Myeonggi, Hong;Junho, Park;JeongHyeon, Chang;Seongju, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.609-625
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2023
This study is a demand research for the selection of public safety science and technology equipment and suggests an empirical research method. The technology demand survey is the beginning of the selection of innovative technology. And it is the basis of collecting information required for the technology required in the market and helping to apply it to the field. The demand survey for police science and technology can reduce the uncertainty of crime prevention and help the smooth implementation of security policies. However, in Korea, adoption of security science and technology equipment was centered on social issues or researchers' opinions rather than the demands of field users. Until, there was no research has been conducted on the demands of field police officers for selection of security science and technology equipment in Korea. Also, there was no preferential study for the demand for security science and technology equipment. Therefore, this study proposes a methodology that can systematically identify the needs for the technology and equipment of field experts suitable for the public security situation for the selection of security science and technology equipment. Specifically, we propose a sample design for a technology classification system and a survey tool for technology awareness and satisfaction. It is expected that this tool will provide a classification system for security science and technology equipment selected for the Korean police and will help determine the priority of equipment suitable for the field.
도로개선사업의 타당성 분석을 위해 장래 수요추정은 필수적이며, 이는 사업 여부를 결정하는데 있어서 핵심적 사안이 되지만 현재 장래 수요추정에 적용되는 4단계 수요예측모형은 장래 고정된 기종점통행량을 이용하여 경로 전환된 통행량에 대해서만 분석할 뿐, 교통시스템의 향상으로 인해 추가로 발생되는 수요(유발통행수요-Induced Highway Travel Demand 또는 잠재수요-Latent Demand)는 충분히 고려되지 않고 있어 정확성에 대한 의심의 여지가 있다. 이에 본 연구는 교통수요가 결정되는 원리와 유사한 경제학 이론을 적용한 유발통행수요 추정모형과 광범위한 분석에 적용할 수 있는 유발통행수요 추정프로그램(I.D.A)을 개발하였다. 본 연구에서 구축된 모형을 통해 서울시 강변북로 일부구간의 도로개선에 따른 유발통행수요를 추정한 결과. 추정된 유발통행수요는 경로전환수요의 15% 정도인 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 유발통행수요가 존재할 것으로 확신되는 사업에 대한 유발통행수요를 계량적으로 추정하여 도로개선의 타당성분석결과에 대한 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.
본 연구는 1998년부터 2015년까지의 16개 시도별 경유수요량, 경유제품 판매가격(유통단계), 및 총 부가가치생산의 패널데이터를 이용하여, 패널GLS, 고정효과(Fixed Effect), 확률효과(Random Effect) 및 동적패널(Dynamic Panel) 모형을 통해 국내 경유수요함수를 추정하고, 이를 통해 가격탄력성과 소득탄력성을 추정하였다. 단기 가격탄력성은 -0.2146(패널GLS), -0.2886(고정효과), -0.2854(확률효과), -0.1905(동적패널)로 추정되었고, 단기 소득탄력성은 0.7379(패널GLS), 0.4119(고정효과), 0.7260(확률효과), 0.4166(동적패널)로 추정되었는데, 모두 비탄력적인 것으로 나타났다. 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성은 동적패널을 통해 추정하였고, 각각 -0.4784, 1.0461로 유의하게 나타났다. 경유 수요는 소득에 증감에 대해 단기적으로는 비탄력적이나, 장기적으로는 탄력적으로 나타나고 있다. 추가로 서울지역을 기준으로 지역변수를 더미변수(Dummy Variables)로 하여 각 지역의 경유수요로의 효과를 검정하였는데, 10개 지역에서 상대적으로 유의하게 추정되었다.
The innovation city, which meets the best innovation condition to cooperate with the public institution and the industry-university-researcher closely and the good environment of housing, education, health and culture, was promoted to make the local city characteristic and independent. The plan to make the locally independent base have to consider the economical condition, the quality of life and the sustainable development. First of all The balanced city-planning is demanded to build friendly environmental and sustainable city. energy-efficient buildings shuld be designed to deal with the energy and environment problem. So we analyze the energy demand plan and the method to introduce the renewable energy system. As a result, the reduction ratio of the energy demand are greatly imbalanced between innovation cities. and only the Gwang-ju Jeon-nam innovation city is planed to apply the renewable energy to 5% of total energy demand.
With the limited frequency spectrum and an increasing demand for cellular communication services, the problem of channel assignment becomes increasingly important. However, finding a conflict free channel assignment with the minimum channel span is NP hard. As demand for services has expanded in the cellular segment, sever innovations have been made in order to increase the utilization of bandwidth. The innovations are cellular concept, dynamic channel assignment and hierarchical network design. Hierarchical network design holds the public eye because of increasing demand and quality of service to mobile users. We consider the frequency assignment problem and the base station placement simultaneously. Our model takes the candidate locations emanating from this process and the cost of assigning a frequency, operating and maintaining equipment as an input. In addition, we know the avenue and demand as an assumption. We propose the network about the profit maximization. This study can apply to GSM(Global System for Mobile Communication) which has 70% portion in the world. Hierarchical network design using GA(Genetic Algorithm) is the first three-tier (Macro, Micro, Pico) model, We increase the reality through applying to EMC (Electromagnetic Compatibility Constraints). Computational experiments on 72 problem instances which have 15${\sim}$40 candidate locations demonstrate the computational viability of our procedure. The result of experiments increases the reality and covers more than 90% of the demand.
In respond to climate change caused by global environmental problems, countries around the world are actively promoting the advancement of new electricity industries. The new energy business is being applied to energy storage systems (ESS), electric vehicle charging business, and power demand response using cutting edge technologies. In 2022, the Korean government is also establishing a policy stance to foster new energy industries and making efforts to improve its responsiveness to power demand response with the innovative technologies. In Korea, attempts to commercialize energy power are also being made in the private and public sectors to control energy power in houses, buildings, and industries. For example, private companies, local governments, and central government are making all-out efforts to develop new energy industry models through joint investment. There are forms such as establishing energy-independent facilities by region, establishing an electric vehicle charging system, controlling urban lighting systems with Information technologies, and managing demand between power suppliers and power consumers. This study examined the business model applied with energy storage system, electric vehicle charging business, smart lighting, and power demand response based on information communication technology to examine the site where smart energy system was introduced. According to this study, company missions and government tasks are suggested to apply new energy business technologies as economical energy solutions that meet the purpose of use by region, industry, and company.
The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015
현재 우리나라에서는 버스 노선의 정류장 수 및 간격 산정을 위해 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 경우가 많다. 좀 더 객관적인 절차를 통해 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 최적 정류장 수 및 간격을 구하는 기존 모형들을 살펴보았지만 하차수요와 임의적인 수요분포를 고려하지 못한다는 한계점을 안고 있었다. 본 연구는 기존 모형들의 이러한 한계를 인식하고 수요를 승차와 하차로 구분하고 그 분포에 라라 일정한 구간별로 서로 다른 최적 정류장 수와 간격을 탄력적으로 산출해 낼 수 있는 모형을 정립하였다. 정립된 모형을 다양한 수요분포를 가지는 간단한 예제노선에 적용해본 결과 승차 혹은 하차수요에 비례하여 구간별 정류장 수가 탄력적으로 산출됨을 알 수 있었다.
For an efficient management of electricity market and power systems, accurate forecasts for electricity demand are essential. Since there are many factors, either known or unknown, determining the realized loads, it is difficult to forecast the demands with the past time series only. In this paper we perform a cluster analysis on electricity demand data collected from Jan. 2000 to Dec. 2017. Our purpose of clustering on electricity demand data is that each cluster is expected to consist of data whose latent variables are same or similar values. Then, if properly clustered, it is possible to develop an accurate forecasting model for each cluster separately. To validate the feasibility of this approach for building better forecasting models, we clustered data with t-SNE. To apply t-SNE to time series data effectively, we adopt the dynamic time warping as a similarity measure. From the result of experiments, we found that several clusters are well observed and each cluster can be interpreted as a mix of well-known factors such as trends, seasonality and holiday effects and other unknown factors. These findings can motivate the approaches which build forecasting models with respect to each cluster independently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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