Potential yield of micro wind turbine on the roof of urban high rise buildings is estimated. Urban wind profile is modeled as logarithmic profile above the mean building height with roughness length 0.8, displacement 7.5 m. Mean wind velocity from the meteorological agency data at the hight of 50m is used. Wind velocity changes are simulated on the rectangular roof of 26, 45, 53 degree pitch and the circular roof by computational fluid dynamics and RNG k-$\varepsilon$ turbulence models. Wind velocity increased approximately by a factor of the order of 270 % on the 26 degree pitched roof. In the 100 m and 200 m high buildings, wind enhancement is greater at the front side than at the center of the building. In the building arrangement model wind velocity changes abruptly and it becomes wind gusts. When commercial wind turbines are installed on the building roof, average power and annual power generation enhanced by 3~4 times than normal wind velocity at 50m and 6 kw wind turbine can generate 1053 kwh per month on the 26 degree pitched roof at 50m height and sufficiently supply electrical power with 15 household for common electrical use and food waste disposer. However, power output will vary significantly by the wind conditions in the order of $\pm$ 20 %.
Electricity generation in Korea mainly depends on thermal power and nuclear power. Especially the coal power has led to the increase in $CO_2$ emissions. This paper intends to analyze the current status of $CO_2$ emissions from electricity generation in Korea during the period 1990~2016, and apply the logarithmic mean Divisia index (LMDI) technique to find the nature of the factors influencing the changes in $CO_2$ emissions. The main results as follows: first, $CO_2$ emission from electricity generation has increased by $165.9MtCO_2$ during the period of analysis. Coal products is the main fuel type for thermal power generation, which accounts about 73% $CO_2$ emissions from electricity generation. Secondly, the increase of real GDP is the most important contributor to increase $CO_2$ emissions from electricity generation. The carbon intensity and the electricity intensity also affected the increase in $CO_2$ emission, but the energy intensity effect and the dependency of thermal power effect play the dominant role in decreasing $CO_2$ emissions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1274-1285
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1991
This paper presents a statistical convergence analysis of the normalized least mean square(NLMS)algorithm that employs a single-pole lowpass filter, In this algorithm the lowpass filter is used to adjust its output towards the estimated value of the input signal power recursively. The estimated input signal power so obtained at each time is then used to normalize the convergence parameter. Under the assumption that the primary and reference inputs to the adaptive filter are zero mean wide sense stationary, and Gaussian random processes, and further making use of the independence assumption. we derive expressions that characterize the mean and maen squared behavior of the filter coefficients as well as the mean squared estimation error. Conditions for the mean and mean squared convergence are explored. Comparisons are also made between the performance of the NLMS algorithm and that of the popular least mean square(LMS) algorithm Finally, experimental results that show very good agreement between the analytical and emprincal results are presented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.2
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pp.187-199
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2003
We deal with the problem of testing a sequence of independent normal random variables with constant, known or unknown, variance for no change in mean versus alternatives with a single change-point. Various tests based on the likelihood ratio and recursive residuals, score statistics and cusums are studied. Proposed tests are modified version of Buckley's cusum statistics. A comparison study of various change-point test statistics is done by Monte Carlo simulation with S-plus software.
By using the analytic methods, the mean value of the general quadratic Gauss sums weighted by the first power mean of character sums over a short interval is investigated. Several sharp asymptotic formulae are obtained, which show that these sums enjoy good distributive properties. Moreover, interesting connections among them are established.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2043-2049
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2001
In this paper we study the convergence behavior of the least mean fourth(LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized for a multiple sinusoidal input and Gaussian measurement noise. Here we newly obtain the convergence equation for the sum of the mean of the squared weight errors, which indicates that the transient behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant. It should be noted that no similar results can be expected from the previous analysis by Walach add Widrow.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.2
no.2
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pp.330-335
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1995
The rebustness of one sample Chi-square test for multivariate normal mean vector is investigated when the multivariate normal population is mixed with another multivariate normal population with differing in the mean vector. Explicit expressions for the level of significance and power of the test are derived. Some numerical results indicate that the Chi-square test procedure is quite robust against slight mixtures of multivariate normal populations differing in location parameters.
In this paper we study the convergence behavior of the least mean fourth(LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized for a multiple sinusoidal input and Gaussian measurement noise. Here we newly obtain the convergence equation for the sum of the mean of the squared weight errors, which indicates that the transient behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant. It should be noted that no similar results can be expected from the previous analysis by Walach and Widrow/sup [1]/.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.3
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pp.421-427
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2008
This paper deals with the problem of testing for the existence of change in mean and estimating the change-point when the data are from the exponential distributions. The likelihood ratio test statistic and Gombay and Horvath (1990) test statistic are compared in a power study when there exists one change-point in the exponential means. Also the change-point estimator using the likelihood ratio and the change-point estimators based on Gombay and Horvath (1990) statistic are compared for their detecting capability via simulation.
The purpose of this study was to predict successful defibrillation in ventricular fibrillation using parameters extracted by wave analysis method and neuro-fuzzy. Total 15 dogs were tested for predicting successful defibrillation. Feature parameters were extracted for return of spontaneous circulation (ROSC) and non-ROSC by wave analysis method, and these parameters are an irregularity factor, spectral moments, mean power of level-crossing spectrum, and mean of alpha-significant value. Additionally, two parameters by analyzing method of frequency were extracted into a mean of power spectrum and a mean frequency. Then extracted parameters were analyzed in which parameters result to have high performance of discriminating ROSC and non-ROSC by a statistical method of t-test. The average of sensitivity and specificity were 62.5% and 75.0%, respectively. The average of positive predictive factor and negative predictive factor were 61.2% and 75.8%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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