Power of fuel cell tram is supplied by only fuel cell system or hybrid system of fuel cell and battery/super capacity. Fuel cell is operated by hydrogen, which is fed directly from hydrogen tank or by reforming gasoline or methanol into hydrogen. Power system is preferred with hybrid of fuel cell and battery/super capacity since it improves total energy efficiency through interaction of hybrid components and restores energy regenerated by braking. Also, power supply system by fuel cell hybrid should be designed to output optimum energy efficiency depending on driving mode of fuel cell tram.
This paper attempts to analyze the efficiency of Korean Materials and Components Industry. 48 sample companies are extracted and efficiency analysis for them are accomplished by using DEA model. We use both CCR-I model and BCC-I model and classify the 48 companies into two groups; efficient and inefficient companies. We find the reference set which inefficient companies should benchmark in order to achieve efficiency and present the improving values for input and output variables. We analyze whether the inefficiencies come from scale or inefficient operation by measuring the scale efficiency. Finally the ranking among the efficient companies is derived through the super-efficiency analysis.
Analysis of a framed structure for vertical vibration requires a lot of computational efforts because large number of degrees of freedom are generally involved in the dynamic responses. This paper presents an efficient modeling technique for vertical vibration utilizing substructuring technique and super elements. To simplify the modeling procedure each floor in a structure is modeled as a substructure. Only the vertical translational degrees of freedom are selected as master degrees of freedom in the inside of each substructure. At the substructure-column interface, horizontal and rotational degrees of freedom are also included considering the compatibility condition of slabs and columns. For further simplification, the repeated parts in a substructure are modeled as super elements, which reduces computation time required for the construction of system matrices in a substructure. Finally, the Guyan reduction technique is applied to enhance the efficiency of dynamic analysis. In numerical examples, the efficiency and accuracy of the proposed method are demonstrated by comparing the response time histories and the analysis time.
While total sales of broadcasting business have been increasing, terrestrial broadcasters' sales are stagnant and comprehensive programming program providers(PPs)' sales are increasing. The purpose of this study is to derive implications by analyzing the relative efficiency and super-efficiency of domestic broadcasters in such an asymmetric situation. In this study, we use input and output data of three central terrestrial broadcasters and four comprehensive programming PPs from 2012 to 2019. For the analysis, Additive DEA model and Additive super-efficiency DEA model are used with the assumption of VRS condition since the broadcasting industry is characterized by economies of scale. As a result, we find out that the input excess of tangible assets is the most decisive cause of inefficiency that reduces the efficiency of central terrestrial broadcasters. On the other hand, for the comprehensive programming PPs, the input excess of tangible assets and the output shortfall of total sales are important factors of inefficiency.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.8
no.2
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pp.138-150
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2000
This study is concerned with computerized multi-level substructuring methods and stress analysis of coil springs. The purpose of substructuring methods is to reduce computing time and capacity of computer memory by multiple level reduction of the degrees of freedom in large size problems which are modeled by three dimensional continuum finite elements. In this paper, a super element has been developed for stress analysis of coil springs. The spring super element developed has been examined with tension and torsion simulation of cylindrical bars for demonstrating its validity. The result shows that the super element enhances the computing efficiency while it does not affect the accuracy of the results and it is ready for application to the coil spring analysis.
In a beacon-enabled Zigbee network, the slotted CSMA/CA mechanism based on the super frame structure fairly provides communication chance for each node and makes a reasonable usage of the available energy. In the case of wireless nano sensors that are implanted into the target human body area for detecting disease symptoms or virus, such a nano-network requires a similar type of channel sharing and transmission of short length event-driven data. In this paper, for nano-network's in-body applications, we aim to design conceptually a new super frame derived from the existing beacon-enabled Zigbee MAC protocol. And we analyze the efficiency of the proposed super frame in the aspect of practical deployment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.232-248
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2014
A series of kernel regression (KR) algorithms, such as the classic kernel regression (CKR), the 2- and 3-D steering kernel regression (SKR), have been proposed for image and video super-resolution. In existing KR frameworks, a single algorithm is usually adopted and applied for a whole image/video, regardless of region characteristics. However, their performances and computational efficiencies can differ in regions of different characteristics. To take full advantage of the KR algorithms and avoid their disadvantage, this paper proposes a kernel regression framework for video super-resolution. In this framework, each video frame is first analyzed and divided into three types of regions: flat, non-flat-stationary, and non-flat-moving regions. Then different KR algorithm is selected according to the region type. The CKR and 2-D SKR algorithms are applied to flat and non-flat-stationary regions, respectively. For non-flat-moving regions, this paper proposes a similarity-assisted steering kernel regression (SASKR) algorithm, which can give better performance and higher computational efficiency than the 3-D SKR algorithm. Experimental results demonstrate that the computational efficiency of the proposed framework is greatly improved without apparent degradation in performance.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.3
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pp.430-440
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2022
Shipping companies are key components of the logistics industry, which is extremely significant in enhancing the country's comprehensive national power and promoting global trade development. In the context of the implementation of the new development pattern strategy in China and the impact of the global novel coronavirus (COVID-19), this paper takes 22 Chinese shipping listed companies as the research object and analyses the operational efficiency of them from 2011 to 2020 based on the Super-SBM DEA Model and Window DEA Model. Factors affecting the efficiency are further analyzed with the Tobit model. The research conclude that the operational efficiency of Chinese shipping companies as a whole shows a steady increase from 2011 to 2020. Although most of them are in a relatively ef ective operation state, fewer are absolutely effective companies. Besides efficiency among companies differs obviously, which indicates the potential of further improvement and promotion. What's more, factors such as current economic development level, enterprise size, human resources quality and enterprise turnover speed have significant positive correlation to the operation efficiency of Chinese shipping listed companies, which is significant to improve the operation efficiency of Chinese shipping companies.
This study suggests the two types DEA models such as DEA CCR model and Super Efficiency model to evaluate the value of a company and to apply them for the investments. 14 kinds of real data of companies such as EV/EBITDA, EPS growth rate, PCR, PER, dividend yield, PBR, stock price/net current asset, debt ratio, current ratio, ROE, operating margin, inventory turnover, accounts receivable turnover, and sales growth ratio were used as input variables of DEA models. 12 year data from December 30, 2000 up to December 30, 2012 were collected, and the data with negative, missing and 0 values were removed reflecting the characteristics of the DEA. In order to verify the effectiveness of the models, we compared the historical variability and rate of return of both models those of the market. Study results are as follows. First, two DEA models are more stable than market in terms of rate of return because the historical variability of both models are less than that of market. Second, Super Efficiency model is more stable than CCR model. Lastly, the cumulative rate of return of Super Efficiency model (434%) is greater than that of the CCR model (420%) and that of the market (269%).
This study suggests consulting directions for non-profit private organizations which were found to be inefficient in the efficiency analysis for the public activities support projects on those organizations performed by the Korean government. An ANOVA analysis on seven types of public activities support projects showed that there were differences among those types. By applying CCB-I, BCC-I, Super efficiency models among DEA, performance efficiencies were analyzed. Four input elements (age of the organization, supported amount, number of members, and the number of workers) and three output elements (project scores, financial scores, and comprehensive scores) were analyzed, and high efficient organizations were found as benchmarking objects, and, through super efficiency analysis, those objects were classified into short, mid, and long-term objects. Through such methods, this research provided organizations with the best information on other organizations to learn from and improve themselves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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