The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.8
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pp.1083-1090
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2012
In this paper, we present the section load estimation program of distribution system for smart distribution management system. The proposed program is composed with three parts. One is the consistency check part for switch measurements which consist a section. The consistency check is divided into the current and angle test. For the current test, we examine the input and output power flow for the switch group. For the angle test, the result of power flow calculation at previous step is used. Another is the voltage estimation part for the measured switches. We use the weighted least square (WLS) method for the voltage estimation. The third is the part of final section load calculation. The database structure for accomplishing the developed estimation program is also proposed. To verify the accuracy of the experimental results, case studies are performed using a actual data of Jeju island. The developed program can be effectively applied to the distribution operation systems.
We consider a Step Life Testing which is deviced for a two-component serial system with the considerably long life time. In the modelling stage we discuss the bivariate exponential distribution suggested by Block and Basu as the bivariate survival function for the two-component system, and develope the cumulative exposure model introduced by Nelson so that it can be used under the bivariate function. We consider inference on the component life time when the components are at work in the system by combining the information from system life test and that from the component tests carried out separately under the controlled environment. In data analysis, maximum likelihood estimators are discussed with the initial value obtained by an weighted least square method. Finally we discuss the optimal time for changing the stress in the simple step stress life testing.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.24
no.4
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pp.13-25
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2017
To reconstruct the paleo-temperature quantitatively and to overcome limitation of traditional qualitative pollen analysis, this study was performed pollen analysis using the modern surface soil at Yulha-dong, Gimhae-si of southeastern part of Korean peninsula. Canonical Correspondence Analysis(CCA) was done to identify the most important environment variable about composition of modern surface pollen sample. Also, Weighted Average-Partial Least Square(WA-PLS) was analyzed to obtain modern surface pollen-temperature transfer function. The transfer function was applied to the results of qualitative fossil pollen analysis at Yulha-dong, Gimhae-si, Sampyung-ri, Ulsan-si and Taewha-dong, Ulsan-si. Therefore, the paleo-temperature was reconstructed during the Holocene since 6,200 yr BP. According to the results of the research, it is $1{\sim}2^{\circ}C$ lower than the current average annual temperature at the study area in 6,200 yr BP, since then it increased to the same level to the current temperature and decreased again until 2,600 yr BP. From the 2,600 yr BP, the temperature was fluctuated to the present.
Meta-heuristic algorithms have found their place in optimization problems. Henry gas solubility optimization (HGSO) is one of the newest population-based algorithms. This algorithm is inspired by Henry's law of physics. To evaluate the performance of a new algorithm, it must be used in various problems. On the other hand, the optimization of the proportional-integral-derivative (PID) gains for load-following of a nuclear power plant (NPP) is a good challenge to assess the performance of HGSO. Accordingly, the power control of a pressurized water reactor (PWR) is targeted, based on the point kinetics model with six groups of delayed-neutron precursors. In any optimization problem based on meta-heuristic algorithms, an efficient objective function is required. Therefore, the integral of the time-weighted square error (ITSE) performance index is utilized as the objective (cost) function of HGSO, which is constrained by a stability criterion in steady-state operations. A Lyapunov approach guarantees this stability. The results show that this method provides superior results compared to an empirically tuned PID controller with the least error. It also achieves good accuracy compared to an established GA-tuned PID controller.
In general, particle simulation methods such as the MPS(Moving Particle Simulation) or SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) methods have some serious drawbacks for pressure solutions. The pressure field shows spurious high fluctuations both temporally and spatially. It is well known that pressure fluctuation primarily occurs because of the numerical approximation of the partial differential operators. The MPS and SPH methods employ a pre-defined kernel function in the approximation of the gradient and Laplacian operators. Because this kernel function is constructed artificially, an accurate solution cannot be guaranteed, especially when the distribution of particles is irregular. In this paper, we propose a particle simulation method based on the moving least-square technique for solving the partial differential operators using a Taylor-series expansion. The developed method was applied to the hydro-static pressure and dam-broken problems to validate it.
Kim, Gwang-Jun;Jang, Hyok;Suk, Kyung-Hyu;Na, Sang-Dong
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.9
no.4
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pp.11-22
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1999
Least-mean-square(LMS) adaptive filters have proven to be extremely useful in a number of signal processing tasks. However LMS adaptive filter suffer from a slow rate of convergence for a given steady-state mean square error as compared to the behavior of recursive least squares adaptive filter. In this paper an efficient signal interference control technique is introduced to improve the convergence speed of LMS algorithm with tap weighted vectors updating which were controled by reusing data which was abandoned data in the Adaptive transversal filter in the scheme with data recycling buffers. The computer simulation show that the character of convergence and the value of MSE of proposed algorithm are faster and lower than the existing LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having the same condition of LMS algorithm.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.1
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pp.67-79
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2013
For the sake of the Transit-Oriented Development that has been prominent recently, an analysis of the spatial structures of transit centers, above all, should be carried out at a local level. This study, thus, analyzes the spatial structures of subway influence areas by applying a Geographically Weighted Regression (GWR) model to individual parcels. As a result of the validity analysis of the model, it has turned out that the subway influence areas have different characteristics respectively, and there is spatial heterogeneity even in the same single area. Also, the result of the comparison among models has proved that the GWR model is more adequate than the Ordinary Least Square (OLS) model and $R^2$ has been also increased in the GWR model. Then, the results have been mapped by means of the GIS, which have made it possible to understand the spatial structures at a local level. If the Transit-Oriented Development is fulfilled in consideration of the spatial structural characteristics of the subway influence areas drawn respectively from the model analysis, it will be helpful in adopting effective policies.
Background: Previous studies showed that the characteristics of population and regions were related to the suicide rates. This study purposed to analyze the relationships between regional factors and suicide rates with spatial analysis model. Methods: This is a cross sectional study based on the statistics of 2011 which was extracted from the 229 City Gun Gu administrative districts in Korea. Cause of death statistics on each district was used to produce the age-, sex-adjusted mortality rates resulting from suicide. Regional characteristics were measured by the number of doctors engaged in medical institutions per 1,000 population, divorced people's rate per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and percent of welfare budget in general accounting. Statistical analysis was performed by using SAS ver. 9.3 and ArcGIS ver. 10.2 was used for geographically weighted regression (GWR). Results: In ordinary least square (OLS) regression, divorced people's rate per 1,000 population had a significant positive relationship with the standardized mortality rate per 100,000 population. Marriages per 1,000 population and the proportion of welfare budget in the general accounting had significant negative relationships with the mortality rates. Meanwhile, GWR provided that the directions of variable, divorced people's rate per 1,000 population, were varied depending on regions. The adjusted $R^2$ was improved from the 0.32 in OLS to the 0.46 in GWR. Conclusion: Results of GWR showed that regional factors had different effects on the suicide rates depending on locations. It suggested that policy interventions for reducing the suicide rate should consider the regional characteristics in obtaining policy objectives.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.16
no.5
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pp.610-622
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2010
The proportion of overweight and obese individuals in the United States has been continuously increasing up to recently. Many studies related to obesity have concentrated on jurisdictional levels of aggregation, making it very difficult to dearly illustrate at risk regions. In other words, little research has been conducted in relation to spatial patterns considering spatial dependency and heterogeneity by spatial autocorrelation models over space. In response, this research analyzes spatial patterns between overweight/obesity and risk factors, such as high blood pressure and diabetes, over space. Specifically, the Moran''s I and Geary''s C will be conducted for global and local measures. What is more, the Ordinary Least Square (OLS) linear regression and Geographically Weighted Regression methods will be applied to identify spatial dependency and spatial heterogeneity. Data provided by the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) have Body-Mass Index (BMI) rates, containing 4 rates of under, healthy, overweight, and obesity. In addition, high blood pressure and diabetes rates in the United States will be used as independent variables. Lastly, we are confident that this research will be beneficial for a decision maker to make a prevention plan for obesity.
PURPOSES : This study is to predict the Sound Pressure Level(SPL) obtained from the Noble Close ProXimity(NCPX) method by using the Extended Kalman Filter Algorithm employing the taylor series and Linear Regression Analysis based on the least square method. The objective of utilizing EKF Algorithm is to consider stochastically the effect of error because the Regression analysis is not the method for the statical approach. METHODS : For measuring the friction noise between the surface and vehicle's tire, NCPX method was used. With NCPX method, SPL can be obtained using the frequency analysis such as Discrete Fourier Transform(DFT), Fast Fourier Transform(FFT) and Constant Percentage Bandwidth(CPB) Analysis. In this research, CPB analysis was only conducted for deriving A-weighted SPL from the sound power level in terms of frequencies. EKF Algorithm and Regression analysis were performed for estimating the SPL regarding the vehicle velocities. RESULTS : The study has shown that the results related to the coefficient of determination and RMSE from EKF Algorithm have been improved by comparing to Regression analysis. CONCLUSIONS : The more the vehicle is fast, the more the SPL must be high. But in the results of EKF Algorithm, SPLs are irregular. The reason of that is the EKF algorithm can be reflected by the error covariance from the measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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