We present a two-stage inverter with high step-up conversion ratio engaging modified finite-set Model Predictive Control (MPC) for utility-integrated photovoltaic (PV) applications. The anticipated arrangement is fit for low power PV uses, the calculated efficiency at 150 W input power and 19 times boosting ratio was around 94%. The suggested high-gain dc-dc converter based on Cockcroft-Walton multiplier constitutes the first-stage of the offered structure, due to its high step-up ability. It can boost the input voltage up to 20 times. The 3S current-source inverter constitutes the second-stage. The 3S current-source inverter hires three semiconductor switches, in which one is functioning at high-frequency and the others are operating at fundamental-frequency. The high-switching pulses are varied in the procedure of unidirectional sine-wave to engender a current coordinated with the utility-voltage. The unidirectional current is shaped into alternating current by the synchronized push-pull configuration. The MPC process are intended to control the scheme and achieve the subsequent tasks, take out the Maximum Power (MP) from the PV, step-up the PV voltage, and introduces low current with low Total Harmonic Distortion (THD) and with unity power factor with the grid voltage.
Due to recent advancements in the area of Artificial Intelligence (AI) and computational intelligence, the application of these technologies in the construction industry and structural analysis has been made feasible. With the use of the Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) as a modelling tool, this study aims at predicting the shear strength of channel shear connectors in steel concrete composite beam. A total of 1200 experimental data was collected, with the input data being achieved based on the results of the push-out test and the output data being the corresponding shear strength which were recorded at all loading stages. The results derived from the use of ANFIS and the classical linear regressions (LR) were then compared. The outcome shows that the use of ANFIS produces highly accurate, precise and satisfactory results as opposed to the LR.
The software industry is a high value-added industry in the knowledge information age, and its importance is growing as it not only plays a key role in knowledge creation and utilization, but also secures global competitiveness. Among various SW available in today's business environment, Open Source Software(OSS) is rapidly expanding its activity area by not only leading software development, but also integrating with new information technology. Therefore, the purpose of this research is to empirically examine and analyze the effect of factors on the switching behavior to OSS. To accomplish the study's purpose, we suggest the research model based on "Push-Pull-Mooring" framework. This study empirically examines the two categories of antecedents for switching behavior toward OSS. The survey was conducted to employees at various firms that already switched OSS. A total of 268 responses were collected and analyzed by using the structural equational modeling. The results of this study are as follows; first, continuous maintenance cost, vender dependency, functional indifference, and SW resource inefficiency are significantly related to switch to OSS. Second, network-oriented support, testability and strategic flexibility are significantly related to switch to OSS. Finally, the results show that willingness to secures SW competitiveness has a moderating effect on the relationships between push factors and pull factor with exception of improved knowledge, and switch to OSS. The results of this study will contribute to fields related to OSS both theoretically and practically.
Disability Discrimination Act(DDA) is generally recognized as the institutional frame to realize social model of disability. However social model is not automatically realized via the enactment of DDA. The realization of social model is influenced by various factors among which the definition of disability in DDA is very important factor. Paradoxically definitions of disability based on social model may push DDA into contradictory situation. This is caused by the fact that on the one hand definitions of based on social model exclude impairment and on the other hand they mixes characteristics and treatment. Because of these, when definitions of disability based on social model is reflected into definitions of disability in DDA, they may not be helpful to realize social model against original intention of advocates of the model. We can consider two approaches to resolve this paradox; one is to partially reform current definition of disability in DDA, the other is to totally amend current definition of disability. The former may pragmatic and worth to pursue but it cannot solve fundamental problems and may cause some new problems. The most consistent resolution with social model is to amend current definitions of disability into radically new one which excludes substantial limits and definition of disabled person from definition of disability. This new definition may called characteristics based definition or impairment based definition. Some people may think this new definition as one based on medical model but it is not. What we need is not to carve definition of disability based on social model into DDA but to make institutional frame for DDA to operate without contradictions and to develop social model of both impairment and disability. This model which does not exclude impairment could takes part in realization of the social model disability.
Recently, the popularity of smartphones has led to a dramatic increase in the frequency of use of App(Application) services. LBS (Location-Based Service) App service adopts various methods such as push marketing and useful information by region through providing location-based service based on the location of the consumer. In particular, an enterprise or an App management company can provide necessary information to the consumer through the necessary information among the customer related knowledge information obtained by utilizing the location information of the consumer in real time. Nevertheless, since LBS is a service that can be performed only when the company obtains consent to provide location information voluntarily by the consumer, there is a case of privacy infringement due to consumers' use of personal information. The purpose of this study is to identify the characteristics of privacy related variables and the knowledge structure for consumer value formation based on the theory of privacy calculation. We also compared the characteristics of Korea with those of China in privacy issue. As a result of the analysis, it was confirmed that factors such as information utilization ability and information control ability were influential as a key factor of privacy calculation. In addition, perceived value influences the reputation of the LBS App service.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5344-5356
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2018
Nowadays with the help of Location-Based Social Networks (LBSNs), users of Point-of-Interest (POI) recommendation service in LBSNs are able to publish their geo-tagged information and physical locations in the form of sign-ups and share their experiences with friends on POI, which can help users to explore new areas and discover new points-of-interest, and promote advertisers to push mobile ads to target users. POI recommendation service in LBSNs is attracting more and more attention from all over the world. Due to the sparsity of users' activity history data set and the aggregation characteristics of sign-in area, conventional recommendation algorithms usually suffer from low accuracy. To address this problem, this paper proposes a new recommendation algorithm based on a novel Preference-Content-Region Model (PCRM). In this new algorithm, three kinds of information, that is, user's preferences, content of the Point-of-Interest and region of the user's activity are considered, helping users obtain ideal recommendation service everywhere. We demonstrate that our algorithm is more effective than existing algorithms through extensive experiments based on an open Eventbrite data set.
Kim, Yoon-Hyuk;Shin, June-Ho;Khurelbaatar, Tsolmonbaatar
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.5
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pp.494-499
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2011
This paper presents the biomechanical analysis and evaluation technology of musculoskeletal system by multi-body human dynamic model and 3-D motion capture data. First, medical image based geometric model and material properties of tissue were used to develop the human dynamic model and 3-D motion capture data based motion analysis techniques were develop to quantify the in-vivo joint kinematics, joint moment, joint force, and muscle force. Walking and push-up motion was investigated using the developed model. The present model and technologies would be useful to apply the biomechanical analysis and evaluation of human activities.
Purpose - The Millennial Generation, which grew in the wake of the spread of the Internet and rapid changes in the media environment, is rapidly moving from the traditional broadcasting environment to the Internet-broadcasting environment in terms of content acceptance. With the emergence of UGC (User-generated content), the change in the status of single-person content creators enables the growth of multi-channel networks (MCN), a new content-distribution platform and an agency concept for single creators. Youtube-based MCN produces multiple single star producers and casts and provides its own video series through Youtube. It is also emerging as a major M&A target for global media providers in terms of providing content to a wide range of consumers with the same interests and consumption characteristics. In addition, for the Millennials generation, which are part of their lives, MCN is becoming the most suitable media for TGIF (Twitter, Google, i-phone, Facebook). Accordingly, this study defines newly emerging MCNs and analyzes the factors for accepting MCN-produced content based on the push-pull-mooring (PPM) model. Research design, data, and methodology - An empirical analysis is performed through a questionnaire survey. For this purpose, 204 people who have experience of watching MCN were studied. Collected data is processed through analysis of a structural equation model using R to test the hypothesis. Results - For the MCN service to become an alternative to existing media, it is necessary to continuously promote cultural diversity and diversity of attempts that conventional media cannot provide. It is the attractiveness of the alternative that has the greatest influence on the intention to switch to a MCN service. When we look at MCN content so far, certain patterns such as game progress, introduction, food, and chat rooms have already appeared. We need to overcome this and develop a completely new conceptual content that we have never seen before. This requires a more generous viewer perception of the topics covered. For diversity, linguistic and verbal violence should be tolerant in common sense to provide a foundation for securing cultural diversity. Conclusions - In this study, we tried to develop a comprehensive approach to the substitution effect of MCN. In terms of academic achievement, the PPM model is used to enhance the utilization of media and broadcasting. Practical implications are to provide an analytical framework for verifying alternative or complementary effects when viewers switch to MCN.
Community portraits can deeply explore the characteristics of community structures and describe the personalized knowledge needs of community users, which is of great practical significance for improving community recommendation services, as well as the accuracy of resource push. The current community portraits generally have the problems of weak perception of interest characteristics and low degree of integration of topic information. To resolve this problem, the reader community portrait method based on the thematic and timeliness characteristics of interest labels (UIT) is proposed. First, community opinion leaders are identified based on multi-feature calculations, and then the topic features of their texts are identified based on the LDA topic model. On this basis, a semantic mapping including "reader community-opinion leader-text content" was established. Second, the readers' interest similarity of the labels was dynamically updated, and two kinds of tag parameters were integrated, namely, the intensity of interest labels and the stability of interest labels. Finally, the similarity distance between the opinion leader and the topic of interest was calculated to obtain the dynamic interest set of the opinion leaders. Experimental analysis was conducted on real data from the Douban reading community. The experimental results show that the UIT has the highest average F value (0.551) compared to the state-of-the-art approaches, which indicates that the UIT has better performance in the smooth time dimension.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.04b
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pp.525-530
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1998
The objective of this experiment is to observe the elastic and inelastic behaviors of high-rise reinforced concrete frames with nonseimic details. To do this, a building frame designed according to Korean seismic code and detailed in the Korean conventional manner was selected. An 1:12 scale plane frame model was manufactured according law. Reversed lateral load tests and monotonic push-over test were performed under the displacement control. To simulate the earthquake effect, the lateral force distribution was maintained to be an inversed triangular by using whiffle tree. From the tests, story displacements, lateral story forces, local plastic rotations and the relations between inter-story drift versus story shear are obtained. Based on the test results, conclusions on the characteristics of the elastic and behaviors of a high-rise reinforced concrete frame with nonseismic details are drawn.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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