Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.967-976
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2011
The Box-Cox transformation is a well known family of power transformations that brings a set of data into agreement with the normality assumption of the residuals and hence the response variable of a postulated model in regression analysis. Normalization (studentization) of the regressors is a common practice in analyzing microarray data. Here, we implement Box-Cox transformation in normalizing regressors in microarray data. Pridictabilty of the model can be improved using data transformation compared to studentization.
According to the OECD/NEA estimates, nuclear power plants (NPPs), whether with a large reactor or with small modular reactors (SMRs), are competitive with many other electricity generation technologies in a significant number of cases, one of the exceptions being natural gas in the USA with the current level of prices. However, SMRs have particular features and requirements setting conditions for their deployment. This paper presents the preliminary analysis by OECD/NEA of the economics, opportunities, and market for small nuclear reactors.
The main purpose of this paper is using estimates for character sums and analytic methods to study the mean value involving the incomplete character sums, 2-th power mean of the inversion of Dirichlet L-function and general Kloosterman sums, and give four interesting asymptotic formulae for it.
In order to simplify the offline identification of induction motor parameters, a method based on optimization using a Tabu Search algorithm is proposed. The Tabu Search algorithm is used to minimize the error between the actual data and an estimated model. The robustness of the method is shown by identifying parameters of the induction motor in three different cases. The simulation results show that the method successfully estimates the motor parameters.
This paper proposes an estimation method of back emf for the sensorless controlled high speed PMSM drive in turbo compressors with air bearings. The back emf of PMSM motor varies due to the temperature variation, which deteriorates the control performance of sensorless controlled PMSM drives. The proposed method is based on the current model of the PMSM motor. The simulation results show that the proposed method estimates the back emf of sensorless controlled PMSM drives with reasonable accuracy for parameter adaptation.
An important approach towards solving the scattered data problem is by using radial basis functions. However, for a large class of smooth basis functions such as Gaussians, the existing theories guarantee the interpolant to approximate well only for a very small class of very smooth approximate which is the so-called 'native' space. The approximands f need to be extremely smooth. Hence, the purpose of this paper is to study approximation by a scattered shifts of a radial basis functions. We provide error estimates on larger spaces, especially on the homogeneous Sobolev spaces.
For the past ten years' efforts have been made to introduce environmentally-friendly "green" electric-taxi and maneuvering airplane systems. The stated purpose of e-taxi systems is to reduce the taxiing fuel expenses, expedite pushback procedures, reduce gate congestion, reduce ground crew involvement, and reduce noise and air pollution levels at large airports. Airplane-based autonomous traction electric motors receive power from airplane's APU(s) possibly supplemented by onboard batteries. Using additional battery energy storages ads significant inert weight. Systems utilizing nose-gear traction alone are often traction-limited posing serious dispatch problems that could disrupt airport operations. Existing APU capacities are insufficient to deliver power for tractive taxiing while also providing for power off-takes. In order to perform comparative and objective analysis of taxi tractive requirements a "standard" taxiing cycle has been proposed. An analysis of reasonably expected tractive resistances has to account for steepest taxiway and runway slopes, taxiing into strong headwind, minimum required coasting speeds, and minimum acceptable acceleration requirements due to runway incursions issues. A mathematical model of tractive resistances was developed and was tested using six different production airplanes all at the maximum taxi/ramp weights. The model estimates the tractive force, energy, average and peak power requirements. It has been estimated that required maximum net tractive force should be 10% to 15% of the taxi weight for safe and expeditious airport movements. Hence, airplanes can be dispatched to move independently if the operational tractive taxi coefficient is 0.1 or higher.
임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.
In this paper, a fault diagnosis and control integrated system (FDCIS) was developed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The objectives of the proposed model predictive control were to minimize both the difference between the predicted TE power and the desired power, and the variation of control drum angle that adjusts the control reactivity. Also, the objectives were subject to maximum and minimum control drum angle and maximum drum angle variation speed. A genetic algorithm was used to optimize the model predictive controller. The model predictive controller was integrated with a fault detection and diagnostics algorithm so that the controller can work properly even under input and output measurement faults. With the presence of faults, the control law was reconfigured using online estimates of the measurements. Simulation results of the proposed controller showed that the TE generator power level controlled by the proposed controller could track the target power level effectively even under measurement faults, satisfying all control constraints.
This paper describes a method of parameter estimation of time series data using discrete Fourier transform(DFT). DFT have been mainly used to precisely and rapidly obtain the frequency of a signal. In a dynamic system, a real part of a mode used to learn damping characteristics is a more important factor than the frequency of the mode. The parameter estimation method of this paper can directly estimate modes and parameters, indicating the characteristics of a dynamic system, on the basis of the Fourier transform of the time series data. Real part of a mode estimates by subtracting a frequency of the Fourier spectrum corresponding to 0.707 of a magnitude of the peak spectrum from a peak frequency, or subtracting a frequency of the power spectrum corresponding to 0.5 of the peak power spectrum from a peak frequency, or comparing the Fourier(power) spectrum ratio. Also, the residue and phase of time signal calculate by simple equation with the real part of the mode and the power spectrum that have been calculated. Accordingly, the proposed algorithm is advantageous in that it can estimate parameters of the system through a single DFT without repeatedly calculating a DFT, thus shortening the time required to estimate the parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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