KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.4B
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pp.221-232
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2012
In this study, the model enhancing the safety of reservoirs and reducing the downstream flood damage by reservoirs system operation during abnormal flood was developed. Linear programming was used for the optimal reservoirs system operation during an abnormal flood and fuzzy inference system was introduced to solve the uncertainty problem which is included in hydrological factors like inflow, water level and inflow variation of reservoir operation. The linear programming model determined the optimal reservoir system operation rules and could be used in situation where water demands varies rapidly during the abnormal flood events using fuzzy control technique. In this study, the optimal reservoirs system operation for Andong and Imha reservoirs located in the upper basin of Nakdong river was performed in order that the design flood discharge at Andong city would not be exceeded for the design flood of 100 year and PMF(Probable Maximum Flood). And the model that determines the release according to the downstream flow discharge, the reservoir storage, the inflow and the inflow variation of each reservoir was developed using the optimal system operation result and fuzzy control technique. The developed model consisted of 224 fuzzy rules according to the conditions of Andong reservoir, Imha reservoir and Andong city. And the release from each reservoir could be determined when the current data are used as input data through the developed GUI.
The Hub-and-spoke strategy is widely used in the field of transportation. According to containerization and the development of transshipment technology, it is also introduced into European rail freight transportation. The objective of this article is to develop a service network design model for rail freight transportation based on the Hub-and-spoke strategy and efficient algorithms that can be applied to large-scale network. Although this model is for strategic decision, it includes not only general operational cost but also time-delay cost. The non-linearity of objective function due to time-delay factor is transformed into linearity by establishing train service variables by frequency. To solve large scale problem, this model used a heuristic method based on decomposition and three newly-developed algorithms. The new algorithms were examined with respect to four test problems base on the actual network of European rail freight and discussed the accuracy of solutions and the efficiency of proposed algorithms.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.35
no.1
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pp.59-72
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2019
This study focused on low fertility and population decline which threaten national competitiveness. Therefore, a comprehensive analysis was attempted on the impact of housing characteristics and residential area characteristics of newlyweds on their birth plan. To this end, the hierarchical linear model(HLM) was implemented using '2016 Korea Newlyweds' Housing Survey' data. The main findings of this study are as follows. First, the birth plan of newlyweds is affected not only by housing characteristics, but also residential area characteristics such as the average housing price, average private education expenses and the number of local child centers. Second, the use of housing loans and the housing tenure have an interaction effect with the average housing price and the number of local child centers among the residential area characteristics. In other words, the use of housing loans has a negative effect on the birth plan if the housing price is high in the area, and being renter household has a positive effect on the birth plan if the number of local child centers is high in the area. These findings suggest that governmental effort to raise the birthrate of newlyweds should take into account their housing characteristics as wells as residential area characteristics.
The objective of this study is to develop an optimal operation model for the sewage treatment plants using nonlinear programming (NLP) technique and the QUAL2E model. The model finds the minimum-cost operation of sewage treatment plants while satisfying all design constraints and water quality (BOD) standard. The model is applied to four sewage treatment plants in Han River for the city of Seoul. It has been found that optimal operation schedule for the sewage treatment plants can be computed and it is more economic to operate the plants according to the schedule which satisfies the water quality constraints in the river. In addition, the water quality in the river can be predicted using the model under the treatment policy.
The Linear Regression Model to extend the monthly runoff data in the short-recorded river was proposed by the author in 1979. Here in this study generalization precedure is made to apply that model to any given river basin and to any given station. Lengthier monthly runoff data generated by this generalized model would be useful for water resources assessment and waterworks planning. The results are as follows. 1. This Linear Regression Model which is a transformed water-balance equation attempts to represent the physical properties of the parameters and the time and space varient system in catchment response lumpedly, qualitatively and deductively through the regression coefficients as component grey box, whereas deterministic model deals the foregoings distributedly, quantitatively and inductively through all the integrated processes in the catchment response. This Linear Regression Model would be termed "Statistically deterministic model". 2. Linear regression equations are obtained at four hydrostation in Geum-river basin. Significance test of equations is carried out according to the statistical criterion and shows "Highly" It is recognized th at the regression coefficients of each parameter vary regularly with catchment area increase. Those are: The larger the catchment area, the bigger the loss of precipitation due to interception and detention storage in crease. The larger the catchment area, the bigger the release of baseflow due to catchment slope decrease and storage capacity increase. The larger the catchment area, the bigger the loss of evapotranspiration due to more naked coverage and soil properties. These facts coincide well with hydrological commonsenses. 3. Generalized diagram of regression coefficients is made to follow those commonsenses. By this diagram, Linear Regression Model would be set up for a given river basin and for a given station (Fig.10).
We developed a grid-based Gaussian plume model to evaluate tracer release data measured at Young Gwang nuclear site in 1996. Downwind distance was divided into every 10m from 0.1km to 20km, and crosswind distance was divided into every 10m centering released point from -5km to 5km. We determined dispersion factors, ${\sigma}_y\;and\;{\sigma}_z$ using Pasquill-Gifford method computed by atmospheric stability. Forecasting ability of the grid-based Gaussian plume model was better at the 3km away from the source than 8km. We confirmed that dispersion band must be modified if receptor is far away from the source, otherwise P-G method is not appropriate to compute diffusion distance and diffusion strength in case of growing distance. So, we developed an empirical equation using linear programming. An objective function was designed to minimize sum of the absolute value between observed and computed values. As a result of application of the modified dispersion equation, prediction ability was improved rather than P-G method.
For the district heating and cooling business, it is required to install energy-saving facilities using energy from waste and land fill gases such as combined heat and power(CHP). The current issues that this business faces can be summarized as below: which facilities including CHP can be economically introduced and how much of their capacities should be. Most of such issues are clearly related to the optimal plant design of the district heating and cooling business, and the prices of energy services such as heating and cooling energy, and electricity. The purpose of this study is to establish linear program model of least cost function and to practice the empirical test on a assumed district heating and cooling business area. The model could choose the optimal type of energy-producing facilities among various kinds available such as CHP's, absorption chillers, the ice-storage system, etc. CHP with the flexible heat and power ratio is also in the set of available technologies. And the model show us the optimal ration of heat producing facilities between CHP and historical heat only boiler in the service area. Some implications of this study are summarized as below. Firms may utilize this model as a tool for the analysis of their optimal size of the facilities and operation. Also, the government may refer the results to regulate resonable size of business.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.22
no.2
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pp.97-103
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2010
Purpose: Treating same region with different modalities there is a limit to evaluate the total absorbed dose of normal tissues. The reason is that it does not support to communication each modalities yet. In this article, it evaluates absorbed dose of the patients who had been treated same region by a tomotherapy and a linear accelerator. Materials and Methods: After reconstructing anatomic structure with a anthropomorphic phantom, administrate 45 Gy to a tumor in linac plan system as well as prescribe 15 Gy in tomotherapy plan system for make an ideal treatment plan. After the plan which made by tomoplan system transfers to the oncentra plan system for reproduce plan under the same condition and realize total treatment plan with summation 45 Gy linac treatment plan. To evaluate the absorbed dose of two different modalities, do a comparative study both a simple summation dose values and integration dose values. Then compare and analyze absorbed dose of normal tissues and a tumor with the patients who had been exposured radiation by above two differents modalities. Results: The result of compared data, in case of minimum dose, there are big different dose values in spleen (12.4%). On the other hand, in case of the maximum dose, it reports big different in a small bowel (10.2%) and a cord (5.8%) in head & neck cancer patients, there presents that oral (20.3%), right lens (7.7%) in minimum dose value. About maximum dose, it represents that spinal (22.5), brain stem (12%), optic chiasm (8.9%), Rt lens (11.5%), mandible (8.1%), pituitary gland (6.2%). In case of Rt abdominal cancer patients, there represents big different minimum dose as Lt kidney (20.3%), stomach (8.1%) about pelvic cancer patients, it reports there are big different in minimum dose as a bladder (15.2%) as well as big different value in maximum dose as a small bowel (5.6%), a bladder (5.5%) in addition, making treatment plan it is able us to get. Conclusion: In case of comparing both simple summation absorbed dose and integration absorbed dose, the minimum dose are represented higher as well as the maximum dose come out lower and the average dose are revealed similar with our expected values data. It is able to evaluate tumor & normal tissue absorbed dose which could had been not realized by treatment plan system. The DVH of interesting region are prescribed lower dose than expected. From now on, it needs to develop the new modality which are able to realize exact dose distribution as well as integration absorbed dose evaluation in same treatment region with different modalities.
This study deals with the adaptability questions of O-D table estimation models. Its objectives are two-fold; (1) to estimate the characteristics of various O-D table estimation models(i.e. linear regression models. entropy models and statistic models) and (2) to find the model which estimates the O-D table with the best accuracy under the various data conditions. In Pursuing the above, this study gives the particular attentions to the test of the models, using the Sioux Falls network and equilibrium assignment method of MINUTP. The major findings are the followings. Firstly. it finds that the statistic models have the most goodness of fat among all models, if the required data are all Prepared. But it Presents that statistic models are the most sensitive against the underspecification and inconsistency problems of link data. Secondly, It shows that the linear regression models have the worst goodness of fat among all models. But the linear regression models are the most insensitive to the underspecification and inconsistency problems. Thirdly, THE/1 model of entropy model is sensitive against the underspecification and incon-sistency problems, but THE/2 model is insensitive. Finally, other informations like total volume, zonal Production and attraction volumes in 0-D table, help models to gain the better goodness of fit. Especially, in the statistic models. both the zonal production and attraction volume data are helpful to estimate the link volumes. It can be expected that the results dive some implications not only to the selection of optimal model under the various given data, but also to the development or modification of model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.182-182
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2015
우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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