Sand and dust storm in East Asia, so called Asian dust, is a seasonal meteorological phenomenon. Mostly in spring, dust particles blown into atmosphere in the arid area over northern China desert and Manchuria are transported to East Asia by prevailing flows. An Asian dust event occurred on 6-8 May 2007 is chosen to investigate how sensitive the Asian dust transport forecast to the initial condition uncertainties and to interpret the characteristics of sensitivity structures from the viewpoint of dynamics and predictability. To investigate the forecast sensitivities to the initial condition, adjoint sensitivities that calculate gradient of the forecast aspect (i.e., response function) with respect to the initial condition are used. The forecast aspects relevant to Asian dust transports are dry energy forecast error and lower tropospheric pressure forecast error. The results show that the sensitive regions for the dry energy forecast error and the lower tropospheric pressure forecast error are initially located in the vicinity of the trough and then propagate eastward as the surface low system moves eastward. The vertical structures of the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error are upshear tilted structures, which are typical adjoint sensitivity structures for extratropical cyclones. Energy distribution of singular vectors also show very similar structures with the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error. The adjoint sensitivities of the lower tropospheric pressure forecast error with respect to the relative vorticity show that the accurate forecast of the trough (or relative vorticity) location and intensity is essential to have better forecasts of the Asian dust event. Forecast error for the atmospheric circulation during the dust event is reduced 62.8% by extracting properly weighted adjoint sensitivity perturbations from the initial state. Linearity assumption holds generally well for this case. Dynamics of the Asian dust transport is closely associated with predictability of it, and the improvement in the overall forecast by the adjoint sensitivity perturbations implies that adjoint sensitivities would be beneficial in improving the forecast of Asian dust events.
Electron Spectroscopy for Chemical Analysis(ESCA) allowes the determination of the elemental composition and the bonding state of the surface atomes in the interface between two materials. In the binding energies of ESCA spectrum, there are zero error, voltage scaling error and random error. Accurate analysis of the intensity energy response functions and accurate calibration of the energy scale are essential to use X-ray photoelectron spectron meter. At the results of the calibration of the ESCA spectra in the copper and cordierite (Mg2Al4Si5kO18) interfaces, the errors relative to the copper are -3.03 eV for the zero error -z,-197 ppm for the voltage scaling error -V and 6.9 meV for the random error -R. The method of the calibration is able to apply for the binding energy calibration of the another ESCA spectra.
Canting is the optical alignment of mirror facets of heliostat such that the heliostat could focus the energy as a unit concentrator. Canting could improve the optical performance of heliostat and thus improves the efficiency of heliostat and ultimately improves the efficiency of the solar thermal power plant. This study discusses the effect of mirror canting, especially off-axis canting, used to compensate the sun tracking error caused by the heliostat geometrical errors. We first show that the canting could compensate the sun tracking error caused by the heliostat geometrical errors. Then we show that the proper canting time could exist, depending on the heliostat location. Finally we show how much the sun tracking performance could be improved by canting, by providing RMS sun tracking error. The limitation and caution of using canting to improve the sun tracking performance are also discussed.
Concentration errors critically affect the performance of solar concentrator, so their evaluation is important to the concentrated solar power technology. However, the evaluation is very challenging because error sources are various and not easy to measure individually. Therefore, the integrated effect of concentration errors is often more interesting and useful for large-scale applications. In the present work, we analytically investigate and classify various concentration error sources and then explain that the effect of various concentration errors can be represented in terms of a root mean square value of reflector surface slope error. We present an indirect approach to assessing the reflector surface slope error by comparing solar flux measurement data with modeling calculations. We apply the approach for solar furnaces with different thermal capacity and investigate its advantages and disadvantages.
Energy savings in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems is an active research area. In order to achieve a solution, we propose a new cooperative relaying scheme operated on a per subcarrier basis. This scheme improves the bit error rate (BER) performance of the conventional signal-to-noise ratio (SNR)-based selection relaying scheme by substituting SNR with symbol error probability (SEP) to evaluate the received signal quality at the relay more reliably. Since the cooperative relaying provides spatial diversity gain for each subcarrier, thus statistically enhancing the reliability of subcarriers at the destination, the total number of lost subcarriers due to deep fading is reduced. In other words, cooperative relaying can alleviate error symbols in a codeword so that the error correction capability of forward error correction codes can be fully exploited to improve the BER performance (or save transmission energy at a target BER). Monte-Carlo simulations validate the proposed approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3080-3099
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2016
In this paper, we propose an algorithm for energy efficient cooperative communication in wireless sensor network (WSN). The algorithm computes the appropriate transmission distance corresponding to optimal broadcast bit error probability, while taking the circuit energy consumption and the number of cooperating nodes into consideration. The algorithm guarantees minimum energy consumption by choosing higher value of bit error probability for cooperative phase and lower value of bit error probability for broadcast phase while maintaining the required end-to-end reliability. The simulation results show that the proposed algorithm provides significant energy saving gain when compared with traditional fixed distance schemes and is suitable for applications demanding energy efficiency with high quality of reception.
Human error is one of the major contributors to the railway accidents or incidents. In order to develop an effective countermeasure to remove or reduce human errors, a systematic analysis should be preferentially performed to identify their causes, characteristics, and types of human error induced in accidents or incidents. This paper introduces a case study for human error analysis of the railway accidents and incidents. For the case study, more than 1,000 domestic railway accidents or incidents that happened during the year of 2004 have been investigated and a detailed error analysis was performed on the selected 90 cases, which were obviously caused by human error. This paper presents a classification structure for human error analysis, and summarizes the analysis results such as causes of the events, error modes and types, related worker, and task type.
The major purpose of this paper is to develop an uncertainty estimate for the calibration of thermopile instruments used to measure solar radiation parameters. We briefly describe the solar radiation parameters most often measured, instrumentation, reference standards, and calibration techniques. The bulk of the paper describes elemental sources of error and their magnitude. We then apply a standard error analysis methodology to combine these elemental error estimates into a statement of total uncertainty for the instrument calibration factor. Our results allow one to evaluate the accuracy of a radiometric measurement using thermopile instrumentation in the light of the application, such as engineering test evaluation or for validation of theoretical models.
This study was carried out to verify the accuracy of fitness tracking devices in monitoring heart rate and energy consumption and to contribute to the development of a forest exercise program that can recommend the intensity and amount of forest exercises based on personal health-related data and provide monitoring and feedback on forest exercises. Among several commercially available wearable devices, Fitbit was selected for the research, as it provides Open API and data collected by Fitbit can be utilized by third parties to develop programs. Fitbit provides users with various information collected during forest exercises including exercise time and distance, heart rate, energy consumption, as well as the altitude and slope of forests collected by GPS. However, in order to verify the usability of the heart rate and energy consumption data collected by Fitbit in forest, the accuracy of heart rate and energy consumption were verified by comparing the data collected by Fitbit and reference. In this study, 13 middle-aged women were participated, and it was found that the heart rate measured by Fitbit showed a very low error rate and high correlation with that measured by the reference. The energy consumption measured by Fitbit was not significantly different from that measured in the reference, but the error rate was slightly higher. However, there was high correlation between the results measured by Fibit and the reference, therefore, it can be concluded that Fitbit can be utilized in developing actual forest exercise programs.
The unavoidable forecast error of wind power is one of the biggest obstacles for wind farms to participate in day-ahead electricity market. To mitigate the deviation from forecast, installation of energy storage system (ESS) is considered. An accurate model of wind power forecast error is fundamental for ESS sizing. However, previous study shows that the error distribution has variable kurtosis and fat tails, and insufficient measurement data of wind farms would add to the difficulty of modeling. This paper presents a comprehensive way that makes the use of mixed skewness model (MSM) and copula theory to give a better approximation for the distribution of forecast error, and it remains valid even if the dataset is not so well documented. The model is then used to optimize the ESS power and capacity aiming to pay the minimal extra cost. Results show the effectiveness of the new model for finding the optimal size of ESS and increasing the economic benefit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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