In this paper, we propose a new indoor localization method for indoor mobile robots using LiDAR. The indoor mobile robots operating in limited areas usually require high-precision localization to provide high level services. The performance of the widely used localization methods based on radio waves or computer vision are highly dependent on their usage environment. Therefore, the reproducibility of the localization is insufficient to provide high level services. To overcome this problem, we propose a new localization method based on the comparison between ceiling shape information obtained from LiDAR measurement and the blueprint. Specifically, the method includes a reliable segmentation method to classify point clouds into connected planes, an effective comparison method to estimate position by matching 3D point clouds and 2D blueprint information. Since the ceiling shape information is rarely changed, the proposed localization method is robust to its usage environment. Simulation results prove that the position error of the proposed localization method is less than 10 cm.
This paper presented future power system protection technologies through the HW/SW integration platform with IEC 61850 and IEEE c37.238 standards. To determine the implementation performance of the integrated platform, an example of EVM (Evaluation Module) was constructed to satisfy the standards. The platform has been identified as a future power system integrated IED(Intelligent Electronic Device) HW/SW technology that meets the level of error required by the time sync standard and the level of delay required by protecting the power system.
Many researchers in various study fields use the two sample t-test to confirm their treatment effects. The two sample t-test is generally used for small samples, and assumes that two independent random samples are selected from normal populations, and the population variances are unknown. Researchers often conduct F-test, the test of equality of variances, before testing the treatment effects, and the test statistic or confidence interval for the two sample t-test has two formats according to whether the variances are equal or not. Researchers using the two sample t-test often want to know how large sample sizes they need to get reliable test results. This research gives some guidelines for sample sizes to them through simulation works. The simulation had run for normal populations with the different ratios of two variances for different sample sizes (${\leq}30$). The simulation results are as follows. First, if one has no idea equality of variances but he/she can assume the difference is moderate, it is safe to use sample size at least 20 in terms of the nominal level of significance. Second, the power of F-test for the equality of variances is very low when the sample sizes are small (<30) even though the ratio of two variances is equal to 2. Third, the sample sizes at least 10 for the two sample t-test are recommendable in terms of the nominal level of significance and the error limit.
The modular multilevel converter (MMC) has become a promising topology for high-voltage direct current (HVDC) transmission systems. To control a MMC system properly, the ac-side current, circulating current and submodule (SM) capacitor voltage are taken into consideration. This paper proposes a low-computation indirect model predictive control (IMPC) strategy that takes advantages of the conventional MPC and has no weighting factors. The cost function and duty cycle are introduced to minimize the tracking error of the ac-side current and to eliminate the circulating current. An optimized merge sort (OMS) algorithm is applied to keep the SM capacitor voltages balanced. The proposed IMPC strategy effectively reduces the controller complexity and computational burden. In this paper, a discrete-time mathematical model of a MMC system is developed and the duty ratio of switching state is designed. In addition, a simulation of an eleven-level MMC system based on MATLAB/Simulink and a five-level experimental setup are built to evaluate the feasibility and performance of the proposed low-computation IMPC strategy.
TU, Anh Thuy;CHU, Phuong Thi Mai;PHAM, Truong Xuan;DO, Ngoc Minh
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.675-684
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2021
This paper aims to analyze factors influencing earnings of workers in Vietnam using provincial-level data from 2016 to 2018. We show the important determinants of earnings of workers of more than 15 years old including working hour, labor force, life expectancy, education, regulation measured by Provincial Competitiveness Index (PCI) and especially Industry 4.0, our major depart from literature proxies by government expenditure on science and technology, number of phone lines, and number of internet users. Working hours are a typical measurement of quantity of labor supplied. Labor force represents market size from the supply side. Life expectancy measures the health of laborers, a physical quality measure of workers. PCI stands for institutional status of the locality. Two most important factors of our interest are education, representing qualification of workers, and Industry 4.0, reflecting the new working environment of workers. By estimating a robust standard error fixed-effect model, we have evidence that all factors are significant in explaining earnings of Vietnamese workers. Education and IR4.0 play an important role in earnings of workers of Vietnam. Results also provide an estimation of Vietnam's labor supply in the context of Industry 4.0. In addition, findings contribute to explain the income discrepancy among Vietnamese provinces.
A certain amount of random vibration excitation to subway track is caused by subway operation. This excitation is transmitted through track foundation, tunnel, soil medium, and ground building to the ground and ground structure, causing vibration. The vibration affects ground building. In this study, the results of ANSYS numerical simulation was used to establish back-propagation (BP) neural network model. Moreover, a back-propagation neural network model consisting of five input neurons, one hidden layer, 11 hidden-layer neurons, and three output neurons was used to analyze and calculate the vertical Z-vibration level of New Capital's ground buildings of Qingdao Metro phase I Project (Line M3). The Z-vibration level under different working conditions was calculated from monolithic roadbed, steel-spring floating slab roadbed, and rubber-pad floating slab roadbed under the working condition of center point of 0-100 m. The steel-spring floating slab roadbed was used in the New Capital area to monitor the subway operation vibration in this area. Comparing the monitoring and prediction results, it was found that the prediction results have a good linear relationship with lower error. The research results have good reference and guiding significance for predicting vibration caused by subway operation.
MACCS (MELCOR Accident Consequence Code System), WinMACCS, and MelMACCS now facilitate a multi-unit consequence analysis. MACCS evaluates the consequences of an atmospheric release of radioactive gases and aerosols into the atmosphere and is most commonly used to perform probabilistic safety assessments (PSAs) and related consequence analyses for nuclear power plants (NPPs). WinMACCS is a user-friendly preprocessor for MACCS. MelMACCS extracts source-term information from a MELCOR plot file. The current development can combine an arbitrary number of source terms, representing simultaneous releases from a multi-unit facility, into a single consequence analysis. The development supports different release signatures, fission product inventories, and accident initiation times for each unit. The treatment is completely general except that the model is currently limited to collocated units. A major practical consideration for performing a multi-unit PSA is that a comprehensive treatment for more than two units may involve an intractable number of combinations of source terms. This paper proposes and evaluates an approach for reducing the number of calculations to be tractable, even for sites with eight or ten units. The approximation error introduced by the approach is acceptable and is considerably less than other errors and uncertainties inherent in a Level 3 PSA.
We propose a test of consistency for two differentially private histograms using parametric bootstrap. The test can be applied when the original raw histograms are not available but only the differentially private histograms and the privacy level α are available. We also extend the test for the case where the privacy levels are different for different histograms. The resident population data of Korea and U.S in year 2020 are used to demonstrate the efficacy of the proposed test procedure. The proposed test controls the type I error rate at the nominal level and has a high power, while a conventional test procedure fails. While the differential privacy framework formally controls the risk of privacy leakage, the utility of such framework is questionable. This work also suggests that the power of a carefully designed test may be a viable measure of utility.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.2
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pp.37-47
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2022
This study uses monthly data from January 2009 to December 2020 to examine the effectiveness of foreign currency intervention and its influence on monetary policy in Vietnam using a Hierarchical Bayesian VAR model. The findings suggest that foreign exchange intervention has little influence on the exchange rate level or exports, but it can significantly minimize exchange rate volatility. As a result, we can demonstrate that the claim that Vietnam is a currency manipulator is false. As well, the forecast error variance decomposition results reveal that interest rate differentials mainly determine the exchange rate level instead of foreign exchange intervention. Moreover, the findings suggest that foreign exchange intervention is not effectively sterilized in Vietnam. Inflation is caused by an increase in international reserves, which leads to an expansion of the money supply and a decrease in interest rates. Although the impact of foreign exchange intervention grows in tandem with the growth of international reserves, if the sterilizing capacity does not improve, rising foreign exchange intervention will instead result in inflation. Finally, we use a rolling window approach to examine the time-varying effect of foreign exchange intervention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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