The COVID-19 lockdown has had an unprecedented impact on people in various ways. This study evaluates the effect of lockdown repeal from both marketing and public-policy perspectives. Combining the Bayesian multilevel model with the difference-in-differences design, we find that a lockdown repeal has had a negative impact on socialization. Furthermore, the results show that those who have a low level of risk perception are less affected by lockdown repeal. Also, the negative effect of lockdown repeal varies depending on past socialization behaviors; that is, the lockdown-repeal effect is attenuated for those who socialized more than others in the past. Our findings contribute to the intersection of public policy and marketing literature and provide both academic and practical implications.
Cascaded H-bridge multilevel (CHBML) inverters usually include a large number of isolated dc-voltage sources. Some faults in the dc-voltage sources result in unequal cell dc voltages. Unfortunately, the conventional phase-shifted carrier (PSC) PWM method that is widely used for CHBML inverters cannot eliminate low frequency sideband harmonics when the cell dc voltages are not equal. This paper analyzes the principle of sideband harmonic elimination, and proposes an improved PSCPWM that can eliminate low frequency sideband harmonics under the condition of unequal dc voltages. In order to calculate the carrier phases, it is necessary to solve transcendental equations for low frequency sideband harmonic elimination. Therefore, an approach based on the artificial bee colony (ABC) algorithm is presented in this paper. The proposed PSCPWM method enhances the reliability of CHBML inverters. The proposed PSCPWM is not limited to CHBML inverters. It can also be applied to other types of multilevel inverters. Simulation and experimental result obtained from a prototype CHBML inverter verify the theoretical analysis and the achievements made in this paper.
A new family of DC to AC converters, referred to as multilevel inverter, has received much attention from industries and researchers for its high power and voltage applications. One of the conventional techniques for implementing the switching algorithm in these inverters is optimized harmonic stepped waveform (OHSW). However, the major problem in using this technique is eliminating low order harmonics by solving the nonlinear and complex equations. In this paper, a new approach called the "bacterial foraging algorithm" (BFA) is employed. This algorithm eliminates and optimizes the harmonics in a multilevel inverter. This method has higher speed, precision, and convergence power compared with the genetic algorithm (GA), a famous evolutionary algorithm. The proposed technique can be expanded in any number of levels. The purpose of optimization is to remove some low order harmonics, as well as to ensure the fundamental harmonic retained at the desired value. As a case study, a 13-level inverter is chosen. The comparison results by MATLAB software between the two optimization methods (BFA and GA) have shown the effectiveness and superiority of BFA over GA where convergence is desired to achieve global optimum.
Objectives: In this study, a multilevel analysis model has been designed to investigate the effect of personal characteristics associated with smoking cessation on anti-smoking determinants with a goal of finding out the factors which have influence on smoking cessation among the entrants of smoking cessation clinic in a public health center. Methods: A total of 253,136 male smokers who received smoking cessation services for more than six(6) months in a smoking cessation clinic of public health center from July 16, 2007 to July 15, 2008 were examined. For technical analysis, SPSS Version 2.0 has been used. For multilevel analysis on smoking cessation determinants, in addition, HLM 7.0 has been adopted. Results: According to the unconditional model of multilevel analysis, the success rates of smoking cessation among the entrants of a smoking cessation clinic were 47.3%. In an unconditional slope model test to which regional variables were added, a negative effect was observed in average smoking amount, total smoking period, nicotine dependence and services while a positive effect was found in age, stress and type of social security in terms of the log of the odds of smoking cessation. In a conditional model test, a positive effect was observed in Non-Smoking Campaigns (NSC) and Frequency of Counseling (FC) in terms of the log of the odds of smoking cessation in regional variables. Conclusions: It is important to approach smokers individually and, at the same time, build healthy environment for a local community to increase smoking cessation rates among the entrants of smoking cessation clinic in a public health center.
Purpose: The purpose of this study was to investigate individual and organizational level of cardiovascular disease (CVD) risk factors associated with CVD risk in Korean blue-collar workers working in small sized companies. Methods: Self-report questionnaires and blood sampling for lipid and glucose were collected from 492 workers in 31 small sized companies in Korea. Multilevel modeling was conducted to estimate effects of related factors at the individual and organizational level. Results: Multilevel regression analysis showed that workers in the workplace having a cafeteria had 1.81 times higher CVD risk after adjusting for factors at the individual level (p =.022). The explanatory power of variables related to organizational level variances in CVD risk was 17.1%. Conclusion: The results of this study indicate that differences in the CVD risk were related to organizational factors. It is necessary to consider not only individual factors but also organizational factors when planning a CVD risk reduction program. The factors caused by having cafeteria in the workplace can be reduced by improvement in the CVD-related risk environment, therefore an organizational-level intervention approach should be available to reduce CVD risk of workers in small sized companies in Korea.
Modular multilevel converters (MMCs) have emerged as the most promising topology for high and medium voltage applications for the coming years. However, one particular negative characteristic of MMCs is the existence of circulating current, which contains a dc component and a series of low-frequency even-order ac harmonics. If not suppressed, these ac harmonics will distort the arm currents, increase the power loses, and cause higher current stresses on the semiconductor devices. Repetitive control (RC) is well known due to its distinctive capabilities in tracking periodic signals and eliminating periodic errors. In this paper, a novel circulating current control scheme base on RC is proposed to effectively track the dc component and to restrain the low-frequency ac harmonics. The integrating function is inherently embedded in the RC controller. Therefore, the proposed circulating current control only parallels the RC controller with a proportional controller. Thus, conflicts between the RC controller and the traditional proportional integral (PI) controller can be avoided. The design methodologies of the RC controller and a stability analysis are also introduced. The validity of the proposed circulating current control approach has been verified by simulation and experimental results based on a three-phase MMC downscaled prototype.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권2호
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pp.70-78
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2012
Due to the variable nature of renewable energy resources and power demand by consumers, it is difficult to operate a power system installed with only one type of renewable energy resource. Grid-based renewable generation may be the only solution to overcome this problem. The conventional approach based on a low-voltage converter with power frequency transformer is commonly employed for grid connection of offshore renewable energy systems. Because of the heavy weight and large size of the transformer, the system can be expensive and complex in terms of installation and maintenance. In this paper, an 11-kV series connected H-bridge (SCHB) multilevel voltage source converter (VSC) is proposed to achieve a compact and light direct grid connection of renewable energy systems. This paper presents the design, simulation and analysis of a five level (5L)-SCHB and an eleven level (11L)-SCHB VSC for 11-kV grid-based renewable energy systems. The performance, cost, modulation scheme and harmonic spectra of the converter are analyzed.
Operators face challenges to plan alternative countermeasures when no procedure exists to address the current plant state. A model-based approach is desired to aid operators in acquiring plant resources and deriving response plans. Multilevel flow modeling (MFM) is a functional modeling methodology that can represent intentional knowledge about systems, which is essential in response planning. This article investigates the capabilities of MFM to plan alternatives. It is concluded that MFM has a knowledge capability to represent alternative means that are designed for given ends and a reasoning capability to identify alternative functions that can causally influence the goal achievement. The second capability can be applied to find originally unassociated means to achieve a goal. This is vital in a situation where all designed means have failed. A technique of procedure synthesis can be used to express identified alternatives as a series of operations. A case of station blackout occurring at the boiling water reactor is described. An MFM model of a boiling water reactor is built according to the analysis of goals and functions. The accident situations are defined by the model, and several alternative countermeasures in terms of operating procedures are generated to achieve the goal of core cooling.
전기자동차들을 수학적으로 모델링하고 시뮬레이션 하는 많은 방법들이 있다. 전기 자동차의 각 요소들은 다른 물리적인 배경과 모델들을 갖고 있으나, 하나의 수학적 모델로 구성하기란 어려우므로 다양한 물리적 모델이 요구된다. 시뮬레이션이 목적에 따라 수행할 시뮬레이션에 관한 디양한 레벨들이 있다. 즉, 개념 체계 레벨, 회로 레벨, 더 상세한 요소레벨로 구성된다. 본 연구에서는 전기 자동차에서 여러 가지 요소들에 대한 다양한 물리적 모델들과, 다중레벨 시뮬레이션에 관하여 연구하고자 한다. 또한, 본 시뮬레이션 방법은 공학교육에 학습효과를 향상 시킬 수 있다.
각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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