Under the current policies and compensation rules in South Korea, Photovoltaic (PV) generation supplier can maximize the profit by combining PV generation with Energy Storage System (ESS). However, the existing operational strategy of ESS is not able to maximize the profit due to the limitation of ESS capacity. In this paper, new ESS scheduling algorithm is introduced by utilizing the System Marginal Price (SMP) and PV generation forecasting to maximize the profits of PV generation supplier. The proposed algorithm determines the charging time of ESS by ranking the charging schedule from low to high SMP when PV generation is more than enough to charge ESS. The discharging time of ESS is determined by ranking the discharging schedule from high to low SMP when ESS energy is not enough to maintain the discharging. To compensate forecasting error, the algorithm is updated every hour to apply the up-to-date information. The simulation is performed to verify the effectiveness of the proposed algorithm by using actual PV generation and ESS information.
본 연구에서는 복합재 압력용기의 성능지수를 최대화하기 위한 적층 설계변수의 영향도 평가 및 최적설계를 수행하였다. 성능지수를 최대화하기 위하여 압력용기의 내부체적이 고정되어 있다는 가정 하에 헬리컬 및 후프 층의 두께와 후프 층의 길이, 총 세 가지 변수를 고려하였다. 선정된 변수들의 최적화를 위하여 대체모델의 구축에 필요한 반응표면법이 도입되었고, 변수의 영향도를 평가하기 위한 분산분석이 수행되었다. 최적설계 문제는 내압성능 제약조건 하에 성능지수를 최대화하는 문제로 정식화하였다. 도출된 최적화 모델에 대한 추가적인 수치해석을 통해 본 연구의 효용성을 입증하였다.
The large increase in the number of students and the current rapid social change requires the expansion of educational facilities for the improvement of the educational content and its method, the usefulness of educational media, and the improvement of teaching and learning activities. The educational facilities have largely served is done efficiently and it results in a functional harmony of these two aspects. In order to maximize this harmony, and thus maximize the efficiency of school education, we must analyze the human engineering factors of educational facilities through human being that is the main subject of education, humans. Therefore to maximize the efficiency of school education, we must analyze the human engineering factors of educational facilities through human being that is the main subject in learning and living. In Conclusion we suggest the following six analying standards on human engineering of educational facilities; 1. adequacy 2. suitability 3. healthfulness 4. safety 5. beauty 6. modernity.
Control Variate (CV) is very useful technique for variance reduction in a wide class of queueing network simulations. However, the loss in variance reduction caused by the estimation of the optimum control coefficients is an increasing function of the number of control variables. Therefore, in some situations, it is required to select an optimal set of control variables to maximize the variance reduction . In this paper, we develop the Adaptive Control Variates (ACV) method which selects an optimal set of control variates during the simulation adatively. ACV is useful to maximize the simulation efficiency when we need iterated simulations to find an optimal solution. One such an example is the Simulated Annealing (SA) because, in SA algorithm, we have to repeat in calculating the objective function values at each temperature, The ACV can also be applied to the queueing network optimization problems to find an optimal input parameters (such as service rates) to maximize the throughput rate with a certain cost constraint.
It is important to control the processing conditions to maximize the replication quality of UV-molded microstructure. In the present study, the tip radius anil surface roughness of V-groove structure were measured to quantify the replication quality. UV-curing dose and the applied pressure were experimentally selected as the governing Processing conditions that affect the replication quality of the UV-molded part. Finally. an experimental optimization technique combining central composite design and desirability function approach was used to maximize the replication quality of UV-molded structure.
Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
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제1권1호
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pp.19-22
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2015
In Growth Hormone (GH) therapy, suboptimal adherence is a common problem, reaching up to 82%, and there is a need for interventions to improve adherence and to maximize patients' growth potential eventually. Current studies have demonstrated the association between the rate of non-adherence and reduced height velocity. In order to maximize patients' potential to grow, an auto-injecting/recording device, such as $easypod^{TM}$, may help improve adherence and optimize the treatment effects of GH therapy. The use of $easypod^{TM}$ has contributed to high adherence rates: 87.5% and 93% in Bozzola et al.'s study and the $Easypod^{TM}$ Connect Observational study (ECOS), respectively. Improvement of adherence by $easypod^{TM}$ may lead to higher growth rates of patients receiving GH therapy. Additionally, patients' positive acceptability of $easypod^{TM}$ suggests $easypod^{TM}$ is a preferred device by patients for better adherence.
Kim, Young-Tae;Lee, Kwangwon;Jeon, Youngil;Lee, Inkyu
Journal of Communications and Networks
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제17권5호
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pp.463-472
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2015
This paper considers a limited feedback system for two-way wireless relaying channels with physical network coding (PNC). For full feedback systems, the optimal structure with the PNC has already been studied where a modulo operation is employed. In this case, phase and power of two end node channels are adjusted to maximize the minimum distance. Based on this result, we design new quantization methods for the phase and the power in the limited feedback system. By investigating the minimum distance of the received constellation, we present a code-book design to maximize the worst minimum distance. Especially, for quantization of the power for 16-QAM, a new power quantization scheme is proposed to maximize the performance. Also, utilizing the characteristics of the minimum distance observed in our codebook design, we present a power allocation method which does not require any feedback information. Simulation results confirm that our proposed scheme outperforms conventional systems with reduced complexity.
If the research on double cycle is revitalized, crane productivity will be rapidly improved bemuse double cycle is an operational technique that can maximize equipments efficiency (Quay crane, RMG/RTG, Yard tractor). Unfortunately, it is very difficult for terminal operators to find out the starting point of double cycle bemuse the loading & unloading pattern and conditions are various. Therefore, terminal operators are apt to fail to find out the optimal starting point of double cycle to maximize its frequency. Experiencing the same mistakes in the process we made efforts to find out the optimal starting point, finally we found out the formula for it. And we verified its precision is perfect through a lot of testing. This paper on double cycling focused on making the formula to find out optimal starting point of double cycle to maximize its frequency. And it can be applied to various ships' stowages in common.
For constructing the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce, Means-Ends Network model was used for identifying means and fundamental objectives and their relationships were analyzed by the structural equation. A questionnaire survey of 481 customers in their internet shopping experiences was conducted to extract valid means and fundamental objectives' factors. As a result, 6 means objectives shopping travel, shipping errors, vendor trust, online payment, product choice, and recommender systems and 3 fundamental objectives-shopping convenience, internet ecology, and customer support were founded. Using these 9 factors, structural equation was analyzed 4 times to ensure statistical validities and to establish new interrelationships among them. The results showed that fundamental objectives are affected by the strong relationships within means objectives. This interrelationship with mens and fundamental objectives is interpreted as the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce in this paper.
We investigate the D2D utility maximization in the cellular system. We focus on the non cooperative game theoretic approach to maximize the individual utility. Cellular system's perspective, interference from the D2D links must be limited to protect the cellular users. To accommodate this interference issue, utility function is first defined to control the individual D2D user's transmit power. More specifically, utility function includes the pricing which limits the individual D2D user's transmit power. Then, non cooperative power game is formulated to maximize the individual utility. Distributed algorithm is proposed to maximize the individual utility, while limiting the interference. Convergence of the proposed distributed algorithm is verified through computer simulation. Also the effect of pricing factor to SIR and interference is provided to show the performance of the proposed distributed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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