Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.6
no.1
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pp.1-6
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2018
Purpose : The purpose of this study was to examine the effects of elastic taping on the power and velocity error of rectus femoris after muscle fatigue occurred. Method : The subjects of this study were 15 healthy students. The Primus RS was used to measure the power and velocity error of rectus femoris after muscle fatigue occurred. The power and velocity error were measured 3 times which are consist of pre-fatigue, after-fatigue and after 24 hours applied elastic tape on rectus femoris. A elastic tape was attached to rectus femoris between the antero inferior iliac spine (AIIS) and the tibia tuberosity. The collected data was analyzed using one-way repeated-measures ANOVA for comparison of the power and velocity error according to the measured time and Pearson test for correlation between the power and velocity error according to the measured time. Level of significance was set at 0.05. Result : No significant differences of the power and velocity error were found between $1^{st}$ and 2nd, 3rd measurements (p>.05). The power and velocity error, after 24 hours, of the applied elastic tape with muscle fatigue was significantly lower than muscle fatigue with no taping(p<.05). No significant correlations were found between the power and velocity error according to the measured time(p>.05). Conclusion : After applying the elastic tape on the rectus femoris, muscle fatigue occurred, which improved proprioception by decreasing movement error. It will be an important intervention to prevent musculoskeletal injuries and to enhance the motor control in exercise.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.8
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pp.51-57
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2018
In this paper, we investigate the impact of channel estimation error on the D2D power control algorithm. In the previous work, D2D power control algorithm has been proposed under the assumption that the channel between the transmitter and the corresponding receiver is perfectly estimated. In reality, the channel estimation error is more often the case. The first question is that the power control algorithm designed for perfect channel estimation is still valid under the channel estimation error environment ? The second question is, if it is not valid, what could be the possible remedy for the channel estimation error ? In this paper, to answer the first question, we investigate the impact of the channel estimation error on the power control algorithm. We first review the D2D power control algorithm designed for perfect channel estimation. Then, we model the channel estimation error. Finally, we summarize the main results observed from the analysis of the simulation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.2
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pp.158-164
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2018
Wind power forecast is critical for efficient power system operation. However, wind power has high forecasting errors due to uncertainty caused by the climate change. These forecasting errors can have an adverse impact on the power system operation. In order to mitigate the issues caused by the wind power forecasting error, wind power curtailment and energy storage system (ESS) can be introduced in the power system. These methods can affect the economics of wind power resources. Therefore, it is necessary to evaluate the economics of the methods for mitigating the wind power forecasting error. This paper attempts to analyze the economics of wind power curtailment and ESS operation for mitigating wind power forecasting error. Numerical simulation results are presented to show the economic impact of wind power curtailment and ESS operation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.183-186
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2007
We introduction some properties for fuzzy power function of performance of a test. First we define fuzzy type I error and type II error for the probability of the two types of error. And we show that an fuzzy error probability of one kind can only be reduced at cost of increasing the other fuzzy error probability.
In this paper, a new design for an error correcting code (ECC) is proposed. The design is aimed to build an ECC circuitry with minimal power consumption. The genetic algorithm equipped with the symbiotic mechanism is used to design a power-efficient ECC which provides single-error correction and double-error detection (SEC-DED). We formulate the selection of the parity check matrix into a collection of individual and specialized optimization problems and propose a symbiotic evolution method to search for an ECC with minimal power consumption. Finally, we conduct simulations to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
The unavoidable forecast error of wind power is one of the biggest obstacles for wind farms to participate in day-ahead electricity market. To mitigate the deviation from forecast, installation of energy storage system (ESS) is considered. An accurate model of wind power forecast error is fundamental for ESS sizing. However, previous study shows that the error distribution has variable kurtosis and fat tails, and insufficient measurement data of wind farms would add to the difficulty of modeling. This paper presents a comprehensive way that makes the use of mixed skewness model (MSM) and copula theory to give a better approximation for the distribution of forecast error, and it remains valid even if the dataset is not so well documented. The model is then used to optimize the ESS power and capacity aiming to pay the minimal extra cost. Results show the effectiveness of the new model for finding the optimal size of ESS and increasing the economic benefit.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.5
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pp.79-85
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2019
In this paper, we propose a short-term power forecasting method by applying Long Short Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) neural network to Internet of Things (IoT) power meter. We analyze performance based on real power consumption data of households. Mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), mean percentage error (MPE), mean squared error (MSE), and root mean squared error (RMSE) are used as performance evaluation indexes. The experimental results show that the GRU-based model improves the performance by 4.52% in the MAPE and 5.59% in the MPE compared to the LSTM-based model.
Heliostat sun tracking accuracy could be the most important requirement in solar thermal power plant, since it determines the overall efficiency of power plant. This study presents the effect of geometrical errors on the heliostat sun tracking performance. The geometrical errors considered here are the mirror canting error, encoder reference error, heliostat position error. pivot offset and tilt error, gear backlash and mass unbalanced effect error. We first investigate the effect of each individual geometrical error on the sun tracking accuracy. Then, the sun tracking error caused by the combination of individual geometrical error is computed and analyzed. The results obtained using the solar ray tracing technique shows that the sun tracking error due to the geometrical error is varying almost randomly. It also shows that the mirror canting error is the most significant error source, while the encoder reference error and gear backlash are second and the third dominant source of errors.
Jung, Jae Kap;Kwon, Sung Won;Park, Young Tae;Kim, Myung Soo
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.11
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pp.503-507
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2005
Both ratio error and phase angle error in voltage transformer(VT) depend on values of VT burden used. Thus, precise measurement of burden is very important for the evaluation of VT. A method of evaluation for VT burden has been developed by employing the portable decade resistor, with AC-DC resistance difference less than 10-3. The burden value(value and power factor) can be obtained by conductance and susceptance, obtained by measuring the change of ratio error and phase angle error caused by the resistance change of decade resistor. The burden value and power factor obtained by the method are consistent with those obtained using power analyzer within corresponding uncertainties.
This research is a comprehensive analysis of wind power prediction sensitivity using a Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning neural network model, accounting for the inherent uncertainties in wind speed estimation. Utilizing a year's worth of operational data from an operational wind farm, the study forecasts the power output of both individual wind turbines and the farm collectively. Predictions were made daily at intervals of 10 minutes and 1 hour over a span of three months. The model's forecast accuracy was evaluated by comparing the root mean square error (RMSE), normalized RMSE (NRMSE), and correlation coefficients with actual power output data. Moreover, the research investigated how inaccuracies in wind speed inputs affect the power prediction sensitivity of the model. By simulating wind speed errors within a normal distribution range of 1% to 15%, the study analyzed their influence on the accuracy of power predictions. This investigation provided insights into the required wind speed prediction error rate to achieve an 8% power prediction error threshold, meeting the incentive standards for forecasting systems in renewable energy generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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