Cointegration test is usually performed under the assumption that the cointegrating vector is constant for the whole sample period. Most previous studies have used conventional cointegration methods in testing for a stable long-run equilibrium relation among related variables. However they have overlooked that the long-run equilibrium may not the unique and the stable relation may not be guaranteed. This study develops the additional statistical tests for the stability of the estimated cointegrating vector. Three tests for the parameter stability of a cointegrated regression model are utilized and applied to identify the types of variations in the long-run relation between the domestic unemployment and the rotated macroeconomic variables of interest. The present paper finds that, there exists a stable but, time-varying long-run relation between those. The observed variation in cointegrating relations is generally characterized by a discrete one-time shift, rather than a gradually evolving random walk process which is attributable to the IMF financial and economic crisis.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.12
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pp.154-161
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2009
A fuel cell power plant is a very complex system which has various control loops with some non-linearity. For control of a fuel cell power plant, dynamic models of fuel cell stacks have been developed and simplified process flow diagrams of a fuel cell power plant has been presented. Using such a model of a Molten Carbonate Fuel Cell (MCFC) power plant, this paper deals with development of an intelligent setpoint reference governor (I-SRG) to find the optimal setpoints and feed forward control inputs for the plant power demand. The I-SRG is implemented with neural network by using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm based on system constraints and performance objectives. The feasibility of the I-SRG is shown through simulation of an MCFC power plant for tracking control of its power demand.
From the time the product is manufactured until it is carried and ultimately used, the product is subjected to some form of handling and transportations. During this process, the product can be subjected to many potential hazards. One of them is the damage caused by shocks. In order to design a product-package system to protect the product, the peak acceleration or G force to the product that causes damage needs to be determined. When a corrugated fiberboard box loaded with products is dropped onto the ground, part of the energy acquired due to the action of the gravitational acceleration during the free fall is dissipated in the product and the package in various ways. The shock absorbing characteristics of the packaging cushion materials are presented as a family of cushion curves in which curves showing peak accelerations during impacts for a range of static loads are shown for several drop heights. The new method for determining the shock absorbing characteristics of cushioning materials for protective packaging has been described and demonstrated. It has been shown that cushion curves can be produced by combining the static compression and impact characteristics of the material. The dynamic factor was determined by the iterative least mean squares (ILMS) optimization technique in which the discrepancies between peak acceleration data predicted from the theoretical model and obtained from the impact tests are minimized. The approach enabled an efficient determination of cushion curves from a small number of experimental impact data.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.13-13
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2010
Switching an elementary excitation by injecting a single carrier would offer the exciting opportunity for the ultra-high data storage technologies. However, there has been no methodology available to investigate the interaction of low energy discrete carriers with nano-structures. In order to map out the spatial dependency of such single carrier level interactions, we developed a pulse-and-probe algorithm, combining with low temperature scanning tunneling microscopy. The new tool, which we call single carrier spectroscopy, allows us to track the interaction with the target macrostructure with tunneling carriers on a single carrier basis. Using this tool, we demonstrate that it is possible not only to locally write and erase individual bi-solitons, reliably and reversibly, but also to track of creation yields of single and multiple bi-solitons. Bi-solitons are pairs of solitons that are elementary out-of-phase excitations on anti-ferromagnetically ordered pseudo-spin system of Si dimers on Si(001)-c(42) surfaces. We found that at low energy tunneling the single bisoliton creation mechanism is not correlated with the number of carriers tunneling, but with the production of a potential hole under the tip. An electric field at the surface determines the density of the local charge density under the tip, and band-bending. However a rapid, dynamic change of a field produces a potential hole that can be filled by energetic carriers, and the amount of energy released during filling process is responsible for the creation of bi-solitons. Our model based on the field-induced local hole gives excellent explanation for bi-soliton yield behaviors. Scanning tunneling spectroscopy data supports the existence of such a potential hole. The mechanism also explains the site-dependency of bi-soliton yields, which is highest at the trough, not on the dimer rows. Our study demonstrates that we can manipulate not just single atoms and molecules, but also single pseudo-spin excitations as well.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.6
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pp.431-437
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2017
In this study, based on the RPS algorithm, the application results to an electrically controlled suspension system using previewed road information are presented. Reducing the excessive vibration induced by a disturbance transmitted to the system and secure its stability is a major issue. In particular, in the automotive industry, the demand is constantly being raised. A typical external disturbance causing vibration and instability of a vehicle is an irregular roadway surface that contacts a running vehicle tire. Therefore, obtaining such profile information is an important process. The RPS algorithm using a multi sensor system was constructed and implemented in a real car. Through experimental work using the RPS system included non-contact type optical sensors, it could robustly reconstruct the road input profiles from the intermixed data onto the vehicle's dynamic motion while traveling at an uneven roadway surface. A controller with a preview control was designed in the framework of a semi-active suspension system based on the 7 degrees of freedom full vehicle model. The control performance of the system was evaluated through simulations and the results were compared with the passive vehicle condition. These results highlight the feasibility of the presented control frame.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2004.10a
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pp.267-273
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2004
This paper targets to define controlling factors of pressure-coupled combustion response and estimate their effects on droplet evaporation process. Dynamic characteristics of hydrocarbon propellant vaporization perturbed by acoustic pressure are numerically simulated and analyzed. 1-D droplet model including phase equilibrium between two phases is applied and acoustic wave is expressed by harmonic function. Effects of various design factors and acoustic pressure on combustion response are investigated with parametric studies. Results show that driving frequency of acoustic perturbation and ambient pressure have important roles in determining magnitude and phase of combustion response. On the other hand, other parameters such as gas temperature, initial droplet size and temperature, and amplitude of acoustic wave cause only minor changes to magnitude of combustion response. Resultant changes in phase of heat of vaporization and thermal wave in droplet highly influence magnitude and phase of combustion response.
Recently, the incidence rate of malicious codes is over tens of thousands of cases, and it is known that it is almost impossible to detect/respond all of them. This study proposes a method for detecting multiple behavior patterns based on a graph database as a new method for dealing with malicious codes. Traditional dynamic analysis techniques and has applied a method to design and analyze graphs of representative associations malware pattern(process, PE, registry, etc.), another new graph model. As a result of the pattern verification, it was confirmed that the behavior of the basic malicious pattern was detected and the variant attack behavior(at least 5 steps), which was difficult to analyze in the past. In addition, as a result of the performance analysis, it was confirmed that the performance was improved by about 9.84 times or more compared to the relational database for complex patterns of 5 or more steps.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.800-813
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2021
With the advent of 5G communications, internet of vehicles technology has been widely used in vehicles. Then the dynamic spread of information between vehicles began to come into focus with more research. It is well known that the identification of nodes with great spread influence has always been a hot topic in the field of information spreading. Most of the existing work measures the propagation influence by degree centrality, betweenness centrality and closeness centrality. In this paper, we will identify influential vehicle nodes based on the mobility characteristics of vehicles to explore the information spreading between vehicles in VANETs. Different from the above methods, we mainly explore the influence of the radius of gyration and vehicle kilometers of travel on information spreading. We use a real vehicle trajectory data to simulate the information transmission process between vehicles based on the susceptible-infected-recovered SIR model. The experimental results show that the influence of information spreading does not enhance with increasing radius of gyration and vehicle kilometers of travel. The fact is that both the radius of gyration and the distance travelled have a significant influence on information spreading when they are close to the median. When the value of both is large or small, it has little influence on information spreading. In view of this results, we can use the radius of gyration and vehicle kilometers of travel to better facilitate the transmission of information between vehicles.
A semi-active MR damper landing gear is a damper that generates a fluid damping force and a magnetic field control damping force when the MR fluid passes through annular flow paths. In the case of MR fluid passing through annular flow paths, an incompletely developed flow inevitably occurs, causing an error in calculating damper inner forces including the fluid damping force. This error results in an inaccurate design of damper structural parameters and control gain selection, resulting in deterioration of dynamic characteristics and shock absorption performance of the landing gear. In this paper, we derived a mathematical model of an MR damper landing gear considering additional damping force generated in the entrance region of annular flow paths of the MR damper. If the mathematical modeling derived from this paper is applied to the design and optimization process of an MR damper landing gear, excellent performance of the MR damper landing gear is expected.
Ismail, Nor Azman;Chai, Cheah Wen;Samma, Hussein;Salam, Md Sah;Hasan, Layla;Wahab, Nur Haliza Abdul;Mohamed, Farhan;Leng, Wong Yee;Rohani, Mohd Foad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.503-523
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2022
Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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