In this study, for the purpose of water supply planning, we propose a sophisticated multi-period mixed integer programming model that can coordinate the behavior of multi-reservoir operation, minimizing unnecessary spill. It can simulate the system with operating rules which are self- generated by the optimization engine in the algorithm. It is an optimization model in structure, but it indeed simulates the coordinating behavior of multi-reservoir operation. It minimizes the water shortfalls in demand requirements, maintaining flood reserve volume, minimizing unnecessary spill, maximizing hydropower generation release, keeping water storage levels high for efficient hydroelectric turbine operation. This optimization model is a large scale mixed integer programming problem that consists of 3.920 integer variables and 68.658 by 132.384 node-arc incidence matrix for 28 years of data. In order to handle the enormous amount of data generated by a big mathematical model, the utilization of DBMS (data base management system)seems to be inevitable. It has been tested with the Han River multi-reservoir system in Korea, which consists of 2 large multipurpose dams and 3 hydroelectric dams. We demonstrated successfully that there is a good chance of saving substantial amount of water should it be put to use in real time with a good inflow forecasting system.
Airborne electromagnetics (AEM) is a useful tool for investigating volcanic structures because it can survey large and inaccessible areas. Disadvantages include lower accuracy and limited depth of investigation. The Grounded Electrical Source Airborne Transient Electromagnetic(GREATEM)survey system was developed to increase the depth of investigation possible using AEM. The method was tested in a survey at Mount Bandai in north-eastern Japan. Mount Bandai is an andesitic stratovolcano that rises 1819m above sea level. An eruption in July 1888 left a hoof-shaped collapsed wall in its northern crater and avalanche debris at its base. Previous surveys of Mount Bandai allow for comparisons of data on its structure and collapse mechanism as obtained by GREATEM and other geophysical methods. The results show resistive structures in recent volcanic cones and conductive structures in the collapsed-crater area. Conductive areas around the collapsed wall correspond to an alteration zone resulting from hydrothermal activity, supporting the contention that a major cause of the collapse associated with the 1888 eruption was hydrothermal alteration that structurally weakened the interior of the volcanic edifice.
The railway signaling system, which controls the course of trains and the distance between trains, is a safety critical system of the railway system because derailment or collision of trains can occur if unsafe failure is generated by any fault. The international standards of reliability, availability, maintainability, and safety of railway applications require that the safety of functions be guaranteed in safety critical systems; system reliability and safety are quantitatively estimated and demonstrated by the failure rates of devices. The development of technology has accelerated the development of railway signaling systems. Existing devices, which have already been verified as to their safety, are applied with special user requirements to reflect the new operation scenario. It is found that the reliability and safety of the devices are different depending on individual application. Therefore, the reliability of the railway signaling system must be considered while complying with the international standards; this requires that the initial failure rate be estimated and demonstrated using fault data gathered over several years. This paper shows a method for demonstrating the initial estimated failure rate and suggests a fault data collection method and an overall process that is based on probability.
The purpose of this study is to verify how 7 sentiment domains extracted through sentiment analysis from social media have an influence on business performance. It consists of three phases. In phase I, we constructed the sentiment lexicon after crawling 45,447 pieces of VOC (Voice of the Customer) on 26 auto companies from the car community and extracting the POS information and built a seven-sensitive domains. In phase II, in order to retain the reliability of experimental data, we examined auto-correlation analysis and PCA. In phase III, we investigated how 7 domains impact on the market share of three major (GM, FCA, and VOLKSWAGEN) auto companies by using linear regression analysis. The findings from the auto-correlation analysis proved auto-correlation and the sequence of the sentiments, and the results from PCA reported the 7 sentiments connected with positivity, negativity and neutrality. As a result of linear regression analysis on model 1, we indentified that the sentimental factors have a significant influence on the actual market share. In particular, not only posotive and negative sentiment domains, but neutral sentiment had significantly impacted on auto market share. As we apply the availability of data to the market, and take advantage of auto-correlation of the market-related information and the sentiment, the findings will be a huge contribution to other researches on sentiment analysis as well as actual business performances in various ways.
Park, Chan-Young;Kim, Hyunjin;Won, Jin Woo;Jang, Woosik;Han, Seung-Heon
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.4
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pp.12-19
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2016
Recently, The importance of modular construction method has increased by market environmental change. However, it's application in the actual project is restricted due to the lack of understanding of modularization and the absence of utilization system. To overcome this problem, this study propose the decision-making model for selecting modular or conventional (stick-built) construction method at early stage. First the needs of modular method in plant project is derived and the benefits and barriers of modular construction are analyzed through literature review. Based on this analysis, 6 decision-making factors covered project and modular characteristics are derived and the decision-making model is developed. Finally, 12 actual overseas project cases is evaluated by this model for verifying its applicability. This proposed model can provide the guideline to select the construction method in early stage for successful execution of plant project.
In this study, Insoluble catalyst electrode for oxide systems were manufactured, by using of them, carried out experiments on electrolytic treatment of dyeing wastewater containing persistent organic compounds, and then made a comparative study of the efficiency of treatment for environmental pollutants and whether each of them is valuable of not as an electrode for soluble electrode(Fe, Al) and insoluble electrode(SUS, R.C.E; Replaced Catalyst Electrode) which were used in the electrolytic system. Besides, it was investigated the conditions for electrolytic treatment to find the maximum efficiency of electrolytic treatment. As the result of this study, by using of insoluble catalyst electrode for oxide can solved the stability of electrode that is one of the greatest problems in order to put to practical use of electrolysis process in the treatment of the sewage and wastewater and the result runs as follows; 1. The durability of insoluble catalyst electrode(R.C.E) can be verified the most favorable when the molar ratio of $RuO_2-SnO_2-IrO_2-TiO_2$(4 compounds system) is 70/20/5/5. 2. The efficiency of treatment was obtained a more than 90% goodness for CODMn and also a good results for T-N removal in the experimental conditions of the distance of electrode 5 mm, time of electrolysis 60 minutes, permissible voltage 10V, processing capacity $0.5{\ell}$.
In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.3
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pp.67-76
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2020
With the fast development in wireless communications and vehicular technologies, vehicular ad hoc networks (VANETs) have enabled to deliver data between vehicles. Recently, VANETs introduce a Vehicular Cloud (VC) model for collaborating to share and use resources of vehicles to create value-added services. To construct a VC, a vehicle should search vehicles that intend to provide their own resource. The single-hop search cannot search enough provider vehicles due to a small coverage and non-line-of-sights of communications. On the other hand, the multi-hop search causes very high traffics for large coverage searching and frequent connection breakages. Recently, many Roadside Units (RSUs) have been deployed on roads to collect the information of vehicles in their own coverages and to connect them to Internet. Thus, we propose a RSU-aided vehicular resource search and cloud construction mechanism in VANETS. In the proposed mechanism, a RSU collects the information of location and mobility of vehicles and selects provider vehicles enabled to provide resources needed for constructing a VC of a requester vehicle based on the collected information. In the proposed mechanism, the criteria for determining provider vehicles to provide resources are the connection duration between each candidate vehicle and the requester vehicle, the resource size of each candidate vehicle, and its connection starting time to the requester vehicle. Simulation results verify that the proposed mechanism achieves better performance than the existing mechanism.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.436-442
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2020
ESS(energy storage system) has recently become an important power source in various areas due to increased renewable energy resources. The more ESS is used, the less the effective capacity of the ESS. Therefore, it is important to manage the remaining useful lifetime(RUL). RUL can be checked regularly by inspectors, but it is common to be monitored and estimated by an automated monitoring system. The accurate state estimation is important to ESS operator for economical and efficient operation. RUL estimation model usually requires complex mathematical calculations consisting of cycle aging and calendar aging that are caused by the operation frequency and over time, respectively. A lightweight RUL estimation model is required to be embedded in low-performance processors that are installed on ESS. In this paper, a lightweight ESS RUL estimation model is proposed to operate on low-performance micro-processors. The simulation results show less than 1% errors compared to the original RUL model case. In addition, a performance analysis is conducted based on ATmega 328. The results show 76.8 to 78.3 % of computational time reduction.
There have been growing concerns among people about food safety due to insufficient information on foodborne pathogens. In this study, we developed a risk priority of 15 foodborne pathogens. For the priority determination we collected risk profile criteria information from CODEX Alimentarius Commission and developed countries. The basis for criteria we selected from information of surveillance were frequency and severity of disease, frequency of consumption and probability of cross-contamination. We also considered foodborne pathogens which have been managed in developed countries though those pathogens are not currently managed appropriately in Korea. Priorities were divided into three groups following these consideration. The first priority group includes Norovirus, pathogenic E. coli, Salmonella spp, Clostridium botulinum and Listeria monocytogenes. The second priority group includes Vibrio parahaemolyticus, Stapylococcus aureus, Campylobacter jejuni and Bacillus cereus, and the third priority group includes Clostridium perfringens, Yersinia enterocolitica, Shigella spp, Cronobacter sakazakii and Hepatitis A virus. Our results could be applied to prevent foodborne illness from fresh produce.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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