Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.241-254
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2007
This paper propose a new short-term interest rate model having a different nonlinear drift function and the same diffusion coefficient with Chan et al. (1992) model. The fractional polynomial power of the drift function in our model is linked to the local volatility elasticity of the diffusion coefficient. While the nonlinear drift function estimated by $A\"{\i}t$-Sahalia (1996a) and others has a feature that higher interest rates tend to revert downward and low rates upward, the drift function estimated by our nonlinear model shows that higher interest rate mean-reverts strongly, but, medium rates has almost zero drift and low rates has a very small drift. This characteristic coincides the empirical result based on the nonparametric methodology by Stanton (1997) and the implication by the scatter plot of the short rate data.
Recently the advent of web 2.0 era is an important trend in the business environmental change. Web 2.0 era means users' active participation, share, and openness, develop 'Internet penetration into everyday life,' and change many aspects of our society. web 2.0 has been making these following changes in the socioeconomic aspects: 1) acceleration of system shift to a small quantity of multi-species production system 2) growing influence of on-line channel/information to consumers 3) various minorities' power increase in the socioeconomic sector. Web 2.0 has been making these following changes in the firms' strategies for information management: 1) increase of external knowledge and information utilization 2) amplification and reproduction of information from customers 3) change of information distribution: pursuit of two-way communication with customers 4) integration of different information/services for business transformation. Firms must squarely look at socioeconomic changes owing to web 2.0, and utilize them for firms' effective information management.
Empirical mode decomposition (EMD) is applied to analyze time series characterized with nonlinearity and nonstationarity. This decomposition could be utilized to construct finite and small number intrinsic mode functions (IMF) that describe complicated time series, while admitting the Hilbert transformation properties. EMD has the capability of being adaptive, capture local characteristics, and applicable to nonlinear and nonstationary processes. Unlike discrete wavelet transform (DWT), IMF eliminates spurious harmonics and retains meaningful instantaneous frequencies. Examples based on data representing natural phenomena are given to demonstrate highlight the power of this method in contrast and comparison of other ones. A presentation of the energy-frequency-time distribution of these signals found to be more informative and intuitive when based on Hilbert transformation.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제8권2호
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pp.58-66
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2007
In this paper, the process effect on the RMS roughness of the $HfO_2$ thin films grown by metal organic molecular beam epitaxy was investigated. The measured RMS roughness is examined to characterize the surface morphology. In order to analyze the factor effects, the significant factors of both the main and the interaction effects were extracted through the effect analysis. In order to compare the regression model with the variable transformation, the effect of each factor and the model efficiency are calculated. The methodology can allow us to analyze the effects between the process parameters related to the process variability.
Because the designed workflow may contain potential errors which may result in deadlocks, livelocks and so on, it is important to analyze the correctness of a workflow definition before it is put into the run time environment. Proposed in this paper is a transformation procedure of an UML activity diagram into a Petri net for the analysis of a workflow. By combining the strengths of easy-to-use functionality of an activity diagram and the analysis power of a Petri net, workflow analysts in the enterprise can model and analyze various kinds of workflow definition more easily and accurately.
본 논문은 계통연계 형 3-레벨 NPC(Neutral Point Clamped)인버터의 고장진단 방법을 제안한다. 제안하는 고장진단 방법은 스위칭 소자의 개방고장 진단뿐만 아니라 고장 난 스위칭 소자의 위치 또한 판별 할 수 있다. 스위칭 소자의 고장 진단은 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴의 반지름 변화로 판단 할 수 있다. 고장 난 스위칭 소자의 위치는 기존의 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴을 분석하는 방법에 간단한 스위칭 동작을 추가함으로써 구분 할 수 있다. 제안하는 기법은 추가적인 센서가 필요하지 않고 전류신호에 기반을 두고 있으므로 시스템의 복잡한 모델링이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문은 10kW급 태양광 계통연계 시스템을 모의한 시뮬레이션을 바탕으로 제안한 기법의 타당성을 검증한다.
The regulation of currents in a three-phase load is an important issue for electric power systems. The most popular conventional method is a decoupling controller that compensates the coupling terms arising from DQ rotating frame transformation. Although the decoupling controller achieves decent performance in the absence of load parameter uncertainties, the variation of parameters causes performance to degrade intolerably. In this paper, we propose to use disturbance observer based controller to improve the control performance in spite of the parameter uncertainties. The computer simulation study validates the effectiveness of the proposed method.
New circuit D-Q transformation concept is introduced to analyze AC converters such as inverters, rectifiers and cyclo-converters with ease. The equivalent linear time invariant circuit is obtained by substituting switches with equivalent turn-ratio variable transformers and changing balanced AC reactors into equivalent DC reactors combined by gyrators. This circuit enables us to utilize the powerful linear system analysis techniques such as Laplace transform otherwise which could not be applied to the time varying switching systems. Direct substitution of switches of DC converters with transformers is shown as a preliminary. Then the modeling procedure is shown for a controlled rectifier-inverter circuit. Finally an analysis example is proposed for a buck-boost inverter and the result is compared with the conventional approach. This approach is applicable to all AC converter families to determine the AC transfer functions and the DC operating points. It is identified that the switching systems are equivalent to the RLC filter circuits with transformers and gyrators.
This paper present a conceptual possibilistic approach using fuzzy set theory to manage the uncertainties in the given reliability input date of the practical power system. In this paper, an algorithm is introduced to calculate the possibilstic reliability indices according to the degree of uncertainty in the given data. The probability distribution function can be transformed into an appropriate possibilstic representation using the probability-Possibility Consistency principle(PPCP) algorithm. In this the algorithm, the transformation is performation by making a compromise between the transformation consistency and the human updating experience. Fuzzy classifcation theory is applied to reduced the number of load data. The fuzzy classification method determines the closeness of load data points by assigning them to various clusters and then determening the distance between the clusters. The IEEE-RTS with 32-generating units is used to demonstrate the capability of the proposed algorithm.
The signal pattern recognition method by acoustic emission signal is applied to detect and classify the defects of a journal bearing in a power plant. AE signals of main defects such as overheating, wear and corrosion are obtained from a small scale model. To detect and classify the defects, AE signal pattern recognition program is developed. As the classification methods, the wavelet transformation analysis, the frequency domain analysis and time domain analysis are used. Among three analyses, the wavelet transformation analysis is most effective to detect and classify the defects of the journal bearing..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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