This paper proposes a reduced-scale simulator that can replace numerical analytic methods for the estimation of potential distribution caused by ground faults in various grounding systems. The simulator consists of a hemispherical electrolytic tank, a three-dimensional potential probe, a grounding electrode, and a data acquisition module. The potential distribution is measured using a potentiometer with a position-tracing function when a test current flows to the grounding electrode. Using the simulator, we could clearly analyze the potential distribution for a reduced- scale model by one-eightieth of the buried depth and length of the grounding rod and grounding grid. Once both the shape of the grounding electrode and the fault current are known, the actual potential distribution can be estimated.
Concentric hyperspheres in the n-dimensional Euclidean space $\mathbb{R}^n$ are the level hypersurfaces of a radial function f : $\mathbb{R}^n{\rightarrow}\mathbb{R}$. The magnitude $||{\nabla}f||$ of the gradient of such a radial function f : $\mathbb{R}^n{\rightarrow}\mathbb{R}$ is a function of the function f. We are interested in the converse problem. As a result, we show that if the magnitude of the gradient of a function f : $\mathbb{R}^n{\rightarrow}\mathbb{R}$ with isolated critical points is a function of f itself, then f is either a radial function or a function of a linear function. That is, the level hypersurfaces are either concentric hyperspheres or parallel hyperplanes. As a corollary, we see that if the magnitude of a conservative vector field with isolated singularities on $\mathbb{R}^n$ is a function of its scalar potential, then either it is a central vector field or it has constant direction.
Information theoretic learning (ITL) methods based on random symbols (RS) use a set of random symbols generated according to a target distribution and are designed nonparametrically to minimize the cost function of the Euclidian distance between the target distribution and the input distribution. One drawback of the learning method is that it can not utilize the input power statistics by employing a constant stepsize for updating the algorithm. In this paper, it is revealed that firstly, information potential input (IPI) plays a role of input in the cost function-derivative related with information potential output (IPO) and secondly, input itself does in the derivative related with information potential error (IPE). Based on these observations, it is proposed to normalize the step-size with the statistically varying power of the two different inputs, IPI and input itself. The proposed algorithm in an communication environment of impulsive noise and multipath fading shows that the performance of mean squared error (MSE) is lower by 4dB, and convergence speed is 2 times faster than the conventional methods without step-size normalization.
Symmetry is one of the important structural properties of shapes both in perceptual psychology and in computer vision. Recently, a number of automatic symmetry finding algorithms have been reported. Among them, the algorithm based on the use of principal axes of objects is the most general and practical. It is, however, of no use when shapes concerned have some asymmetry. Asymmetric shapes which make us associate with certain kinds of symmetry are practically important and they are called shapes with potential symmetry in this paper. The algorithm we have already proposed can cope with those shapes having potential axial symmetry. The algorithm employs a reflected image of the original and a certain evaluation function. In the former paper, areal minimization was employed for the evaluation function and it yielded satisfactory experimental results. However, it could not cope with those shapes which have larger asymmetry. In this paper, we propose the employment of variance as an alternative evaluation index with respect to the difference image between the reflected and the original shape. The technique is examined its performance by real video images as well as synthetic data. Experimental results are shown and discussion is given.
Hybrid electric vehicles(HEV) combined with more than one power sources have great potential to improve fuel economy and reduce pollutant emissions. The Integrated Starter Generator(ISG) HEV researched in this paper is a two energy sources vehicle, with a conventional internal combustion engine(ICE) and an energy storage system(batteries). In order to investigate the potential of diesel engine hybrid electric vehicles in fuel economy improvement and emissions reduction, a Dynamic Programming(DP) based supervisory controller is developed to allocate the power requirement between ICE and batteries with the objective of minimizing a weighted cost function over given drive cycles. A fuel-economy-only case and a fuel & emissions case can be achieved by changing specific weighting factors. The simulation results of the fuel-economy-only case show that there is a 45.1% fuel saving potential for this ISG HEV compared to a conventional transit bus. The test results present a 39.6% improvement in fuel economy which validates the simulation results. Compared to the fuel-economy-only case, the fuel & emissions case further reduces the pollutant emissions at a cost of 3.2% and 4.5% of fuel consumption with respect to the simulation and test result respectively.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.5
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pp.435-447
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2007
Recently, as MEMS and NEMS devices have been widely used in the various engineering applications, the characteristics of nanoscale systems are investigated in the limelight. However, as opposed to a macroscale system, the identification of the state of nanoscale systems is extremely hard because they can include only the order of $10^3{\sim}10^5$ molecules, which requires highly expensive and accurate experimental apparatus for an investigation. This limitations make the study on nanoscale system use computer simulations. Therefore, it is strongly required to identify the state of nanoscale system simulated in computer simulation. In this molecular dynamics(MD) study, we suggest that the potential energy of individual molecule can be used as criterion for defining the state of clusters or nanoscale systems. In addition, we compared the phase state from the potential energy with one from the radial distribution function(RDF) for verification. The comparison showed that the intermolecular potential energy can be used as a criteria distinguishing the phase state of nanoscale systems.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.11
no.1
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pp.40-50
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2011
A two-dimensional (2D) analytical model for the potential distribution and threshold voltage of short-channel ion-implanted GaAs MESFETs operating in the sub-threshold regime has been presented. A double-integrable Gaussian-like function has been assumed as the doping distribution profile in the vertical direction of the channel. The Schottky gate has been assumed to be semi-transparent through which optical radiation is coupled into the device. The 2D potential distribution in the channel of the short-channel device has been obtained by solving the 2D Poisson's equation by using suitable boundary conditions. The effects of excess carrier generation due to the incident optical radiation in channel region have been included in the Poisson's equation to study the optical effects on the device. The potential function has been utilized to model the threshold voltage of the device under dark and illuminated conditions. The proposed model has been verified by comparing the theoretically predicted results with simulated data obtained by using the commercially available $ATLAS^{TM}$ 2D device simulator.
Logistics companies are worrying about securing of differential competitiveness so as to be competitive companies in keen logistics market. The ground is how users are satisfied by sell-established service system to respond not only economic feasibility of logistics costs but also diversity and advancement of logistics needs. The competitiveness of logistics companies is also caused by customer satisfaction of service and only companies finding and satisfying customer needs continuously may be more competitive. For the competitiveness, it's the most important to analyze demands of current and potential customers and their pursuing value properly. Therefore, this researcher grasped PSL for online logistics service users with 5-point Likert-scale and quality-level decision method that consider the weighted value based on Kano model, measured customer's potential Demand for service through PCDI, and suggested methodology for deciding the priority of the improvement with loss function of Taguchi.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.516-524
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2022
The construction industry is considered the most hazardous industry globally. Therefore, safety education is crucial for raising the safety awareness of construction workers working at construction sites and creating a safe working environment. However, the current safety education method and tools cannot provide trainees with realistic and practical experiences that might help better safety awareness in practice. A metaverse, a real-time network of 3D virtual worlds focused on social connection, was created for more interactive communication, collaboration, and coordination between users. Several previous studies have noted that the metaverse has excellent potential for improved safety education performance, but its required functions and practical applications have not been thoroughly researched. In order to fill the research gap, this paper reviewed the potential benefits of a metaverse based on the current research and suggested its application for safety education purposes. This paper scrutinized the metaverse's key functions, particularly its information and knowledge sharing function and reality capture function. Then, the authors created a metaverse prototype based on the two key functions described above. The main contribution of this paper is reviewing the potential benefits of a metaverse for safety education. A realistic and feasible metaverse platform should be developed in future studies, and its impact on safety education should be quantitatively verified.
Fluid model based numerical analysis is done to simulate a plasma processing system with electrodes at floating potential. $V_f$ is a function of electron temperature, electron mass and ion mass. Commercial plasma fluid simulation softwares do not provide options for floating electrode boundary value condition. We developed a user subroutine in CFD-ACE+ and compared four different cases: grounded, dielectric, zero normal electric field and floating electric potential for a 2D-CCP (capacitively coupled plasma) with a ring electrode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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