Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.2
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pp.36-41
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2016
In order to take advantage of the building as an energy demand resources, it requires automated systems that can respond to the demand response event. Load aggregator has been started business in Korea, research and development of building energy management and demand response systems that can support them has been active recently. However, the ratio of introducing automated real-time demand response systems is insufficient and the cost is also high. In this research, we developed a building energy management system and OpenADR protocol to participate in a demand response and then evaluated them in real building. OpenADR is a standard protocol for automated system through the event and reporting between load aggregator and demand-side. In addition, we also developed a web-based building control system to embrace different control systems and to reduce the peak load during demand response event. We verified that the result systems are working in a building and the reduced load is measured to confirm the demand response.
With technological development including digitization, movie demand and supply in digital online movie market are increasing. This study aims to explore demand concentration of the digital online movie market, which is characterized by product variety compared to cinemas. Major findings of the empirical analysis on the TV VOD data during the recent seven years(2013 ~ 2019) are as follows. First, the analysis on 1,137 titles reveals that movie demand of theatrical market is more concentrated than that of TV VOD. Second, absolute long tail index of TV VOD, measured by the download number of indie & artistic movies(niche product), is increasing as more such movies are released in the market. However, both relative long tail index, measured by the share of indie & artistic movie demand, and top-ranked movies' share do not show consistent increase or decrease trend. Third, regression analysis exhibits that the relationship between demand concentration and market size is insignificant for TV VOD market. This study might have usefulness in that it provides empirical evidence for the nature of the Korean digital online movie market.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.70-86
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2022
An autonomous demand-responsive bus with mobility-on-demand service is an innovative transport compensating for the disadvantages of an autonomous bus and a demand-responsive bus with mobility-on-demand service. However, less attention has been paid to the quantitative impact assessment of the autonomous demand-responsive bus due to the technological complexity of the autonomous demand-responsive bus. This study simulates autonomous demand-responsive bus trips by reinforcement learning on a microscopic traffic simulation to quantify the impact of the autonomous demand-responsive bus. The Chungju campus of the Korea National University of Transportation is selected as a testbed. Simulation results show that the introduction of the autonomous demand-responsive bus can reduce the wait time of passengers, average control delay, and increase the traffic speed compared to the results with fixed route bus service. This study contributes to the quantitative evaluation of the autonomous demand-responsive bus.
Song, Sang Hwa;Shin, KwangSup;Lee, JaeHun;Jung, YunJae;Lee, JaeSeung;Yoon, SeokMann
The Journal of Bigdata
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v.5
no.2
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pp.17-27
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2020
District heating system supplies heat from low-cost high-efficiency heat production facilities to heat demand areas through a heat pipe network. For efficient heat supply system operation, it is important to accurately predict the heat demand within the region and optimize the heat production plan accordingly. In this study, a heat demand forecasting model is proposed considering real-time calorimeter information from local heat demands. Previous models considered ambient temperature and heat demand history data to predict future heat demands. To improve forecast accuracy, the proposed heat demand forecast model added big data from real-time calorimeters installed in the heat demands within the target region. By employing calorimeter information directly in the model, it is expected that the proposed forecast model is to reflect heat use pattern of each demand. Computational experiemtns based on the actual heat demand data shows that the forecast accuracy of the proposed model improved when the calorimeter big data is reflected.
본 논문은 시차종속변수를 이용한 우리 나라 원목수요분석을 통해 장기원목수요의 변화를 예측하는 데 그 목적이 있다. 원목수요는 재화의 특성상 파생수요를 전제하여 분석하였다. 분석에서는 1970년부터 1996년까지 27년간의 원목수요 자료를 이용하였다. 원목수요는 1980년대 들어서면서 1970년대와 같은 빠른 증가는 아니지만 지속적으로 완만히 증가하다가 1991년을 정점으로 하향 안정세를 보이고 있다. 분석에서는 적응적 기대모형과 부분적 조정모형을 사용하였다. 1977년에서 1979년까지 원목수요량의 급격한 증가를 설명하기 위하여 모형내에 더미변수를 사용하였다. 설명변수는 원목가격, 더미변수, 파생재화(목재 및 나무제품)의 가격과 시차종속변수를 이용하였다. 분석 결과, 적응적 기대모형은 시차종속변수를 사용해야 할 만큼 유의한 결과를 얻을 수 없었다. 하지만 부분적 조정모형에서는 각 변수의 추정치가 전반적으로 유의하게 나타났다. 특히, 시차종속변수 추정치에 대한 t값이 2.07로 유의하게 나옴으로써 모형의 설명력을 높여 주었다. 부분적 조정모형의 수정계수는 0.74 정도로 나타났다. 부분적 조정모형의 가정하에 2010년까지 매년 원목가격지수 6.7%와 국내 목제품가격지수 5.8% 상승률에 근거한 방법과 원목가격지수 6.8%와 목제품가격지수 5.6%로 전제하여 원목수요를 전망하였다. 그 결과, 원목수요는 지속적으로 상승하는 것으로 나타났다. 일정한 가격상승률을 전제한 예측수요량이 일정한 가격지수의 상승을 전제한 경우보다 높게 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1601-1607
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2016
Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.564-567
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2007
최근 들어 규제완화가 된 전력산업에는 전력시장과 수요자의 등장으로 전력시스템의 참여구성에서 큰 변화를 보이고 있다. 따라서 일방적인 에너지 공급이 주요 서비스였던 과거와는 달리 시장의 개설과 더불어 전력에너지 공급자가 다수 등장함에 따라 수요자에 대한 서비스의 개발이 필요한 실정이다. 이와 같은 수요자에 대한 서비스들은 전력공급이외에 수요자에게 제공할 수 있는 부가서비스를 의미한다. 따라서 수요자가 요구하는 전력 부가서비스의 개발은 다수가 존재하는 공급자에게 경쟁력 제고를 위한 필수요소가 될 수 있다. 현재 전력시장이 활성화된 해외의 경우에는 여러 가지의 부가서비스를 개발하고 있고 또한 운영도 하고 있다. 그러나 국내의 경우에는 아직 수요자를 위한 서비스의 제공보다는 전력시스템의 운영을 위한 신뢰도 기반의 공급자위주의 제한적인 서비스만이 이루어지고 있다. 따라서 수요자를 요구사항을 만족하고 또한 부가가치를 창출 할 수 있는 진정한 전력 부가서비스는 아직 개발되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 향후 전력서비스 제공시 경쟁력 제고의 필수 요소가 될 수 있는 부가서비스의 개발을 하기 위한 기반 구축을 위한 수요자의 서비스 관련 요구 및 필요사항을 조사 분석 하였다.
In most of supply chain planning practices, the estimated demands, which are forecasted for each individual period in a forecasting window, are regarded as deterministic. But, in reality, the forecasted demands for the periods of a given horizon are stochastically distributed. Instead of using a safety stock, this study considers a direct control of service level by choosing the demand used in planning from the distributed forecasted demand values for the corresponding period. Using the demand quantile and echelon stock concept, we propose a simple but efficient heuristic algorithm for multi-echelon serial systems under service level constraints. Through a comprehensive simulation study, the proposed algorithm was shown to be very accurate compared with the optimal solutions.
We consider the economic analysis of the domestic natural gas DSM (Demand Side Management). Since the demand of the domestic natural gas decreases in the summer and dramatically increases in the winter, the necessity of the DSM that will smooth the demand pattern of the natural gas is emerged. The economic analysis of the DSM program is used as a main tool for screening the DSM. This paper suggests an economic evaluation method for the domestic gas DSM from the perspectives of participants, Korea Gas Corporation, local distribution company, non-participants, and total resource. The high-efficiency gas boiler is selected as a case study to illustrate the economic analysis of the natural gas DSM.
Several travel demand management schemes have been used for controlling overloaded traffics on urban area. To maximize efficiency of the travel management, traffic manager has to set target level that we try to arrive in advance, and then to find optimal variable to attain this goal. In this regard, this paper presents two travel demand management models, expressed by mathematical program, and also presents their solution algorithms. The first is to find optimal travel demand for origin-destination (OD) pair, based on average travel time between the OD pair, and the second is based on the ratio of volume over capacity on congested area. An example is given to test the models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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