International Journal of Reliability and Applications
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v.12
no.2
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pp.123-129
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2011
Due to restriction of vehicle emissions and high demand for fossil fuels nowadays, car manufacturers around the world are looking into alternative ways in introducing new car model that would vastly captured the market. Thus, Electric Vehicle (EV) has been further developed to take the advantage of the current global issues on price of fossil fuels and impact on the environment. Since car battery plays the crucial role on the overall performance of EV, many researchers have been working on improving the component. This paper focused on the reliability of EV battery which involves recognizing failure types, testing method and life prediction method. By focusing on these elements, the reliability feature being identified and as a result the batteries life will be prolonged.
Hwang Jae Sin;Moon Won Sub;Lee Chan Ho;You Ho Young;Jung Dong Won
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.3
s.234
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pp.484-494
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2005
Finite element method is very effective method to simulate the forming processes with good prediction of the deformation behaviour. For the finite element modeling of sheet mental forming the accurate tool model is required. Due to the geometrical complexity of real-size part stamping tools it is hard to make FE model for real-size auto-body stamping parts. In this paper, it was focussed on the drawability factors on auto-body panel stamping by AUTOFORM with using tool planing alloy to reduce law price as well as high precision from Design Optimization of die. According to this study, the results of simulation will give engineers good information to access the Design Optimization of die.
This study is to develop a web-based integrated system for flow of agricultural products based on recent researches with engineering approach. The system stands on the basis of web for accessibility and usability. Three parts of the system consist of analysis of regional shipping characteristics using tank model, estimation of pallet load efficiency with Monte Carlo Simulation, a long term prediction of market price with reliability analysis. Besides a decision support module for selecting optimal shipping market is added through synthesizing techniques and spatial analysis using GIS and applied to Chinese cabbage of Pyeongchang in 2004.
Long-term forecasting of seasonal time series is critical in many applications such as planning business strategies and resolving possible problems of a business company. Unlike the traditional approach that depends solely on dynamic models, Li and Hinich (2002) introduced a combination of stochastic dynamic modeling with filter bank approach for forecasting seasonal patterns using highly coherent(High-C) waveforms. We modify the filter selection and forecasting procedure on wavelet domain to be more feasible and compare the resulting predictor with one that obtained from the wavelet variance estimation method. An improvement over other seasonal pattern extraction and forecasting methods based on such as wavelet scalogram, Holt-Winters, and seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA) is shown in terms of the prediction error. The performance of the proposed method is illustrated by a simulation study and an application to the real stock price data.
Hwang J. S.;Jung D. W.;Ahn B. I.;Mun W. S.;Park Y. G.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.10a
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pp.138-141
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2004
Finite element method is very effective method to simulate the forming processes with good prediction of the deformation behaviour. For the finite element modeling of sheet mental forming the accurate tool model is required. Due to the geometrical complexity of real-size part stamping tools it is hard to make FE model for real-size auto-body stamping parts. In this paper, it was focussed on the drawability factors on auto-body panel stamping by AUTOFORM with using tool planing alloy to reduce law price as well as high precision from Design Optimization of die. According to this study, the results of simulation will give engineers good information to access the Design Optimization of die.
Ko Hyung-Hoon;Lee Chan-Ho;Moon Won-Sub;Park Young-Keun;Jung Dong-Won
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2005.10a
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pp.398-401
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2005
The characteristic of sheet metal process is the few loss of material during process, the short processing time and the excellent price and strength. Such press-forming process are the used machine ability and the characteristic, used material, the accuracy of the part which becomes processing and side condition of a process are considered and the designed. The purpose of this study is apply efficiently sheet metal forming processing by 3D formation-analyzed program simulations in the site. By a study, forming process was simulation to drawing and trimming and cam process using static-implicit method software. By making apply this to an industrial site the productivity improvement and cost reduction etc. effect able was predicted.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.328-330
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2002
본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.
본 연구는 국내 각 과일별 재배 면적 및 해당 지역의 날씨 등의 데이터를 이용하여 실 생산량을 예측하고 각 과일별 경합관계를 적용하여 실제 수입 되는 과일의 수입량과의 상관관계를 분석하여 실제 가격을 예측하고자 한다. 본 결과를 통해 다변화 되는 국내 과일 시장에서 농업, 수입업에 대한 방향성 제시를 그 목적으로 둔다.
Purpose This study analyzes whether Internet search of cryptocurrency has a causal relationship to return and volatility of cryptocurrency. Design/methodology/approach Google Trend was used as a measure of the level of Internet search, and the parametric tests of Granger causality in the 1st moment and the 2nd moment were adopted as the analysis method. We used Bitcoin's dollar-based price, which is the No. 1 market value among cryptocurrency. Findings The results showed that the Internet search measured by Google Trends has a causal relationship to cryptocurrency in both average and volatility, while there is a difference in causality and its degree according to the search area and category that Google Trend user should set. Because the Granger causality is based on the improvement of prediction, the analysis results of this study indicate that Internet search can be used as a leading indicator in predicting return and volatility of cryptocurrency.
The purposes of this study were first to construct statistical and econometric models based on Amemiya\`s Type I Tobit mainly addressing the issue of statistical efficiency; second to explore income, price, and curvilinear age effects on the explained variable in order to illustrates its statistical marginal effects related to econometric issues; finally to provide invaluable insight for graphical simulations as a new interpretation approach using Tobit analysis. Results indicated that interpretation for the mean marginal effects of three possible cases of dependent variable was more likely to be evident to understand Tobit results compared to conventional analysis only using latent variable, beta. Results also revealed that prediction value of dependent variable can be possibly and easily projected by the independent variable changed whereas only beta value can not illustrate its projection as independent variables'changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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