신호교차로로 구성된 네트워크의 시스템최적 신호시간산정을 위해 Cell Transmission 이론을 교통류 모형으로 활용한 신호최적화 모형을 제안한다. Cell Transmission 모형은 기존에 소개된 신호최적화 모형과는 달리 충격파, 대기행렬의 길이, 그리고 하류부 교차로 대기행렬의 역류(Spillback)과 같은 과포화 현상을 표현하는데 적절한 이론적이고 실제적인 배경을 지원한다. 모형에서 기점을 출발한 수요차량은 종점에 도착할 때까지 경로선택을 통해서, 그리고 신호시스템은 이러한 수요의 움직임 고려하여 신호시간요소의 최적화를 통한 네트워크의 비용을 최소화하기 위해 서로 협력한다는 의미에서 제안된 모형은 시스템 최적화를 의미한다. 모형은 혼합정수계획법으로 정식화되며 최적신호전략과 고정신호전략간의 실험계획을 통해 구축된 모형을 비교·평가한다.
이 논문에서는 도시철도의 최대수요전력 산출을 위한 근사모델을 제시한다. 전류 벡터 반복법을 활용하여 변전소의 최대수요전력을 계산할 경우에 기존의 방법으로는 수 많은 반복 조류계산이 필요하기 때문에 계산시간 제약으로 인해 실시간 적용이 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 모든 조건이 동일한 상태에서 전원 임피던스의 변화에 따른 변전소 최대수요 전력을 빠르게 산출하는 근사모델을 제시한다. 제시된 근사 모델에 의한 산출결과가 기존 모델과 거의 유사한 정확성을 보임을 시뮬레이션을 통해 예시한다.
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
This paper considers a two-stage supply system consisting of two make-to-stock facilities. The facility in the first stage produces a single type of component in anticipation of future demands from the market and the end item production while the facility in the second stage produces the end item in anticipation of future demands from the OEM customers. The facility in the first stage has the option of to accept or reject each incoming demand from the market. In this paper, we address the problem of how to control the exogenous component demand and how to manage the production of the end item and the component so as to maximize the system's profit subject to the system costs. In this paper, we present a heuristic policy that is the base-stock production policy combined with a linear switching curve for component demand control. Numerical study is implemented under different operating conditions of the system and it shows that the performance of the heuristic is very promising compared to that of the optimal policy for the Markov model.
In this study, we examined the structural analysis of water demand fluctuation for water distribution control of water supply network. In order to analyze for the length of stationary time series, we calculate autocorrelation coefficient of each case equally divided data size. As a result, it was found that, with the data size of around three months, any case could be used as stationary time series. we analyze cross-correlation coefficient between the daily water consumption's data and primary influence factors. As a result, we have decided to use weather conditions and maximum temperature as natural primary factors and holidays as a social factor. Applying the multiple ARIMA model, we obtains an effective model to describe the daily water demand prediction. From the forecasting result, even though we forecast water distribution quantity of the following year, estimated values well express the flctuations of measurements. Thus, the suitability of the model for practical use can be confirmed. When this model is used for practical water distribution control, water distribution quantity for the following day should be found by inputting maximum temperature and weather conditions obtained from weather forecast, and water purification plants and service reservoirs should be operated based on this information while operation of pumps and valves should be set up. Consequently, we will be able to devise a rational water management system.
This paper presents a price-based quality-of-service (QoS) control framework for two-class network services, in which circuit-switched and packet-switched services are defined as "premium service class" and "best-effort service class," respectively. Given the service model, a customer may decide to use the other class as a perfect or an imperfect substitute when he or she perceives the higher utility of the class. Given the framework, fixed-point problems are solved numerically to investigate how static pricing can be used to control the demand and the QoS of each class. The rationale behind this is as follows: For a network service provider to determine the optimal prices that maximize its total revenue, the interactions between the QoS-dependent demand and the demand-dependent QoS should be thoroughly analyzed. To test the robustness of the proposed model, simulations were performed with gradually increasing customer demands or network workloads. The simulation results show that even with substantial demands or workloads, self-adjustment mechanism of the model works and it is feasible to obtain fixed points in equilibrium. This paper also presents a numerical example of guaranteeing the QoS statistically in the short term-that is, through the implementation of pricing strategies.
A smart grid is a modernized electrical grid that uses information about the behaviors of suppliers and consumers in an automated fashion to improve the efficiency, reliability, economics, and sustainability of the production and distribution of electricity. In the operation of a smart grid, demand side management (DSM) plays an important role in allowing customers to make informed decisions regarding their energy consumption. In addition, it helps energy providers reduce peak load demand and reshapes the load profile. In this paper, we propose a new DSM scheduling scheme that makes use of the day-ahead pricing strategy. Based on the Rubinstein-Stahl bargaining model, our pricing strategy allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption, while reducing the peak-to-average ratio. With a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can increase the sustainability of a smart grid and reduce overall operational costs.
Recently, the demand for high precision and large stroke in linear positioning systems is increasing in industry. A coarse-fine position control system composed of a linear motor and a piezoelectric actuator has such characteristics. Many optimal control laws have been applied to the position control of coarse-fine actuators but most of them did not take account into constraints. In this study, model predictive control (MPC) method with constraints is applied to the position control of the coarse-fine actuator and the performance of MPC is compared with those of conventional control laws.
본 연구에서는 도시철도의 중장거리 통행 특성에 따른 통행거리에 대한 분포수요이 불규칙성을 반영하고 통행거리와 분포수요간의 다양한 함수관계를 고려하기 위해서 도시철도 분포수요 예측모형에 대한 퍼지제어를 이용한 접근방밥을 제시하고자 하였다. 모형구축 및 검정을 위한 자료로는 대구시 지하철 1호선의 실제 통행량 자료와 통행거리 자료를 활용하였으며, 통행량 자료는 역무자동화 기기에서 하루동안 수집된 각 역별 발생량 및 집중량과 역간 분포량을 집계한 것이고 통행거리 자료는 대구시 지하철 1호선의 영업연장을 활용하여 추바역과 도착역간의 거리를 산정하여 집계한 것이다. 모형의 적합성 검토에서는 도시철도 역세권을 기반으로 한 동일한 자료를 이용하여 모형을 구축한 퍼지제어모형과 중력모형을 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 그 결과 증력모형에서는 통행거리 변수가 모형에 좋지 못한 영향을 미치는 반면, 각 변수간의 다양한 함수관계를 표현할 수 있는 퍼지제어모형에서는 통행거리가 상당히 유용한 자료로 활용되었을 뿐만 아니라 중력모형보다 높은 예측정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 도시철도만의 발생 ${\cdot}$집중량을 토대로 도시철도 분포수요 예측시에는 퍼지제어를 이용할 경우 양호한 예측결과가 기대되어지며, 본 여구에서 미진하였던 초적의 소속함수 정의 와 퍼지규칙 설정문제는 신경망 이론과 조합하면 더욱 진보한 예측의 정도 향상과 모혀안 절대비교가 가능할 것으로 판단된다.
Burnout research has mostly been performed in human service fields. However, it has recently been expanded to cover diverse settings and even non-occupational samples, such as students. In this study, we defined the construct of academic burnout, which is the burnout experienced by students. Next, we described the concept of academic burnout by introducing measurements for assessing academic burnout. On the basis of the demand-control model (DCM) and effort-reward imbalance model (ERIM), which are the most predominant theoretical burnout models, we described the causal factors and the pathway to experiencing academic burnout symptoms. The ERIM was a more influential model than the DCM when explaining the academic burnout of Korean students. Based on the results of previous longitudinal studies on academic burnout, we recognized emotional exhaustion and academic inefficacy as the initial symptoms of academic burnout. Finally, we discussed the prevention and intervention programs with specific components that should be included in those programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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