The purpose of this study is to detect the possibility of the development of conception of a graph and the formula with the absolute value through context questions, and also to investigate the effectiveness of the each step of the mathematical modeling activities in helping students to have the conception. The research was conducted to analyze the process of development of the mathematical conception by applying the mathematical modeling activities two times to subjects of two academic high school students in the first grade. The results of the study are as follows: Firstly, the subjects were able to comprehend the geometric conception of the absolute value and to make the graph and the formula with the sign of the absolute value by utilizing the condition of the question. Secondly, the researcher set five steps of the intentional mathematical model in order to arouse the effective mathematical notion and each step performed a role in guiding the subjects through the mathematical thinking process in consecutive order; consequently, it was efficacious in developing the conception.
Rectifiers are widely used in industrial applications. Although detailed models of rectifiers are usually used to evaluate their performance, they are complex and time-consuming. Therefore, the Average Value Model (AVM) has been introduced to meet the demand for a simple and accurate model. This type of rectifier modeling can be used to simplify the simulations of large systems. The AVM of diode rectifiers has been an area of interest for many electrical engineers. However, healthy diode rectifiers are only considered for average value modeling. By contrast, faults occur frequently on diodes, which eventually cause the diodes to open-circuit. Therefore, it is essential to model bridge rectifiers under this faulty condition. Indeed, conventional AVMs are not appropriate or accurate for faulty rectifiers. In addition, they are significantly different in modeling. In this paper, a novel application of the parametric average value of a three-phase line-commutated rectifier is proposed in which one diode of the rectifier is considered open-circuited. In order to evaluate the proposed AVM, it is compared with experimental and simulation results for the application of a brushless synchronous generator field. The results clearly demonstrate the accuracy of the proposed model.
This paper presents the methods for the modeling and parameter optimization of the electric vehicle battery. The state variables of the battery are defined, and the test methods for battery parameters are presented. The state-space equation, which consists of four state variables, and the output equation, which is a combination of to-be-determined parameters, are shown. The parameter optimization method is the key point of this study. The least square of the modeling error can be used as an initial value of the multivariable function. It is equivalent to find the minimum value of the error function to obtain optimal parameters from multivariable function. The SIMULINK model is presented, and the 10-hour full operational range test results are shown to verify the performance of the model. The modeling error for 25 degrees is approximately 1% for full operational ranges. The comments to enhance modeling accuracy are shown in the conclusion.
본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.
개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.
ASP Value Chain Modeling ㆍ The Value Chain of ASP Player ㆍ The Value Chain of ASP Customer Successful ASP Delivering Model ㆍ Enterprise ASP Remodeling ㆍ ASP Market Prediction(omitted)
This paper discribes the modeling and transient analysis of cable in combined transmission line under high impedance fault(HIF). And also, transient characterstic analyzed on cable covering protection unit(CCPU) is presented. Modeling of the combined transmission line is established in PSCAD/EMTDC V3. The required data to analyze the transient phenomena is given from the actual system. The results show the HIF modeling in cable, fault current according to the value of fault resistance. And also when the value and method of grounding resistance is changed in CCPU, simulation results are presented.
The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.
변동성 가치에 대한 미래 예측을 분석하는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 하지만 이러한 미래 가치분석은 각 분야의 연구결과를 통해 각 분야에 따른 변수가 너무 많아 예측결과의 정확도가 낮으며 결과에 영향을 미치는 객관적인 핵심영향요소를 찾아내는 데 어려움이 있음을 알 수 있었다. 특히 다양한 영향인자의 중요도에 대한 객관적인 기준이 마련되지 않아 연구자의 주관에 의지하여 핵심영향인자를 판단하여 적용하는 실정이다. 이에 여러 분야에서 객관적으로 적용할 수 있는 변동성 재화가치 예측에 영향을 미치는 핵심영향인자 추출을 위한 합리적인 Process 모델이 필요하게 되었다. 본 연구에서 총 7단계로 핵심영향인자 추출을 위한 Process 모델링을 제시 하였으며, 각 단계별로 핵심영향인자 추출을 위한 방법을 구체적으로 정의하였다. 또한, 제안된 모델링을 이용하여 원자재 분야의 주요 변동재화 중 Ni금속을 적용하여 Simulation을 한 결과 기존 방식에 의한 예측 값 0.872%, 본 연구 모델링을 적용한 예측 값 0.864%로 예측 결과 값이 모델에서 제시한 기준에 부합함을 확인 하였다.
The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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