The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.9
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pp.460-466
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2002
A reliable fault phase selection algorithm plays a very important role in transmission line protection, Particularly in Extra High Voltage (EHV) networks. The conventional fault phase selection algorithm used the phase difference between positive and negative sequence current excluding load current. But, it is difficult to pick out only fault current since we can not know when a fault occurs and select the fault phase in weak-infeed conditions that dominate zero-sequence current in phase current. The proposed algorithm can select the accurately fault phase using the sum of unit vectors which are calculated by positive-sequence voltage and negative-sequence voltage.
Nowadays many enterprises build e-procurement systems. An e-procurement is a Web-based procurement process and its functionalities are considered important in the B2B e-commerce. Buyers should select competent suppliers for a successful e-procurement. Therefore, this study proposes a method using the analytic hierarchy process(AHP) for building a Web-based supplier selection system. In detail, the purpose of this study is (1) to review methods previously used when buyers selecting suppliers and to extract important selection criteria: (2) to explain extended AHP method adopted by this study among supplier selection methods: (3) to describe the supplier selection steps using extended AHP : and (4) to propose a decision support system embedding the methodology described above. The proposed system comprises of three phase: first phase is to evaluate suppliers on enterprise level: second phase to evaluate them on each transaction level: third phase to post-evaluate them.
This paper presents a fault phase selection algorithm for transmission line protection by means of the symmetrical components. Accurate fault phase selection is necessary for collect functioning of transmission line relaying, particularly in Extra High Voltage (EHV) networks. The conventional phase selection algorithm used the phase difference between positive and negative sequence current excluding load current. But, it is difficult to abstract only fault current since we can not know the time which a fault occurs. The proposed algorithm can select the accurately fault phase using fault current contained pre-fault current.
Phase evolutions involving nucleation stages together with diffusional growth have been examined in order to provide a guideline for determining rate limiting stages during phase evolutions. In multiphase materials systems in coatings, composites or multilayered structures, diffusion treatments often result in the development of metastable/intermediate phases at the reaction interfaces. The development of metastable phases during solid state interdiffusion demonstrates that the nucleation reaction can be one controlling factor. Also, the concentration gradient and the relative magnitudes of the component diffusivities provide a basis for a phase selection and the application of a kinetic bias strategy in the phase selection. For multicomponent alloy systems, the identification of the operative diffusion pathway is central to control phase formation. Experimental access to the nucleation and growth stage is discussed in thin film multi layers and bulk samples.
This paper presents an improved switching selection method for the direct torque control (DTC) of five-phase induction motors (IMs). The proposed method is conducted using optimal switching selection. A five-phase inverter has 32 voltage vectors which are divided into 30 nonzero voltage vectors and two zero voltage vectors. The magnitudes of the voltage vectors consist of large, medium, and small voltage vectors. In addition, these vectors are related to the torque response and torque ripple. When a large voltage vector is selected in a drive system, the torque response time decreases with an increased torque ripple. On the other hand, when a small voltage vector is selected, the torque response time and torque ripple increase. As a result, this paper proposes an optimal voltage vector selection method for improved DTC of a five-phase induction machine depending on the situation. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.112-119
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2017
Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.
It is difficult but very necessary to measure the productivity of container terminals as logistics service provider. It is meaningful to find the appropriate inputs and outputs of the logistics service delivery systems and to measure the relationship between these inputs and outputs. This study proposes a model of evaluating the efficiency of container terminals. The evaluation consists of three phases. First, DEA(Data Envelopment Analysis) phase, determines the efficiency score and weights of DMUs(Decision Making Unit). This phase performs through four steps : selection of DMU, selection of DEA model, determination of input and output factors, calculation of efficiency score and weights for each DMU. Secondly, CEM (Cross Evaluation Model) phase, is to calculate the cross-efficiency scores of DMUs. This phase performs through three steps: selection of CEM, determination of cross-efficiency score for each DMU and development of cross-efficiency matrix. Finally, average cross-efficiency analysis phase is to compute the average cross-efficiency score. The proposed model discriminates among DMUs and ranks DMUs, whether they are efficient or inefficient.
In this paper, we suggest two-phase adaptive cluster sampling schemes. The main feature of the two-phase sampling is that the information collected in the first phase sample is utilized in the selection of the second phase sample. The conventional two-phase sampling is, however, not sufficient to increase efficiency when the population of interest is rare and clustered. In the proposed sampling scheme, the first phase sample is selected with adaptive cluster sampling procedure and the second phase sample is selected by PPSWR and $\pi$PS sampling. We investigate unbiased estimators of population total and their variance for the proposed sampling schemes respectively. Finally we compare these suggested sampling schemes using numerical examples .
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.17-20
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2005
In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.
Objective: The purpose of this study is to suggest the guidelines of operation phases to minimize injuries and musculoskeletal disorders in manual material handling (MMH) tasks through literature reviews. The guidelines are presented as the preparing phase, lifting phase, carrying phase, and lowering phase. Also, we summarized the non-numerical general guidelines for MMH tasks. Background: Manual material handling is still a main cause to musculoskeletal disorders. Method: Procedures of a literature review are classified into database selection, keyword search, title review, abstract review related to literature selection, guideline review and arrangement. A total 48 papers and books were analyzed in detail by title and abstract reviews. Results: In the preparing phase, we suggested the basic conditions in MMH, preparing procedure, clothing and protective equipment, and education. In the lifting and carrying phases, we recommended maximal acceptable weight by frequency and body posture. In the lowering phase, we suggested the lowest weight and safety body postures. Finally, we recommended general guidelines and guideline items for MMH. General guidelines are presented to suggest worker selection, technical education, and work design parts. Conclusion: We suggested the guidelines on the four operation phases of MMH tasks such as preparing, lifting, carrying, and lowering phases. Application: The findings of this study can be utilized as guidelines for proactive recommendations according to workers in MMH tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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