Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.87-87
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2019
흔히 진흙으로 대표되는 점착성 유사는 모래와 같은 비점착성 유사와 달리 응집 현상으로 인해 지속적으로 유사 입자의 크기가 변화한다. 응집 현상은 점착성 유사 입자의 응집 과정과 파괴과정으로 구성된다. 응집 현상 중 응집 과정은 유사 입자 간의 충돌로 인해 발생하는 것으로 이해되며, 충돌을 야기하는 메커니즘으로는 브라운 운동(Brownian Motion), 차등침강(Differential Settling), 난류 전단 (Turbulent Flow Shear)이 있다. 파괴 과정은 입자간 충돌로 인해 깨지는 것이 아닌 난류 전단(Turbulent Shear)로 인한 덩어리 분리(Massive Splitting)가 발생하는 것으로 이해한다. 이러한 유체의 특성, 흐름 특성 (난류 거동) 뿐만 아니라 유사 입자의 특성 모두의 영향을 받으며 지속적인 응집 현상을 겪는 점착성 유사 입자들은 하나의 커다란 덩어리인 플럭(Floc)을 형성한다. 형성된 플럭의 구조는 프랙탈 기하학을 따르는 것으로 이해된다. 따라서 플럭의 구조는 자기 유사성을 띠며, 플럭의 밀도는 형성된 플럭 크기의 함수가 된다. 플럭의 크기가 증가할수록 플럭의 프랙탈 차원이 감소하며, 플럭의 밀도는 감소한다. 많은 이전의 연구에서 플럭의 침강 속도를 농도에 따른 함수로 가정하고 경험식을 이용하여 산정하나, 유사 입자의 침강 속도는 크기와 밀도의 함수임을 Stokes Law를 통해 생각해 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 응집 현상의 결과물로 형성된 응집물의 크기와 밀도를 각각 산정하고, Stokes Law를 이용하여 침강 속도와 응집물 크기의 관계에 대한 연구를 수행하고자 한다. 보다 심도 있는 연구를 위해서는 응집 현상을 야기하는 메커니즘에 대한 이해가 필수적이다. 간소화된 응집 모형으로부터 얻어진 플럭 크기를 이용하여 프랙탈 차원, 플럭의 밀도를 산정한다. 형성된 응집물의 크기와 침강 속도의 관계에 대한 이해를 통해 보다 정확한 플럭의 침강 속도 산정이 가능할 것으로 생각된다.
This study presents fabrication of bi-compartmental particles labeled by multiple fluorescence. To compartmentalize fluorescent expression at the particle, two fluorescent dyes with less overlap of the excitation and emission spectra are selected. To ensure the fluorescence stability, the fluorescent dyes contain acrylate functional groups in the molecules so that they can be cross-linked together with monomers constituting the particle. Strong fluorescent expression and compartmentalization were observed at the particle fabricated using the selected fluorescent dyes through confocal microscopy. Furthermore, long-term fluorescence stability was verified by measuring fluorescent expression and intensity for 4 weeks. We anticipate that the bi-compartmental particles labeled by multiple fluorescence can be widely used for multi-target drug delivery system, analysis of 3 dimensional Brownian motion, and investigation of 3 dimensional complex self-assembled morphologies.
Fuel cell power plant which has advantages as a distributed generation is influenced by high cost of investment and uncertainty of electricity price. This study suggests the model of real options which considers the irreversibility of investment in the fuel cell plant and the uncertainty of electricity price. Most models of real options assume the geometric Brownian motion for convenience, but this study develops the model for the feasibility analysis considering the mean reverting process of electricity price, with the closed form solution on the value of investment option. The result of the empirical analysis considering the data related to the fuel cell generation with the scale of 20MW and the domestic RPS circumstance represents that the investment is feasible without the uncertainty, and is not feasible with the uncertainty. This result implies that the political support as well as the improvement of profit system including revenue and cost are necessary for the activation of the fuel cell power plant.
Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.
This paper introduces multifractal processes and presents the empirical investigation of the multifractal asset pricing. The multifractal stock price process contains long-tails which focus on Levy-Stable distributions. The process also contains long-dependence, which is the characteristic feature of fractional Brownian motion. Multifractality introduces a new source of heterogeneity through time-varying local reqularity in the price path. This paper investigates multifractality in stock prices. After finding evidence of multifractal scaling, the multifractal spectrum is estimated via the Legendre transform. The distinguishing feature of the multifractal process is multiscaling of the return distribution's moments under time-resealing. More intensive study is required of estimation techniques and inference procedures.
The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic value of the traffic forecasting risks in the case of the road PPP project. To that end, forecasted traffic volume is assumed to be a stochastic variable and to follow the Geometric Brownian motion as time passes. In particular, this study attempts to differentiate itself from existing studies that simply use an arbitrary assumption by presenting the application of different traffic volume growth volatility and the rates before and after the ramp-up period. Analysis of the case projects reveals that the risk premium related to traffic volume forecast of the project turns out as 7.39~8.30%, without considering option value-such as minimum revenue guarantee-while the project value volatility caused by transport demand forecasting risks is 17.11%. As the discount rate grows higher, the project value volatility tends to decrease and volatility in project value is always suggested to be larger than that in transport volume influenced by leverage effect due to fixed expenditure. The market value of transport demand forecasting risk-calculated using the project value volatility and risk premium-is analyzed to be between 0.42~0.50, implying that a 1% increase or decrease in the transport amount volatility would lead to a 0.42~0.50% increase or decrease in risk premium of the project.
The pollen dispersal by wind can make an important to understanding the viability and evolution of plants in ecological and agricultural science. Modelling can be applied to evaluate concerns about the spread of engineered pollens from genetically modified (GM) crops. Here, we are using gamma model to estimate the level of dispersal distance of pollen in the cross-pollination between two different maize (Zea mays L.) cultivars in GMO field of Korea University during the year 2010. The result of estimation of model indicates maximum pollen dispersal distance of estimated proportion of cross-pollination of maize was reached to 0.1% in 525 meter northwest due to the wind. We identify further measurements necessary to improve the accuracy of the model predictions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.506-512
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2018
The fine dust generated in the home and restaurant business occupies a low ratio of about 4% of the total fine dust emissions. However, at the foodservice business, the rate of change of the pollutant concentration is very high, so that the temporary fine dust concentration can be measured up to 60 times. The pollutants generated from non-industrial combustion plants consist of particulate fine dust and gaseous organic compounds. To remove these pollutants, cleaning dust collection system, which is an effective system for simultaneous removal of gaseous and particulate matter, is applied. This is a method of increasing the probability of diffusion capture of the Brownian motion by pressurized liquid injection method using the atomizing nozzle. The dust removal efficiency of the fine dust collecting system was analyzed by nozzle spraying air pressure condition and angle using the manufactured fine dust removing system. As a result, it was confirmed that the efficiency of removal of fine dust and gaseous organic compounds was more than 90%. The developed system is expected to be highly usable in the future because it can remove particulate dust from the existing plant hood system without any installation cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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