The methodologies of power transmission pricing are normally divided into two categories such as marginal cost method and embedded cost allocation method. This paper, first, discusses the possible problems that can occur when the marginal cost method is applied to pricing the transmission services. Next, the paper proposes a method to apply the power flow tracing to the transmission network charge. The result of the power flow tracing method is then used in MW-mile method to charge individual loads for the use of transmission network. Effectiveness of the algorithm is verified by computer simulations.
In this paper we present an algorithm based on network flow techniques which provides a solution for a combinatorial problem. Then, in order to provide all the solutions of this problem, we make use of an algorithm that given the bipartite graph $G=(V_1 {\cup}{V_2},\;E,\;{\omega})$ outputs the enumeration of all bipartite matchings of given cardinality v and cost c.
This paper presents a new algorithm using power flow solution which is given by the polar form Newton-Raphson method in a transient stability analysis. The computation time to solve network equations can be much saved by a decoupled power flow method. In addition, the time is much saved in performing a approximate stability analysis by linearizing the differential equations and using a voltage and angle sensitivity matrix given in network equations.
This paper presents unsteady oil flow behaviors in the engine lubrication network to clarify the differences between continuous and discontinuous oil supply crankshaft system. Using commercial network analysis program, Flowmaster2, engine lubrication network system analysis were carried out. And effects of crankshaft speed and supplied oil pressure on pressure fluctuation in oil groove and oil flow rate to each bearing were analyzed.
Social Network Service (SNS) with emergence of Web 2.0 have been developed rapidly. Unlike other games, social network game is based on the relationship with smart devices and studied for user-centered behavior as a potential factor derived from the Technical Acceptance Model (TAM). This research is conducted for finding out influencing factors on continuous intention for smart device users. Therefore, the independent variables consist of subjective norm, mobility, playfulness, self-efficacy, and ease of use. The intermediate variables also compose of flow, and user satisfaction and the dependent variables as continuous intention. The result of study shows the following: First, subjective norm, playfulness, self-efficacy and ease of use except mobility have the positive effect on user flow. Second, subjective norm, mobility, playfulness and ease of use except self-efficacy have significantly the positive effect on user satisfaction. Finally, user flow has significantly the positive effect on user satisfaction and continuance intention and a factor of user satisfaction have significantly the positive effect on continuance intention.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.9
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pp.782-788
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2014
In this paper, we propose a scheme for the support of flow mobility according to a QoS condition when a mobile node with multiple wireless interface moves and attaches to a different access network. For this purpose, we extend the fields of the PBU/PBA message and add an additional request procedures. Through the proposed scheme, we can provide the best service in according to the network conditions of the next access network based on the measured QoS values by LMA. Finally we consider the state transition diagram of our proposed scheme and confirm its operation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.11
no.4
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pp.227-236
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1986
In this paper, an integrated voice/data packet network with window flow control is modeled by a colsed multichain queueing system, and its performance is analyzed by the mean value analysis method. Particularly, for the analysis of a packet network having various kinds of messages with different priority classes, we introduce an approach based on the mean value analysis and the concept of effective capacity. By the mathematical analysis and computer simulation, we obtain the following network statistics in the steady state: Mean buffer occupancy at each node, utilization of link throughput of a virtual channel, and mean delay time of each message. Our iterative analysis method can predict the link data status in most cases within about 10 percent of accurady, and the statistics of voice messages and external data within 5 percent as compared to simulation results.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3195-3200
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2000
this paper is a stucy onthe preductionof multi-media traffic flow for the realizationof optimum ATM congestion control. In ATM network it is expected that the characteristic of multi-media traffic flow is varied slowly with a time. Fjor the simulation, time-variable multi-media traffic is penerated using possion distribution(connect calls per process time).\, gamma distribution(transmission rate per a call) and exponential distribution(holding time per a call). And using back-propagation neural netwok and proposed tripple neural network, the simulation to predict generaed traffic is executed. From the result,it's capability is shown that the proposed neural network model can be used in the predictionof ATM traffic flow.
Kim, Huiyung;Moon, Jeongmin;Hong, Dongjin;Cha, Euiyoung;Yun, Byongjo
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.6
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pp.1796-1809
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2021
The subchannel of a research reactor used to generate high power density is designed to be narrow and rectangular and comprises plate-type fuels operating under downward flow conditions. Critical heat flux (CHF) is a crucial parameter for estimating the safety of a nuclear fuel; hence, this parameter should be accurately predicted. Here, machine learning is applied for the prediction of CHF in a narrow rectangular channel. Although machine learning can effectively analyze large amounts of complex data, its application to CHF, particularly for narrow rectangular channels, remains challenging because of the limited flow conditions available in existing experimental databases. To resolve this problem, we used four CHF correlations to generate pseudo-data for training an artificial neural network. We also propose a network architecture that includes pre-training and prediction stages to predict and analyze the CHF. The trained neural network predicted the CHF with an average error of 3.65% and a root-mean-square error of 17.17% for the test pseudo-data; the respective errors of 0.9% and 26.4% for the experimental data were not considered during training. Finally, machine learning was applied to quantitatively investigate the parametric effect on the CHF in narrow rectangular channels under downward flow conditions.
Minimum-cost linear network flow problems could be transformed with equal to assignment problems. Traditional method to solve the linear network flow problems are improved source-cost by transform the simple cycle flow. Auction algorithm could be applied to same element using the initial target price and dispersion calculation. Also, each elements are obtained by $\varepsilon$-relaxation methods. In this paper we proposed; 1)minimum-cost flow problem, 2)minimum-cost flow problem by the mathematical equivalent and 3) extraction $\varepsilon$-relaxation & expand transfer problem with minimum-cost flow. It can be applicant to PCB design by above mentioned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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