The objectives of this study were to examine the ability to predict soluble solid and firmness in intact apple based on the visible/near-infrared spectroscopic technique. Two cultivars of apples, Delicious and Gala, were handled, tested and analyzed. Reflectance spectra, Magness-Taylor (MT) Firmness, and soluble solids in apples were measured sequentially. Maximum and minimum diameters, height, and weight of apples were recorded before the MT firmness tests. Apple samples were divided in to a calibration set and a validation set. The method of partial least squares (PLS) analysis was used. a unique set of PLS loading vectors (factors) was development for soluble solid and firmness. The PLS model showed good relationship between predicted and measured soluble solids in intact apples in the wavelength range of 860∼1078 nm. However, the PLS analysis was not good enough to predict the apple firmness.
A new set of governing equations is derived for the dynamic analysis of the Free-Piston Stirling Engines(EPSE). Equations from the ideal adiabatic model for the thermodynamic analysis of the working fluid are incoporated with the equations of motion for the moving masses of the system, resulting in a set of nonlinear differential equations. The coupled set of equations are numerically integrated with proper intial conditions to obtain a steady state response of the engine. The proposed method is compared with the conventional method of analyzing EPSE based mainly on the ideal isothermal model. The results clearly shows the limitationsl of the conventional methods and the relative advantages of the method proposed in the present study.
As for the travel demand analysis of the past, forcasting has been conducted by the use of revealed preference(RP) informations about actual or observed choices made by individuals. Forcasting method using RP data needs implicit assumptions that there will be no remarkable changes in existing transport conditions. However in case of occuring the great changes in existing conditions or adding a new choice-set of hypothetical options, it is very difficult to predict future travel demand. Fortunately in recent years, especially in the mode choice analysis, it has been perceived that the importance of individual performance data using stated preference(SP) experiments as well as RP data. But the research reports has not been reported sufficiently from models estimated using SP data. Under this background, we analyze the factors affecting the mode choice behavior as a fundamental study against the modelling task with SP choice data. For this analysis, we assumed subway operations in the secondary cities where there are no subway lines until now, and set up a choice-set of hypothetical options based on Experimental Design Method.
Principal Component Analysis (PCA) was applied for regional geological mapping to a multivariate data set of the Landsat TM data in the heavily vegetated and topographically rugged Chungju area. The multivariate data set selection was made by statistical analysis based on the magnitude of regression of squares in multiple regression, and it includes R1/2/R3/4, R2/3, R5/7/R4/3, R1/2, R3/4. R4/3. AND R4/5. As a result of application of PCA, some of later principal components (in this study PC 3 and PC 5) are geologically more significant than earlier major components, PC 1 and PC 2 herein. The earlier two major components which comprise 96% of the total information of the data set, mainly represent reflectance of vegetation and topographic effects, while though the rest represent 3% of the total information which statistically indicates the information unstable, geological significance of PC3 and PC5 in the study implies that application of the technique in more favorable areas should lead to much better results.
마이크로어레이 자료의 유전자집합분석은 개별유전자분석에 비해 검정력도 높일 수 있고 결과 해석이 쉬워서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자집합의 검색은 검정통계량들이 유도된 배경에 따라 결과에 차이를 보이지만 대체적으로 t-통계량의 제곱합을 이용한 순열검정이 제일 무난한 방법으로 여겨진다. 그러나 유전자집합분석에서 다중검정은 필수이고 많은 집합들의 유의성에 변별력을 주기 위해서는 순열검정에서 생성하는 치환표본의 수가 많이 필요하고 시간이 오래 걸린다는 문제점이 있다. 순열검정을 대신할 모수적 방법들을 검토한 결과, 적률을 이용한 근사가 각 집합의 유의확률 계산시간도 훨씬 단축하며 순열검정에서 구한 유의확률과 크기와 순위가 거의 일치함을 확인하였다.
Many modeling and calibration methods have been developed to analyze and design the biological wastewater treatment process. For the systematic use of activated sludge model (ASM) in a real treatment process, a most important step in this usage is a calibration which can find a key parameter set of ASM, which depends on the microorganism communities and the process conditions of the plants. In this paper, a standardized calibration protocol of the ASM model is developed. First, a weighted effluent quality index(WEQI) is suggested far a calibration protocol. Second, the most sensitive parameter set is determined by a sensitive analysis based on WEQI and then a parameter optimization method are used for a systematic calibration of key parameters. The proposed method is applied to a calibration problems of the single carbon removal process. The results of the sensitivity analysis and parameter estimation based on a WEQI shows a quite reasonable parameter set and precisely estimated parameters, which can improve the quality and the efficiency of the modeling and the prediction of ASM model. Moreover, it can be used for a calibration scheme of other biological processes, such as sequence batch reactor, anaerobic digestion process with a dedicated methodology.
Thickness control of hot-rolled strips has become an important issue in recent years because of the need for improving the quality of the hot-rolled strip. In this study, a modifying method of rolling force set-up with consideration of spread was developed to improve the thickness uniformity at the finishing rolling units in hot rolling. Through the analysis of real production data it was found that the accuracy of the rolling force determined from the finishing mill set-up (FSU) model dominantly governed the thickness uniformity in rolled plates at the front. Based on this analysis , several examples were selected to calculate the spread of rolled plate using three dimensional rigid thermo-viscoplastic finite element program. FE analysis results were used to train the neural network system that can predict the spread hot-rolled plate and the rolling force was modified based on the predicted value of spread. The modified rolling forces were closer to the measured rolling force so it can be expected that the accuracy of thickness uniformity of hot-rolled plate will be improved.
In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers' satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions' polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.
With disseminationof Distributed Control Systems(DCS), the huge amounts of process operation data could have been available and led to figure out process behaviors better on the statistical basis. Until now, the statistical modeling technology has been susally applied to process monitoring and fault diagnosis. however, it has been also thought that these process information, extracted from statistical analysis, might serve a great opportunity for process operation improvements and process improvements. This paper proposed a general methodolgy for process operation improvements including data analysis, backing up the result of analysis based on the methodology, and the mapping physical physical phenomena to the Principal Components(PC) which is the most distinguished feature in the methodology form traditional statistical analyses. The application of the proposed methodology to the Balst Furnace(BF) process has been presented for details. The BF process is one of the complicated processes, due to the highly nonlinear and correlated behaviors, and so the analysis for the process based on the mathematical modeling has been very difficult. So the statisitical analysis has come forward as a alternative way for the useful analysis. Using the proposed methodology, we could interpret the complicated process, the BF, better than any other mathematical methods and find the direction for process operation improvement. The direction of process operationimprovement, in the BF case, is to increase the fludization and the permeability, while decreasing the effect of tapping operation. These guide directions, with those physical meanings, could save fuel cost and process operator's pressure for proper actions, the better set point changes, in addition to the assistance with the better knowledge of the process. Open to set point change, the BF has a variety of steady state modes. In usual almost chemical processes are under the same situation with the BF in the point of multimode steady states. The proposed methodology focused on the application to the multimode steady state process such as the BF, consequently can be applied to any chemical processes set point changing whether operator intervened or not.
In the present study, a parallel Taylor-Galerkin/level set based two-phase flow code was developed using finite element discretization and domain decomposition method based on MPI (Message Passing Interface). The proposed method can be utilized for the analysis of a large scale free surface problem in a complex geometry due to the feature of FEM and domain decomposition method. Four-step fractional step method was used for the solution of the incompressible Navier-Stokes equations and Taylor-Galerkin method was adopted for the discretization of hyperbolic type redistancing and advection equations. A Parallel ILU(0) type preconditioner was chosen to accelerate the convergence of a conjugate gradient type iterative solvers. From the present parallel numerical experiments, it has been shown that the proposed method is applicable to the simulation of large scale free surface flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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