Nam, Won Ho;Choi, Jin Yong;Jang, Min Won;Hong, Eun Mi
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.3
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pp.41-49
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2013
Drought risk assessment is usually performed qualitatively and quantitatively depending on the definition a drought. The meteorological drought indices have a limit of not being able to consider the hydrological components such as evapotranspiration, soil moisture and runoff, because it does not consider the water demand in paddies and water supply in reservoirs. Agricultural drought was defined as the reservoir storage shortage state that cannot satisfy water requirement from the paddy fields. The objectives of this study were to suggest improved agricultural drought risk assessment in order to evaluate of regional drought vulnerability and severity studied by using Reservoir Drought Index (RDI). The RDI is designed to simulate daily water balance between available water from agricultural reservoir and water requirement in paddies and is calculated with a frequency analysis of monthly water deficit based on water demand and water supply condition. The results indicated that RDI can be used to assess regional drought risk in agricultural perspective by comparing with the historical records of drought in 2012. It can be concluded that the RDI obtained good performance to reflect the historical drought events for both spatially and temporally. In addition, RDI is expected to contribute to determine the exact situation on the current drought condition for evaluating regional drought risk and to assist the effective drought-related decision making.
Level of Service(LOS) is classified A through F in highway system (KHCM), usually using LOS C in express way and D in national road. (LOS C denotes 75% of capacity) Meanwhile in Railroad System, there is no clearly defined LOS, and the daily demand in infra-structure planning has been used. It is very important that LOS provides consequently a consensus of opinion between users and operators because there is a close relation between user demand and level of services. Considering this, there should exist clearly defined Level of Services in Railroad System Planning so that demand can be predicted precisely.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.8
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pp.1154-1160
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2015
This paper describes the thermal characteristics of underground power cable system terminations according to the change of ambient temperature as well as operating temperature. Recently, the failure has been gradually increasing in outdoor termination during winter season because the power demand was increased by electricity heating system. The power demand and outdoor temperature is difference between day time and night time. The temperature difference has an influence on conductor extension and shrinkage due to conductor force as well as thermal mechanical characteristics. These phenomena have daily repeated during heating and cooling period of conductors. In these cases, the insulation of outdoor terminations might be degraded by the reduced interface pressure surrounding stress relief cone. Therefore, in this paper, the thermal characteristics are variously analysed by simulation considering power demand and ambient temperature condition during winter season at epoxy type termination as well as slip-on type termination
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.12
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pp.705-712
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2003
In this paper, we propose new unified methodologies of reliability and its cost evaluation in power distribution systems. The unified method means that the proposed reliability approaches consider both conventional evaluation factor, i.e. sustained interruptions and additional ones, i.e. momentary interruptions and voltage sags. Because the three voltage quality phenomena generally originate from the outages on distribution systems, the basic and additional reliability indices are summarized considering the fault clearing mechanism. The proposed unified method is divided into the reliability evaluation for calculating the reliability indices and reliability cost evaluation for assessing the damage of customer. The analytic and probabilistic methodologies are presented for each unified reliability and its cost evaluation. The time sequential Monte Carlo technique is used for the probabilistic method. The proposed DVL(Demand Varying Load) model is added to the reliability cost evaluation substituting the average load model. The proposed methods are tested using the modified RBTS(Roy Billinton Test System) form and historical reliability data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) system. The daily load profile of the each customer type in domestic are gathered for the DVL model. Through the case studies, it is verified that the proposed methods can be effectively applied to the distribution systems for more detail reliability assessment than conventional approaches.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.4
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pp.393-410
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2021
The Korean Long-Term Care Insurance (K-LTCI) provides financial support for long-term care service to people who need various types of assistance with daily activities. As the number of elderly people in Korea is expected to increase in the future, the demand for long-term care insurance would also increase over time. Projection of future expenditure on K-LTCI depends on the number of beneficiaries within the grading system of K-LTCI based on the test scores of applicants. This study investigated the suitability of mixture distributions to the model K-LTCI score distribution using recent empirical data on K-LTCI, provided by the National Health Insurance Service (NHIS). Based on the developed mixture models, the number of beneficiaries in each grade and its variability under the current grading system were estimated by simulation. It was observed that a mixture model is suitable for K-LTCI score distribution and may prove useful in devising a funding plan for K-LTCI benefit payment and investigating the effects of any possible revision in the K-LTCI grading system.
Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.
Due to global climate change, mega-droughts have occurred frequently. Since long-term droughts make it difficult to secure the water resources, water supply needs to be restricted in a reasonable manner. In the event of limited water supply, the waterworks need to develop a restricted water supply strategy. This study showed that analyzing daily water supply could be used to respond to the first stage of a drought. According to an analysis of Korea's major water authorities, there was about 7~21% of room for daily minimum water supply in case of a drought. Restricting the water supply by lowering pressure is a good strategy for local water authorities with high water leakage rate since leakage is inversely dependent with pressure. For this method, it is necessary to quantify water deficiency and pressure at each node using a simulation. Since DDA-based software is not possible to predict changes in demand at nodes with pressure reduction, WaterGEMS, a PDA software, was used to quantitatively predict water shortages and pressures at each node. Locations where water is deficient need to install booster pumps or to be dispatched with water tank truck and bottled water. Without these support, lowering pressure could not be an option for water works. This paper suggests a method for waterworks to plan a drought by lowering pressure to restrict water supply using daily water supply analysis and PDA based simulation.
Kim, Dong-Keon;Kim, Donghee;Jang, Seungwoo;Shyn, Sung Kuk;Kim, Kwangsu
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.35-37
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2021
Analyzing and predicting foreign tourists' demand is a crucial research topic in the tourism industry because it profoundly influences establishing and planning tourism policies. Since foreign tourist data is influenced by various external factors, it has a characteristic that there are many subtle changes over time. Therefore, in recent years, research is being conducted to design a prediction model by reflecting various external factors such as economic variables to predict the demand for tourists inbound. However, the regression analysis model and the recurrent neural network model, mainly used for time series prediction, did not show good performance in time series prediction reflecting various variables. Therefore, we design a foreign tourist demand prediction model that complements these limitations using a convolutional neural network. In this paper, we propose a model that predicts foreign tourists' demand by designing a one-dimensional convolutional neural network that reflects foreign tourist data for the past ten years provided by the Korea Tourism Organization and additionally collected external factors as input variables.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.119-119
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2020
Globally, the demand for food and water resources are increasing rapidly with the growing concerns of meeting the projected population upsurge, specifically by 2050. The global population is projected to hit 9.8 billion in 2050 while the food demand is expected to increase by 77% from the 2007 base year. Moreover, the already scarce water resources, especially in the food-producing regions, expected to be significantly affected as food production already accounts for over 70% of the global water resources. However, the estimated food demand encapsulated the actual demand for both human consumption and animal feed in addition to the exuberant food waste at the consumption stage of the supply chain, notably in the developed countries. Managing the food consumption demand and food waste can have across-the-board benefits on water resources and other associated food production impacts. This study assessed the water-saving potentials through food waste in Korean households using the food waste data obtained from the direct weighing analysis. The household food waste collection and characterization were carried out during the summer (July), fall (September), and winter (December) seasons of 2019. The water footprint related to the food waste within Korean households was based on the water footprint concept, i.e. indirect water use. The results of our estimation showed that an average Korean household wasted 6.15 ± 4.36 kg daily, amounting to 12.53 ± 11.10 m3 of water resources associated with the waste. On the per capita basis, an average of 0.024 ± 0.017 kg/capita/day of food was wasted resulting to 0.049 ± 0.044 m3/capital/day of water resources wasted. The food waste types that accounted for the principal share in the water footprint were beef, soybean, rice and pork with values 30.7, 10.1, 9.6, and 7.5%, respectively. Considering that the production of meat and meat products are water intensive and the agricultural water use in Korea is largely for rice production, addressing the food waste of these two important agricultural products can be a hotspot for water saving potential in the country. This study therefore provides an insight to addressing the water scarcity in the country through reducing household food waste.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.1-16
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2021
Global warming due to climate change is expected to significantly affect the hydrological cycle of agriculture. Therefore, in order to predict the magnitude of climate impact on agricultural water resources in the future, it is necessary to estimate the water demand for irrigation as the climate change. This study aimed at evaluating the future changes in water demand for irrigation under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) scenarios for paddy rice in Gimje, South Korea. The APEX-Paddy model developed for the simulation of paddy environment was used. The model was calibrated and validated using the H2O flux observation data by the eddy covariance system installed at the field. Sixteen General Circulation Models (GCMs) collected from the Climate Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) and downscaled using Simple Quantile Mapping (SQM) were used. The future climate data obtained were subjected to APEX-Paddy model simulation to evaluate the future water demand for irrigation at the paddy field. Changes in water demand for irrigation were evaluated for Near-future-NF (2011-2040), Mid-future-MF (2041-2070), and Far-future-FF (2071-2100) by comparing with historical data (1981-2010). The result revealed that, water demand for irrigation would increase by 2.3%, 4.8%, and 7.5% for NF, MF and FF respectively under SSP2-4.5 as compared to the historical demand. Under SSP5-8.5, the water demand for irrigation will worsen by 1.6%, 5.7%, 9.7%, for NF, MF and FF respectively. The increasing water demand for irrigating paddy field into the future is due to increasing evapotranspiration resulting from rising daily mean temperatures and solar radiation under the changing climate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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