Arslan, Ali Osman;Kurtoglu, Mehmet;Eroglu, Fatih;Vural, Ahmet Mete
Journal of Power Electronics
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v.19
no.4
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pp.922-933
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2019
The arm inductance (AI) of a modular multilevel converter (MMC) affects both the fault and circulating current magnitudes. In addition, it has an impact on the inverter efficiency and harmonic content. In this study, the AI of a three-phase MMC is optimized in a novel way in terms of DC voltage utilization, harmonics and efficiency. This MMC has 10 submodules (SM) per arm and the power circuit topology of the SM is a half-bridge. The optimum AI is adopted and verified in an MMC that has 100 SMs per arm. Then the phase shift (PS) and phase disposition (PD) pulse width modulation (PWM) methods are investigated for better DC voltage utilization, efficiency and harmonics. It is found that similar performances are obtained for both modulation techniques in terms of DC voltage utilization. However, the total harmonic distortion (THD) of the PS-PWM is found to be 0.02%, which is slightly lower than the THD of the PD-PWM at 0.16%. In efficiency calculations, the switching and conduction losses for all of the semiconductor are considered separately and the minimum efficiency of the 100-SM based MMC is found to be 99.62% for the PS-PWM and 99.64% for the PD-PWM with the optimal value of the AI. Simulation results are verified with an experimental prototype of a 6-SM based MMC.
Surface winds over the ocean influence not only the climate change through air-sea interactions but the coastal erosion through the changes in wave height and direction. Thus, demands on a reliable projection of future changes in surface winds have been increasing in various fields. For the future projections, climate models have been widely used and, as a priori, their simulations of surface wind are required to be evaluated. In this study, we evaluate the climatological mean surface winds over the Korean Waters simulated by five regional climate models participating in Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX) for East Asia (EA), an international regional climate model inter-comparison project. Compared with the ERA-interim reanalysis data, the CORDEX-EA models, except for HadGEM3-RA, produce stronger wind both in summer and winter. The HadGEM3-RA underestimates the wind speed and inadequately simulate the spatial distribution especially in summer. This summer wind error appears to be coincident with mean sea-level pressure in the North Pacific. For wind direction, all of the CORDEX-EA models simulate the well-known seasonal reversal of surface wind similar to the ERA-interim. Our results suggest that especially in summer, large-scale atmospheric circulation, downscaled by regional models with spectral nudging, significantly affect the regional surface wind on its pattern and strength.
Roh, Bong Soo;Han, Myoung Hun;Kwon, Dae Hoon;Ham, Jae Hyun;Yun, Seon Hui;Ha, Jae Kyoung;Kim, Ki Il
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.28
no.2
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pp.97-105
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2019
The tactical mobile ad-hoc network(MANET) consists of distributed autonomous networks between individual ground nodes, which is effective in terms of network survivability and flexibility. However, due to constraints such as limited power, terrain, and mobility, frequent link disconnection and shadow area may occur in communication. On the other hand, the satellite network has the advantage of providing a wide-area wireless link overcoming terrain and mobility, but has limited bandwidth and high-latency characteristic. In the future battlefield, an integrated network architecture for interworking multi-layer networks through a heterogeneous network gateway (HNG) is required to overcome the limitations of the existing individual networks and increase reliability and efficiency of communication. In this paper, we propose a new HNG architecture and detailed algorithm that integrates satellite network and the tactical MANET and enables reliable data transfer based on flow characteristics of traffic. The simulations validated the proposed architecture using Riverbed Modeler, a network-level simulator.
Wu, Chunming;Wang, Meng;Gao, Lang;Song, Weijing;Tian, Tian;Choo, Kim-Kwang Raymond
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.3917-3941
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2019
The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.
This study aims to spatialize the gap between obesity levels through the body mass index, an objective indicator of the level of health among vulnerable people. Thus, areas where the BMI showed cluster patterns with spatial high and low values were extracted and the characteristics of the region were analyzed. The analysis showed that the I statistics for the obesity rate were 0.07 and the z-score was 4.39, confirming spatial autocorrelation. For z-score, it was much larger than the maximum threshold of 2.57. This means that the rate of obesity among the socially vulnerable is regional, and this gap is spatially significant. The results of comparing and analyzing the local environment for these areas of obesity and health care were found to be areas with poor public transportation, less readily available parks, and a concentration of single and multi-generation housing. The analysis results of this study are meaningful in that they provide spatial implications for the health of the socially vulnerable class that previous studies have neglected.
Objective: This study was performed to explore the effect of different bracket, archwire, and ligature combinations on resistance to sliding (RS) and rotational control in first-order angulation. Methods: Three types of brackets (multi-level low friction [MLF], self-ligating, and conventional brackets) coupled with four nickel-titanium archwires (0.012, 0.014, 0.016, and 0.018-inch diameter) and two stainless steel ligatures (0.20 and 0.25 mm) were tested in different first-order angulations ($0^{\circ}$, $2^{\circ}$, $4^{\circ}$, $6^{\circ}$, $8^{\circ}$, $10^{\circ}$, $15^{\circ}$, $20^{\circ}$) by using an Instron universal mechanical machine in the dry state at room temperature. RS value was evaluated and compared by one-way ANOVA. Results: Under the same angulation, the RS values showed the following order: conventional brackets > MLF brackets > self-ligating brackets. The RS was the highest for conventional brackets and showed a tendency to increase. The RS for MLF brackets coupled with thinner archwires and ligatures showed a similar tendency as the RS for the self-ligating bracket. In contrast, the RS for MLF brackets coupled with thicker archwires and ligatures increased like that for conventional brackets. MLF brackets showed the greatest range of critical contact angles in first-order angulation. Conclusions: The RS in first-order angulation is influenced by bracket design, archwire, and ligature dimension. In comparison with self-ligating and conventional brackets, MLF brackets could express low friction and rotational control with their greater range of critical contact angles.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.17
no.3
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pp.35-45
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2018
The purpose of this study is to analyze the types of present situation data related to school facilities through existing literature and related systems and to develop indicators related to improvement of educational environment that can have an important influence on students' education and life in general. In this study, we conducted a second Delphy Survey to establish the educational environment improvement index. As a result, a total of 88 education environment improvement indicators were set, including 43 indicators on the quantitative aspects of the area, adequacy of general classrooms, and appropriateness of multi-purpose steel sugar, 34 indicators on the qualitative aspects such as the level of seismic performance, age of fire facilities, aging of toilets, and aging of finishing materials, and 11 indicators on operational aspects such as energy usage and user satisfaction.
Background: For efficient management of an organization's human resource, it is crucial to increase the job satisfaction of women managers, since it is closely related to an individual's job performance and company's one. In this regard, this research explores how women managers' job stress and managerial efficacy affect their job satisfaction. Methods: This research uses the fifth wave of Korean Women Manager Panel (KWMP) collected in 2015. The 1,537 women managers who work at a company with 100 or more employees are employed and the data are analyzed using ordinary least squares (OLS). Results: Income, job stress, and managerial efficacy have a statistically significant effect on job satisfaction. In addition, managerial efficacy has a moderating effect between job-related stress and job satisfaction. Conclusions: This study suggests the meaningful findings that in terms of boosting women manager's job satisfaction, it is requested to promote their managerial efficacy at the human resource management level.
Previous studies have shown that spinosin was implicated in the modulation of sedation and hypnosis, while its effects on learning and memory deficits were rarely reported. The aim of this study is to investigate the effects of spinosin on the improvement of cognitive impairment in model mice with Alzheimer's disease (AD) induced by $A{\beta}_{1-42}$ and determine the underlying mechanism. Spontaneous locomotion assessment and Morris water maze test were performed to investigate the impact of spinosin on behavioral activities, and the pathological changes were assayed by biochemical analyses and histological assay. After 7 days of intracerebroventricular (ICV) administration of spinosin ($100{\mu}g/kg/day$), the cognitive impairment of mice induced by $A{\beta}_{1-42}$ was significantly attenuated. Moreover, spinosin treatment effectively decreased the level of malondialdehyde (MDA) and $A{\beta}_{1-42}$ accumulation in hippocampus. $A{\beta}_{1-42}$ induced alterations in the expression of brain derived neurotrophic factor (BDNF) and B-cell lymphoma-2 (Bcl-2), as well as inflammatory response in brain were also reversed by spinosin treatment. These results indicated that the ameliorating effect of spinosin on cognitive impairment might be mediated through the regulation of oxidative stress, inflammatory process, apoptotic program and neurotrophic factor expression,suggesting that spinosin might be beneficial to treat learning and memory deficits in patients with AD via multi-targets.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.4
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pp.1-8
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2018
Whole body fatigue detection is an important phenomenon and the factors contributing to whole body fatigue can be controlled if a mathematical model is available for its assessment. This research study aims at developing a model that categorizes whole body exertion into fatigued and non-fatigued states based on physiological and perceived variables. For this purpose, logistic regression was used to categorize the fatigued and non-fatigued subject as dichotomous variable. Normalized mean power frequency of eight muscles from 25 subjects was taken as physiological variable along with the heart rate while Borg scale ratings were taken as perceived variables. The logit function was used to develop the logistic regression model. The coefficients of all the variables were found and significance level was checked. The detection accuracy of the model for fatigued and non-fatigues subjects was 83% and 95% respectively. It was observed that the mean power frequency of anterior deltoid and the Borg scale ratings of upper and lower extremities were significant in predicting the whole body fatigued when evaluated dichotomously (p < 0.05). The findings can help in better understanding of the importance of combined physiological and perceived exertion in designing the rest breaks for workers involved in squat lifting tasks in industrial as well as health sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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