Illuminance and luminous levels in a small office space due to daylight were calculated to analyze the impact of daylight on contrast and lighting energy savings. Computer simulations were performed for four blind conditions under a clear sky condition. The blind conditions significantly impacted the illuminance an4 luminance level. Visual performance scores were calculated according to the transfer function that uses absolute contrast between target and background surface. The blind condition that had 45 tilted angle toward ground provided good contrast and performance scores. Using a control algorithm of an automated daylight dimming control system lighting energy sayings were predicted. For all blind conditions minimum lighting energy was consumed.
Blind equalization of transmission channel is important in communication areas and signal processing applications because it does not need training sequences, nor dose it require a priori channel information. In this paper, an adaptive blind MMSE channel equalization technique based on second-order statistics in investigated. We present an adaptive blind MMSE channel equalization using multichannel linear prediction error method for estimating cross-correlation vector. They can be implemented as RLS or LMS algorithms to recursively update the cross-correlation vector. Once cross-correlation vector is available, it can be used for MMSE channel equalization. Unlike many known subspace methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch. Performance of our algorithms and comparisons with existing algorithms are shown for real measured digital microwave channel.
This paper describes a summary of final prediction results by system-scale safety analysis codes during the OECD/NEA/CSNI ISP-50 exercise, targeting a 50% Direct Vessel Injection (DVI) line break integral effect test performed with the Advanced Thermal-Hydraulic Test Loop for Accident Simulation (ATLAS). This ISP-50 exercise has been performed in two consecutive phases: "blind" and "open" phases. Quantitative comparisons were performed using the Fast Fourier Transform Based Method (FFTBM) to compare the overall accuracy of the collected calculations. Great user effects resulting from the combination of the possible reasons were found in the blind phase, confirming that user effect is still one of the major issues in connection with the system thermal-hydraulic code application. Open calculations showed better prediction accuracy than the blind calculations in terms of average amplitude (AA) value. A total of nineteen organizations from eleven countries participated in this ISP-50 program and eight leading thermal-hydraulic system analysis codes were used: APROS, ATHLET, CATHARE, KORSAR, MARS-KS, RELAP5/MOD3.3, TECH-M-97, and TRACE.
Purpose: Most modern office buildings adopt the curtain wall system in order to provide occupants with the sense of openness and high-technology, which requires large window area. As a result, the amount of solar radiation increases, negatively affecting cooling load during the summer and increasing energy costs. However, the performance of window itself is not sufficiently controllable parameter to control thermal comfort and solar radiation. Therefore, a shading device such as venetian blind is required to control them and thus a variety of studies have been performed thus far. So, the purpose of this study is to improve the performance of blind through the development of blind control algorithm. Method: Among various input variables for the control of venetian blinds, the vertical solar radiation has been selected in this study as the primary input variable and the optimal control algorithm for venetian blinds were developed for each window orientation. Result: The developed optimal control algorithm has a positive effect on building energy savings.
In the evaluation of aging degradation on the structural materials based on the fracture mechanics, the detection and size prediction of defect are very important. Aiming at nondestructive detection and size prediction ol defect with high accuracy and resolution, therefore, an lnduced Current Focusing Potential Drop(ICFPD) technique has been developed. The principle of this technique is to induce a focusing current at an exploratory region by an induction wire flowing an alternating current(AC) that is a constant ampere and frequency. Defects are assessed with the potential drops that are measured the induced current on the surface of metallic material by the potential pick-up pins. In this study, the lCFPD technique was applied for evaluating the location and size of the surface crack and blind crack made in plate specimens, and also for detecting the defects existing in valve, a field component, that were developed by SCC etc. during the service. The results of this present study show that surface crack and blind crack are able to defect with potential drop. these cracks are distinguished with the distribution of potential drop, and the crack depths can be estimated with each normalized potential drop that are parameters estimating the depth of each type crack. In the field component, the defects estimated by experiment result correspond with those in the cutting face of the measuring point within a higher sensitivity.
Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.
본 연구는 다른 창가 방향에 따라 소규모 개인 사무실의 바닥과 천장의 수평 일광 분포를 분석하였다. 시뮬레이션에는 블라인드를 추가하여 다양한 일광 조도를 분석하고 비교할 수 있는 세 가지 음영 조건을 설정했다. 일광 조도 시뮬레이션을 위한 소프트웨어는 Relux였다. 실험 결과 창가에서 1m 떨어진 곳에서 조도 값이 가장 높았고 거리가 가까울수록 조도 값이 높았다. 바닥과 천장에서는 조도 차이가 12월과 6월에 각각 가장 크고 작았다. 실내 조도 값은 블라인드가 없을 때 가장 높았고, 남향 조건에서는 조도의 45°와 수평 블라인드의 차이가 가장 컸다. 북쪽 조건에서는 45°와 무 블라인드가 실내 조도에 가장 적은 영향을 미치며, 조도가 더 고르게 분배되었다.
연구목적: 본 연구는 기존 지진현장경보 연구를 통해 단일 지진계에서 관측한 P파로부터 PGV 값을 예측하기 위한 예측식을 제시하고, 예측 결과를 현장경보에 이용하기 위한 기술적 접근 방안들을 도출하기 위한 것이다. 연구방법: 과거 4년간 규모 3,0 이상의 지진가운데 진도등급 II 이상의 데이터를 이용하여 P파로부터 PGV를 예측하기 위한 수식을 도출하고, 진원 정보 추정 없이 지진의 규모와 PGV의 크기를 상대적으로 비교하여 지진위험을 알려줄 수 있는 기술을 적용하였다. 연구결과: 개선한 PGV 예측식은 평균 94.8%의 정확도로 MMI를 추정하였고, 𝜏c : Pd 방법 역시 로컬 지진위험을 경보하기 위한 유효한 성과를 보여주었다. 결론: 현장경보기술을 국내에 성공적으로 적용하였으며, 경보공백역을 약 14km 까지 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.
다채널 암묵 디콘볼루션을 자기상관 값이 큰 신호에 적용할 경우 분리필터행렬의 주대각 성분에 의해서 분리신호의 시간백색화가 발생한다. 이러한 왜곡을 줄이기 위해 분리필터 행렬의 주대각 성분을 강제하거나 선형예측 잔여신호를 이용하여 분리필터 행렬을 구하는 방법들이 제안되었지만 신호자신의 반향성분이나 간섭신호 분리에 있어서 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 간섭신호의 분리를 위한 단계와 신호자신의 반향을 감소시키기 위한 단계를 분리하여 처리하는 구조의 다채널 암묵 디콘볼루션 방법을 제안한다. 모의실험 결과 혼합신호에서 간섭신호를 분리해낼 수 있을 뿐만아니라 신호 자신의 반향 또한 감소됨을 확인하였다.
This paper uses a data mining approach to develop bankruptcy prediction models suitable for traditional (off-line) companies and electronic (on-line) companies. It observes the differences in the composition prediction models between these two types of companies and provides interpretation of bankruptcy classifications. The bankruptcy prediction models revealed the major variables in predicting bankruptcy to be 'cash flow to total assets' and 'gross value-added to net sales' for traditional off-line companies while 'cash flow to liabilities','gross value-added to net sales', and 'current ratio' for electronic companies. The accuracy rates of final prediction models for traditional off-line and electronic companies were found to be $84.7\%\;and\;82.4\%$, respectively. When the model for traditional off-line companies was applied for electronic companies, prediction accuracy dropped significantly in the case of bankruptcy classification (from $70.4\%\;to\;45.2\%$) at the level of a blind guess ($41.30\%$). Therefore, the need for different models for traditional off-line and electronic companies is justified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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