The purposes of this research are to modelize test system of SM TESTING by ARENA, software, input several items of specimen's testing process, resources of system and transfer loop, etc, give a hypothesis and then, obtain results reducing the efficiency of the whole system finally by overload of specific facilities in the testing system through the simulation so as to obtain several materials such as specimen and testing facility, transfer loop, etc. by simple and various forms without any necessity of numerical modelization. It will add facilities of over load and reduce facilities with low operation rate, so increase the efficiency of the system.
Due to the strong influence of nitrogen(N) on plant productivity, a vast amount of N fertilizers is used to maximize crop yield. Over-use of N fertilizers leads to severe pollution of the environment, especially the aquatic ecosystem, as well as reducing farmer's income. Growing of N-efficient cultivars is an important prerequisite for integrated nutrient management strategies in both low- and high-input agriculture. Taking maize as a sample crop, this paper reviews the response of plants to low N stress, the physiological processes which may control N-use efficiency in low-N input conditions, and the genetic and molecular biological aspects of N-use efficiency. Since the harvest index(HI) of modern cultivars is quite high, further improvement of these cultivars to adapt to low N soils should aim to increase their capacity to accumulate N at low N levels. To achieve this goal, establishment and maintenance of a large root system during the growth period may be essential. To reduce the cost of N and carbon for root growth, a strong response of lateral root growth to nitrate-rich patches may be desired. Furthermore, a large proportion of N accumulated in roots at early growth stages should be remobilized for grain growth in the late filling stage to increase N-utilization efficiency. Some QTLs and genes related to maize yield as well as root traits have been identified. However, their significance in improving maize NUE at low N inputs in the field need to be elucidated.
Objective: The aim of this study is to investigate how well eye movement times in visual target selection tasks by an eye input device follows the typical Fitts' Law and to compare vertical and horizontal eye movement times. Background: Typically manual pointing provides excellent fit to the Fitts' Law model. However, when an eye input device is used for the visual target selection tasks, there were some debates on whether the eye movement times in can be described by the Fitts' Law. More empirical studies should be added to resolve these debates. This study is an empirical study for resolving this debate. On the other hand, many researchers reported the direction of movement in typical manual pointing has some effects on the movement times. The other question in this study is whether the direction of eye movement also affects the eye movement times. Method: A cursor movement times in visual target selection tasks by both input devices were collected. The layout of visual targets was set up by two types. Cursor starting position for vertical movement times were in the top of the monitor and visual targets were located in the bottom, while cursor starting positions for horizontal movement times were in the right of the monitor and visual targets were located in the left. Results: Although eye movement time was described by the Fitts' Law, the error rate was high and correlation was relatively low ($R^2=0.80$ for horizontal movements and $R^2=0.66$ for vertical movements), compared to those of manual movement. According to the movement direction, manual movement times were not significantly different, but eye movement times were significantly different. Conclusion: Eye movement times in the selection of visual targets by an eye-gaze input device could be described and predicted by the Fitts' Law. Eye movement times were significantly different according to the direction of eye movement. Application: The results of this study might help to understand eye movement times in visual target selection tasks by the eye input devices.
Purpose - The purpose of this study is to analyze the efficiency of retail businesses by dividing domestic retailers into discount stores, super supermarkets (SSMs), and department stores. It suggests retail-business investment strategies by using data environment analysis (DEA) to analyze how input elements such as store area, parking lot area, number of employees, and sales management expenses for the convenience of customers positively affect business performance measurements such as sales and visiting customers per day. Research Design, Data, and Methodology - The DEA model calculates a ratio of the weighted mean of various inputs to the weighted mean of various outputs and measures the efficiency of a specific decision making unit (DMU). The study included 19 companies (five discount store DMUs, ten SSM DMUs, and four department store DMUs). Because the business elements and sizes of retail store DMUs used in this analysis are different, average per-store input and output variables were used. Data were collected from "The Yearbook of Retail Industry in Korea (2012)." DEA analysis was used to determine differences in efficiency among discount stores, SSMs, and department stores in terms of the business elements of each retail business. It was also used to determine what business elements were excessively invested in by comparing and analyzing efficiency by business elements using SPSS software's ANOVA (Analysis of Variance). Results - The CCR and BCC efficiency analysis found that the efficiency of discount stores is low. We believe that the saturation state of discount stores is a major factor. The ANOVA analysis confirms the VRS hypothesis with a statistically significant difference among the three groups, based on an analysis confidence interval of 95%. CRS and SE were not found to be significantly different among the three groups. As for the post hoc test, which concretely shows differences by group, the Scheffe's multiple comparison analysis test found the average differences between group 1 (discount stores) and group 2 (SSM) to be statistically significant. Conclusions - The DEA efficiency analysis implies that investment in input elements, including store area, parking lot area, and sales management expenses, were excessive in the case of discount stores, while SSMs need to invest more in promotion activities such as gifts, events, and coupons for customer management. Department stores have found that small companies invest excessively in input elements. Department stores need to invest in differentiated shopping mall complexes. This study was limited in acquiring statistical data; various input variables which might have shown more secure customer management and promotional expenses could not be applied. As the study was limited in various aspects of the efficiency analyses because financial analyses of the companies and of causal relationships, including satisfaction and loyalty of visiting customers, were not done, these aspects will be examined in the next study.
수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
In this paper a modular high performance MV-to-LV rectifier based on a cascaded H-bridge rectifier is presented. The proposed rectifier can directly connect to the medium voltage levels and provide a low-voltage and highly-stable DC interface with the consumer applications. The input stage eliminates the necessity for heavy and bulky step-down transformers. It corrects the input power factor and maintains the voltage balance among the individual DC buses. The second stage includes the high frequency parallel-output DC/DC converters which prepares the galvanic isolation, regulates the output voltage, and attenuates the low frequency voltage ripple ($2f_{line}$) generated by the first stage. The parallel-output converters can work in interleaving mode and the active load-current sharing technique is utilized to balance the load power among them. The detailed analysis for modeling and control of the proposed structure is presented. The validity and performance of the proposed topology is verified by simulation and experimental results.
In this paper, we propose a CPLD low power algorithm considering the structure. The proposed algorithm is implemented CPLD circuit FC(Feasible Cluster) for generating a problem occurs when the node being split to overcome the area and power consumption can reduce the algorithm. CPLD to configure and limitations of the LE is that the number of OR-terms. FC consists of an OR node is divided into mainly as a way to reduce the power consumption with the highest number of output nodes is divided into a top priority. The highest number of output nodes with the highest number of switching nodes become a cut-point. Division of the node is the number of OR-terms of the number of OR-terms LE is greater than adding the input and output of the inverter converts the AND. Reduce the level, power consumption and area. The proposed algorithm to MCNC logic circuits by applying a synthetic benchmark experimental results of 13% compared to the number of logical blocks decreased. 8% of the power consumption results in a reduced efficiency of the algorithm represented been demonstrated.
For the autoencoder (AE) implemented as a construction component, this paper uses the method of greedy layer-by-layer pre-training without supervision to construct the stacked autoencoder (SAE) to extract the abstract features of the original input data, which is regarded as the input of the logistic regression (LR) model, after which the click-through rate (CTR) of the user to the advertisement under the contextual environment can be obtained. These experiments show that, compared with the usual logistic regression model and support vector regression model used in the field of predicting the advertising CTR in the industry, the SAE-LR model has a relatively large promotion in the AUC value. Based on the improvement of accuracy of advertising CTR prediction, the enterprises can accurately understand and have cognition for the needs of their customers, which promotes the multi-path development with high efficiency and low cost under the condition of internet finance.
Recently, Mobile multimedia equipments as smart phone and tablet pc requirement is increasing and this market is also being expanded. These mobile equipments require large multi-media function, so more power consumption is required. For these reasons, the needs of power management IC as switching type dc-dc converter and linear regulator have increased. DC-DC buck converter become more important in power management IC because the operating voltage of VLSI system is very low comparing to lithium-ion battery voltage. There are many people to be concerned about digital DC-DC converter without using external passive device recently. Digital controlled DC-DC converter is essential in mobile application to various external circumstance. This paper proposes the DC-DC Buck Converter using the AVR RISC 8-bit micro-processor control. The designed converter receives the input DC 18-30 [V] and the output voltage of DC-DC Converter changes by the feedback circuit using the A/D conversion function. Duty ratio is adjusted to maintain a constant output voltage 12 [V]. Proposed converter using the micro-processor control was compared to a typical boost converter. As a result, the current loss in the proposed converter was reduced about 10.7%. Input voltage and output voltage can be displayed on the LCD display to see the status of the operation.
In recent days, large-sized flat-panel display (FPD) has been increasingly applied to computer monitors and TVs. Mura defects, appearing as low contrast or non-uniform brightness region, sometimes occur in manufacturing of the Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Displays (TFT-LCD). Implementation of automatic Mura inspection methods is necessary for TFT-LCD production. Various existing Mura detection methods based on regression diagnostics, surface fitting and data transformation have been presented with good performance. This paper proposes an efficient Mura detection method that is based on a regression diagnostics using studentized residuals for automatic Mura inspection of FPD. The input image is estimated by a linear model and then the studentized residuals are calculated for filtering Mura regions. After image dilation, the proposed threshold is determined for detecting the non-uniform brightness region in TFT-LCD by means of monitoring the every pixel in the image. The experimental results obtained from several test images are used to illustrate the effectiveness and efficiency of the proposed method for Mura detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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