried out on a 16 m diameter and 100 m long spar buoy supporting a 90 m tall 5 MW wind turbine with 3600 kN weight of Nacelle and Rotor and 3500 kN weight of tower. The weight of the ballast and the draft of the spar are adjusted in such a way to keep the centre of gravity below the centre of buoyancy. The mooring lines are divided into four groups, each of which has four lines. The studies were carried out in regular and random waves. The operational significant wave height of 2.5 m and 10 s wave period and survival significant wave height of 6 m and 18 s wave period in 300 m water depth are considered. The wind speed corresponding to the operational wave height is about 22 knots and this wind speed is considered to be operating wind speed for turbines. The heave and surge accelerations at the top of spar platform were measured and are used for calculating the response. The geometric modeling of spar was carried out using Multisurf and this was directly exported to WAMIT for subsequent hydrodynamic and mooring system analysis. The numerical results were compared with experimental results and the comparison was found to be good. Parametric study was carried out to find out the effect of shape, size and spacing of keel plate and from the results obtained from present work ,it is recommended to use circular keel plate instead of square plate.
For the evaluation of the mobile robot performance in complex environments, the experimental approach in an actual physical environment has been commonly taken. In the physical experimental approach, however, it is quite difficult to define the proper environment for the evaluation due to the lack of commonly agreed characteristics of the test environment. Particularly the number of combinations of types and physical parameters of the obstacles that the mobile robot is expected to deal with is practically unlimited. In an effort to simplify and improve the effectiveness of the evaluation process, we propose an evaluation method using decomposed environmental elements, where we evaluated the performance of the robot for a small group of simple and decomposed obstacle components, for examples projection and slope, instead of a large group of complicated random obstacles. The paper describes a set of simple obstacle models and performance parameters that we have chosen for the effective evaluation process. As an alternative to the physical experimental evaluation approach, in this paper, we used a virtual evaluation environment where the robot and the physical test environment has been modeled using a commercial multi-body dynamics analysis packaged called RecurDyn.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.179-184
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2020
Cellular automata (CA), which is known as a pseudo random number generator due to its excellent randomness, has various applications. Cho et al. designed a CA-based shrinking generator to generate a long period of nonlinear sequence. In addition, chaotic cat maps have been studied by many researchers as the complex nonlinear dynamics systems with sensitivity in initial conditions and unpredictable characteristics. In this paper, we propose a new image encryption method using nonlinear sequence generated by CA-based shrinking generator with maximum period and 3D chaotic cat map for high security.
Hairy roots were induced from Korean ginseng (Panax ginseng C. A. Meyer) root explants and studied for their gene expression. A total of 3,000 ESTs (expressed sequence tags) from ginseng hairy root were determined and about 2,700 ESTs have a length of readable sequence, which result in 1,352 unique ESTs sequences. The 879 ESTs showed significant similarities to known nucleotide or amino acid sequences in other plant species, which were divided into eleven categories depending upon gene function. The remaining 473 sequences showed no significant matches, which are likely to be transcripts or to be matched to other organisms. The results indicated that the analysis of the ginseng hairy root ESTs by partial sequencing of random cDNA clones may be an efficient approach to isolate genes that are functional in ginseng root in a large scale. Our extensive EST analysis of genes expressed in ginseng hairy root not only contributes to the understanding of the dynamics of genome expression patterns in root organ but also adds data to the repertoire of all genomic genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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