Wastewater treatment plants (WWTPs) with activated sludge system are widely used throughout the most common technologies in the world. Most treatment plants require optimization of certain treatment processes using dynamic modeling. A lot of examples of dynamic simulations require reliable data base of diurnal variation of the inflow and typical concentrations of parameters such as Chemical Oxygen Demand (COD), Total Kjeldahl Nitrogen (TKN), etc. Such detailed data are not available, which leads to problemsin the application of dynamic simulations. In many examples of plants, continuous flow measurements are only performed after the primary clarifier, whereas measurements from influent to the plant are missing, as is the case with the examples in this paper. In some cases, a simpler, faster and cheaper way can be applied to determine influent variations, such as the "HSG-Sim" method ("Hochschulgruppe Simulation"). "Hochschulgruppe Simulation" is a group of researchers from Germany, Austria, Switzerland, Luxembourg, Netherlands and Poland (see http://www.hsgsim.org). This paper presents a model for generating daily variations of inflow and concentration of municipal wastewater quality parameters, applied to several existing WWTPs in Bosnia and Herzegovina (B&H). The main goal of the applied method is to generate realistic influent data of the existing plants in B&H, in terms of flow and quality, without any prior comprehensive survey and measurements at the site. The examples of plants show the influence of overflow facilities on the dynamics of input flow and quality of wastewater, and a strong influence of the problems of the sewerage systems.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.68
no.1
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pp.27-35
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2019
There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.
Moss, Amy F.;Chrystal, Peter V.;Cadogan, David J.;Wilkinson, Stuart J.;Crowley, Tamsyn M.;Choct, Mingan
Animal Bioscience
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v.34
no.3_spc
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pp.354-362
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2021
Broiler chickens grow rapidly, and their nutrient requirements change daily. However, broilers are fed three to five diet phases, meaning nutrients are under or oversupplied throughout production. Increasing diet phases improves production efficiency as there is less time in the production cycle that nutrients are in under or over-supply. Nevertheless, the process of administering four or more diets is costly and often impractical. New technologies are now available to blend feed to match the daily nutrient requirements of broilers. Thus, the aim of this review is to evaluate previous studies measuring the impact of increasing feed phases on nutrient utilisation and growth performance, and review recent studies taking this concept to the extreme; precision nutrition - feeding a new diet for each day of the production cycle. This review will also discuss how modern precision feeding technologies have been utilised and the potential that new technologies may bring to the poultry industry. The development of a precision nutrition regime which targets daily requirements by blending dietary components on farm is anticipated to improve the efficiency of production, reduce production cost and therefore improve sustainability of the industry. There is also potential for precision feeding technology along with precision nutrition strategies to deliver a plethora of other management and economic benefits. These include increased fluidity to cope with sudden environmental or market changes, and the ability to alter diets on a farm by farm level in a large, integrated operation. Thus, the future possibilities and practical implications for such technologies to generate a paradigm shift in feed formulation within the poultry industry to meet the rising demand for animal protein is also discussed.
Ha, Jun-Su;Lim, Chae Hwan;Cho, Kwang-Hee;Ha, Hun-Koo
Journal of Korea Port Economic Association
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v.37
no.3
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pp.1-17
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2021
Forecasting the daily volume of container is important in many aspects of port operation. In this article, we utilized a machine-learning algorithm based on decision tree to predict future container throughput of Busan port. Accurate volume forecasting improves operational efficiency and service levels by reducing costs and shipowner latency. We showed that our method is capable of accurately and reliably predicting container throughput in short-term(days). Forecasting accuracy was improved by more than 22% over time series methods(ARIMA). We also demonstrated that the current method is assumption-free and not prone to human bias. We expect that such method could be useful in a broad range of fields.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.137-146
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2022
In relation to the travel itinerary recommendation service, which has recently become in high demand, our previous work introduces a method to quantify the popularity of places including tour spots, restaurants, and accommodations through social big data analysis, and to create a travel schedule based on the analysis results. On the other hand, the generated schedule was mainly composed of travel routes that connected tour spots with the shorted distance, and detailed schedule information including restaurants and accommodation information for each travel date was not provided. This paper presents an algorithm for constructing a detailed travel route using a scenario template in a travel schedule created based on social big data, and introduces a prototype system that implements it. The proposed system consists of modules such as place information collection, place-specific popularity score estimation, shortest travel rout generation, daily schedule organization, and UI visualization. Experiments conducted based on social reviews collected from 63,000 places in the Gyeongnam province proved effectiveness of the proposed system.
Pediatric home-based physical therapy (PHBPT) provides professional rehabilitation programs at the patient's home, where the activities of daily life are actually performed. PHBPT also allows to avoid the difficulties of transporting children with disabilities to the clinic. Despite these advantages, PHBPT is not yet widely practiced in Korea. There is little objective information regarding the opinions of the main stakeholders on PHBPT. To investigate the awareness and demand of PHBPT among the main stakeholders, 41 pediatric physical therapists (PT) (of 60 contacted) were recruited from different regions of Korea on the basis of the regional population distribution. The recruited PTs completed their questionnaires and also participated in collecting questionnaires from 35 medical doctors (MD) with whom they worked and from randomly selected 201 parents of children with disabilities recruited. The overall response rate was 85.5%. The awareness of PHBPT differed between PTs (95.1%) and parents (67.2%) (p<.001). The survey showed that 82.9% of MDs had at least heard about PHBPT. Significantly more parents (83.5%) than MDs (57.1%), and 70.0% of PTs, wanted to start PHBPT service immediately (p<.001). Significantly more parents (90.0%) than PTs (73.2%) were willing to participate in PHBPT (p<.001). Opinions on the details of policies and procedures (i.e., necessity for prescription, treatment cost, and treatment frequency) differed among the respondent groups, but all favored a minimal qualification of 6~10 years of pediatric experience and a treatment session duration of 1 hour. These findings provide objective information to support health service administrators to understand the current demand and develop feasible policies and procedures of PHBPT in Korea.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.4
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pp.18-26
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2015
This study is a fundamental research to suggest a forecasting model for short-term railway passenger demand focusing on major lines (Gyeungbu, Honam, Jeonla, Janghang, Jungang) of Saemaeul rail and Mugunghwa rail. Also the author tried to verify the potential application of the proposed models. For this study, SARIMA model considering characteristics of seasonal trip is basically used, and daily mean forecasting models are independently constructed depending on weekday/weekend in order to consider characteristics of weekday/weekend trip and a legal holiday trip. Furthermore, intervention events having an impact on using the train such as introduction of new lines or EXPO are reflected in the model to increase reliability of the model. Finally, proposed models are confirmed to have high accuracy and reliability by verifying predictability of models. The proposed models of this research will be expected to utilize for establishing a plan for short-term operation of lines.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.83-90
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2011
The purpose of this study is to develop a series of trend analysis models for industrial water consumption and to propose a blueprint for the integration of the developed models with GIS. For the consumption data acquisition, a real-time sensing technique was adopted. Data were transformed from the field equipments to the management server in every 5 minutes. The data acquired were substituted to a polynomial formula selected. As a result, a series of models were developed for the consumption of each day. A series of validation processes were applied to the developed models and the models were finalized. Then the finalized models were transformed to the average models representing a day's average consumption or an average daily consumption of each month. Demand pattern analyses were fulfilled through the visualization of the finally derived models. It has founded out that the demand patterns show great consistency and, therefore, it is concluded that high probability of demand forecasting for a day or for a season is available. Also proposed is the integration with GIS as an IT tool by which the developed forecasting models are utilized.
Worldwide, the building energy simulation becomes inevitable step for predicting the energy consumption in building. In simulation process, the expertise is required for the accurate analysis results. In Korea, however, most of user use the inconsistent data with Korea circumstance. In this step, we need to construct the standard input data matched building in Korea. In this study, electricity consumption of apartments in Daejeon is analyzed. The yearly data of a apartment complexes of 2009 are analyzed as monthly, daily(week and weekend), timely, and completion year. With this result, we are able to predict the demand pattern of electricity in a house and make the schedule by demand pattern. The results of this study are followed. The averaged amount of electricity consumption in winter is higher than summer because of the high capacity of heating equipment. All of the house has electric base load from 0.26kWh to 0.5kWh. The average of the electricity consumption of month is shown as 326.7kWh. A week is seperated as 4 part such as week, weekend, Saturday and Sunday. During week, the average of timely electricity consumption is shown as 0.442kWh. The Saturday consumption is 0.453kWh. The Sunday is 0.461kWh.
This study uses daily price data on three major types of crude oil (Brent, Dubai, and WTI) and BDI from January 2, 2009 to June 29, 2018, to compare the relationship between crude oil prices and BDI for rate of change and volatility. Unlike previous studies, the correlation between BDI and crude oil prices was analyzed both the rate of change and variability, VARs, Granger Causality Test, and the GARCH and DCC models were employed. The correlation analysis, indicated that the crude oil price change rate and volatility affect the BDI change rate and that BDI volatility affects the crude oil price change rate and volatility. The relationship between oil prices and BDI is identified, but their correlation is low, which is likely a result of lower dependence on crude oil as demand for natural gas increases worldwide and demand for renewable energy decreases. These trends could result in lower correlations over time. Therefore, focusing on the changing demand for raw materials in future investments in international shipping(real economy) and oil markets and macroeconomic analysis is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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