The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.11
no.4
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pp.340-348
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2006
This paper proposes an inrush current control technique of matching transformer for configuration of dynamic voltage restorer(DVR). The DVR system consist of PWM inverter to inject arbitrary voltage, LC low pass filter as harmonic eliminator and matching transformer for isolation. However, the matching transformer has an excess of inrush current by magnetic flux saturation in the core. Due to this inrush current, the rating of matching transformers is double for needed nominal rating for protection of DVR. Therefore, in this paper, the modeling method of magnetic flux saturation is used to analyze a magnitude of inrush current, and additional current controller is used for PWM inverter output regulation. Simulation and experimental results are provided to demonstrate the validity of the proposed control method.
This paper proposes the Focused beamforming to estimate the location of target residing near to the observation platform in the underwater environment. The Focused beamforming technique provides the location of target by the coherent summation of a series of incident spherical waveforms considering distinct propagation delay times at the sensor array. But due to the movement of the observation platform and the variation of the underwater environment, the shape of the sensor array is no longer to be linear but it becomes distorted as the platform moves. Thus the Focused beamforming should be peformed regarding to the geometric shape variation at each time. To estimate the target location, the artificial image plane comprised of cells is constructed, and the delays are calculated from each cell where the target could be proximity to sensors for the coherent summation. After the coherent combining, the beam pattern can be obtained through the Focused beamforming on the image plane. Futhermore to compensate the variation of the shape of the sensor array, the paper utilizes the Nth-order polynomial approximation to estimate the shape of the sensor array obeying the water pulley modeling. Simulation results show the performance of the Focused beamforming for different frequency bands of the radiated signal.
Jang Ju-Wook;Lee Mi-Sook;Mohanty Sumit;Choi Seonil;Prasanna Viktor K.
The KIPS Transactions:PartA
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v.12A
no.5
s.95
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pp.451-460
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2005
We present a methodology to design energy-efficient data paths using FPGAs. Our methodology integrates domain specific modeling, coarse-grained performance evaluation, design space exploration, and low-level simulation to understand the tradeoffs between energy, latency, and area. The domain specific modeling technique defines a high-level model by identifying various components and parameters specific to a domain that affect the system-wide energy dissipation. A domain is a family of architectures and corresponding algorithms for a given application kernel. The high-level model also consists of functions for estimating energy, latency, and area that facilitate tradeoff analysis. Design space exploration(DSE) analyzes the design space defined by the domain and selects a set of designs. Low-level simulations are used for accurate performance estimation for the designs selected by the DSE and also for final design selection We illustrate our methodology using a family of architectures and algorithms for matrix multiplication. The designs identified by our methodology demonstrate tradeoffs among energy, latency, and area. We compare our designs with a vendor specified matrix multiplication kernel to demonstrate the effectiveness of our methodology. To illustrate the effectiveness of our methodology, we used average power density(E/AT), energy/(area x latency), as themetric for comparison. For various problem sizes, designs obtained using our methodology are on average $25\%$ superior with respect to the E/AT performance metric, compared with the state-of-the-art designs by Xilinx. We also discuss the implementation of our methodology using the MILAN framework.
Kim, Si-Nae;Jun, Sang-Min;Lee, Hyun-Ji;Hwang, Soon-Ho;Choi, Soon-Kun;Kang, Moon-Seong
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.4
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pp.33-43
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2020
In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.4
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pp.961-970
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2017
The differential power analysis calculates the intermediate value related to sensitive information and substitute into the power model to obtain (hypothesized) power consumption. After analyzing the calculated power consumption and measuring power consumption, the secret information value can be obtained. Hamming weight and hamming distance models are most commonly used power consumption model, and the power consumption model is obtained through the modeling technique. If the power consumption model assumed by the actual equipment differs from the power consumption of the actual equipment, the side channel analysis performance is declined. In this paper, we propose a method that records measured power consumption and exploits as power consumption model. The proposed method uses the power consumption at the time when the information (plain text, cipher text, etc.) available in the encryption process. The proposed method does not need template in advance and uses the power consumption measured by the actual equipment, so it accurately reflects the power consumption model of the equipment.. Simulation and experiments show that by using our proposed method, side channel analysis is improved on the existing power modeling method.
The purpose of this study is to suggest a method of predicting seismic vulnerability and safety conditions of each building in a targeted area. The scope of this study includes 'developing a simulation model for precaution activities,' 'testing the validity of the developed model', From the facility point of view, target of this study is a local building system. According to the literature review, the number of earthquake prediction modeling and cases with GIS applied is extremely few and the results are not proficient. This study is conducted as a way to improve the previous researches. Statistic analyses are conducted using 348 domestic and international data. Finally, as a result of the series of statistical analyses, an adequate model is developed using optimization scale method. The ratio of correct expectation is estimated as 87%. In order to apply the developed model to predict the vulnerability of the several chosen local building systems, spatial analysis technique is applied. Gangnam-gu and Jongro-gu are selected as the target areas to represent the characteristics of the old and the new downtown in Seoul. As a result of the analysis, it is discovered that buildings in Gangnam-gu are relatively more dangerous comparing to those of Jongro-gu and Eunpyeong-gu.
Min Kwang Gi;Choi Tae Hwa;Han Chong Hun;Chang Kun Soo
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.2
no.4
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pp.60-66
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1998
The hot stove system is a process that is continuously and constantly generating the hot combustion air required for the blast furnace. The hot stove process is considered as a main energy consumption process because it consumes about $20\%$ of the total energy in steel making works. So, many researchers have interested in the improvement of the heat efficiency of the hot stove to reduce the energy consumption. But they have difficulties in improving the heat efficiency of the hot stove because there is no precise information on heat transformation occurring during the heating period. In order to model the relationship between the operating conditions and heat efficiencies, we propose a neural network using feature extraction as one of experimental modeling methods. In order to show the performance of the model, we compare it with Partial Least Square (PLS) method. Both methods have similarities in using the dimension reduction technique. And then we present the simulation results on the prediction of the heat efficiency of the hot stove.
Numerical simulations by three-dimensional Particle Flow Code($PFC^{3D}$, Itasca) considering distinct element method (DEM) were carried out for prediction of triaxial compression test with sand material. The effect of scale conditions for numerical model and distinct material on final prediction results was analyzed by numerical models under various scale conditions, and following observations were made from the numerical experiments. It is very useful to model the initial material condition without any porosity conversion from 2-D to 3-D DEM. Numerical experiments have shown that in all cases considered, 3D distinct element modeling could provide good agreement on stress-strain behavior, volume change and strength properties with laboratory testing results. It was important thing to assess reasonable scale ratio of numerical model and distinct elements for saving calculation time and securing calculation efficiency under condition with accuracy and appropriateness as numerical laboratory. As results of DEM simulations under various scale conditions, most of results show that shear strength properties as cohesion and internal friction angle are similar in condition of $D_{mod}/D_{gmax}$ < 10. It shows that 3-D distinct element method could be used as efficient tool to assess strength properties by numerical laboratory technique.
Lee, Ho Soo;Lee, Jeong Min;Han, Eun Jin;Kim, Young Do
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.12
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pp.1047-1055
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2019
Various types of numerical modeling techniques are used to predict the behavior of pollutants under various water environmental conditions in the event of a water pollutant accident. Among them, a hydraulic model that can consider water flow characteristics is the most basic and very important. The process of evaluating whether the hydraulic model accurately predicts the applied river characteristics is very important. In the verification of the modeling result, the measuring data are often used in the river. Currently, ADCP and FlowTrackers are widely used to measure the flow velocity of rivers. However, ADCP is not accurate when the depth is less than 0.6 m and also when the ratio of irreversibility near the surface is more than 40%. Futhermore, FlowTracker has a limitation in measuring at high depth and high velocity due to the direct measurement method in rivers. Simuation results, which are validated by these methods, are not reliable for low depth conditions of low flowrate and high velocity conditions of high flowrate. In this study, Lagrangian GPS floaters which measures physical quantity of water according to particle movement is used without the conventional method measured by Eulerian technique. The verification method of the model results was studied by comparing the simulation results of the hydraulic model with the velocities measured using the GPS floaters. When comparing the traveling distance of the GPS floaters with the traveling distance of the LPT simulations, the average error rate was 13.6% on distances, and the average error rate was 3.2% on velocities except for the stagnant section. Therefore, GPS floaters can be used for a correction and verification method of hydraulic model simulations.
Bayesian inversion is a stable approach to infer the subsurface structure with the limited data from geophysical explorations. In geophysical inverse process, due to the finite and discrete characteristics of field data and modeling process, some uncertainties are inherent and therefore probabilistic approach to the geophysical inversion is required. Bayesian framework provides theoretical base for the confidency and uncertainty analysis for the inference. However, most of the Bayesian inversion require the integration process of high dimension, so massive calculations like a Monte Carlo integration is demanded to solve it. This method, though, seemed suitable to apply to the geophysical problems which have the characteristics of highly non-linearity, we are faced to meet the promptness and convenience in field process. In this study, by the Gaussian approximation for the observed data and a priori information, fast Bayesian inversion scheme is developed and applied to the model problem with electric well logging and dipole-dipole resistivity data. Each covariance matrices are induced by geostatistical method and optimization technique resulted in maximum a posteriori information. Especially a priori information is evaluated by the cross-validation technique. And the uncertainty analysis was performed to interpret the resistivity structure by simulation of a posteriori covariance matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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