In recent years, the development of application programs for distribution system analysis and control has been essential part for distribution management system (DMS). In this paper, we propose the common database for application programs of distribution management system. The proposed database model has several characteristics as followings. First, the proposed database model is designed for the common use of almost the whole distribution application software. The static equipment model and dynamic type tables are mixed and the parallel table structure is applied. Second, the linked list structure of database are used for the fast processing of applications. The database model includes the hierarchy and non-hierarchy distribution system structure. Third, the reduction method of distribution database is applied. For this, we present the network reduction rules. The basic concept of reduction rules are the electrical unification of successive line section which has not lateral branches and the removal of simple lateral branches which has no devices and other laterals. Proposed database model is tested for the Jeju system of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). Through the test, we verified that the proposed database structure can be effectively used to accomplish the distribution system operation.
2001년 4월 정부의 전력산업 구조개편으로 한국전력공사는 한국수력 원자력과 5개 화력발전사로 분할되었다. 이후 공기업 민영화를 위한 각 발전회사들 간의 경쟁체제에 따라 적극적인 수익창출을 위하여 다양한 발주방식 도입, 적용하고 있다. 하지만, 화력발전소 건설사업은 발주자의 사업목표나 프로젝트의 특성을 제대로 반영하지 못한 채 발주방식을 선정함으로써 프로젝트 참여자들을 만족시키지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 화력발전소 건설사업에서의 발주방식을 선정하기 위해서 고려해야 할 영향요인들을 조사하고 설문 및 면담조사를 통하여 적정한 발주방식의 선정기준을 개발함으로써 발주자의 사업목표에 맞는 발주방식을 선정할 수 있는 모형을 구축하는 것을 목적으로 한다. 향후 본 연구에서 제안한 발주방식 선정모형을 활용하면 주관적이고 경험적인 판단에 의존하여 발주방식을 결정했던 기존의 관행을 벗어나 발주자의 사업목표, 발주자의 특성 및 요구조건, 건설사업의 특성 등을 효과적으로 반영하여 화력발전소 건설사업의 적정한 발주방식을 선정할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가정용 로봇에 적용 할 수 있는 운영체제 수준의 동적 전력 관리 기법인 EAJS(Energy-Aware Job Scheduler)를 제안한다. EAJS는 workload가 일정하지 않은 IO 장치를 사용하는 job들을 스케줄하여 장치의 idle주기를 가능하면 연속적이게 만든 후, 장치를 shutdown 시켜서 에너지 소모를 줄이는 능동적인 저전력 스케줄러이다. EAJS는 기존의 저전력 스케줄러와 달리, IO 장치를 사용하는 job의 workload, job의 buffering에 사용 가능한 메모리의 크기, buffering으로 인해 발생하는 시간 지연 등을 동시에 고려하여 job을 스케줄 하기 때문에, 에너지를 절약하면서도 시스템의 성능 저하를 최소화 할 수 있다. EAJS의 prototype을 본 연구에서 개발한 가정용 로봇인 AFM(Autonomous Family Machine)에 구현하였으며, H.263 인코더를 수행시키는 실험을 통해 무선랜과 DSP의 에너지 소모가 최대 $44\%$ 가량 줄어듬을 확인 하였다.
The live fire test has been playing a critical role in evaluating the goals-to-meet of the weapon systems which utilize the power of explosives. As such, the successful development of the test systems therein is quite important. The test systems development covers that of ranges and facilities including system-level key components such as mission control, instrumentation or observation, safety control, electric power, launch pad, and so on. In addition, proper operational guidelines are needed with well-trained test and operation personnel. The emerging weapon systems to be deployed in future battle field would thus have to be more precise and dynamic, smarter, thereby requiring more elaboration. Furthermore, the safety consideration is becoming more serious due to the ever-increasing power of explosives. In such a situation, development of live fire test systems seems to be challenging. The objective of the paper is on how to incorporate the safety and other requirements in the development. To achieve the goal, an architectural approach is adopted by utilizing both the system components relationship and safety requirement when advanced instrumentation technology needs to be developed and deteriorated components of the range are replaced. As an evaluation method, it is studied how the level of maturity of the test systems development can be assessed particularly with the safety requirement considered. Based on the concepts of both systems engineering and SoS (System-of-Systems) engineering process, an enhanced model for the system readiness level is proposed by incorporating safety. The maturity model proposed would be helpful in assessing the maturity of safety-critical systems development whereas the costing model would provide a guide on how the reasonable test resource allocation plan can be made, which is based on the live fire test scenario of future complex weapon systems such as SoS.
본 논문에서는 공유 메모리형 ATM 스위치 설계에 있어서 스위치 자원의 이용률 향상과 서비스 품질 기능 지원을 위한 버퍼관리방안을 고찰하고 여러 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 정적 임계법(ST)와 푸시 아웃(PO) 그리고, 동적 임계법(DT)의 성능을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였고, 특히 동적임계법이 트래픽 부하 및 버스티니스 (Burstyness), 복수개 출력포트간 부하의 불균형성 (Non-uniformity)등의 트래픽 특성 변화에 대해 푸시아웃 (Pushout)에 가까운 견고성 (Robustness)을 가짐을 보였다. 또한, 서비스 품질 기능 구현에 있어서 연결승인제어 (CAC)로부터 구한 트래적 기술자를 이용하여 각 셀 스트림의 서비스 요구조건에 맞도록 메모리 공간을 할당하는 가상분할법 (VP: Virtual partitioning)과 동적분할법 (DP: Dynamic partitioning)등의 버퍼관리 메커니즘을 고찰하였다. 이 기법들을 사용할 경우 규정된 트래픽 (Regulated traffic)과 규정되지 않은 (Unregulated) best-effort 트래픽의 공존이 가능하며 규정되지 않은 트래픽이 존재하더라도 규정된 트래픽이 연결승인제어에 의해 계산된 셀 유실률을 보장받게 됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보였으며, 특히 과부하 상태에서 DP가 VP에 비해 서비스품질 지원 기능 면에서 우수함을 보였다.
This paper presents a rotordynamic analysis and the operation of a power turbine applied to a 250 kW super-critical $CO_2$ cycle. The power turbine consists of a turbine wheel and a shaft supported by two fluid film bearings. We use a tilting pad bearing for the power turbine owing to the high speed operation, and employ copper backing pads to improve the thermal management of the bearing. We conduct a rotordynamic analysis based on the design parameters of the power turbine. The dynamic coefficients of the tilting pad bearings were calculated based on the iso-thermal lubrication theory and turbine wheel was modeled as equivalent inertia. The predicted Cambell diagram showed that there are two critical speeds, namely the conical and bending critical speeds under the rated speed. However, the unbalance response prediction showed that vibration levels are controlled within 10 mm for all speed ranges owing to the high damping ratio of the modes. Additionally, the predicted logarithmic decrement indicates that there is no unstable mode. The power turbine uses compressed air at a temperature of $250^{\circ}C$ in its operation, and we monitor the shaft vibration and temperature of the lubricant during the test. In the steady state, we record a temperature rise of $40^{\circ}C$ between the inlet and outlet lubricant and the measured shaft vibration shows good agreement with the prediction.
This paper proposes a real-time dynamic storage allocation algorithm QSHF(quick-segregated-half-fit) that provides various memory allocation policies. that manages a free block list per each word size for memory requests of small size good(segregated)-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per each power of 2 size for large size requests. The proposed algorithm has the time complexit O(1) and makes us able to easily estimate the worst case execution time(WCET). This paper also suggests two algorithm that finds the proper free list for the requested memory size in predictable time and if the found list is empty then finds next available non-empty free list in fixed time. In order to confirm efficiency of the proposed algorithm we simulated the memory utilization of each memory allocation policy. The simulation result showed that each policy guarantees the constant WCET regardless of memory size but they have trade-off between memory utilization and list management overhead.
For an efficient management of electricity market and power systems, accurate forecasts for electricity demand are essential. Since there are many factors, either known or unknown, determining the realized loads, it is difficult to forecast the demands with the past time series only. In this paper we perform a cluster analysis on electricity demand data collected from Jan. 2000 to Dec. 2017. Our purpose of clustering on electricity demand data is that each cluster is expected to consist of data whose latent variables are same or similar values. Then, if properly clustered, it is possible to develop an accurate forecasting model for each cluster separately. To validate the feasibility of this approach for building better forecasting models, we clustered data with t-SNE. To apply t-SNE to time series data effectively, we adopt the dynamic time warping as a similarity measure. From the result of experiments, we found that several clusters are well observed and each cluster can be interpreted as a mix of well-known factors such as trends, seasonality and holiday effects and other unknown factors. These findings can motivate the approaches which build forecasting models with respect to each cluster independently.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권2호
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pp.295-303
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2022
Information and communication technology (ICT) is one of the primary zones that stimulates economic development in today's globalized world. It promotes technological developments in worldwide communication and manufacturing systems, as well as economic growth and development. Many economic activities, such as international trade and foreign direct investment, rely heavily on contemporary information and communications technologies (FDI). The goal of this study is to look at the dynamic relationship between FDI, ICT, trade openness, and economic growth in the context of BRICS countries from 2000 to 2018, with Gross Domestic Product as the dependent variable and Telephone subscriptions, Mobile subscriptions, Broadband subscriptions, Internet subscribers, Secure internet servers, Trade, and Foreign direct investment as the independent variables.Two variables are used as proxies to manage the macroeconomic environment, while five variables are used as proxies for ICT infrastructures. The outcomes of this study are analyzed using Generalized Methods of Movements (GMM). According to this study, ICT has a positive impact on the economic growth of a few countries. Trade openness and foreign direct investment, on the other hand, have a negative impact on economic growth. As growing countries, the BRICS must participate in economic reform and liberalization measures. This report suggests policy proposals for improving ICT standards, focusing especially on economic growth, trade openness, and increasing foreign investment in the BRICS countries.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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