Over 96.2% of the agricultural water in Jeju Island is obtained from groundwater and there are quite distinct characteristics of agricultural water demand/supply spatially because of regional and seasonal differences in cropping system and rainfall amount. Land use for cultivating crops is expected to decrease 7.4% (4,215 ha) in 2020 compared to 2010, while market garden including various vegetable crop types having high water demand is increasing over the Island, especially western area having lower rainfall amount compared to southern area. On the other hand, land use for fruit including citrus and mandarin having low water demand is widely distributed over southern and northern part having higher rainfall amount. The agricultural water demand of $1,214{\times}10^3\;m^3/day$ in 2020 is estimated about 1.39 times compared to groundwater supply capacity of $874{\times}10^3\;m^3/day$ in 2010 with 42.4% of eastern, 103.1% of western, 61.9% of southern, and 77.0% of northern region. Moreover, net secured amount of agricultural groundwater would be expected to be much smaller due to regional disparity of water demand/supply, the lack of linkage system between the agricultural water supply facilities, and high percentage of private wells. Therefore, it is necessary to ensure the total net secured amount of agricultural groundwater to overcome the expected regional discrepancy of water demand and supply by establishing policy alternative of regional water supply plan over the Island, including linkage system between wells, water tank enlargement, private wells maintenance and public wells development, and continuous enlargement of rainwater utilization facilities.
The purpose of this study was to analyze the annual energy demand including heating, cooling and lighting according to kind of windows with transparent thin-film a-Si Building Integrated Photovoltaic(a-Si BIPV) for office building. The analysis results of the annual energy demand indicated that the a-si BIPV window was reduced by 8.4% than the clear gazing window. The base model A was combinate with a-Si BIPV window area of 67% and clear window area of 33% among the total exterior area. The model B is to be applied with low-e clear glass instead of clear glass of the base model A. The model B was reduced to annual energy demand of 1% more than the model A. Therefore, By using a-si BIPV solar module, the cooling energy demand can be reduced by 53%(3.4MWh) and the heating energy demand can be increase by 58%(2.4MWh) than clear glazing window in office building. Also, Model C applied to the high efficient lighting device to the model B was reduced to annual energy demand of 14.4% more than the Model D applied to the high efficient lighting device to the model A. The Model E applied with daylight dimming control system to the Model C was reduced to annual energy demand of 5.9% more than Model C.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.121-129
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2019
We are based on the results of this study, the policy measures for improving the efficiency of supply & demand policy of public cremation facilities in six metropolitan cities in the whole nation could be suggested as follows. First, when the utilization rate of public cremation facilities by citizents out of the jurisdiction area was lower, the overall demand for cremation was high. Therefore, the supply & demand policy of public cremation facilities should be carried forward by preferentially focusing on Busan Metropolitan City(4.1%) and Daegu Metropolitan City(17.9%) with low utilization rate by citizens out of the jurisdiction area. Second, the utilization variance of public cremation facilities in the whole six metropolitan cities in the whole nation, was insignificant(1.4%). Therefore, for the efficiency of supply & demand policy of cremation facilities in those six metropolitan cities, the customized-policies considering the characteristics of each metropolitan city should be carried forward in priority. Third, on the basis of 2018, the population size of those six metropolitan cities in the whole nation is from minimum 1.15million to maximum 3.39million as a large city, and relatively, they are facing many difficulties in the expansion for supply & demand of cremation facilities. Therefore, for the smooth construction of cremation facilities, it would be necessary to enforce policies that could disperse the demand for cremation through the joint construction of cremation facilities with other local governments close to each metropolitan city.
Park, Jeong-Ho;Yun, Soon-Young;Kim, Mae-Ja;Han, Kyoung-Ja;Hong, Kyoung-Ja;Park, Seong-Ae;Heo, Jeong-Soon
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.8
no.4
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pp.615-632
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2002
Purpose : this study was to project demand of home nursing care in Korea for contributing toward the distribution of home nursing care resource. Method : demand of home nursing care is projected according to income level and needed service level of each person. in addition, demand sufficiency of home nursing care is taken by estimating for supply level available. Result : home nursing care service is scarecely provided to people who belong to second area, that is, only $1.6{\sim}2.3%$ out of them are provided and also, supply system comes short of meeting demand of the other people(who belong to one, third area). Conclusion : therefore, for proper provision of home nursing care, different supply system and policy direction for establishment and expansion of home nursing care is to be developed.
Application of demand-side resources to automatic generation control (AGC) has a great significance for improving the dynamic control performance of power system frequency regulation. This paper investigates the possibility of providing regulation services by demand-side energy storage in electric vehicle battery swapping stations (BSS). An interaction framework, namely station-to-grid (S2G), is presented to integrate BSS energy storage into power grid for giving benefits to frequency regulation. The BSS can be regarded as a lumped battery energy storage station through S2G framework. A supplementary AGC method using demand-side BSS energy storage is developed considering the vehicle user demand of battery swapping. The effects to the AGC performance are evaluated through simulations by using a two-area interconnected power grid model with step and random load disturbance. The results show that the demand-side BSS can significantly suppress the frequency deviation and tie-line power fluctuations.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.40
no.2
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pp.75-89
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2024
As the problem of lowering the efficiency of urban services in small and medium-sized cities in the non-metropolitan area intensifies, the necessity of developing a railway station area is being emphasized to form a compressed urban space through regional bases. Although major station areas in large cities are being developed in the form of complex, the analysis of the development location characteristics of the small and medium-sized city station areas is insufficient. The purpose of this study is to analyze the characteristics of development project conditions and potential demand in the high-speed rail station areas across the country, identify the differences in locational characteristics according to the type of city, such as 'metropolitan city', 'large city in non-metropolitan city', 'medium and small city in non-metropolitan city', and find out the appropriate development method. As a result of the analysis, it was analyzed that the 'metropolitan area metropolitan area' has high potential demand and poor business conditions. On the other hand, in the case of the non-metropolitan area, it was analyzed that the 'small and medium-sized city station area' has good business conditions and low potential demand characteristics, and the 'large city station area' has intermediate characteristics. This suggests the need for different development methods in the development of metropolitan and small and medium-sized city station areas. The analysis results of this study show that it is desirable to encourage private participation in large-scale metropolitan station areas, which require large-scale input, to maximize potential demand, and to encourage private participation through public-led projects based on favorable business conditions or development based on regional characteristics.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6D
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pp.673-678
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2012
Accurate demand estimating process in the construction of urban railway is very important, and precise validation is required. Existing model formula in the 4 phase model is limited in the estimation of the demand the administrative boundary-based zone system reflects no spatial railway demand characteristics around railway stations. The purpose of this study is improving the accuracy of urban rail demand estimation through segmentations of station influence areas and modal split characteristics within the areas. According to the case analysis, it is possible to set up the ststion influence area with a radius of 500m in the urban region and 1,000m in the suburban. And eastablishing proper segmentations of the ststion influence area shows more accurate results to the real demand of railway stations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.1
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pp.25-30
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2016
It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.
8 Exclusive Median Bus Lanes(EMBL) are operated in Seoul metropolitan city after the opening of Chon-ho section in 1996. But the changes in the road traffic demand on the direct and indirect influence area have not reported. In this paper, before and after survey and analysis of road traffic demand on 3 EMBLs opened in 2004 are conducted. In summary, the traffic demand of 3 EMBL road section decreased dramatically to 24.7% after the opening and then increased 1.4% after a year. The traffic demand of detour road decreased to 2.9% after the opening and then increased 0.3% after a year. Considering measurement error as ${\pm}5%$, Road traffic demands on the influence area of EMBL section are a stable state after one year. So it is presumed that the trip demand on EMBL section using vehicle does not make a detour around the influence area but divert into another transport modal.
Several travel demand management schemes have been used for controlling overloaded traffics on urban area. To maximize efficiency of the travel management, traffic manager has to set target level that we try to arrive in advance, and then to find optimal variable to attain this goal. In this regard, this paper presents two travel demand management models, expressed by mathematical program, and also presents their solution algorithms. The first is to find optimal travel demand for origin-destination (OD) pair, based on average travel time between the OD pair, and the second is based on the ratio of volume over capacity on congested area. An example is given to test the models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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