본 논문에서는 박막공진기에 대한 새로운 모델링 기법을 제안하고, 등가회로를 이루고 있는 각 수동소자들 값에 대한 정확한 공식을 소개하였다. 제안된 새로운 모델은 박막공진기의 물리적 수직 구조 특성을 잘 표현하고 있는 Mason모델에 대해 유전체 손실을 표현할 수 있는 저항 성분을 추가한 뒤, 임피던스 특성을 기반으로 한 단순화 과정을 통해 유도되었다. 제안된 모델은 기존의 Modified Butterworth-Van Dyke(MBVD) 모델과 비슷한 형태로 표현되지만 최적화 변수가 3개에 불과하기 때문에 측정값에 대한 훨씬 정확하고 빠른 커브 피팅(curve fitting)을 수행 할 수 있으며, 공진주파수나 반공진주파수와 같은 설계자의 의도를 반영 할 수 있는 변수들로 구성되기 때문에 여파기나 전압제어 발진기 등을 설계하는데 있어서 편리하게 이용될 수 있다.
The main purpose of this study is to fit catch-per-unit-effort (CPUE) data about Korea chub mackerel (Scomber japonicus) stock with a state-space production (SSP) model, and to provide stock assessment results. We chose a surplus production model for the chub mackerel data, namely annual yield and CPUE. Then we employed a state-space layer for a production model to consider two sources of variability arising from unmodelled factors (process error) and noise in the data (observation error). We implemented the model via script software ADMB-RE because it reduces the computational cost of high-dimensional integration and provides Markov Chain Monte Carlo sampling, which is required for Bayesian approaches. To stabilize the numerical optimization, we considered prior distributions for model parameters. Applying the SSP model to data collected from commercial fisheries from 1999 to 2017, we estimated model parameters and management references, as well as uncertainties for the estimates. We also applied various production models and showed parameter estimates and goodness of fit statistics to compare the model performance. This study presents two significant findings. First, we concluded that the stock has been overexploited in terms of harvest rate from 1999 to 2017. Second, we suggest a SSP model for the smallest goodness of fit statistics among several production models, especially for fitting CPUE data with fluctuations.
A compact current model applicable to both single-gate (SG) and double-gate (DG) tunneling field-effect transistors (TFETs) is presented. The model is based on Kane's band-to-band tunneling (BTBT) model. In this model, the well-known and previously-reported quasi-2-D solution of Poisson's equation is used for the surface potential and length of the tunneling path in the tunneling region. An analytical tunneling current expression is derived from expressions of derivatives of local electric field and surface potential with respect to tunneling direction. The previously reported correction factor with three fitting parameters, compensating for superlinear onset and saturation current with drain voltage, is used. Simulation results of the proposed TFET model are compared with those from a technology computer-aided-design (TCAD) simulator, and good agreement in all operational bias is demonstrated. The proposed SG/DG-TFET model is developed with Verilog-A for circuit simulation. A TFET inverter is simulated with the Verilog-A SG/DG-TFET model in the circuit simulator; the model exhibits typical inverter characteristics, thereby confirming its effectiveness.
Decomposition models are essential in TMY development and solar energy system design. Up until recently, only a few decomposition model related researches are implemented in Korea due to lack of measured direct normal solar irradiance. In contrast, numerous researches have been conducted in various countries, and some quasi-universal composition models have been recommended by several papers. In this research, three decomposition models - Watanabe model, Reindl-2 model and Engerer1 model - are selected and their site-fitted coefficients are developed using measured direct normal solar irradiance in Seoul. R-squared, RMSE, MBE of the site-fitted models are compared with the case of original coefficients and then each other. The comparison result shows that the Reindl-2 model with site-fitted coefficients is best suitable for Seoul. Further researches will be conducted to find the best model using more various measured data of Korean cities and site-fitting methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.467-474
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2006
In this paper we present a weighted support vector machine(SVM) and a weighted least squares support vector machine(LS-SVM) for the prediction in the heteroscedastic regression model. By adding weights to standard SVM and LS-SVM the better fitting ability can be achieved when errors are heteroscedastic. In the numerical studies, we illustrate the prediction performance of the proposed procedure by comparing with the procedure which combines standard SVM and LS-SVM and wild bootstrap for the prediction.
This paper is motivated by the problem of fitting a group of cuboids into a simplified rotating vessel of the artificial satellite. Here we introduce a combinatorial optimization model which reduces the three-dimensional layout problem with behavioral constraints to a finite enumeration scheme. Moreover, a global combinatorial optimization algorithm is described in detail, which is an improved graph-theoretic heuristic.
In fitting models to data, selection of the most desirable estimation method and determination of the adequacy of fitted model are the central issues. This paper compares the maximum likelihood estimators and the minimum logit chi-square estimators, both being best asymptotically normal, when logit models are fitted to infant mortality data. Chi-square goodness-of-fit test and likelihood ratio one are also compared. The analysis infant mortality data shows that the outlying observations do not necessarily result in the same impact on goodness-of-fit measures.
This paper deals with wafer temperature uniformity control essential in rapid thermal processing (RTP). One of the important control objectives of RTP is to keep the temperature over the wafer surface as uniformly as possible. For this, a discrete time state equation around the operating point is first identified by using the subspace fitting method, and a multivariable LQG(Linear Quadratic Gaussian) controller is designed based on the identified model. Simulation and experimental results show improvement in temperature uniformity over the conventional PID method.
Techniques to rapidly model local spaces, using 3D range data can enable implementation of: (1) real-time obstacle avoidance for improved safety, (2) advanced automated equipment control modes, and (3) as-built data acquisition for improved quantity tracking, engineering, and project control systems. The objective of the research reported here was to introduce current rapid local modeling techniques and develop rapid local spatial modeling tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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