전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.1008-1011
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1998
Output of arc welding power source can be evaluated dynamically and also statically through an arc simulator. The arc simulator is developed to simulate the arc load of short circuit and arc and return power to the line.
The aggregation on linear large-scale dynamic systems is examined in this paper and a "two-step" approach is proposed. In this procedure, the aggregated system consists of two subsystems. The first subsystem represents aggregation through the retainment of dominant eigenvalues of the original system, leading to a first approximation of the desired output of the original system. The purpose of augmenting it with a second subsystem is to provide an estimation of the error on the first approximation, thus permitting a second correction to the output approximation and resulting in an output approximation of greater accuracy. Optimization techniques are discussed for the determination of unknown parameters in the aggregated system. These techniques use minimization principles of certain suitable performance indices and are developed for both single input-single output and multiple input-multiple output system. Numerical examples illustrating these procedures are given and the results are compared with those obtained using existing methods. Finally, a pharmacokinetics problem is studied from the aggregation point of view.
We have done the input-output analysis to see the over all impact of flounder industry of Jeju region on the domestic economy of Korea. To do the input-output analysis, we have constructed the data set for the input-output table by using the existing data set in the "2003 input- output table of Jeju regional area" published by the joint work of Jeju branch of Korea bank and the Jeju Development Institute, together with some raw data provided by Jejudo Marine Fish-Culture Cooperative. We have also produced input coefficient of flounder industry by making flounder industrial sector exogenous, separated from intermediate demand. To summarize our empirical results, the inducement effect of production, value added, and employment of Jeju flounder aquaculture industry are 300 billion won, 116 billion won and 1,800 people respectively. In conclusion, the results of this study suggest flounder industry of Jeju region contributes powerfully to not only Jeju economy but also all over the Korea economy.
The neural network predictiv econtroller (NNPC) is proposed for the attempt to mimic the function of brain that forecasts the future. It consists of two loops, one is for the prediction of output (NNP:neural network predictor) and the other one is for control the plant(NNC: neural network controller). The output of NNC makes the control input of plant, which is followed by the variation of both plant error and predictin error. The NNP forecasts the future output based upon the current control input and the estimated control output. The input and the output data of a system and a new method using evolution strategy are used to train the NNP. A two-step NNPC is applied to control the temeprature in boiler systems. It was compared with PI controller and auto-tuning PID controller. The computer simulaton and experimental results show that the proposed method has better performances than the other method.
We have developed a compact high frequency switch mode converter (HFSMC) power supply with DC 50 kV output voltage and 10 kW output power. Since the inverter circuit uses 25 kHz rescharging scheme, the current is flowing with t kHz. For the efficient output voltage transform performed a simple design process using the transformer principle and the commercial specification. For the DC 50 kV output, we employed 7 pa windings of secondary coils for the series stac connection of the output with full-bridge rectifi In this paper the design detail and the test re the high frequency transformer together with HFSMC power supply are presented.
This paper starts out by reviewing the literature that in different ways utilizes patent data as an output of Research & Development (R&D) investment. The main focus, however, is an analysis of time-lag between industrial R&D input and its output. To achieve this research's purpose, the basic data associated with the industrial R&D input (expenditure, researchers) and output (applied patent and utilities) for the past 15 years, from 1980 to 1994, in the areas of electrical-electronic, mechanical and chemical industries have been collected. And the raw input data were altered into real flow data (but stock data) using Laspeyres approach and analyzed using multiple regression analysis, especially stepwise regression analysis. The result of this study can be summarized as follows: a) The time-lag; between industrial R&D input and its output is within 1 to 3 years. b) The time-lag: of patents was longer than that of utility models. c) The time-lag: in electrical-electronic, chemical industry was longer than that of the mechanical industry.
The import content of export (ICE) has served as an indicator of global integration for several decades. It is defined as the share of imported products embodied in exports and can be interpreted as the relative degree of the utilization of global production network (GPN) over the domestic supply chain (DSC) in terms of 'value-added.' This paper proposes two new indicators of global integration. They are defined as the ratios of imports (foreign products) to gross output (domestic products) generated by exports and can be interpreted as the relative degrees of the utilization of GPN over DSC in terms of 'production.' Both indicators are easy to compute and can be compared between years, between countries, between industries, and between groups of industries. The paper applies the new indicators to the recent edition of the OECD's Input-Output Database. Finally, the paper shows that the recent slowdown in international trade is mostly due to the decrease in the international trade of intermediate goods, with significant implications regarding the future of global integration.
본 연구는 경제개혁이후 중국의 지역경제성장의 불균등성에 대해 진행된 많은 연구들을 비판적으로 검토하고 시장화 전략에 의한 노동시장성장의 지리적 패턴과 그것이 갖는 지역격차 이해에 대한 함의를 검토한다. 변이할당 분석을 통해 나타난 고용성장의 지리학은 생산량에 기초한 공간경제패턴과 유사한 모습을 나타내고 있는데 이는 시장화의 심화에 따라 노동시장의 성장이 노동수요의 변화에 대응하고 있다는 점을 반증하는 것이다. 또한 생산량과 생산성의 변화가 노동시장의 성장에 대해 갖는 효과를 관찰한 결과, 비국유기업의 생산량 및 생산성의 상대적 증가가 크게 나타나고 있으며 결과적으로 지역변이효과를 통해 지역경제내 고용증대효과를 동남해안지역의 성들 중심으로 가져 온 것으로 나타났다. 반면에 국유기업은 생산량과 생산성의 상대적인 감소로 인하여 고용감소효과를 가져 왔다 결과적으로 노동시장의 성장은 생산의 증대와 함께 지역경제발전의 패턴을 결정하는 중요한 요인으로 작용하고 있다. 아울러 고용성장의 지리적 패턴에 대한 설명과 이해는 나아가 경제개혁이라는 제도적 변화와 관련시킨 연구를 통하여 보다 확대될 수 있다.
This research paper describes the development of battery charger with a variable output voltage capacity for charging the batteries used in electrical vehicles. The voltage and current accordingly is control via the buck converter that receives three phase current at primary side and fed to bridge rectifier which is comprised of full bridge converter and HFTR(High Frequency Transformer) for isolation and a square wave AC output. The transformer primary side is in series to divide certain charging current and the secondary side is comprised of six fix transformers so that they can generate certain amount of power and various output voltage through relay connection using 6 DC outputs. Moreover, all parallel connected full bridge serial resonant converter communicate together with upper(main) controller. The constructed structure is verified by conducting the test on PSIM as well as experimentally.
The aim of this paper is to develop the ISCOSTFUN (Intelligent System for Prediction of Concrete Strength by Functional Networks) in order to provide in-place strength information of the concrete to facilitate concrete from removal and scheduling for construction. For this purpose, the system is developed using Functional Network (FN) by learning functions instead of weights as in Artificial Neural Networks (ANN). In serial functional network, the functions are trained from enough input-output data and the input for one functional network is the output of the other functional network. Using ISCOSTFUN it is possible to predict early strength as well as 7-day and 28-day strength of concrete. Altogether seven functional networks are used for prediction of strength development. This study shows that ISCOSTFUN using functional network is very efficient for predicting the compressive strength development of concrete and it takes less computer time as compared to well known Back Propagation Neural Network (BPN).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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