Construction of power plants and T&D facilities is so difficult because of the civil complaints and the additional cost according to the concerning field conditions. Therefore, various researches and methods have been considered to get solutions in the demand side and energy storage systems have been in the spotlight because of the various functions such as peak shaving, load shifting, and power system stabilizing, and so on. Residential small size batteries are considered in this paper and the economic analysis is carried out to evaluate the reasonable subsidy levels for the deployment of energy storage systems. Various economic parties are considered to find reasonable subsidy level comparing each other, which parties consist of utilities, participants and non-participants in general. The evaluation is based on California Standard Practice Test and the results are able to be used as subsidy guidelines.
This paper presents a new technique to analyze data on the coordinate x, y, z and apply these data to design the motion control to improve the efficiency of the engraving machine so that it can engrave accordingly in 3 dimensions. First, the tool path on the x-y plane is analyzed to be synchronized with the z-axis. The digital data is then sent to the motion control to guide the movement of the engrave point on the x-y plane. Tool path moves along the x-axis with zero degree and different values of the y-axis according to the coordinate of the digital data and the analysis along z-axis to determine the depth for engraving. The depth can be specified from the gray level with the 256 levels of resolution. The data obtained includes the distances on x-axis, y-axis, and z-axis, the acceleration of the engrave point's movement, and the speed of the engrave point's movement. These data is then transfered to the motion control to guide the movement of the engrave point along the z-axis associated with the x-y plane. The results indicate that engraving using this technique is fast and continuous. The specimen obtained looks perfect in 3D view.
This paper proposes a unit commitment scheduling method based on hybrid genetic algorithm(GA). When the systems are scaled up, conventional genetic algorithms suffer from computational time limitations because of the growth of the search space. So greatly reduce the search space of the GA and to efficiently deal with the constraints of the problem, priority list unit ordering scheme are incorporated as the initial solution and the minimum up and down time constraints of the units are included. The violations of other constraints are handled by integrating penalty factors. To show the effectiveness of the proposed method. test results for system of 10 units is compared with results obtained using other methods.
Respiration monitoring is important in many clinical situations due to its relationship to vitality. But present commercial monitoring systems are bulky and expensive, so they are inadequate to be used for long term recording or out-patients application. We have developed a low cost, low power, handhold respiration monitoring system based on airflow measurement. Respiration flow is indirectly detected using a thermister or a themocouple sensor. Real time recording of respiration rate, abnormality detection and apnea alarming are available.
The design of a passive control solution based on tuned mass dampers (TMD's) requires the estimation of the actual masses involved in the undesired vibration. This task may result not so straightforward as expected when the vibration resides in subsets of different structural components. This occurs, for instance, when the goal is to damp out vibrations on stays. The theoretical aspects are first discussed and a design process is formulated. For sake of exemplification, a multiple TMD's configurations is eventually conceived for an existing timber footbridge located in the municipality of Trasaghis (North-Eastern Italy). The bridge span is 83 m and the deck width is 3.82 m.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.564-568
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2005
Recently, Knowledge Management (KM) has been applied to construction industry. Surprising, there is few studies that address the most fundamental problem in KM: people may prefer not to share their knowledge so as to preserve their intellectual or unique values in the organization. Without the premise of each individual's willingness to share knowledge, there will be no valuable input for the IT system and, thus, no knowledge management at all. This paper aims to model the behavioral dynamics of knowledge sharing and to design an incentive system that may facilitate knowledge sharing for construction companies. In this paper, a game-theory based model will be developed, and the framework for designing an incentive system will be proposed according to the model.
Bevel gears are suitable for transmitting power between shafts at practically any angle or speed. However, the particular type of gear best suited for a specific application is depends upon the mountings, available space, and operating conditions. Therefore it is important in any general design imploying gears to first make a study of all the conditions under which the gear must operate. Presented in this paper is a S/W calculating design parameters automatically for bevel gears. This S/W provides the Standards for the design of straight bevel, zerol bevel, spiral bevel and hypoid gears. Topics include preliminary design parameters, blank design including standard taper, uniform depth, duplex taper and tilted root so that Gleason, Klingelnberg and Oerlikon machine tools are covered.
The objective of this study was to analyze the impact of activation functions on flood forecasting model based on Artificial neural networks (ANNs). The traditional activation functions, the sigmoid and tanh functions, were compared with the functions which have been recently recommended for deep neural networks; the ReLU, leaky ReLU, and ELU functions. The flood forecasting model based on ANNs was designed to predict real-time runoff for 1 to 6-h lead time using the rainfall and runoff data of the past nine hours. The statistical measures such as R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), the error of peak time (ETp), and the error of peak discharge (EQp) were used to evaluate the model accuracy. The tanh and ELU functions were most accurate with R2=0.97 and RMSE=30.1 (㎥/s) for 1-h lead time and R2=0.56 and RMSE=124.6~124.8 (㎥/s) for 6-h lead time. We also evaluated the learning speed by using the number of epochs that minimizes errors. The sigmoid function had the slowest learning speed due to the 'vanishing gradient problem' and the limited direction of weight update. The learning speed of the ELU function was 1.2 times faster than the tanh function. As a result, the ELU function most effectively improved the accuracy and speed of the ANNs model, so it was determined to be the best activation function for ANNs-based flood forecasting.
Cryptography aims at transmitting secure data over an unsecure network in coded version so that only the intended recipient can analyze it. Communication through messages, emails, or various other modes requires high security so as to maintain the confidentiality of the content. This paper deals with IDEA's shortcoming of generating weak keys. If these keys are used for encryption and decryption may result in the easy prediction of ciphertext corresponding to the plaintext. For applying genetic approach, which is well-known optimization technique, to the weak keys, we obtained a definite solution to convert the weaker keys to stronger ones. The chances of generating a weak key in IDEA are very rare, but if it is produced, it could lead to a huge risk of attacks being made on the key, as well as on the information. Hence, measures have been taken to safeguard the key and to ensure the privacy of information.
Technology Management and Research & Development(R&D) have been one of the most difficult divisions for measurement and evaluation. In spite of these difficulties, the importance of R&D has been dramatically increased. It is very difficult to manage more efficiently and effectively than any other departments of production, finance, marketing and so on. As criticizing the shortcomings of the traditional evaluation system in making decisions for corporate management which has only been focused on financial indices, so Kaplan & Norton has suggested the Balanced Scorecard(BSC) which can be managed Critical Success Factors(CSF) in accordance with corporate's strategy. The Analytic Network Process(ANP), based on the Analytic Hierarchy Process, allows the decision makers to leap beyond the traditional hierarchy to the interdependent environment of network modeling. Based on BSC, this study has developed the evaluation system for R&D which has used ANP transforming quantitative and qualitative indices to the quantifying scales in evaluating R&D.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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