In this paper, a hybrid maximum power tracker for a photovoltaic/wind hybrid power system is proposed. In the hybrid system, a direct interfacing the wind power system to the photovoltaic system gives the problems of voltage fluctuations, poor maximum power tracking, and harmonics generation associated with the random wind speed, the random solar irradiation and the pulsating torque came from the wind turbine synchronous generator and photovoltaic. To overcome these problems, a wind side DC/DC converter are proposed employing a star/delta transformer interconnected between the wind turbine side and the photovoltaic side. The control objective for each dc/dc converter is to extract maximum power from each different photovoltaic system and wind system, and transfer two different powers to the inverter and load.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.4
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pp.27-34
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2016
In the train system, railway vehicles are connected in a line. Therefore, this feature should be considered in composing network topology in a train system. Besides, inter-car communication should be distinguished from in-car communication. As for the inter-car communication, the hybrid topology was proposed to use rather than the conventional ring, star, daisy-chain, and bus topologies. In the hybrid topology, a number of cars are bound to be a group. Then star topology is used for the communication in a group and daisy-chain topology is used for the communication between groups. Hybrid topology takes the virtue of both star and daisy-chain topologies. Hence it maintains communication speed with reducing the number of connecting cables between cars. Therefore, it is important to choose the number of cars in a group to obtain higher performance. In this paper, we focus on the optimization of hybrid topology for railway cars. We first assume that the size of data and the frequency of data production for each car is identical. We also assume that the importance for the maximum number of cables to connect cars is variable as well as the importance of the communication speed. Separated weights are granted to both importance and we derive the optimum number of cars in a group for various number of cars and weights.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.34D
no.5
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pp.52-60
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1997
Photonic switching systems with throughput above Tbit/s are reuried to transport vast amounts of information for the coming B-ISDN. In this paper, we proposed a new time-division hybrid WDM photonic swithc architecture, the proposed basic switch module has simple configuratin consisted of frequency routers for wavelength division and cell coders and star couplers for time division. Through the comparison with other sysems in field of switching capacity, hardware complexity and cost effect of implemetnation, we proved that the proposed system is suitable for large-capacity photonic switching system.
Yu, Dong Il;Baek, Young Jae;Yong, Hyeon Joong;O, Beom Hoan
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.30
no.4
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pp.142-145
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2019
Normally, a corner cube retroreflector (CCRR) sheet is used as a retroreflective mirror array (RRMA) in a volumetric display. Each CCRR unit reflects light in the retroreflective direction, which is parallel to the incident light, and it makes a blurred image, as it shifts the position of light within its dimensions. Adopting a "curved planar wall" and "parabolic focusing" (x-axis), a hybrid-t(transverse direction)-RRMA is proposed, to improve the image quality and brightness. The improvement of image contrast is achieved by tuning a "linear v-shaped groove" structure to a "parabolic v-shaped groove". Also, the system has been simplified and the brightness enhanced 4 times by removing the half mirror.
In neurons, kinesin is the molecular motor that transport cargos along microtubules. KIF5s (alias kinesin-I), are heterotetrameric motor conveying cargos, but the mechanism as to how they recognize and bind to a specific cargos has not yet been completely elucidated. To identify the interaction proteins for KIF5C, yeast two-hybrid screening was performed, and specific interaction with the $\underline{S}$am68-$\underline{l}$ike $\underline{m}$ammalian protein $\underline{2}$ (SLM-2), a member of the $\underline{s}$ignal $\underline{t}$ransducers and $\underline{a}$ctivators of $\underline{R}$NA (STAR) family of RNA processing proteins, was found. SLM-2 bound to the carboxyl (C)-terminal region of KIF5C and to other KIF5 members. The C-terminal domain of Sam68, SLM-1, SLM-2 was essential for interaction with KIF5C in the yeast two-hybrid assay. In addition, glutathione S-transferase (GST) pull-downs showed that SAM68, SLM-1, and SLM-2 specifically interacted to Kinesin-I complex. An antibody to SAM68 specifically co-immunoprecipitated SAM68 associated with KIF5s and coprecipitated with a specific set of mRNA. These results suggest that Kinesin-I motor protein transports RNA-associated protein complex in cells.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.20
no.4
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pp.277-293
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2016
We develop an efficient numerical method for pricing the Derivative Linked Securities (DLS). The payoff structure of the hybrid DLS consists with a standard 2-Star step-down type ELS and the range accrual product which depends on the number of days in the coupon period that the index stay within the pre-determined range. We assume that the 2-dimensional Geometric Brownian Motion (GBM) as the model of two equities and a no-arbitrage interest model (One-factor Hull and White interest rate model) as a model for the interest rate. In this study, we employ the Monte Carlo simulation method with the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallel computing as the General Purpose computing on Graphic Processing Unit (GPGPU) technology for fast and efficient numerical valuation of DLS. Comparing the Monte Carlo method with single CPU computation or MPI implementation, the result of Monte Carlo simulation with CUDA parallel computing produces higher performance.
Kim, Mi-Seon;Rhee, Hye-Kyung;Park, Sang-Gun;Shin, Hak-Ki;Jung, Hyang-Young;Lim, Jin-Hee
Korean Journal of Breeding Science
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v.43
no.6
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pp.559-563
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2011
Cymbidium 'Purple Star' (Miake 'Pieta' ${\times}$ 'Allstar Mariane') was developed from a cross between hybrids at the National Institute of Horticultural & Herbal Science (NIHHS), Rural Development Administration (RDA) in 2008. A cross was made between purple colored flower C. Miake 'Pieta' as maternal line and dark pink colored flower, C. 'Allstar Mariane' as paternal line in 1995. The seed germination, cultivation, selection, and characteristic trials were conducted from 1996 to 2002. The line was named as Wongyo 'F1-21' and phenotype was characterized in 2007 as a new cultivar. The 'Purple Star' has dark purple basal color (RHS, GP186A) on both of sepal and petal with red lip (RHS, RP59A). 'Purple Star' has about 10.7 flowers per flower stalk and flower size of 7.6 cm. General appearance of petals and sepals is slightly incurved shape. The plant size is intermediate having erect peduncle. Blooming is started from the late of January (mid-winter) under optimal culture condition. Leaf attitude and twisting is erect and weak respectively. This hybrid has attractive floral arrangement, long flower stalk (78.4 cm) and vigorous growth. 'Purple Star' has a great potential for exporting to Chinese market.
We carry out an error analysis of 24-hour global positioning system (GPS)-very long baseline interferometry (VLBI) (GV) hybrid observation data. In this paper, we focus on the impacts of broadcast and final orbits on the GPS delays of the GV hybrid observation by analyzing the residuals, observed - calculated (O-C) values. The residuals show apparent and consistent biases for L1 and L2 signals, respectively. The scatters of the residuals are around a few nanoseconds. The main cause of those observation errors is the absence of the GPS phase and delay calibration system. Most of the satellites show that the differences between the delays, to which broadcast and final orbits are applied, are about 100 times smaller than the current GV hybrid observation errors. We conclude that GPS delays are not greatly affected by orbit accuracies.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.113-121
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2005
In this paper, we design the hybrid learning algorithm of LVQ which is to perform EMG pattern recognition. The proposed hybrid LVQ learning algorithm is the modified Counter Propagation Networks(C.p Net. ) which is use SOM to learn initial reference vectors and out-star learning algorithm to determine the class of the output neurons of LVa. The weights of the proposed C.p. Net. which is between input layer and subclass layer can be learned to determine initial reference vectors by using SOM algorithm and to learn reference vectors by using LVd algorithm, and pattern vectors is classified into subclasses by neurons which is being in the subclass layer, and the weights which is between subclass layer and class layer of C.p. Net. is learned to classify the classified subclass. which is enclosed a class . To classify the pattern vectors of EMG. the proposed algorithm is simulated with ones of the conventional LVQ, and it was a confirmation that the proposed learning method is more successful classification than the conventional LVQ.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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