IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.4
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pp.201-207
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2012
Currently, NAND Flash memory has been widely used in consumer storage devices due to its non-volatility, stability, economical feasibility, low power usage, durability, and high density. However, a high capacity of NAND flash memory causes the high power consumption and the low performance. In the convention memory research, a hierarchical filter mechanism can archive an effective performance improvement in terms of the power consumption. In order to attain the best filter structure for NAND flash memory, we selected a direct-mapped filter, a victim filter, a fully associative filter and a 4-way set associative filter for comparison in the performance analysis. According to the results of the simulation, the fully associative filter buffer with a 128byte fetching size can obtain the bet performance compared to another filter structures, and it can reduce the energy*delay product(EDP) by about 93% compared to the conventional NAND Flash memory.
Park, Hong-Kyu;Kim, Young-Il;Park, Jin-Hyoung;Ryu, Keun-Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.591-593
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2007
This paper is to cluster the AMR (Automatic Meter Reading) data. The load survey system has been applied to record the power consumption of sampling the contract assortment in KEPRI AMR. The effect of the contract assortment change to the customer power consumption is determined by executing the clustering on the load survey results. We can supply the power to customer according to usage to the analysis cluster. The Korea a class of the electricity supply type is less than other country. Because of the Korea electricity markets exists one electricity provider. Need to further divide of electricity supply type for more efficient supply. We are found pattern that is different from supplied type to customer. Out experiment use the Clementine which data mining tools.
In this paper presents residential PV system based on battery energy storage system for managing the electric power, a pattern of daily operation considering the load characteristic of the house, the generation characteristic of PV power, and utility power leveling. For apply to control algorithm, we consider the load on monthly power consumption trend and daily usage pattern. As for the control of the proposed system, to increase the conversion efficiency of the PV power, bidirectional converter is used for MPPT and SVPWM inverter. An experimental system is implemented, and some experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed system.
The modified power method has been studied by many researchers to calculate the higher eigenmodes and accelerate the convergence of the fundamental mode. Its application to multidimensional problems may be unstable due to degenerated or near-degenerated eigenmodes. Complex eigenmode solutions are occasionally encountered in such cases, and the shapes of the corresponding eigenvectors may change during the simulation. These issues must be addressed for the successful implementation of the modified power method. Complex components are examined and an approximation method to eliminate the usage of the complex numbers is provided. A technique to fix the eigenvector shapes is also provided. The performance of the methods for dealing with those aforementioned problems is demonstrated with two dimensional one group and three dimensional one group homogeneous diffusion problems.
This paper presents a TSMST (Theory - Simulation - Measurement - Simulation - Theory) method for power electronics laboratory. The method successfully integrates theory, simulation and measurement, thus enabling better integration of student's knowledge and better usage of inadequate number of laboratory hours. Students are attracted with relatively simple tasks to be solved and modern, but economical laboratory equipment. A significant part of the assignments can be made at home, thus lowering the pressure on students to finish the tasks on time. The proposed method is described on three basic examples explaining characteristic phases of the TSMST method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.2
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pp.150-156
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2022
This study proposes a design method of fuel cell DC/DC converter using in 5-ton forklift. For efficient hydrogen usage, targeted fuel cell system recirculates discarded hydrogen after fuel cell reaction. Recirculating hydrogen contains much impurities that reduces output power, increasing pressure that can damage the internal fuel cell reaction system. The proposed DC/DC converter effectively converts fuel cell power considering the voltage drop rate to reflect the recirculating hydrogen. Then, frequency control method is used to regulate the current ripple amount for battery and fuel cell hybrid configuration. Proposed power converter system design and control methods are verified in a practical fuel cell system that implements recirculating hydrogen.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.2
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pp.765-781
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2019
This study predicts the power consumption of an Electric Propulsion Ship (EPS) in marine environment. The EPS is driven by a propeller rotated by a propulsion motor, and the power consumption of the propeller changes by the marine environment. The propulsion motor consumes the highest percentage of the ships' total power. Therefore, it is necessary to predict the power consumption and determine the power generation capacity and the propeller capacity to design an efficient EPS. This study constructs a power estimation simulator for EPS by using a ship motion model including marine environment and an electric power consumption model. The usage factor that represents the relationship between power consumption and propulsion is applied to the simulator for power prediction. Four marine environment scenarios are set up and the power consumed by the propeller to maintain a constant ship speed according to the marine environment is predicted in each scenario.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.129-136
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2019
In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.
Most of the previous automatic word spacing systems are not suitable to use for mobile devices with relatively low computing powers because they require many system resources. We propose an automatic word spacing system that requires reasonable memory usage and simple numerical computations for mobile devices with low computing powers. The proposed system is a two step model that consists of a statistical system and a rule-based system. To reduce the memory usage, the statistical system first corrects word spacing errors by using a modified hidden Markov model based on character unigrams. Then, to increase the accuracy, the rule-based system re-corrects miscorrected word spaces by using lexical rules based on character bigrams or more. In the experiments, the proposed system showed relatively high accuracy of 94.14% in spite of small memory usage of about 1MB.
Purpose: The purpose of this study is to identify the relationship between perceived smartphone addiction and physical and mental health among female college students. Methods: Data were collected using a questionnaire to measure perceived smartphone addiction and physical and mental health of 314 female students attending a college located in D city from April 9 to May, 31, 2019. The collected data were analyzed using descriptive statistics, 𝑥2 test, t-test and stepwise multiple regression with SPSS 18. Results: The respondents were classified into two groups, the perceived smartphone addiction group (29.3%) and the perceived smartphone non-addiction group (70.7%). Perceived smartphone addiction was significantly different according to daily smartphone usage time (p<.001), smartphone usage fee (p=.005), most satisfying thing about using smartphones (p=.006) and importance of smartphones in daily life (p<.001). The perceived smartphone addiction group had more physical health problems (p=.001) and more mental health problems (p<.001). The factors affecting physical health were perceived smartphone addiction and importance of smartphones in daily life, with 62% of explanatory power (F=10.15, p<.001). As for mental health, the affecting factors were also perceived smartphone addiction and importance of smartphones in daily life, with 87% of explanatory power (F=14.52, p<.001). Conclusion: It is important to raise awareness of smartphone addiction including its negative impact on physical and mental health, reduce smartphone usage time, and build offline social relationships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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