Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.6
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pp.350-358
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2017
Recently, owing to increased interest in low-carbon energy supplies, renewable energy sources such as photovoltaics and wind turbines in distribution networks have received considerable attention for generating clean and unlimited energy. The presence of energy storage systems (ESSs) in the promising field of active distribution networks (ADNs) would have direct impact on power system problems such as encountered in probabilistic distributed generation (DG) model studies. Hence, the optimal procedure is offered herein, in which the simultaneous placement of an ESS, photovoltaic-based DG, and wind turbine-based DG in an ADN is taken into account. The main goal of this paper is to maximize the net present value of the loss reduction benefit by considering the price of electricity for each load state. The proposed framework consists of a scenario tree method for covering the existing uncertainties in the distribution network's load demand as well as DG. The collected results verify the considerable effect of concurrent installation of probabilistic DG models and an ESS in defining the optimum site of DG and the ESS and they demonstrate that the optimum operation of an ESS in the ADN is consequently related to the highest value of the loss reduction benefit in long-term planning as well. The results obtained are encouraging.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.167-175
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2006
Building accurate corporate bankruptcy prediction models has been one of the most important research issues in finance. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to bankruptcy prediction because of its many strong points. However, in order to use SVM, a modeler should determine several factors by heuristics, which hinders from obtaining accurate prediction results by using SVM. As a result, some researchers have tried to optimize these factors, especially the feature subset and kernel parameters of SVM But, there have been no studies that have attempted to determine appropriate instance subset of SVM, although it may improve the performance by eliminating distorted cases. Thus in the study, we propose the simultaneous optimization of the instance selection as well as the parameters of a kernel function of SVM by using genetic algorithms (GAs). Experimental results show that our model outperforms not only conventional SVM, but also prior approaches for optimizing SVM.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. Many studies have been performed on the methods and applications of identification of flutter derivatives of bridge decks under wind action. In fact, strong wind, especially typhoon, is always accompanied by heavy rain. Then, what is the effect of rain on flutter derivatives and flutter critical wind speed of bridges? Unfortunately, there have been no studies on this subject. This paper makes an initial study on this problem. Covariance-driven Stochastic Subspace Identification (SSI in short) which is capable of estimating the flutter derivatives of bridge decks from their steady random responses is presented first. An experimental set-up is specially designed and manufactured to produce the conditions of rain and wind. Wind tunnel tests of a quasi-streamlined thin plate model are conducted under conditions of only wind action and simultaneous wind-rain action, respectively. The flutter derivatives are then extracted by the SSI method, and comparisons are made between the flutter derivatives under the two different conditions. The comparison results tentatively indicate that rain has non-trivial effects on flutter derivatives, especially on and $H_2$ and $A_2$thus the flutter critical wind speeds of bridges.
The increasing pace of development in molecular biology during the last decade has had a direct effect on mass testing and diagnostic applications, including blood screening. We report the model Microarray that has been developed for Hepatitis B virus (HBV) and Hepatitis D virus (HDV) detection. The specific primer pairs of PCR were designed using the Primer Premier 5.00 program according to the conserved regions of HBV and HDV. PCR fragments were purified and cloned into pMD18-T vectors. The recombinant plasmids were extracted from positive clones and the target gene fragments were sequenced. The DNA microarray was prepared by robotically spotting PCR products onto the surface of glass slides. Sequences were aligned, and the results obtained showed that the products of PCR amplification were the required specific gene fragments of HBV, and HDV. Samples were labeled by Restriction Display PCR (RD-PCR). Gene chip hybridizing signals showed that the specificity and sensitivity required for HBV and HDV detection were satisfied. Using PCR amplified products to construct gene chips for the simultaneous clinical diagnosis of HBV and HDV resulted in a quick, simple, and effective method. We conclude that the DNA microarray assay system might be useful as a diagnostic technique in the clinical laboratory. Further applications of RD-PCR for the sample labeling could speed up microarray multi-virus detection.
This paper on the assumption that the target is stationary and the velocity of missile is fixed value. In three dimensional space. Using flight path angle to simultaneous control impact-time-and-angle base on a homing guidance law. The independent variable in the nonlinear engagement model is the flight path angle of the missile. The propose homing guidance law can see the controllability of impact-time-and-angle. And also can see the processing of the missile arrive at the target. It is applied to several salvo attack scenarios. The performance of the proposed guidance law is verified by simulations.
So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han;Park, Sae-Hoon;Moon, Young-Il
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.386-386
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2011
다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In this study, the simultaneous use of a multi-level converter (MLC) as a DC-motor drive and as an active battery cell balancer is investigated. MLCs allow each battery cell in a battery pack to be independently switched on and off, thereby enabling the potential non-uniform use of battery cells. By exploiting this property and the brake regeneration phases in the drive cycle, MLCs can balance both the state of charge (SoC) and temperature differences between cells, which are two known causes of battery wear, even without reciprocating the coolant flow inside the pack. The optimal control policy (OP) that considers both battery pack temperature and SoC dynamics is studied in detail based on the assumption that information on the state of each cell, the schedule of reciprocating air flow and the future driving profile are perfectly known. Results show that OP provides significant reductions in temperature and in SoC deviations compared with the uniform use of all cells even with uni-directional coolant flow. Thus, reciprocating coolant flow is a redundant function for a MLC-based cell balancer. A specific contribution of this paper is the derivation of a state-space electro-thermal model of a battery submodule for both uni-directional and reciprocating coolant flows under the switching action of MLC, resulting in OP being derived by the solution of a convex optimization problem.
The volatile flavor components of snow crabs from the Young-duk coast of Korea and their concentrated cooker effluent were isolated by a modified method from Likens and Nickerson, using a simultaneous distillation and extraction apparatus. The concentrated extract was analyzed and identified by gas chromatography and GC-MS. The flavor profile of boiled crab demonstrated that the favorable flavor characteristic of crab involved a seafood-like note, and that of concentrated cooker effluent demonstrated that the weak boiled crab flavor involved a fishy note. The main flavor components of boiled crab were heterocyclic compounds including alkylpyrazines, thizoles and thiolanes, aliphatic ketones including 2-heptanone and nonanone. On the other hand, the main flavor components of cooker effluent were aldehydes including 3-methylbutanal, alipatic ketones including 2-heptanone and alkanes including 2,6,10,14-tetramethyl-pentadecane. Almost all of heterocyclic compounds, which seem to be important contributors to the flavor of boiled crab, were not identified in concentrated cooker effluent. As a result, there may be a need to add the crab flavor components formed through model experiments of Maillard reactions to the concentrated cooker effluent for human consumption.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.4
no.1
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pp.19-23
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2017
Based on a simultaneous-equation model consisting of aggregate demand and short-run aggregate supply, this paper estimates a reduced-form equation specifying that the equilibrium real GDP is a function of the real effective exchange rate, the government deficit as a percent of GDP, the real interest rate, foreign income, labor productivity, the real oil price, the expected inflation rate, and the interactive and intercept binary variables accounting for a potential change in the slope of the real effective exchange rate and shift in the intercept. Applying the exponential GARCH technique, it finds that aggregate output in Australia has a positive relationship with the real effective exchange rate during 2003.Q3 - 2013.Q2, the government deficit as a percent of GDP, U.S. real GDP, labor productivity and the real oil price and a negative relationship with the real effective exchange rate during 2013.Q3 - 2016.Q1, the real lending rate and the expected inflation rate. These results suggest that real appreciation was expansionary before 2013.Q3 whereas real depreciation was expansionary after 2013.Q2 and that more government deficit as a percent of GDP would be helpful to stimulate the economy. Hence, the impact of real appreciation or real depreciation on real GDP may change overtime.
The present study investigates the feasibility of nitrogenous heterocyclic compounds (NHCs) (Pyridine-Quinoline) degradation by catalytic wet peroxidation (CWPO) in the presence of nanoscale zerovalent iron supported on granular activated carbon (nFe0/GAC) using statistical optimization technique. Response surface methodology (RSM) in combination with Box-Behnken design (BBD) was used to optimize the process parameters of CWPO process such as initial pH, catalyst dose, hydrogen peroxide dose, initial concentration of pyridine (Py) and quinolone (Qn) were chosen as the main variables, and total organic carbon (TOC) removal and total Fe leaching were selected as the investigated response. The optimization of process parameters by desirability function showed the ~85% of TOC removal with process condition of initial solution pH 3.5, catalyst dose of 0.55 g/L, hydrogen peroxide concentration of 0.34 mmol, initial concentration of Py 200 mg/L and initial concentration of Qn 200 mg/L. Further, for TOC removal the analysis of variance results of the RSM revealed that all parameter i.e. initial pH, catalyst dose, hydrogen peroxide dose, initial concentration of Py and initial concentration of Qn were highly significant according to the p values (p < 0.05). The quadratic model was found to be the best fit for experimental data. The present study revealed that BBD was reliable and effective for the determination of the optimum conditions for CWPO of NHCs (Py-Qn).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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