In the present study, preliminary investigation were carried out by analysis of energy system(heat and electricity) based on phosphoric acid fuel-cell of 50 kW for eco-apartment houses. Analysis model were consisted of fuel cell energy system, secondary energy unit and residential building of 5 stories with 20 and 40 households. And the investigation results reviewed under load pattern of heat and electric power of the apartment houses. The results showed mismatch between the needed heat load pattern and output of fuel cell energy system. The mismatch rate were assessed about 10-180% of heat load for apartment houses with season. We found that secondary energy unit are needed in order to supply insufficient heat.
Feature normalization is a method to reduce the effect of environmental mismatch between the training and test conditions through the normalization of statistical characteristics of acoustic feature parameters. It demonstrates excellent performance improvement in the traditional Gaussian mixture model-hidden Markov model (GMM-HMM)-based speech recognition system. However, in a deep neural network (DNN)-based speech recognition system, minimizing the effects of environmental mismatch does not necessarily lead to the best performance improvement. In this paper, we attribute the cause of this phenomenon to information loss due to excessive feature normalization. We investigate whether there is a feature normalization method that maximizes the speech recognition performance by properly reducing the impact of environmental mismatch, while preserving useful information for training acoustic models. To this end, we introduce the mean and exponentiated variance normalization (MEVN), which is a compromise between the mean normalization (MN) and the mean and variance normalization (MVN), and compare the performance of DNN-based speech recognition system in noisy and reverberant environments according to the degree of variance normalization. Experimental results reveal that a slight performance improvement is obtained with the MEVN over the MN and the MVN, depending on the degree of variance normalization.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.4
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pp.1603-1608
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2012
This paper aims to build a model of unemployment duration, in which each type of unemployment duration can be defined as a function of other exogenous variables. Recently, the so-called mismatch in the labor market has become a big issue in most countries. It is very obvious that 'mismatch' is deeply related to the long duration of unemployment status. Two problems may be head and tail of the same coin. Employing a simple analysis of Markov stochastic process, the model of unemployment duration developed here is useful for seeing the effects of shocks on unemployment duration. The model allows us to distinguish the determinants of different kinds of unemployment and to identify the nature of unemployment duration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5382-5403
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2018
In this paper, for a spectrum sensing purpose, we heuristically established a test statistic (TS) from a sample covariance matrix (SCM) for multiple antennas based cognitive radio. The TS is formulated as a scaled-energy which is calculated as a sum of scaled diagonal entries of a SCM; each of the diagonal entries of a SCM scaled by corresponding row's Euclidean norm. On the top of that, by combining theoretical results together with simulation observations, we have approximated a decision threshold of the TS which does not need prior knowledge of noise power and primary user signal. Furthermore, simulation results - which are obtained in a fading environment and in a spatially correlating channel model - show that the proposed method stands effect of noise power mismatch (non-uniform noise power) and has significant performance improvement compared with state-of-the-art test statistics.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.4
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pp.413-421
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2010
In this study, residual-stress distributions in welds with different strength used in natural gas pipelines are calculated by using finite-element analysis and simulating a realistic welding process. The temperature and residual-stress analysis results are compared with the real fusion profile and the application results of the Fitness-For-Service assessment code, API 579 in order to validate the finite-element analysis model and procedure. Parametric study is performed to assess the effect of welding and material variables such as mechanical strength mismatch, the strength of weld metal, reinforcement, and heat input on the residual stress distributions. Finally, on the basis of the parametric study results, the effects of these variables on residual stress distributions are investigated. In particular, the strength mismatch between base metals has an insignificant effect on residual-stress distributions.
In this paper, we implemented a robust speech recognizer using the TMS320VC33 DSP. For this implementation, we had built speech and noise database suitable for the recognizer using spectral subtraction method for noise removal. The recognizer has an explicit structure in aspect that a speech signal is enhanced through spectral subtraction before endpoints detection and feature extraction. This helps make the operation of the recognizer clear and build HMM models which give minimum model-mismatch. Since the recognizer was developed for the purpose of controlling car facilities and voice dialing, it has two recognition engines, speaker independent one for controlling car facilities and speaker dependent one for voice dialing. We adopted a conventional DTW algorithm for the latter and a continuous HMM for the former. Though various off-line recognition test, we made a selection of optimal conditions of several recognition parameters for a resource-limited embedded recognizer, which led to HMM models of the three mixtures per state. The car noise added speech database is enhanced using spectral subtraction before HMM parameter estimation for reducing model-mismatch caused by nonlinear distortion from spectral subtraction. The hardware module developed includes a microcontroller for host interface which processes the protocol between the DSP and a host.
Roll bonding (RB) process of bi-metal laminates as a new noble method of bonding has been widely used in the production of bimetal laminates. In the present study, asymmetric roll bonding process as a new noble method has been presented to produce Al/Cu bimetallic laminates with the thickness reduction ratios 10%, 20% and 30% together with mismatch rolling diameter ($\frac{R_2}{R_1}$) ratio 1:1, 1:1.1 and 1:1.2. ABAQUS as a finite element simulation software was used to model the deformation of samples. The main attention in this study focuses on the bonding properties of Al/Cu samples. The effect of the $\frac{R_2}{R_1}$ ratios was investigated to improve the bond strength. During the simulation, for samples produced with $\frac{R_2}{R_1}=1:1.2$, the vertical plastic strain of samples was reach the maximum value with a high quality bond. Moreover, the peeling surface of samples after the peeling test was investigated by the scanning electron microscopy (SEM).
This study aims to evaluate the optimal size of the hydrogen facility to be installed in a zero-energy district in terms of load matching and facility efficiency. A mismatch between energy generation and consumption is a common occurrence in zero-energy districts. This mismatch adversely effects the energy grid. However, using an energy carrier such as hydrogen can solve this problem. To determine the optimal size of hydrogen fuel cells to be used on-site, simulation of hydrogen installation is required at both district-and building- levels. Each case had four operating schedules. Therefore, we evaluated eight scenarios in terms of load matching, heat loss, and facility operational efficiency. The results indicate that district-level installation of hydrogen facilities enables more efficient energy use. Additionally, based on the proposed model, we can calculate the optimal size of the hydrogen facility.
This paper presents a control strategy to enhance the accuracy of reactive power sharing between paralleled three-phase inverters in an islanded microgrid. In this study, the mismatch of power sharing when the line impedances have significant differences between inverters connected to a microgrid has been solved, the accuracy of the reactive power sharing in an islanded microgrid is increased, the voltage droop slope is tuned to compensate for the mismatch of voltage drops across the line impedances by using an enhanced droop controller. The proposed method ensures accurate power sharing even if the microgrid has local loads at the output of the inverters. The control model has been simulated by MATLAB/Simulink with two or three inverters connected in parallel. Simulation results demonstrate the accuracy of the implemented control method. Furthermore, in order to validate the theoretical analysis and simulation results, an experimental setup was built in the laboratory. Results obtained from the experimental setup verify the effectiveness of the proposed method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2B
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pp.228-239
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2004
Information Security industry in Korea is growing rapidly but is confronted with many challenges in business environment. One of the worst hardships is the mismatch in the demand and supply of manpower. Thus the government is developing a manpower policy to relieve the situation. To suggest policy implications, this study analyzes the demand and supply of Information Security manpower in the systematic and behavioral point of views. Using System Dynamics approach, we formulate a model to analyze the demand and supply of Information Security manpower. Finally we simulate the model and interpret the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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