This paper proposes the science and technology policy implications of power law in econophysics methodology under the recent convergence technology environment. Empirical results are summarized as follow: first, similar empirical results are showed up using Hill estimates and Rank-1/2 estimates in patent data set during 1990 through 2008. Second, the estimates of power law exponents for technology capability distribution are decreased during the periods. The policy implications for science and technology development draw from the empirical results. First, the fact that the exponents of power law are decreased show the convergence of technology capability among countries. The our country policy directs focus on the innovation strategy rather than imitation strategy. Second, the volatility of technology change results from a few capable technology developers so that policy direct may need to control the technology power in the large technology developer or company. The methodology and analytical results used in the paper may also be useful for consider for the science and technology phenomena such as convergence and divergence of technologies among countries in the world.
The study has examined alterations in groundwater quality by investigating the influence of rainfall on electrical conductivity (EC) and nitrate concentration in the groundwater of the Geum River Basin in South Korea. Mann Kendall and Sen's Slope estimator were employed to analyze the trends and estimate the trend's magnitude. The administrative map of the study area was utilized to assess the trends of these parameters within each administrative region. Seventeen years (from 2005 to 2021) of data on EC, groundwater levels (GWL), precipitation, and six years (from 2015 to 2020) of nitrate concentration data were utilized for this analysis. The results indicate that, in most administrative regions, there has been an increase in nitrate concentration, and EC, whereas precipitation has seen a slight decrease in a downstream and an increasing trend in upstream. The correlation coefficients calculated between these parameters reveal that there is no direct impact of precipitation on nitrate and EC, but a negative correlation was observed between GWL and EC. The most significant increasing trend in nitrate concentration was observed in two districts (Iksan and Gunsan ), which correspond to regions with significant agricultural activity; about 50% of these districts area are used for agricultural activities.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.5
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pp.694-699
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2012
This paper proposes a new sensorless speed control scheme of permanent magnet DC motor using a numerical model and hysteresis controller, which requires neither shaft encoder, speed estimator nor PI controllers. By supplying the identical instantaneous voltage to both model and motor in the direction of reducing torque difference, the rotor speed approaches to the model speed, namely setting value and the system can control motor speed precisely. As the numerical model whose electric parameters are the same as those of the actual motor is adopted, the armature rotating speed can be converged to the setting value by controlling torque on both sides to be equalized. And the hysteresis controller controls torque by restricting the torque errors within respective hysteresis bands, and motor torque are controlled by the armature voltage. The experiment results indicate good speed and load responses from the low speed range to the high, show accurate speed changing performance.
Small area estimation has received significant intention in recent years due to a growing demand for reliable local area statistics. Traditional area-specific direct estimates based solely on sample survey data in the areas of interest do not provide adequate small area precision; however, design-based indirect local area estimators borrow strength from sample observations of related areas to increase the effective sample size. Design-based indirect estimation methods such as synthetic and composite estimators are considered to adjust local area unemployment rate estimates in the Korean Economically Active Population Survey. This study suggests an efficient alternative to minimize the cost to construct the unemployment rate of a local area through simulation under the condition that we can maintain a certain level of CV for the estimates. We obtained the results that the composite estimators using a sample size greater than 10 are more stable and significant at the level of CV 25% in our design scheme.
Recently many small area estimation methods using the lattice data analysis have been studied and known that they have good performances. In the case of using the lattice data which is mainly used for small area estimation, the choice of better neighborhood information system is very important for the efficiency of the data analysis. Recently Lee and Shin (2008) compared and analyzed some neighborhood information systems based on GIS methods. In this paper, we evaluate the effect of various neighborhood information systems which were suggested by Lee and Shin (2008). For comparison of the estimators, MSE, Coverage, Calibration, Regression methods are used. The number of unemployment in Economic Active Population Survey(2001) is used for the comparison.
Asking sensitive questions by a direct survey method causes non-response bias and response bias. Non-response bias arises from interviewees refusal to respond and response bias arises from giving incorrect responses. To rectify these biases, Warner (1965) introduced a randomized response model which is an alternative survey method for socially undesirable or incriminating behavior questions. The randomized response model is a procedure for collecting the information on sensitive characteristics without exposing the identity of the respondent. Many survey researchers have proposed diverse variants of the Warner randomized response model and applied their model to collect the information of sensitive questions. Using an optimal allocation, we proposed three-stage stratified randomized response technique which is an extension of the Kim and Elam (2005) two-stage stratified randomized response technique. In this study, we showed that the estimator based on the proposed response model is more efficient than Kim and Elam (2005). But by adding one more survey step to the Kim and Elam (2005), our proposed model may have relatively less privacy protection compared to the Kim and Elam (2005) model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.4
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pp.64-71
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2009
This paper presents an efficient frame synchronizer architecture using the common autocorrelator for Digital Video Broadcasting via Satellite, Second generation(DVB-S2). To achieve the satisfactory performance under severe channel conditions and the efficient hardware resource utilization of functional synchronization blocks which have been implemented, we propose a new efficient common autocorrelator structure. The proposed architecture can improve the performance of the frame and frequency synchronizer since each block operates jointly in parallel and significantly reduce the complexity of the frame synchronizer. Hence, The proposed architecture can ensure the decrease by about 92% multipliers and 81% adders compared with the direct implementation. Moreover, it has been thoroughly verified with an FPGA board and R&STM SFU broadcast test equipment and consists of 29,821 LUTs with XilinxTM Virtex IV LX200.
본 논문에서는 한국형 에너지 관리 시스템의 계통 해석용 프로그램을 위한 공통 데이터 모델의 구축에 대해 다루었다. 공통 데이터 모델이란 다양한 어플리케이션이 공유하여 사용할 수 있는 계통 모델의 데이터베이스를 가리키며 본 논문에서는 토폴로지 프로세서(topology processor, TP), 상태추정(state estimator, SE), 급전원 조류계산(dispatcher power flow, DPF), 휴전계획(outage scheduler, OS), 부하 분포계수(bus load distribution factor, BLDF), 송전 손실 민감도 계수(transmission loss sensitivity factor, TLSF) 등을 위한 공통 모델에 대해 다루었다. 공통 모델의 구축을 위해 각 어플리케이션에서 필요한 정보를 수집하여 전력계통의 토폴로지 구조과 계통 설비를 모델링 하였다. 최종적으로 계층적(hierarchy) 구조와 비계층적(non-hierarchy) 구조로 나뉘어진 직접(direct) 및 간접(indirect) 인덱스 코드를 사용하여 데이터로의 빠른 접근이 가능한 실시간 데이터베이스 형태를 제시하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.710-715
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2010
As wind has become one of the fastest growing renewable energy sources, the key issue of wind energy conversion systems is how to efficiently operate the wind turbines in a wide range of wind speeds. The wind speed has a huge impact on the dynamic response of wind turbine. For this purpose, many control algorithms are in need for a method to measure wind speed to increase performance. Unfortunately, no accurate measurement of the effective wind speed is online available from direct measurements, which means that it must be estimated in order to make such control methods applicable in practice. In this paper, a new method based on Kalman filter and artificial neural network is presented for the estimation of the effective wind speed. To verify the performance of the proposed scheme, some simulation studies are carried out.
The localization of sources has a numerous number of applications. To estimate the position of sources, the relative time delay between two or more received signals for the direct signal must be determined. Although the GCC (Generalized Cross-Correlation) method is the most popular technique, an approach based on CCA (Canonical Correlation Analysis) was also proposed for the TDE (Time Delay Estimation). In this paper, we propose a new adaptive algorithm based on CCA in order to utilized the sparsity in the eigenvector of CCA based time delay estimator. The proposed algorithm uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue with log-sum regularization in order to utilize the sparsity in the eigenvector. We have performed simulations for several SNR(signal to noise ratio)s, showing that the new CCA based algorithm can estimate the time delays more accurately than the conventional CCA and GCC based TDE algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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