전국적인 분포를 갖고 있는 배전망에 유일한 과전압 보호 및 절연보호장치인 피뢰기는 배전계통에서의 사고율을 감소시키는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 피뢰기의 수명은 동작횟수의 증가에 의해서 서서히 열화되게 된다. 이러한 열화의 과정은 피뢰기의 저항성 전류가 증가하는 현상과 일치한다. 그러나 배전계통에서 저항성 전류를 검출하기 위한 전압요소에 대한 정보를 얻기가 쉽지않다. 본 논문에서는 이러한 피뢰기의 열화현상을 파악하기 위하여 이론적으로 피뢰기의 열화정도가 고조파의 분석만으로 가능하다는 점을 증명하고 특히 3고조파의 증가와 저항성 전류의 증가가 비례함을 현장에서 수집한 피뢰기의 실증을 통해 입증하였다. 이러한 연구결과를 현장에 적용하여 현장의 가혹한 조건의 전자계영향에도 불구하고 정밀한 피뢰기 진단이 가능하다는 결론에 도달하였다. 결론적으로 본 연구의 결과로 현장의 피뢰기 진단이 간편해지고 효율적으로 이루어 질 수 있음을 실증하였고, 앞으로 배전계통에서의 안정적인 전력공급에 기여할 것으로 기대하고 있다.
The objective of this study is to examine the trend of real earnings for TANF leavers. Using administrative data in Wisconsin, this study tracks the 1998 TANF leavers over 7 years. Based on the cyclicality of real wage hypothesis, this study finds: First, although the average real quarterly earnings of TANF leavers have remained stable since their exits, there are substantial labor mobility among TANF leavers. Second, the panel data analysis shows that the real earnings of TANF leavers are significantly associated with local labor market conditions, which supports the hypothesis on the cyclicality of real wages. This study has policy implications that labor market conditions matter for the economic well-being of TANF leavers and the labor demand policies are needed for the economic security of TANF leavers after the exit.
Approximating a WTP distribution of the conservation for Hallyue Marine National Park is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations, a mixture model is considered to allow a point mass at zero. The model is empirically verified for the data. The conventional model and a spike model are also considered for comparison. Our results portrays the usefulness of the mixture model to analyze SBDC data with zero observations.
The composite lognormal-GPD models (LN-GPD) enjoys both merits from log-normality for the body of distribution and GPD for the thick tailedness of the observation. However, in the estimation perspective, LN-GPD model performs poorly due to numerical instability. Therefore, a two-stage procedure, that estimates threshold first then estimates other parameters later, is a natural method to consider. This paper considers five nonparametric threshold estimation methods widely used in extreme value theory and compares their performance in LN-GPD parameter estimation. A simulation study reveals that simultaneous maximum likelihood estimation performs good in threshold estimation, but very poor in tail index estimation. However, the nonparametric method performs good in tail index estimation, but introduced bias in threshold estimation. Our method is illustrated to the service time of an Israel bank call center and shows that the LN-GPD model fits better than LN or GPD model alone.
This research estimates the Mixture of Normals of households saving rate in Korea. Our sample is MDSS, micro-data in 2014 and Gibbs algorithm is used to estimate the Mixture of Normals. Evidences say some results. First, Gibbs algorithm works very well in estimating the Mixture of Normals. Second, Saving rate data has at least two components, one with mean zero and the other with mean 29.4%. It might be that households would be separated into high saving group and low saving group. Third, analysis of Mixture of Normals cannot answer that question and we find that income level and age cannot explain our results.
In practice, thresholds are determined by the two subjective assessment methods in a generalized pareto distribution of mean extreme function(MEF-graph) or Hill-graph. To remedy the problem of subjectiveness of these methods, we propose an alternative method to determine the threshold based on the robust statistics. We compared the MEF-graph, Hill-graph and our method through VaRs on the Korean stock market data from January 5, 1987 to August 3, 2009. As a result, the VaR based on the proposed method is not much different from the existing methods, and the standard deviation of VaR for our method was the smallest. The results show that our method can be a promising alternative to determine thresholds of the generalized pareto distributions.
스웨덴의 펄프 제지산업을 대상으로 관찰해 보면 대부분의 기업은 허가된 수준보다는 덜 오염시키고 있다. 이를 설명하기 위하여 우리는 환경 부하(waste load)가 확률적이라는 가정에 의존하는 접근법을 제안하였다. 동 모델에 따르면 기업은 너무 높은 기대벌금을 회피하기 위하여 평균적으로 허용된 수준보다는 덜 오염시키는 것이 이윤을 가짐을 알 수 있다. 그 이유는 허가된 수준과 기대된 환경 부하의 차이가 제한규정을 위반하지 않는 확률을 증가시키기 때문이다. 우리의 이론으로부터 나타나는 또 다른 결과는 규제의 변화가 기업의 이윤과 환경에 주는 영향은 대부분의 경우에 적발되는 확률, 지불하는 벌금 수준 그리고 불확실성을 가능한한 줄이기 위해 드는 비용에 대한 기업의 인식에 달려 있다는 것이다. 오염배출의 확률분포에서 분산을 감소시키는데 드는 비용이 계획된 배출량을 감소시키는 데 드는 비용에 비해서 적다면, 기업은 오염 배출을 증가시키는 것이 이득이 됨을 발견할 것이며, 분산을 감소시킴으로서 규제준수 확률을 증가시킬 것이다. 우리는 동 산업에서 허가시스템이 기업들에게 영향을 미쳐왔다는 것을 실증분석을 통해 발견하였다. 더구나, 비표백 펄프와 쇄목 펄프를 생산하는 기업은 표백 펄프를 생산하는 기업보다 허가된 배출수준의 변화에 더 민감한 것처럼 보임을 발견하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.556-556
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2013
반도체 공정에서 널리 사용되고 있는 유도결합 플라즈마에서 전자밀도 분포특성이 컷오프탐침을 이용하여 측정되었다. 밀도측정에 일반적으로 많이 사용되고 있는 랭뮤어 탐침은 플루오르카본과 같은 반응성이 높은 가스를 사용하는 경우 탐침 끝부분이 증착 혹은 식각되거나 플라즈마전위 변동 때문에 V-I 곡선 특성이 왜곡되는 현상이 발생한다. 반면, 컷오프 탐침을 이용하는 경우 플라즈마 고유주파수를 실험적으로 결정하는데 여러 가지 제약이 있다. 본 연구에서는 두가지 측정방법의 비교를 통해 각 방법의 장단점을 실증적으로 비교하고 대면적 유도 결합플라즈마에서 전자밀도균일도를 조사하였다. 량뮤어 탐침법에서는 플라즈마와 탐침사이의 임피던스를 최소화 하는 튜닝회로의 최적화가 이루어 졌으며 컷오프 탐침에서는 안테나 구조에 따른 수신안테나의 신호전달 및 주파수특성에 대해 연구되었다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.08a
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pp.158.2-158.2
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2013
저온 플라즈마는 물리적인 연구로부터 사용되는 DC glow 방전에서 반도체 공정장비에 이르기까지 많은 분야에 사용되고 있다. 이러한 플라즈마 연구 및 응용은 기본적인 플라즈마 진단에 바탕을 두고 있다. 특히 플라즈마의 전자밀도, 전자온도, 플라즈마 Potential 등은 공정에 중요한 변수이다. 이러한 플라즈마 변수들을 측정하기 위해서 일반적으로 Langmuir probe를 많이 사용하고 있다. 최근에는 Cutoff probe에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 두 가지 탐침측정방법을 통해 플라즈마변수를 진단한다. 그리고 각각의 진단방법에 대한 장단점을 실증적으로 비교하고 검증하며, 그 결과에 따라 탐침의 구조를 개선한다. 또한, 전자에너지 분포함수(EEDF)도 S/W, H/W적으로 분석을 하였다.
Kim, Min-Woo;Lee, Tae-Ho;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.143-144
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2019
최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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