There exists a strong coupling between real and reactive power owing to the complex impedances in droop based islanded microgrids (MGs). The existing virtual impedance methods consider improvements of the impedance matching for sharing of the voltage controlled power (VCP) (reactive power for Q-V droop, and real power for P-V droop), which yields a 1-DOF (degree of freedom) tunable virtual impedance. However, a weak impedance matching for sharing of the frequency controlled power (FCP) (real power for $P-{\omega}$ droop, and reactive power for $Q-{\omega}$ droop) may result in FCP overshoots and even oscillations during load transients. This in turn results in VCP oscillations due to the strong coupling. In this paper, a 2-DOF tunable adaptive virtual impedance method considering impedance matching for both real and reactive power (IM-PQ) is proposed to improve the power sharing performance of MGs. The dynamic response is promoted by suppressing the coupled power oscillations and power overshoots while realizing accurate power sharing. In addition, the proposed power sharing controller has a better parametric adaptability. The stability and dynamic performances are analyzed with a small-signal state-space model. Simulation and experimental results are presented to investigate the validity of the proposed scheme.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.4
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pp.165-189
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2013
The advance of the smart working environment came the expectation that it would innovate and revolutionize the way people work, particularly in a society where smart work is readily available for creating a collaborative and 'connected' business. One of the core infrastructure elements for making smart work a viable option is the smart work center, the promotion of which requires a new form of 'smart work center business model' that can satisfy the purposes of both public services and private businesses. This calls for collaboration between the public and private sectors. Recently a number of businesses have been making significant headway in the creation of a new environment for business support and collaboration by adopting a sharing economy business model in their offices. The so-called 'Coworking Space' is an advanced form of business environment in the emerging 'smart work' era, and comes with the benefits of reduced costs as a result of sharing office space and knowledge sharing through the use of human networks. This paper describes the framework of a 'smart work center business model based on the sharing economy' using a BMC (Business Model Canvas), with an understanding of the characteristics inherent to the smart work center and the sharing economy. It was on the basis of this framework that a smart work center model for business incubation and startup, a private smart work center model for childcare services, and a community marketplace model with a global network were developed.
A load-sharing algorithm must deal with load imbalance caused by characteristics of a network and heterogeneity of nodes in Internet-based clustering systems. This paper has proposed the Efficient Load-Sharing algorithm. Efficient-Load-Sharing algorithm creates a scheduler based on the WF(Weighted Factoring) algorithm and then allocates tasks by an adaptive granularity strategy and the refined fixed granularity algorithm for better performance. In this paper, adaptive granularity strategy is that master node allocates tasks of relatively slower node to faster node and refined fixed granularity algorithm is to overlap between the time spent by slave nodes on computation and the time spent for network communication. For the simulation, the matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 75%, 79% and 17%, respectively.
At NOW (Networks Of Workstations), the load sharing is very important role for improving the performance. The known load sharing strategy is fixed-granularity, variable-granularity and adaptive-granularity. The variable-granularity algorithm is sensitive to the various parameters. But Send algorithm, which implements the fixed-granularity strategy, is robust to task granularity. And the performance difference between Send and variable-granularity algorithm is not substantial. But, in Send algorithm, the computing time and the communication time are not overlapped. Therefore, long latency time at the network has influence on the execution time of the parallel program. In this paper, we propose the preSend algorithm. In the preSend algorithm, the master node can send the data to the slave nodes in advance without the waiting for partial results from the slaves. As the master node sent the next data to the slaves in advance, the slave nodes can process the data without the idle time. As stated above, the preSend algorithm can overlap the computing time and the communication time. Therefore we reduce the influence of the long latency time at the network and the execution time of the parallel program on the NOW. To compare the execution time of two algorithms, we use the $320{\times}320$ matrix multiplication. The comparison results of execution times show that the preSend algorithm has the shorter execution time than the Send algorithm.
This paper considers a wideband cognitive radio network which can simultaneously sense multiple narrowband channels and thus aggregate the detected available channels for transmission and proposes a novel cognitive radio system that exhibits improved sensing throughput and can save power consumption of secondary user (SU) compared to the conventional cognitive radio system studied so far. More specifically, under the proposed cognitive radio system, we study the problem of designing the optimal sensing time and power allocation strategy, in order to maximize the ergodic throughput of the proposed cognitive radio system under two different schemes, namely the wideband sensing-based spectrum sharing scheme and the wideband opportunistic spectrum access scheme. In our analysis, besides the average interference power constraint at primary user, the average transmit power constraint of SU is also considered for the two schemes and then a subgradient algorithm is developed to obtain the optimal sensing time and the corresponding power allocation strategy. Finally, numerical simulations are presented to verify the performance of the two proposed schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4220-4241
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2017
For the downlink energy-harvesting small cell network, this paper proposes an interference management algorithm based on distributed coalitional game. The cooperative interference management problem of the energy-harvesting small cells is modeled as a coalitional game with transfer utility. Based on the energy harvesting strategy of the small cells, the time sharing mode of the small cells in the same coalition is determined, and an optimization model is constructed to maximize the total system rate of the energy-harvesting small cells. Using the distributed algorithm for coalition formation proposed in this paper, the stable coalition structure, optimal time sharing strategy and optimal power distribution are found to maximize the total utility of the small cell system. The performance of the proposed algorithm is discussed and analyzed finally, and it is proved that this algorithm can converge to a stable coalition structure with reasonable complexity. The simulations show that the total system rate of the proposed algorithm is superior to that of the non-cooperative algorithm in the case of dense deployment of small cells, and the proposed algorithm can converge quickly.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.69-84
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2011
In this study, based on the principal-agent paradigm, we investigate a joint cost reduction activity in a buyer-supplier supply chain where a buyer motivates its operations department and a supplier to reduce the supply chain's production cost. We construct a benefit-sharing model based on the target cost scheme, a basic philosophy in practice which has not been explored in previous studies. The model also incorporates various supply chain issues such as the cooperation of multiple agents, the opportunity loss, and the degree of strategic relationship between the buyer and the supplier. Based on the analysis of the principal-agent model, we investigate the benefit-sharing rule to control agents' actions, and we also provide important managerial implications into supply chain practices via extensive comparative static analyses.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2008.05a
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pp.307-320
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2008
This study finds out the influence factor of knowledge sharing based on the viewpoint of the relationship central knowledge and inquires out the relationship between knowledge sharing and a knowledge activity performance. The related factor is set trust, openness communication and cooperation as independent variables. And the knowledge activity performance is set knowledge quality and user knowledge satisfaction as dependent variables which are influenced by knowledge sharing. This study proposes that to improve the organizational performance needs to manage not only knowledge, but also the users and surroundings.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.4
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pp.171-184
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2018
Social media has been integrated into a part of travel industry. Subsequently, it has influenced tourists' travel behavior. Prior studies claim that individuals have different behaviors regarding the use of social media for travel purposes. With lack of studies focusing on age group, the objective of this study is to determine whether there is a difference in the motivation among three generations in using social media for the sake of sharing travel experiences. Finding shows that all generations use social media with similar motivation for travel purposes. They have high motivation in obtaining travel information before the trip and in sharing memorable travel experiences through social media. They also wanted to keep such information as personal document during and after the traveling.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.2
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pp.19-30
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2023
This study aims to analyze service improvement and success factors of electric scooter sharing service companies by using text mining after collecting reviews of shared electric scooter service applications among various models of sharing economy. In this study, the factors of satisfaction and dissatisfaction of service users were identified using the term frequency inverse document frequency (TF-IDF) technique, and topics for each keyword were extracted using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) Topic Modeling technique. According to the analysis results, the main topics were entertainment, safety, service area, application complaints, use complaints, convenience, and mobility. Using the analysis results of this study, employees and researchers of electric scooter sharing service companies will be able to contribute to the improvement and success of related services.
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