This paper describes the experimental study for the position estimation method of underwater sound source using the Nearfield Acoustic Holography. The result confirms that it can be used in the identification of underwater noise sources. The sound sources in the experimental work consists of 2 spherical projectors and the near-Held sound pressure is measured in the hologram plane. From the cross-power spectra of the measured data, the complex sound pressures on the hologram plane is derived and its spatial transformation gives sound fields in a source region. The obtained sound fields in a source region showed that the position of each sound source and their relative source strength are exactly estimated. In conclusion, this technique can be applied for estimation of each source position and its relative strength contribution for the underwater multiple sound sources.
A walk-down procedure for fire modeling of nuclear power plants, based on deterministic fire protection requirements, was developed. The walk-down procedure includes checking the locations of safety shutdown equipment and cables that are not correctly indicated on drawings and identifying the existence and location of combustibles and ignition sources. In order to verify the performance of the walk-down procedure developed in this study, a sample of important equipment and cables were selected for hypothetical multiple spurious operation (MSO) scenarios. In addition, the hypothetical fire modeling scenarios were derived from the selected safe shutdown equipment and cables and an actual walk-down was conducted. The plant information collected through the walk-down was compared to the information obtained from the drawings, so that the collected information may be used as input values for the fire modeling.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.4
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pp.319-328
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2020
The recent use of distributed power generation systems constructed with DC-DC converters has become extremely popular owing to the rising need for environment friendly energy generation power systems. In this study, a new single-phase five-level inverter for off-grid applications constructed with a multilevel DC-DC step-up converter is proposed to boost a low-level DC voltage (36 V-64 V) to a high-level DC bus (380 V) and invert and connect them with a single-phase 230 V rms AC load. Compared with other traditional multilevel inverters, the proposed five-level inverter has a reduced number of switching devices, can generate high-quality power with lower THD values, and has balanced voltage stress for DC capacitors. Moreover, the proposed topology does not require multiple DC sources. Finally, the performance of the proposed topology is presented through the simulation and experimental results of a 400 W hardware prototype.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1016-1033
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2016
In this paper, we present a joint relay-and-antenna selection and power allocation strategy for multiple-input multi-output (MIMO) amplify-and-forward (AF) two-way relay networks (TWRNs). In our approach, we select the best transmit and receive antennas at the two sources, a best relay and a best transmit and receive antenna at the selected relay based on maximizing the minimum of the end-to-end received signal-to-noise-ratios (SNRs) under a total transmit power constraints. We obtained the closed-form solution for the optimal power allocation firstly. Then with the optimal allocation solution we found, we can reduce the joint relay-and-antenna selection to a simpler problem. Besides, the overall outage probability is investigated and a tight closed-form approximation is derived, which provides a method to evaluate the outage performance easily and fast. Simulation results are presented to verify the analysis.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.2
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pp.38-44
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2002
The increasing use of non-linear loads such as power electronics draw highly distorted currents from the utility system High harmonics current, and voltages will cause equipment damage and disturb the plant operation. The application of phase shifting transformers can be a very cost-effective method of harmonic treatment where multiple harmonic sources ice in operation. In this paper simulation results used the EDSA harmonics analysis program verifying the effects of a phase shifting transformer for harmonic elimination are presented.
In this study, the characteristics of large area internal linear ICP sources of 1020mm X 920mm(substrate area is 880 X 660mm) were investigated using two different types of antenna, that is, a conventional serpentine-type antenna and a newly developed multiple U-type antenna. The multiple antenna showed a higher plasma density, a higher radical density, and more plasma stability compared to the serpentine-type antenna, and it appeared from the higher inductively coupling and less standing wave effect compared to the serpentine-type antenna. Using the multiple U-type antenna, the plasma density of $2\times10^{11}/cm^3$ with the plasma uniformity of 4% could be obtained using 15mTorr Ar and 5000W of RF power.
In this paper, a theoretical measurement model for comparing cultural power of nations as a form of national power is built and applied to the G20 nations. The measurement model is drawn from the literature of the state theories regarding culture, theories of epistemology, and debates about the sources of national power. Taking the multiple indicator approach, indicators reflecting diverse aspects of cultural power are developed are developed. Examined with empirical data, this model is proved as appropriate as a tool for measuring and comparing the cultural power of nations. Diverse aspects of the cultural power of the G20 nations are ranked and interesting points regarding the state and potential of Korean culture and her cultural governance in these respects are elaborated. The overall ranking of the cultural power of Korea is found as the $11^{th}$ while the U.S., U.K. and France respectively as the $1^{st}$, the $2^{nd}$, and the $3^{rd}$. The U.S. is ranked as the 1st in all three aspects of the cultural power of nation: cultural attractiveness, efforts to enhance the national cultural power, and cultural base of a nation. Korea is ranked as $14^{th}$, $11^{th}$, and $6^{th}$ respectively in these three respects of the national cultural power. Based upon typological analysis of the cultural power of Korea, it is found that Korea belongs to Type III. Trying to move eventually toward Type I state via Type II is suggested as a strategy movement for future cultural governance by Korean government and people to enhance her national cultural power.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.1
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pp.92-111
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2021
As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.42-51
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2020
In this paper, the authors propose the pseudo complex correlation coefficient (PCCC) of the two complex random variables (RV), because the four real correlation coefficients (RCC) of the corresponding four real RVs cannot be obtained only from the complex correlation coefficient (CCC) of given two complex RV. Such observation is motivated by the general statement; "The complex jointly-Gaussian random M-vector cannot be completely described by the complex covariance matrix, even though the real Gaussian random 2M-vector can be completely descried by the real covariance matrix. Therefore, in order to describe completely the complex jointly-Gaussian random M-vector, we need an additional matrix, namely the complex pseudo-covariance matrix, along with the complex covariance matrix." Then, we apply PCCC to correlated information sources (CIS) for non-orthogonal multiple access (NOMA) in 5G system, and investigate impact of the proposed PCCC on the achievable data rate of the stronger channel user in the conventional successive interference cancellation (SIC) NOMA with CIS. It is shown that for the given same CCC, the achievable data rates with the different PCCC are different, because the corresponding RCC are different. We also show that as the absolute value of the same CCC increases, the impact of the different PCCC becomes more significant.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.156-156
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2022
Explicitly spatially distributed and reliable data on industrial water demand is very much important for both policy makers and researchers in order to carry a region-specific analysis of water resources management. However, such type of data remains scarce particularly in underdeveloped and developing countries. Current research is limited in using different spatially available socio-economic, climate data and geographical data from different sources in accordance to predict industrial water demand at finer resolution. This study proposes a random forest regression (RFR) model to predict the industrial water demand at 0.50× 0.50 spatial resolution by combining various features extracted from multiple data sources. The dataset used here include National Polar-orbiting Partnership (NPP)/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) night-time light (NTL), Global Power Plant database, AQUASTAT country-wise industrial water use data, Elevation data, Gross Domestic Product (GDP), Road density, Crop land, Population, Precipitation, Temperature, and Aridity. Compared with traditional regression algorithms, RF shows the advantages of high prediction accuracy, not requiring assumptions of a prior probability distribution, and the capacity to analyses variable importance. The final RF model was fitted using the parameter settings of ntree = 300 and mtry = 2. As a result, determinate coefficients value of 0.547 is achieved. The variable importance of the independent variables e.g. night light data, elevation data, GDP and population data used in the training purpose of RF model plays the major role in predicting the industrial water demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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