At present, electric power industry around the world are being gradually changed to a new paradigm, such as electrical energy storage system, the wireless power transmission. Demand for ESS, the core technology of the new paradigm, has been growing worldwide. However, it is essential to estimate the optimal capacity of ESS facilities for frequency regulation because the benefit would be saturated in accordance with the investment moment and the increase of total invested capacity of ESS facilities. Hence, in this paper, the annual optimal mathematical investment model is proposed to estimate the optimal capacity and to establish investment plan of ESS facility for frequency regulation. The optimal mathematical investment model is newly established for each season, because the construction period is short and the operation effect for the load by seasons is different unlike previous the mathematical investment model. Additionally, the marginal operating cost is found by new mathematical operation model considering no-load cost and start-up cost as step functions improving the previous mathematical operation model. ESS optimal capacity is established by use value in use iterative methods. In this case, ESS facilities cost is used in terms of the value of the beginning of the year.
The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.
Multi-layered perceptrons that are a nonlinear neural network model, have been widely used for various applications mainly thanks to good function approximation capability for nonlinear fuctions. However, for digital hardware implementation of the multi-layere perceptrons, the quantization scheme using "look-up tables (LUTs)" is commonly employed to handle nonlinear signmoid activation functions in the neworks, and thus requires large amount of storage to prevent unacceptable quantization errors. This paper is concerned with a new effective methodology for digital hardware implementation of multi-layered perceptrons, and proposes a "piecewise affine approximation" method in which input domain is divided into (small number of) sub-intervals and nonlinear sigmoid function is linearly approximated within each sub-interval. Using the proposed method, we develop an expression and an error backpropagation type learning algorithm for a multi-layered perceptron, and compare the performance with the quantization method through Monte Carlo simulations on XOR problems. Simulation results show that, in terms of learning convergece, the proposed method with a small number of sub-intervals significantly outperforms the quantization method with a very large storage requirement. We expect from these results that the proposed method can be utilized in digital system implementation to significantly reduce the storage requirement, quantization error, and learning time of the quantization method.quantization method.
최근 고속 스토리지의 활성화로 인해 하드디스크를 전제로 설계된 메모리 관리 시스템에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문은 고속 스토리지 환경에서 메모리 접근 시간이 페이지 크기에 민감한 점을 관찰하고, 그 이유가 페이지 폴트율보다 TLB 미스율이 메모리 접근시간에 미치는 영향력이 커졌기 때문임을 확인하였다. 또한, TLB 미스율과 페이지 폴트율이 페이지 크기 변화에 따라 상충관계를 나타냄을 확인하고 이를 모델링하는 함수를 설계하였다. TLB 미스율의 경우 파워 피팅을 통한 모델링을 하였으며, 페이지 폴트율의 경우 2개의 항을 가진 지수 피팅을 통한 모델링을 하였다. 검증 실험을 통해 설계된 모델 함수에 의한 예측치가 실제 결과값을 잘 반영함을 확인하였다.
In order to design storage-based non-point source management facilities, the aspect of statistical features of the entire precipitation time series should be considered since non-point source pollutions are delivered by continuous rainfall runoffs. The 3-parameter mixed exponential probability density function instead of traditional single-parameter exponential probability density function is applied to represent the probabilistic features of long-term precipitation time series and model urban stormwater runoff. Finally, probability density functions of water quality control basin overflow are derived under two extreme intial conditions. The 31-year continuous precipitation time series recorded in Busan are analyzed to show that the 3-parameter mixed exponential probability density function gives better resolution.
Many industrial accidents have occurred over the years in the manufacturing and construction industries in Korea. However, as the service industry has increased continuously, the share of the accident rate in the service industry was 39.07% in 2009, while the manufacturing industry share was 33.73%. The service industry share overtook the manufacturing industry share for the first time. Therefore, this research considers prevention of industrial accidents in the service industry as well as manufacturing and construction industries. This paper describes a procedure and a method to estimate efficient accident rate forecasting and estimated zero accident time in the service industry in order to prevent industrial accidents in the transportation, storage, and telecommunication divisions. This paper proposes a model using an analytical function for the sake of very efficient accident rate forecasting. Accordingly, this paper has develops a program for accident rate forecasting, zero accident time estimating, and calculation of achievement probability through MFC (Microsoft Foundation Class) software Visual Studio 2008 in the transportation, storage, and telecommunication divisions. In results of this paper, ARIMA (Auto Regressive Integrating Moving Average) is regarded as a very efficient forecasting model for the transportation, storage, and telecommunication division. In testing this model, value minimizing the Sum of Square Errors (SSE) was calculated as 0.2532. Finally the results of this paper are sure to help establish easy accident rate forecasting and strategy or method of zero accident time in the service industry for prevention of industrial accidents.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.387-402
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2008
본 연구에서는 장기간 보관 중인 장비의 신뢰도를 유지하기 위한 2단계 주기적 검사모형을 제안하였다. 제안된 모형은 불완전한 간이검사와 완전한 정밀검사를 단계적으로 사용하여 고장이 발견되거나 검사 후 저장신뢰도가 미리 정해진 값 이하로 떨어질 때 장비에 대한 오버홀을 수행한다. 제안된 모형을 사용하여 오버홀까지의 단위시간당 기대비용을 유도하고 이를 최소화하기 위한 절차를 구하였으며, 고장시간이 지수분포 및 와이블분포를 따를 경우 제안된 모형을 1단계 주기적 검사모형과 비용함수의 다양한 모수값에 대하여 비교하였다. 또한 실제 운용 중인 유도탄 시스템에 제안된 검사정책을 적용하여 현재 사용 중인 검사정책과의 비교를 수행하였다.
하천에서의 용존물질의 혼합거동을 신속하게 예측하기 해석하기 위하여 1차원 추적모형이 개발되어 왔다. 그 중 저장대모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용되는 1차원 추적모형이다. 하지만 TSM의 정확도는 본류대 및 저장대의 면적, 물질교환계수 등 모형의 매개변수에 의존하며 이들은 직접적으로 측정될 수 없다는 단점이 있다. 또한 TSM은 농도곡선의 꼬리에 나타나는 저장대특성의 형태를 지수함수형태로 반영하는데 이는 실제 추적자실험을 통해 관측되는 꼬리는 형태와 다르다는 평가가 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 1차원 확률론적 저장대모형에 대한 수치모형을 개발하여 자연하천에 적용하고 그 결과를 TSM의 모의결과와 비교하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 낙동강의 1차 지류 중 하나인 감천의 4.85 km의 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 본 추적자 실험을 통해 측정한 농도곡선과 본 연구에서 제시된 확률론적 저장대모형의 모의 곡선의 꼬리부 멱함수 기울기를 비교해본 결과, 오차율은 평균 0.24으로 나타났는데, 이는 1차원 이송-분산 모형과 TSM로부터의 오차율인 14.03과 1.87에 비해 보다 정확한 값이다. 본 연구 결과, 감천에서의 저장대 특성을 나타내는 하상의 체류시간분포는 지수함수분포보다는 멱함수 분포에 가까운 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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