In this paper, weekly maximum power demand forecasting method in consideration of temperature estimation using a time series model was presented. The method removing weekly, seasonal variations on the load and irregularities variation due to unknown factor was presented. The forecasting model that represent the relations between load and temperature which get a numeral expected temperature based on the past 30 years(1961~1990) temperature was constructed. Effect of holiday was removed by using a weekday change ratio, and irregularities variation was removed by using an autoregressive model. The results of load forecasting show the ability of the method in forecasting with good accuracy without suffering from the effect of seasons and holidays. Percentage error load forecasting of all seasons except summer was obtained below 2 percentage. (author). refs., figs., tabs.
The conventional computing is a centralizing system, but it has been gradually going to develop ubiquitous computing which moves roles away from the main. The Community Computing, a new paradigm, is proposed to implement environment of ubiquitous computing. In this environment, it is important to accept the user demand. Hence in this paper recognizes pattern of user's activity statistically and proposes a method of pattern estimation in community computing. In addition, user's activity varies with time and the activity has the priority We reflect these. Also, we improve accuracy of the method through Knowledge Base organization and the feedback system. We make program using Microsoft Visual C++ for evaluating performance of proposed method, then simulate it. We can confirm it from the experiment result that using proposal method is better in environment of community computing.
현재 농업환경 및 식생활 변화 등으로 인하여 농지 수요는 꾸준히 감소하고 있다. 이러한 현상과 맞물려 정부에서는 2019년 6월에 물관리기본법을 제정함으로써 지속가능한 통합 물 관리시대를 본격화 하고 있다. 따라서 효율적인 통합 물 관리를 실현하기 위해서는 61%라는 가장 많은 용수를 사용하고 있는 농업용수에 대한 면밀한 검토가 이루어져야 할 시점이다. 금회 연구에서는 현재 농업용수 사용량 현황을 분석함과 동시에 농업용수 중 67% ~ 87%의 비율을 차지하고 있는 논 용수 산정법을 검토한 후 문제점을 분석하였다. 논 용수 산정방법의 가장 큰 문제점은 잠재증발산량 산정식 선정에 있다. 현재 사용하고 있는 잠재증발산량 방법은 식량농업기구(Food and Agriculture Organization of the United Nationns: FAO)에서 권장하고 있는 Penman-Monteith 식이 아닌 과거부터 사용되고 있는 수정 Penman 식이다. 또한 실제 증발산량 산정의 주요 인자인 작물계수는 23년 전의 작물계수를 이용함으로써 현재 기후 및 작물품종 변화를 반영할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 전주기상청의 자료를 이용하여 Penman 및 Penman-Monteith 식을 비교한 결과 수정 Penman 식이 Penma-Monteith 식에 비하여 2배 이상의 큰 값을 보였다. 작물계수를 적용할 경우 증발산량이 높게 발생되는 5월 하순에서 8월 하순까지 두 산정방식에 의한 결과 차이가 크게 나타났다. 또한 전북 김제지역 4개 농업용 저수지 용수공급량 자료를 이용하여 실제 사용량과 산정된 농업용수 수요량을 비교 검토하였다. 잠재증발산량 뿐 아니라 담수심법에 따라 최적 수요량 산정방법에는 차이를 보였다.
On the basis of intertemporal utility maximization theory and stock-adjustment hypothesis, a multivariate stock-adjustment credit demand model, which included on- and cross-adjustment effects of credit and cross-adjustment effects of assets was developed. With weighted four-year panel data from 1983 and 1986 Surveys of Consumer Finances, the theoretical model was tested using two-stage estimation method for tobit model. The results supported the hypothesis that, in general, the household demand for a certain type of credit was related to the demand for other types of credit and asset components in the portfolio. The household demand for mortgage credit, installment credit and revolving credit card debt depended not only on the disequilibrium of itself but on the disequilibrium of the other types of credit and asset components in the portfolio. The household demand for non-installment credit was related not to the disequilibrium of itself and other types of credit but to the disequilibria of asset components in the portfolio.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
In this paper, as a forecasting method, the market survey for forecasting demand is introduced for the estimation of subscriber line demand in the optical access networks. The market survey method for the new multimedia services is attempted to collect information directly from customers using the questionnaires for home-users and business-users in local loops. Analysis rationale of questionnaires is suggested to estimate the number of subscriber lines. Also, two measures are presented to quantify the credibility on survey responses; one is the probability that the customer will use the multimedia services and the other is the rate that the subscriber line demand will be actually realized. The former measure is calculated based on the information on customers and the Logit analysis. The latter is obtained by the degree of customer's knowledge about specific services and the customer's willingness to use the services. Based on the values of two measures, the number of subscriber line demand can be developed for installing the optical access networks.
현재 온실가스 배출량 산정 방법은 온실가스 저감대책 효과 분석이 불가능하며 차량의 이동특성이 반영이 안 된 실정으로 이를 극복할 수 있는 온실가스 배출량 산정 방법의 필요로 본 연구가 시작되었다. 교통수요 분석을 통해 차종, 교통상황에 따른 HBEFA 배출계수로 배출량을 산정하는 방법을 통해 고양시에 적용하여 분석하였다. 본연구의 지자체단위 교통수요 추정방안을 통해 실질적인 교통 이용특성에 맞는 온실가스 배출량이 산출되었다. 온실가스 지자체별 통행요금, 속도제한 등 온실가스 저감 요인들이 교통수요 모형에 반영되어 온실가스 저감 대책에 대한 효과분석 후 환경영향을 줄일 수 있는 방안을 강구하여 온실가스 저감 대책 마련에 효율적으로 이용될 것으로 판단된다.
Prediction of demand for workforce in new and renewable energy is precondition for sustainable growth of an industry. The purpose of this research is to review prediction methods and case studies of workforce in new and renewable energy industry. This research compares the three methods in the focused on possibility of applying in renewable energy industry; survey, input-output and labor function estimation methods. Also, three cases are reviewed in the focused on applied method; Korea, America and Australia. As a result, the survey method was wildly used in the new and renewable industry. Also the improvement rates of work force are difference depending on the methodology. This result can be applied to set up the policy of human resource development of renewable energy.
Power distribution system planning for maximum customer satisfaction and system efficiency requires accurate forecast of future demand in service area. Spatial load forecasting method provides a more accurate estimation of both magnitudes and location of future electrical load. This method considers the causes of load growth due to addition of customers and per capita consumption among customers by land use (residential, commercial and industrial). So the land-use study and it's preference for small area is quite important. This paper proposes land-use preference estimation method based on fuzzy logic. Fuzzy logic is applied to computing preference scores for each land-use and by these scores the customer growth is allocated in service area. An simulation example is used to illustrate the proposed method.
In this paper, we propose a new load forecasting method for smart air conditioning (A/C) based on the modified thermodynamics of indoor temperature and the unbiased finite memory estimator (UFME). Based on modified first-order thermodynamics, the dynamic behavior of indoor temperature can be described by the time-domain state-space model, and an accurate estimate of indoor temperature can be achieved by the proposed UFME. In addition, a reliable A/C load forecast can be obtained using the proposed method. Our study involves the experimental validation of the proposed A/C load forecasting method and communication construction between DR server and HEMS in a test bed. Through experimental data sets, the effectiveness of the proposed estimation method is validated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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