76059 research outputs found
Sort by
Does CSR Performance Increase Financial Performance?: Evidence from the Nordic and Central and Eastern European Countries
The purpose of the study was to investigate whether or not CSR performance has an effect on financial performance, and simultaneously expand this research into a yet to be investigated region, the Central and Eastern European Countries. By doing so it sought to expand the existing literature, and also test whether or not the existing accepted literature holds up in different regions than the Nordic and Western European region.
Data was collected from publicly available sources, such as company websites, CSR reports and Bloomberg Terminal. The collected data was then tested by running a regression in SPSS, and further tested through a t test and robustness checks.
The results of the data analysis mostly confirmer the existing literature, namely that CSR increased financial performance. This was further confirmed as this also holds true for the CEEC region.
Overall this contributes to the CSR research through the confirmation of previous literature, and by showing that it is not limited to a Western concept. Companies from outside the West can therefore also benefit from implementing CSR strategies.Maste
������������������ ��������� ���������: ��������������������� ��������������� ������������
��� ��������� ������������������������ ������������������ ������ ��������� ������������ ������������ ���������������. ������������, ��������� ������������ ��������������� ��������������� ������ ��������������� ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������. ������������������ ��������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������������� ������������������ ������������ ��������� ������������. ��� ��������� ���������
������������ ������������������ ��������������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������ ��� ������������ ���������������. ������������, ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������������������ ��������������� ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ��������� ������������.This paper examines the effect of foreign ownership on the idiosyncratic risk of individual stock in the Korean stock market. We find that foreign ownership is negatively related to idiosyncratic risk. This result is robust to multiple idiosyncratic risk measures and regression methods. We find two underlying channels through which foreign ownership reduces the idiosyncratic risk: through influencing price informativeness and enhancing monitoring effect. Our results support that foreign investors reduce the idiosyncratic risk by enhancing monitoring, while the informativeness channel has weaker explanatory power.Docto
The Fresh Start Mindset Effect on Risk Taking Behavior: The Moderating Role of Perceived Control
��� ��������� ������ ��������� ��������� ��� ������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������. ������������ ������ ��� ������ ��������� ������ ��� ��������� ������ ��������� ��������������� ��������� ��� ���������. ��� ��������� ������ ������������ ��� ������ ��������������� ��������� ������ ������ ��������������� ��������� ������ ������ ������(gamble task)������ ��� ��� ��������� ��������������� ��������� ������ ������������ ��������� ���������. ������ ��������� ������ ������ ��������� ��� ������ ������ ������ ������(gamble)������ ��������� ������������ ��� ������ ��������� ��������������� (���������������) ��������� ������������. ��������� ��� ��������� ��������������� ��������� ������ ������������ ������������������ ��������� ��������� ������ ������ ������������������ ��������� ��������������� ��������������� ��������������� ������. ��������������� ��� ��������� ������ ��������������� ������ ��������� ��� ��������� ������������ ������ ������������ ��������� ��������� ������������ ������������. ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������������� ��� ��� ������ ������ ������������ ��������� ������������. ������ 2��� 3��� ������������ ������ ��������� ��������������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��� ���������. ������ ��� ������������ ������(ANOVA) ������ ������ ��������������� ��� ������ ������������ ������������ ��� ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������������� ���������. ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������������� ��������� ��� ������ ������������ ��������� ��������������� ��������� ������ ������ ������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������ ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������������.This study focuses on the behavioral effect of the fresh start mindset on risk taking. In two related studies we first propose to test the main effect, where we hypothesize that activating the fresh start mindset will lead to higher risk-taking propensities in the gamble tasks provided to our participants. The results of the main study did confirm our hypothesis (although only partially) as the Means were higher for all three gamble tasks in the manipulated condition. We further proposed that this relationship is mediated by optimism as optimism is proved to cause overestimating the possible success of events. Lastly, we proposed that the manipulation of either high or low perceived control would further moderate the optimism. We tested our hypotheses in two related studies, where we asked participants to engage in various unrelated tasks to hide the actual objective of the study. The hypotheses 2 and 3 could not be confirmed as neither the mediation nor the moderation effect were statistically significant. Although our ANOVA results showed a certain pattern, where participants took higher risks in the fresh start mindset condition, the interaction between the conditions and perceived control was not significant. The results, however, did propose that, contrary to our predictions, the activation of the fresh start mindset had effect on the risk taking only under the low control condition, while it did not impact participants in the high control.Maste
��������������������� ��������������� ��� ������������������ ������ ������
This study analyzes the effect of Fama French 5 factor model in stocks returns on Chinese A-share market. We select all A shares from May 2000 to April 2019, 228 months. We find that in average excess returns for the 25 Size-OP portfolios and 32 Size-B/M-OP portfolios, small size and lowest operating profitability stock portfolios have a higher excess return than small size and highest OP stock portfolios.
Through regression, we find that the five-factor model has explanatory power for excess returns of the A-share market, but it is not better than the three-factor model. In the five-factor model, the size effect is most significant, operating profitability factor has a significant effect in explanatory excess returns but RMW���s t-value is too low to reject zero and needs more research. Investment and value effect is not significant in the A-share market. We also added a momentum factor and construct a six-factor model. The five-factor model and six-factor model have similar explanatory to the A-share market, but UMD factor performs better than CMA factor.Maste
��������� ������������ ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ������
��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������. ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� 2021������ ������������ ��������� ������������ ��� 80% ��������� PERC-type��� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������. ��������� ��������� ��������� ������ ��������������� 30% ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������� ������ ��� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� PERC ������������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� IBC ��������������� ������ ��� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������. ��������� ��������������� ������ ��� ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������������ ������ ������������ ��������� ������ ��������� ���������������������. ��������� ��������������� ������ ��������������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��� ��������� ������������������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������������� ��������������� ������.
������������ ������������ ������������ ������ ������������ ������ ��������������� ������������ PECVD SiNx ������������������ ��������� ������������ ������������ ������ ������ ������������. ��������� ��� ������ ������������ ��������� ������ 10% ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ������ Nanotechnology��� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ���������������.
��������� ��������� ��������� ��������� ������������������ ��� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������. ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������������ ������ ��������� ������ 400~850 nm ������ ������������ 90 % ��������� ������ ��� ������������ ������������. ���������, ������������ ������ ��� ��������� ������������ ��������������� ������������ ������ ������ ������/������ ��������� ������ ��������� ������ ������������ ��������� ALD Al2O3��� ������ ������������ ��������������� ������������ ������������ ��������������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ���������������.
ALD Al2O3��� ������ ������������ Al2O3 ��������� ������������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������������ ��������� Al ��������� ������ ������������ ��������� Al ������������ ������������ ������. ��������� Al��� ��������� ������ ������ ������ ������������ Al2O3��� O��� ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� Al��������� ������ ��� ������. ��������� ��������� ��������������� Al2O3��� ������ ��� ��� H2S ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ���������������. Si ������ ������ ��������� ������������ ������������ Al2O3 ��������� ������������������, ������ ������ ��� H2S ��������������� 500 ~ 700 oC, 30��� ������ ������ ������������ ���������������. ������������������ ������ ��������������� N2 ������������ ������������ ��������� ������ ������ ������ ���������������. H2S ������������ ������ ��������� ������ ������ ������ ������ ��������� Al2O3��� ������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������ ToF-SIMS��� ���
��� ������ ���������. ������ TiN/Al2O3/Si ��������� MOS capacitor��� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������������ ��������� ������������ ������ ��������� ��� ������������ N2��� ������ ������ ��������������� ������ ��������� ������������. ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������-��� ��������� ��������� ������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��� ������ ������������ ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ������ ���������������.
������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ������ (NH4)2S ������������ ��������� ������ ��������� ������������������ ToF-SIMS, ED-XRF, Raman��� ������ ��������� ������ ������ ������������ ���������������. (NH4)2S ������������ ��������� ������ ������ ��� ��������������� ��������� ��������� ������ ��������� ��� ������������ ������ ������������������ ������ ��� ��������������� ������ ������ ��������� ��������� ��� ������. ������ ������������������ ������ ��������� ��������� ������ ������ ������������ ������ ������������ ��������� ������������ ������ (NH4)2S ��������� ������������ ��������������� ������������������ ������ ������ ������������ ������������ ������������ ������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������. ������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ������������ ������������ ������������������ ������������ ������. ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� IQE��� ������ ������������������ J-V������ ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ���������������.
��������� ������������������ ������������������ ��������� ������ ������������ ��������� ���������, ������������������ ��������� ��� ������ ������������������ ������ ������ ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ��� ������ ��������� ������������ ������ ������ ������������ ��������� ������������. ������ ������������ ��������� ��������������� ������ ������������ ������ ������������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� MoS2��� ���������������. ��������� ��������� ��������� ������������������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ���������. ������ ��������������� ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������������� ��������� ��������� ������������. ������ MoS2��� ��������� ��������������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��� ��������� ������ ��������� ������������ ��� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ���������������.
������������ ������ ��� ������������ ������������������ ������������������ ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ��������������� ������ ��������������� ������ ��������������� ������ ��� ������������. ������������ ������������ ������ ������ ��� ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ������ ���������. ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������, ������ ��������������� ������ ��������� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������ ��������� ��� ������.
������������ ��������� ������ ������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������������ ������ ��� ��������� ������������ ������ ������. ������ ������ 100 oC ��������� ������������ Li-Al-O��� ��������������� ��������� ������������������ ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��� ������������ Li ��������� ��������� ������, ������������������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ���������. Li-Zr-O��� ������ ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� NiCoMn��� ��������� ��������� ��������� ������������������ ��������������� ������������ ������ ��������������������� ������������ ��������� ������ ������������ ���������. ������ ������������������ ������������ ������������ ��������� ������ ������������ ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��� ��������� ��������� ��� ��� ���������. ������ ������ ������������ ������������ ������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������������.With the development of technology, single crystal silicon solar cells have been developed not only to lower the unit price of power generation but also to maximize efficiency along with increase the amount of power generation. The efficiency of solar cells for mass production has increased with the passage of time, and by 2021, with the aid of PERC-type cells, it is expected to reach about 80% market share. However, in order to lower the unit cost, the thickness of the silicon, which accounts for more than 30% of the manufacturing cost, need to be reduced. Nonetheless, decrease in thickness reduces light absorption, therefore extra efforts are being made to maximize the light absorption with high efficiency back electrode type IBC solar cells.
Thus, in the solar cells, the improvement of the light absorption rate is a vital issue need to be addressed, and silicon nanostructure is used to solve this problem. Traditionally, PECVD SiNx anti-reflective coating is applied over a silicon micro-pyramid structure to prevent reflection of the incident light. However, still, this causes more than 10% reflection depending on the wavelength of sunlight that decreases light absorption. The nanohole structure formed in the silicon substrate exhibits high light absorbance of > 90% in a wavelength range of 400 to 850 nm due to multiple scattering of light and a trapping effect. A uniform nanohole structure was formed on a wafer scale silicon surface by metal-assisted chemical etching(MaCE) using silver nanoparticles as a catalyst. For such nanostructure-based solar cells, however, a suitable high-efficiency passivation technique to passivate nanostructures is necessarily to increase photoelectric conversion efficiency.
The Al2O3 passivation via atomic-layer-deposition is one of the best techniques with field effect passivation using negative fixed charges of Al2O3. However, the amorphization of the silicon surface by the oxidation/reduction reaction during MaCE and exposure of high index plane of Si, acts as a factor to reduce the negative fixed charge of ALD Al2O3.
Since the negative fixed charge of ALD Al2O3 originated from the unique crystal structure, in order to improve the negative charge, the Al-O structure must be maintained as tetrahedrally coordinated Al structure, instead of the octahederally coordinated structure. When sulfur is incorporated to obtain the tetrahedral structure of Al, the crystal structure is changed by S substitution with O of Al2O3, and a high density tetrahedral Al structure can be obtained. Therefore, the improvement of the negative fixed charge of Al2O3, was performed by post-deposition annealing with H2S gas at Al2O3 grown Si substrate. Al2O3 was annealed using rapid thermal process at 500 ~ 700 oC for 30 seconds in H2S atmosphere. As a control, normal N2 annealed samples were also prepared. After H2S post-annealing, ToF-SIMS confirmed that sulfur was well incorporated and piled up at Al2O3/Si interface. As a result of analyzing the electrical characteristics using the TiN/Al2O3/Si structure MOS capacitor, it was confirmed that the negative fixed charge was increased rapidly, and it is different from the conventional heat treatment by N2. This improvement of the negative fixed charge increases the lifetime of the electron-hole carrier and improves the internal quantum efficiency by charge separation. Thus, the electrical characteristic, improved by sulfur at the interface is very effective for the solar cell passivation.
In order to further clarify the relationship between the amount of adsorbed sulfur and the negative charge, the adsorption of sulfur was carried out using (NH4)2S pretreatment. Amount of incorporated sulfur was analyzed by ToF-SIMS, ED-XRF and Raman Respectively. When (NH4)2S pre-treatment is performed, it has been confirmed that the sulfur adsorption on planar and nanostructured silicon surface has progressed well, and the sulfur adsorption can be controlled through the adjustment of (NH4)2S concentration and time. However, in the case of nanostructures, the adsorption amount of sulfur tends to decrease again over time because the ammonia, presented in the (NH4)2S solution, etched the nanostructure to reduce the surface area. For the reason, the actual sulfur concentration per unit area increases with time goes. Also, proper etching removes defects in the nanostructures, allowing effective passivation. The improvement of the negative charge due to sulfur incorporation and the removal of the defect structure by etching was verified through IQE and it was confirmed that minimized the electrical loss and high photocurrent in J-V curves of the Si solar cells.
Silicon nanostructures are suitable not only for solar cells but also for hydrogen generation. Unlike solar cells, which can use anti-reflection coating, it is not possible to use such an insulating layer that suppresses surface electrochemical reactions. So it is necessary to secure a high photocurrent through a light absorbing structure. MoS2, a sulfide catalyst, was deposited using atomic layer deposition on nanostructures with the large surface area for hydrogen generation. Sulfide catalysts were uniformly deposited even in complicated nanostructures, and the contact area between the catalyst and the electrolyte was maximized. In addition, direct contact between the light absorber silicon and the electrolyte is prevented to simultaneously perform the role of passivation. In particular, ALD grown MoS2 has an octahedral structure, which not only has excellent catalytic properties but also has a low work function, thereby forming a large space charge region with silicon. This band bending reduced the overvoltage, required for the hydrogen reaction.
The next generation battery, which replaces the liquid electrolyte with the solid electrolyte, has many advantages. But the degradation due to the side reaction between the active material and the solid electrolyte is the most critical issue. In order to suppress the side reaction, a lithium ion conductive oxide was performed on the surface of the active material by growing a lithium composite thin film using atomic layer deposition with a super cycle process. The thin film grown by the laminate stack method was able to control the composition ratio of lithium, aluminum or zirconium by controlling the cycle ratio and it can be confirmed that the ion conductivity changes according to the lithium addition. Lithium metal electrode was used as high capacity and potential anode to make high performance batteries, but it has very low stability. For this purpose, Li-Al-O deposition at a low temperature of 100 oC or less, was established, and it was confirmed that the ionic conductivity was excellent in amorphous state, and stability was improved by suppressing side reactions from moisture and electrolyte on Li metal surface. In the case of Li-Zr-O, passivation layer was uniformly coated on the surface of the NiCoMn via powder ALD using modified rotary reactor. The Li-Zr-O has excellent step coverage even though it has a high specific surface area of NiCoMn, which is an aggregate of secondary particles. When this was mixed with a solid electrolyte to produce a battery, it was found that side reactions occurring at the interface were suppressed and that the battery had excellent performance and life. This suggests the direction of research and development of the next generation all-solid-state battery that can be driven effectively without deteriorating the performance of the battery.Docto
Thermodynamics of Fluoride Molten Salts and Dissolution Kinetics of MgO for Extraction of Magnesium
The solid oxide membrane (SOM) process has become popular in the direct production of magnesium from its oxide. The SOM process has great potential to replace current metals extraction processes because it provides various advantages, especially lower energy use and zero emissions. The currently developed SOM process for producing magnesium employs the MgF2-CaF2 eutectic flux including small amounts of YF3 in order to prevent the degradation of YSZ membrane at temperatures ranging from 1200 to 1300 oC. However, recently, the ceria-based membrane has been interested because the ionic conductivity of ceria-based membrane at temperatures lower than 1000 oC is superior to that of YSZ. If the operating temperature could be decreased, energy- and cost-saving effect will be higher. Nevertheless, there are no systematic studies on the design of low temperature flux (lower than 1000 oC) for the SOM process.
The melt quenching experiments and thermodynamic calculations of phase diagrams were carried out to investigate potential additives for the low temperature solid oxide membrane (LT-SOM) magnesium extraction process. The solubility of MgO, which is a major source of magnesium extraction, was also measured in the molten fluoride salts. The solubility of MgO in the 46.5MgF2-46.5CaF2-7LiF and 45MgF2-45CaF2-10NaF (wt%) systems reached 3.4 and 1.9 wt% at 1473 K, respectively, and 1.5 wt% MgO in both salts at 1223 K. In addition, the 45MgF2-55CaF2 binary eutectic salt, which has been widely used in SOM process, could dissolve up to 2.3 wt% MgO at 1473 K. This value is significantly lower than the literature value, i.e. 10 wt% MgO. From the evaluation of the activity coefficient of MgO in the 46.5MgF2-46.5CaF2-7LiF and 45MgF2-45CaF2-10NaF salts under MgO saturation, it was confirmed that the stability of MgO in the 7LiF salt is greater than that in the 10NaF salt. Hence, the driving force of MgO dissolution into the 7LiF salt is higher than that into the 10NaF salt. The newly developed molten salt for magnesium extraction using the LT-SOM process with an operating temperature lower than 1273 K is the 46.5MgF2-46.5CaF2-7LiF system.
Furthermore, it is important to investigate the dissolution reaction of metal oxides in molten fluoride salt, which contributes to the overall reaction mechanism and reaction rate. However, there are few fundamental studies on the reaction between oxide particles and fluoride salt. Notably, the dissolution behavior of magnesium oxide (MgO), which is a major source of magnesium production, into fluoride salt has not been reported. In addition, the dissolution behavior is mediated by the chemical and physical properties of the salt. Therefore, we investigated the dissolution reaction of MgO in fluoride salt using high temperature confocal scanning laser microscopy (HT-CSLM) measurements to demonstrate the reaction mechanism governing the dissolution rate of MgO particles. Consequently, the rate-limiting mechanism is a boundary layer diffusion of O2- in the molten salt.Maste
Power Conversion System Control Method of Railway Vehicle for Reduction of Pulsation in AC Section and Resonance in DC Section
��� ��������� ��������������� ������������������ ��� ��������������������� ��������� ������ ��������������� ������ ������������.
������, AC/DC ������������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������������������ ��������������� ������ ������������. ��������������� ������������ ������ ��������������� ������������ ��������������� ��������� ������ AC ��������������� DC ������������������ ���������. ������ ��������� DC ������������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������� AC/DC ��������������� ������ ��������� ��� ������ ������������������ ������ ������������. ��������� ������������ ������ ������������ ������ AC/DC ������ ������������ ������������������ ��������������� ������ ������ ��� ��������� ���������������.
AC ������������ ������������ ��������� ������������ ������, ������ ��������� ������������ ������ ������������ ������������ 2������ 120Hz ������ ��������������� ��������������� ��������� ������������������ 120Hz��� ������������ ������ ��������� ������ ��� ������ ��������� ������������ ��������������� ������������. DC ��������������������� ��������������� ������ ��� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������������ ������������ ������������ ������ L-C ��������������� ������������.
���������, ��� ��������������� AC/DC ��������������� ��������� ������������ ��������������� ������ ��� ������������ ��������������� ��������������� ������������ ������ ������������ ������ ��������������� ������������. AC ��������������� Bandpass Filter��� ������������ 120Hz ��������������� ��������� ��� ��������������� ��������� ������ ������������������ ��������� ������ ��������������� ������ ���������, DC ��������������� ��������������� ������ DC ��������������� Lowpass Filter��� ������ DC ��������������� ��������� ��������������� ������������������ ��������� ������ ��������������� ��������������� ������ ��������������� ������������. ��� ��������������� ������������������ ������������ ��������� ��������������������� ��������� ������������(1pulse mode)������ ��������������������� ��������� ������������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��� ������ ��������������� ������������.
������, ��� ��������������� ��������������� ��������������������� ������ ������������ ������ Direct Two-level Inverter(DTI) ������ ������ ��������������� ������������. ��������������� ��������������������������� ��������������������� DC��������� ��������������� ��������� ��������� ������������. ������ ������������ ������, ��������� ��������������� ��������������������� ������������������������ ��������������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� DC/DC ������������ ������������. ���������, DC/DC ������������ ��������� ������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ��������������� ��������� ��������������� ������������. ��������������� ��������� ��������������� ��������������� ������������ ������������ ������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������. ���������, ��� ������������ ������������ ��������������� ������������ ��� ������������ ��������� ��������� ��������� DC/DC ������������ ������������ ���������, ������ ������������ ������������ ������������ ��������������� ��������������� ��������� DTI ��������������� ������������. ������, ��������������������� DC������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������������� ��������������� ��������������� ������. ��� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ������ ������ ��������� ������������ ������������ ������ ������������ ��������������� q��� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������������������� ��������� ��������������� ������������ ��������������� ������������. ��������������������� ���������������/������������ ��������� ������ ������������������������ ��������� ��������������������� ������������ ������ ��������������� ������������.
������������ ��������������� ������������������ ��������������� ��������� ������ ������������������ ������������ ��������� ��������� ������������ ������������������ ������ ������ 1��������� ������������ ��������� ������������ ������ ���������. ������, ��������������� ������������������������ ��������������� ������������ ������������������ ��������� ������ ��������������� ��������������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������ ��� ��������������������� ������ ������������ ������ ������������ ������ ��� ���������. ������������ ��������������� ��������������� ��� ������ ��������������� ��������� ������ ������������ ������������.Docto
������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������ ������������ ������ ������ ������������
With developments in information and communication technology, as well as advanced metering infrastructure (AMI), smart grids (SGs) using digital bidirectional energy transmission provides considerably more flexible and stable services than conventional grid. This situation has led to significant interest in improving energy efficiency, with one of the most popular approaches being demand response (DR). By offering users a certain amount of financial incentive or dynamic electricity price, the function of DR is to adjust the user's electricity consumption pattern, shift the high price demand to the low price period, reduce the user's electricity cost, and ensure the stability and safety of the power grid.
As a major consumer of energy, the industrial sector must assume the responsibility for improving energy efficiency and reducing carbon emissions. However, compared to the large degree of DR participation in the residential and commercial sectors, the industrial potential of DR is not well understood. The main barriers can be attributed to two aspects. The first problem is industrial diversity. Unlike the residential and commercial sectors, the energy consumption of production lines using diverse items of equipment varies considerably. Successful DR implementation requires a high-resolution model capturing the physical characteristics of all equipment in the system. However, it is not easy to model an entire industrial facility. Specifically, apart from electricity management, raw, intermediate, and auxiliary resources for production must all be considered. The second problem is the need to guarantee daily productionpotentially, DR could result in production losses or cost increases because production must be shifted. Thus, industrial customers are wary of DR programs.
To address the above issues, an artificial intelligence-based model-free DR scheme for industrial facilities was developed in this study. Rooted in behavioral psychology, reinforcement learning (RL) is a distinctive member of the machine learning (ML) family. No need the detailed mathematical model of the target system, RL solves the optimal decision-making issues by learning new experiences through trial-and-error. This kind of model-free characteristic brings great benefits in applying DR to industrial facilities. In practical terms, we first formulated the industrial DR problem with the goal of reducing energy costs while ensuring the completion of production tasks. We present the composition of the state, action, and reward for RL in detail. Then, we designed an actor-critic-based deep reinforcement learning (DRL) algorithm to determine the optimal energy management policy. We then confirmed the validity of our scheme by applying it to a real-world industry. Our algorithm identified an optimal energy consumption schedule, reducing energy costs without compromising production.Docto
A Study on a High Frequency Stand-Alone Photovoltaic Inverter Using GaN FET
��� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ������ ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ GaN FET��� ������������������ ��������� ������ ������ ��������� ��� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������.
WBG(wide band gap)��� ������������ ��� GaN���FET��� ��������� Si MOSFET��� ������������ ��� ���������, ������������������, ������������������ ��� ��������� ������ ��������� ������ ������������, ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��� ������.
��������� ��������� ������������ ������ ��������������������� ������ ��������������� ������ ������ ������������ ������������ DC-DC ������������ ��� ������ ��������� 220V��� ������������������ ������������ DC-AC ������������ 2��������� ������������. DC-DC ������������ ������(phase number)��� ��������� ������������ ������������ ������������������ ��������� ��������������� ��������������� ������ ���������, ���������, ��������� ��������������� ������ ��������������� ��������������� ��������� ������ 1kW���(400V/2.6A) 3��� ������������(interleave) DC-DC ������������ ���������������. ��� 3��� ������������ boost ������������ ������������ GaN FET (TPH3212PS)��� ������������������ ��������� ��������� ������������ DC-DC ��������� ������ ��������� ��������� 30kHz ������ 10��� ������ 300kHz��� ������������ ��������� ��� ���������. ������ ��������� ��������� 96.21%��� ������������ ���������������. DC-AC ������ ��������� H-��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ��� ������(arm short)��� ��������������� ������������ ������������ ������������ ��� ������ DC-AC ������������ 1kW���(220VAC/4.5A) ������ ��� ������������ ���������������. ��� ������ ��� ������������ ��������������� GaN FET (TPH3212PS)��� ������������������ ��� ������ ��������� DC-AC ������������ ��������� ��������� 30kHz��� ������ 10������ ������������ 300kHz��� ��������� ������ ��������� ��� ���������. ������ ������ ��������� 96.93%��� ������������ ���������������.
��������������� ������������ ��������� DC-DC ��������� ��� DC-AC ������������ ������������ ��������� ��������� ������������ GaN FET��� ��������� 1kW������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������������, ������ �����������������������. ��������� ������������ ��������� ��������� ��������������� ������������������, ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������ 14%��� ������ ��������� ��������� ��������� ��� ���������. ��������� ��������������� ������ 93.25%��� ������������ ������������������ ��������� ��������� ������ 1.15% ������ ������ ���������. ��������� ��� ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ 10������ ������������ 300kHz������ ������������ ��������� ��������� ��� ������ ������������. ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������������� ������ ��������������� 85%������ ������������ ��������� ������ ������������ ������ ������������������ ��������� ��������������� ������������ ��� ��� ������.
��������������� ��������� ��������� ��������������������� ��������������� ��������� ��������� ������������ GaN FET��� ������������ ������ ��������������������� ��������� ��� ��������������� ������ ��������� ��� ��������� ������ ���������������.Docto
��������� ������ ������ ������ ������������ ������ PLCA��� ������ ������
The introduction of high-bandwidth technologies in the automotive industry such as Advanced Driver Assistance System (ADAS), Vehicle to Everything (V2X), and Laser Imaging, Detection and Ranging (LIDAR), etc. has increased the complexity and requirements of the vehicle's external and internal systems. As a result, there is a growing trend to replace existing vehicle���s internal and external communication protocols with Ethernet, which features relatively low cost and lightweight.
Automotive Ethernet is being standardized internationally by the International Organization for Standardization (ISO), the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and the Third Generation Partnership Project (3GPP), etc. depending on each speed and requirement. Among these, there is IEEE P802.3cg Task Force standardizing 10 Mbps single-pair Ethernet. To date, the IEEE P802.3cg standard, which is under standardization, introduced the Physical Layer Collision Avoidance (PLCA), which prevents data collisions in the Ethernet physical layer.
PLCA is meant to provide improved performance (throughput, max latency, fairness) over standard CSMA / CD method for multi-drop Ethernet networks featuring low number of nodes and low propagation delays. Working principle is detecting transmit opportunities to avoid physical collisions on the data line, and it is defined in an optional Reconciliation Sublayer.
However, the existing PLCA may not be suitable for time-sensitive application in vehicle network. This is because safety controlling devices that should operate in case of emergency can exist as nodes in the network to which the PLCA is applied. To cope with this situation, two priority methods that may be introduced to PLCA in the future are discussed in this thesis.
The first method is to introduce an alarm signal as a non-design method and assign a high priority to only one single node in the network. This method has significance in that it can be introduced into future international standards by keeping the existing PLCA algorithm as much as possible. The second method is to redesign the existing PLCA transmission cycle into a main-cycle and sub-cycles as a design method. As for the second method, this thesis has mathematically proved that total transmission opportunity of node #0 and node #1 can have up to 2.5 times efficiency over the existing PLCA by giving high priorities to two nodes in the network.Maste