In this study, long-term greenhouse gas reductions expected passenger sector was used for the MESSAGE. Green Car road map proposed BAU scenario, Enhanced diffusion green car scenario, and price 1, 2 scenarios was configured with four scenarios. Enhanced diffusion green car in the scenario, in 2050 compared to BAU scenario 13% of the emissions will decrease. Price 1 and Price 2 scenario is emissions reduction of 14% compared to BAU. This study consists of six chapters. Introduction of MESSAGE, creation and RES in the year and the target year set a different base line and the passenger building materials sector activities, steps for passenger sector scenario and Based on the results of running the emissions reductions were to describe.
The building structure in Korea is planned to maximize the use of space in recent. The hybrid OCB(Optimized Composite Beam) beam is developed to take advantage of using the space. The OCB beam is composed of the steel H-beam section reinforced by open strands in negative moment zone and the pretensioned PSC concrete section in positive zone. Flexural behavior of typical architectural hybrid OCB beam section was investigated by F.E.M. The 15m, 20m, 30m OCB models were tested on nonlinear material and geometry under static loading system. Following results are obtained from the analysis; 1)The OCB beam develop initial flexural cracking over full service loading. 2)Overall deflections of OCB beam under the service loads are less than those of the allowable limits in KCI Code(2012). 3)The ultimate load capacity get over the nominal strength of the OCB main section. The OCB beam is verified of structural reliability from the finite element analysis.
It is an undeniable fact that the modern people's interest in knowledge and information and their roles are some of the core factors used to define the modern society. Besides, as phenomena indicating and leading the modern society, we have fusion, hybrid and convergence, etc. that combine several different elements into a new one. Such changes in social, cultural and technological circumstances require a paradigm shift for the composition of knowledge and information facilities and space. However, more diversified and advanced recently, interfaces for the delivery of knowledge and information cause users to show new behaviors and even change the spatial concept with space composition elements hybridized. Especially for the space of libraries, it is necessary to access and utilize any forms of knowledge and information data (digital + analog) regardless of time and space limitations and approach with an integrated spatial concept likely to change flexibly depending on social demands. In this light, this study aims to make a basic proposal for sustainable integrated-type hybrid space for the space of a public library in this era of knowledge and information. Particularly, this study intends to seek a way to establish a hybrid space model that can effectively converge the most important factors of the space of libraries (human-space(network)-information). With 18 different cases, this study analyzed knowledge and information composition systems, knowledge and information delivery systems and users' space systems. As a result, this study extracted 3 kinds of models, an information-based model, a culture-based model and an education-based model, with the integrated hybrid space model of knowledge and information facilities
We propose a waveform inversion method for SH-wave data obtained in a shallow seismic refraction survey, to determine a 2D inhomogeneous S-wave profile of shallow soils. In this method, a 2.5D equation is used to simulate SH-wave propagation in 2D media. The equation is solved with the staggered grid finite-difference approximation to the 4th-order in space and 2nd-order in time, to compute a synthetic wave. The misfit, defined using differences between calculated and observed waveforms, is minimised with a hybrid heuristic search method. We parameterise a 2D subsurface structural model with blocks with different depth boundaries, and S-wave velocities in each block. Numerical experiments were conducted using synthetic SH-wave data with white noise for a model having a blind layer and irregular interfaces. We could reconstruct a structure including a blind layer with reasonable computation time from surface seismic refraction data.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.2
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pp.285-318
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2003
The purpose of this research is to suggest a theoretical base and guideline for the national scientific and technical information center which is assigned to take charge of the management and building knowledge and information infrastructure of the national scientific technology. And the objective of this study is to contribute to strengthen the need of the building of the national scientific and technical information center and provide operation programs and vision toward information center which will be established later. This study suggests a plan and strategy which make it possible to conduct functions as the national repository, clearinghouse, and portal gateway of the electronic resource and propose space program for the optimal building construction. Therefore, the contents of this study cover the building of the national scientific and technical information center as well as the basic plan of scale and space program, validity analysis of site location and environment.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.4
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pp.496-507
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2006
A hybrid approach integrating both high-resolution and hyperspectral data sets was used to map vegetation cover of a coastal lowland area in the Hawaii Volcanoes National Park. Three common grass species (broomsedge, natal redtop, and pili) and other non-grass species, primarily shrubs, were focused in the study. A 3-step, hybrid approach, combining an unsupervised and a supervised classification schemes, was applied to the vegetation mapping. First, the IKONOS 1-m high-resolution data were classified to create a binary image (vegetated vs. non--vegetated) and converted to 20-meter resolution percent cover vegetation data to match AVIRIS data pixels. Second, the minimum noise fraction (MNF) transformation was used to extract a coherent dimensionality from the original AVIRIS data. Since the grasses and shubs were sparsely distributed and most image pixels were intermingled with lava surfaces, the reflectance component of lava was filtered out with a binary fractional cover analysis assuming that tile total reflectance of a pixel was a linear combination of the reflectance spectra of vegetation and the lava surface. Finally, a supervised approach was used to classify the plant species based on tile maximum likelihood algorithm.
It is critical to develop a core ITS technology such as real-time travel time estimation in order that the efficient use of the ITS implementation can be achieved as the ITS infrastructure and relevant facilities are broadly installed in recent years. The provision of travel time information in real-time allows travellers to make informed decisions and hence not only the traveller's travel utilities but also the road utilization can be maximized. In this paper, a hybrid model is proposed to combine VDS and AVI which have different characteristics in terms of space and time dimensions. The proposed model can incorporate the immediacy of VDS data and the reality of AVI data into one single framework simultaneously. In addition, the solution algorithm is made to have no significant computational burden so that the model can be deployable in real world. A set of real field data is used to analyze the reliability and applicability of the proposed model. The analysis results suggest that the proposed model is very efficient computationally and improves the accuracy of the information provided, which demonstrates the real-time applicability of the proposed model. In particular, the data fusion methodology developed in this paper is expected to be used more widely when a new type of traffic data becomes available.
In this research, we proposed a two-phase hybrid stock price forecasting model with cointegration tests and artificial neural networks. Using not only the related stocks to the target stock but also the past information as input features in neural networks, the new model showed an improved performance in forecasting than that of the usual neural networks. Firstly in order to extract stocks which have long run relationships with the target stock, we made use of Johansen's cointegration test. In stock market, some stocks are apt to vary similarly and these phenomenon can be very informative to forecast the target stock. Johansen's cointegration test provides whether variables are related and whether the relationship is statistically significant. Secondly, we learned the model which includes lagged variables of the target and related stocks in addition to other characteristics of them. Although former research usually did not incorporate those variables, it is well known that most economic time series data are depend on its past value. Also, it is common in econometric literatures to consider lagged values as dependent variables. We implemented a price direction forecasting system for KOSPI index to examine the performance of the proposed model. As the result, our model had 11.29% higher forecasting accuracy on average than the model learned without cointegration test and also showed 10.59% higher on average than the model which randomly selected stocks to make the size of the feature set same as that of the proposed model.
Climate change and low-carbon consumer movement is demanding proper response around the world while rising oil price increases consumers' needs for green car. As a preliminary study to establish an industrial platform for green car and bring out corporate strategies, this article aims to propose an academic research framework by using various methodologies including conceptual/mathematical modeling, system dynamics, and ABM from different angles. First, an analysis framework for the industrial platform was introduced to analyze green car cases, required elements were proposed, and econometrics was applied to build a basic model related to green platform (two-sided market). Also, to analyze from a dynamic perspective, a system dynamics model was applied to green car environment to build a system dynamics analysis model that is applicable to particular green car industry analysis. Lastly, an agent based model was used to study the way to activate the hybrid car market in Korea from individual consumers' perspective. Based on the result, vehicle policies that are either being enforced or planned to be enforced in the Korean HEV market can be analyzed.
The purpose of this study is to analyse how consumption value affects the loyalty of green product through satisfaction and trust among elderly consumers. Data were collected from a cross-sectional survey of 314 older adults (age≥60) in the U. S., who bought and possessed a hybrid car, a representative green product. The statistical methodology is employed a structural equation model. The results demonstrated several important findings. First, perceived social value among elderly population had significant effects on green product satisfaction, while hedonic value did not. Second, both perceived functional value and environment friendly value had a significant positive effect on trust in green products. Third, satisfaction with green products also led to trust in green products. Finally, trust in green products showed their significant effects on loyalty in green product. These results provide practical implications to improve the trust and loyalty in green products among the elderly consumers. Furthermore, by deriving major components of consumption values in green products among the elderly, and analyzing the mechanism of satisfaction, trust, and loyalty, the study emphasizes relationship marketing in implementing "green" marketing strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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