International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.2
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pp.8-19
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2020
We see an energy fucused smart city evolution of the UK along with the project of "Smart London Plan (SLP)." A theoretical logic of business model innovation has been discussed and a research framework of evolving energy focused smart city is formulated. The starting point is the silo system. In the second stage, the private investment in smart meters establishes a basement for next stages. As results, the UK's smart energy sector has evolved from smart meter installation through smart grid to new business models such as water-energy nexus and microgrid. Before smart meter installation of the government, the electricity system was centralized. However, after consumer engagement plan has been set to make them understand benefits that they can secure through smart meters, the customer behavior has been changed. The data analytics firm enables greater understanding of consumer behavior and it helps energy industry to be smart via controlling, securing and using that data to improve the energy system. In the third stage, distribution network operators (DNOs)' access to smart meter data has been allowed and the segmentation starts. In the fourth stage, with collaboration of Ofwat and Ofgem, it is possible to eliminate unnecessary duplication of works and reduce interest conflict between water and electricity. In the fifth stage, smart meter and grid has been integrated as an "adaptive" system and a transition from DNO to DSO is accomplished for the integrated operation. Microgrid is a prototype for an "adaptive" smart grid. Previous steps enable London to accomplish a platform leadership to support the increasing electrification of the heating and transport sector and smart home.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.39
no.4
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pp.545-562
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2019
The purpose of this study is to develop cognitive scaffolding tools and to explore their effects on integrated science process skills of high school students. For this purpose, we developed cognitive scaffolding tools including one kind of classroom instruction for training integrated process skills and two kinds of individual learning materials that students can selectively study according to their level of inquiry ability. In addition, we developed hypothetico-deductive inquiry tasks as a tool to investigate the level of students on the integrated process skills for pre-test and post-test respectively. In order to verify the effectiveness of the cognitive scaffolding tools, we conducted inferential statistics on the pre-and post-tests of the experimental group and control group to examine statistical significance of students' inquiry level change depending on the usage of the cognitive scaffolding tools. We also produced Wrightmaps based on Rasch model to compare the change of inquiry ability depending on usage of the cognitive scaffolding tools. As a result, the experimental group using the cognitive scaffolding tools showed a significantly higher scores in all the components of integrated process skills namely, designing inquiry, collecting data, analyzing data, and forming conclusion than the control group. In addition, students who used cognitive scaffolding tools improved their inquiry ability and showed a distinct transition to higher level in each component of the integrated process skills. The results of this study suggest that high school students need cognitive scaffolding to alleviate or eliminate the functional barriers they face in conducting scientific inquiries.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.38
no.2
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pp.185-202
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2007
This study examines the application of the FRBR model to an integrated KORMARC format using music materials. To do this, first, we analysed an integrated KORMARC format as well as a KORMARC format for audiovisual materials and then based on its analysis results, constructed an algorithm that allows the transformation from KORMARC to FRBR. Second, we used the algorithm to see whether it fits to the existing KORMARC database. Three suggestions were proposed to support the application of the FRBR model on existing integrated KORMARC library catalogues. This study results can be used not only to improve digital library interfaces but also as basic data in revising cataloging rules for the adaptation of the FRBR model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.3
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pp.319-331
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2011
In this paper, we propose automatic procedures for the model selection of various univariate time series data. Automatic model selection is important, especially in data mining with large number of time series, for example, the number (in thousands) of signals accessing a web server during a specific time period. Several methods have been proposed for automatic model selection of time series. However, most existing methods focus on linear time series models such as exponential smoothing and autoregressive integrated moving average(ARIMA) models. The key feature that distinguishes the proposed procedures from previous approaches is that the former can be used for both linear time series models and nonlinear time series models such as threshold autoregressive(TAR) models and autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity(ARMA-GARCH) models. The proposed methods select a model from among the various models in the prediction error sense. We also provide an R package autots that implements the proposed automatic model selection procedures. In this paper, we illustrate these algorithms with the artificial and real data, and describe the implementation of the autots package for R.
IGCC (Integrated Gasification Combined Cycle) plants are among the most advanced and effective systems for electric energy generation. From a control perspective, IGCC plants represent a significant challenge: complex reactions, highly integrated control to simultaneously satisfy production, controllability, operability and environmental objectives. While all these requirements seem clearly to demand a multivatiable, model predictive approach, not many applications can be easily found in the literature. This paper describes the IGCC dynamic simulation that is capable of simulating plant startup, shutdown, normal, and abnormal operation and engineering studies. This high fidelity dynamic models contain the detailed process design data to produce realistic responses to process operation and upset. And the simulation is used by engineers to evaluate the transient performance and produce graphical information indicating the response of the process under study conditions.
Yun, Il-Gu;Poddar, Ravi;Carastro, Lawrence;Brooke, Martin;May, Gary S.
ETRI Journal
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v.23
no.1
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pp.23-32
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2001
Examination of the statistical variation of integrated passive components is crucial for designing and characterizing the performance of multichip module (MCM) substrates. In this paper, the statistical analysis of parallel plate capacitors with gridded plates manufactured in a multilayer low temperature cofired ceramic (LTCC) process is presented. A set of integrated capacitor structures is fabricated, and their scattering parameters are measured for a range of frequencies from 50 MHz to 5 GHz. Using optimized equivalent circuits obtained from HSPICE, mean and absolute deviation is calculated for each component of each device model. Monte Carlo Analysis for the capacitor structures is then performed using HSPICE. Using a comparison of the Monte Carlo results and measured data, it is determined that even a small number of sample structures, the statistical variation of the component values provides an accurate representation of the overall capacitor performance.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1990.04a
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pp.195-208
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1990
Flexible Manufacturing System(FMS) is an integrated, computer controlled complex of automated material handling devices and numerically controlled machine tools that can simultaneously process medium-sized volumes of a variety of part types. This paper discusses planning problems that can be solved for efficient use of an FMS and present an integrated decision support system for FMS production planning and scheduling problems. FMSDS(Flexible Manufacturing Systems Decision Support System) consists of data handling modules, part selection module, loading module, load adjusting module, scheduling module and simulation module etc. This paper presents the solution methodology of each subproblems and integrated interfaces between subproblems using hierarchical approaches and loop controls considering the relationships between subproblems. A case study by this model is presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.1C
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pp.37-46
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2003
As Information Security Technology has become rather transparent, wide, and integrated than in part, exclusive, and separated, A necessity of the study about integrating the separated distributed security systems into one module, has grown However, there is no integrated framework which can manage all separate security systems as one integrated one yet. Accordingly, we propose a new policy based network admirustrative model in this paper which can integrate individual security systems and distributed control way into one effectively.
This paper presents a design and implementation of an intelligent-integrated production-logistics systems. The situation considered here is that there are multiple manufacturing plants and multiple distribution centers. Effective distribution resource and production planning are required to reduce inventory cost and to avoid inventory shortage. We propose an intelligent forecasting scheme of each distribution centers, adaptive inventory replenishment planning, distribution resource planning, and integrated production planning system. In forecasting a huge number of on-line model identification is performed using neural network approximation capability. An efficient adaptive replenishment planning and distribution resource planning are also presented in connection with forecasting scheme. An appropriate production is also requested based on production lead-time and the results of distribution planning. Experimental simulations are presented to verify the proposed approach using real data.
Um, Minseong;Ro, Duckhoon;Kang, Myounggon;Chang, Ik Joon;Lee, Hyung-Min
Journal of Semiconductor Engineering
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v.1
no.3
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pp.81-87
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2020
An instrumentation amplifier (IA) and an analog-to-digital converter (ADC) are essential circuit blocks for accurate and robust sensor readout systems. This paper introduces recent advances in radiation-hardening by design (RHBD) techniques applied for the sensor readout integrated circuits (IC), e.g., the three-op-amp IA and the successive-approximation register (SAR) ADC, operating against total ionizing dose (TID) and singe event effect (SEE) in harsh radiation environments. The radiation-hardened IA utilized TID monitoring and adaptive reference control to compensate for transistor parameter variations due to radiation effects. The radiation-hardened SAR ADC adopts delay-based double-feedback flip-flops to prevent soft errors which flips the data bits. Radiation-hardened IA and ADC were verified through compact model simulation, and fabricated CMOS chips were measured in radiation facilities to confirm their radiation tolerance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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