This paper proposes a systematic approach to the modeling of the small-signal characteristics of three-phase bridge boost rectifiers under non-sinusoidal conditions. The main obstacle to the conventional synchronous d-q frame modeling approach is that it is unable to identify a steady-state under non-sinusoidal conditions. However, for most applications under non-sinusoidal conditions, the current loops of boost rectifiers are designed to have a bandwidth that is much higher than typical harmonics frequencies in order to achieve good current control for these harmonic components. Therefore a quasi-static method is applied to the proposed modeling approach. The converter small-signal characteristics developed from conventional synchronous frame modeling under different operating points are investigated and a worst case point is then located for the current loop design. Both qualitative and quantitative analyses are presented. It is observed that operating points influence the converter low frequency characteristics but hardly affect the dominant poles. The relationship between power stage parameters, system poles and zeroes is also presented which offers good support for the system design. Both the simulation and experimental results verified the analysis and proposed modeling approach. Finally, the practical case of a parallel active power filter is studied to present the modeling approach and the resultant regulator design procedure. The system performance further verifies the whole analysis.
A seismic margin assessment evaluates how much margin exists for the system under beyond design basis earthquake events. Specifically, the seismic margin for the entire system is evaluated by utilizing a systems analysis based on the sub-system and component seismic fragility data. Each seismic fragility curve is obtained by using empirical, experimental, and/or numerical simulation data. The systems analysis is generally performed by employing a fault tree analysis. However, the current practice has clear limitations in that it cannot deal with the uncertainties of basic components and accommodate the newly observed data. Therefore, in this paper, we present a Bayesian-based seismic margin assessment that is conducted using seismic fragility data and fault tree analysis including Bayesian inference. This proposed approach is first applied to the pooltype nuclear research reactor system for the quantitative evaluation of the seismic margin. The results show that the applied approach can allow updating by considering the newly available data/information at any level of the fault tree, and can identify critical scenarios modified due to new information. Also, given the seismic hazard information, this approach is further extended to the real-time risk evaluation. Thus, the proposed approach can finally be expected to solve the fundamental restrictions of the current method.
Efflorescence is a phenomenon primarily caused by a carbonation process in concrete structures. Efflorescence can cause concrete degradation in the long term; therefore, it must be accurately assessed by proper inspection. Currently, the assessment is performed on the basis of visual inspection or image-based inspection, which may result in the subjective assessment by the inspectors. In this paper, a novel approach is proposed for the objective and quantitative assessment of concrete efflorescence using hyperspectral imaging (HSI). HSI acquires the full electromagnetic spectrum of light reflected from a material, which enables the identification of materials in the image on the basis of spectrum. Spectral angle mapper (SAM) that calculates the similarity of a test spectrum in the hyperspectral image to a reference spectrum is used to assess efflorescence, and the reference spectral profiles of efflorescence are obtained from theUSGS spectral library. Field tests were carried out in a real building and a bridge. For each experiment, efflorescence assessed by the proposed approach was compared with that assessed by image-based approach mimicking conventional visual inspection. Performance measures such as accuracy, precision, and recall were calculated to check the performance of the proposed approach. Performance-related issues are discussed for further enhancement of the proposed approach.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.4
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pp.487-493
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1998
Camera calibration is the process of determining the coordinate relationship between a camera image and its real world space. Accurate calibration of a camera is necessary for the applications that involve quantitative measurement of camera images. However, if the camera plane is parallel or near parallel to the calibration board on which 2 dimensional objects are defined(this is called "ill-conditioned"), existing solution procedures are not well applied. In this paper, we propose a neural network-based approach to camera calibration for 2D images formed by a mono-camera or a pair of cameras. Multi-layer perceptrons are developed to transform the coordinates of each image point to the world coordinates. The validity of the approach is tested with data points which cover the whole 2D space concerned. Experimental results for both mono-camera and stereo-camera cases indicate that the proposed approach is comparable to Tsai's method[8]. Especially for the stereo camera case, the approach works better than the Tsai's method as the angle between the camera optical axis and the Z-axis increases. Therefore, we believe the approach could be an alternative solution procedure for the ill -conditioned camera calibration.libration.
A reliability of software is a type of nonfunctional requirement. Traditionally, a validation of the reliability is processed at the integration phase in software development life cycle. However, it increases the cost and the risk for the development. In this paper, we propose reliability analysis method based on mathematical analytic model at the architecture design phase of the development process as follows. First, we propose the software modeling methodology for reliability analysis using Hierarchical combined Queueing Petri Nets(HQPN). Second, we derive the Markov Reward Model from the HQPN based model. We apply our approach to the video conference system to verify the usefulness of our approach. Our approach supports quantitative evaluation of the reliability.
The purpose of this study is to summarize study trend and achievements of recreation specialization, introduced to Korea in 1996 and recently started to be discussed a lot, and to state the problems and future development. Data related to recreation specialization were collected by using the database of KISS and RISS and 34 studies were utilized for the analysis. The studies were classified into six types; type I-introduction and proposal, type T-study tendency of recreation specialization in foreign countries, type U-quantitative studies using uni-dimensional approach to recreation specialization, type M-quantitative studies using multi-dimensional approach to recreation specialization, type Q-qualitative studies, and type S-variable relations using SEM. One of the problems found in the studies is that recreation specialization is still analyzed by using uni-dimensional approach to recreation specialization. Second, measures directly translated from foreign studies need to be verified the validity. In addition, domestic studies tend to simply follow foreign studies. Lastly, the studies lack variety(diversity) of research methods and researchers. The authors of this study argue that researchers must develop measures appropriate to Korean culture and diversify the research subjects and study methods.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.13
no.1
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pp.31-47
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1993
This study was intended to find the characteristics of the middle school students' thinking processes and problem spaces when they solved the physics problems. Ten ninth grade students in Chon-Buk Do, Korea were participated in this study. The researcher investigated their thinking processes in solving 5 physics problems on electric circuit. "Thinking aloud" method was used as a research method. The students' thinking processes were recorded using an audio tape recorder and transfered into protocols. The protocols were analyzed by problem solving process coding system which was developed by Lee(1987) on the basis of Larkin's problem solving process model. The results are as follows : (1) On the average 2.85 items were solved among 5 test items, and only one person could solve all of the items correctly. (2) Problems were solved in sequence of understanding the problem, planning, carrying out the plan, and evaluating steps regardless of the problem difficulty. (3) In regard to the thinking process steps, there was no difference between the good solvers and the poor ones. But in the detail performance of problem solving, the former was different from the latter in respect with using the design of general solving procedure. (4) The basic problem spaces by the item analysis were divided into two classes. One was the problem space by using Qualitative approach in problem solving, and the other was one by using Quantitative approach. As novices in physics problem solving, most of the students used the problem space by using the Quantitative approach.
The competitive quantitative PCR method targeting pcbC gene was developed for monitoring 4-chlorobiphenyl(4CB)-degrading bacteria, Pseudomonas sp. strain DJ-12, in soil microcosms. The method involves extraction of DNA from soil contaminated with 4CB, PCR amplification of a pcbC gene fragment from the introduced strain with a set of strain-specific primers, and quantification of the elec-trophoresed PCR product by densitometry. To test the adequacy of the method, Pseudomonas sp. strain DJ-12 was introduced into both contaminated and non-contaminated soil microcosms amended with 4CB. Pseudomonas sp. strain DJ-12 was monitored and quantified by a competitive quantitative PCR in comparison with 4CB degradation and the result was compared to those obtained by using the conventional cultivation method. We successfully detected and monitored 4CB-degrading bacteria in each microcosm and found a significant linear relationship between the number of 4CB-degrading bacteria and the capacity for 4CB biodegradation. The results of DNA spiking and cell-spreading experiments suggest that this competitive quantitative PCR method targeting the pcbC gene for monitoring 4CB- degrading bacteria appears to be rapid, sensitive and more suitable than the microbiological approach in estimating the capacity of 4CB biodegradation in environmental samples.
This study measures and compares the performance of research and development (R&D) programs in government-funded research institutes (GRIs) in terms of qualitative and quantitative approaches to find out strategic insights for improving performance evaluation policy. In particular, we adopt the evaluation results from the real data of K institute in 2015 for a qualitative evaluation and the results of data envelopment analysis (DEA) for a quantitative evaluation. Comparative analysis of the R&D performance of 14 programs finds that the difference between the evaluation results of qualitative and quantitative approaches is significant. From this finding, we suggest several strategic directions to complement two approaches each other.
Initial public offering (IPO) has a legal framework for investor protection, and because there are various quantitative evaluation factors, objective analysis is possible, and various studies have been conducted. In addition, crowdfunding also has several devices to prevent indiscriminate funding as the legal system for investor protection. On the other hand, the blockchain-based cryptocurrency white paper (ICO), which has recently been in the spotlight, has ambiguous legal means and standards to protect investors and lacks quantitative evaluation methods to evaluate ICOs objectively. Therefore, this study collects online-published ICO white papers to detect fraud in ICOs, performs ICO fraud predictions based on BERT, a text embedding technique, and compares them with existing Random Forest machine learning techniques, and shows the possibility on fraud detection. Finally, this study is expected to contribute to the study of ICO fraud detection based on quantitative methods by presenting the possibility of using a quantitative approach using unstructured data to identify frauds in ICOs.
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