The regional-scale transient groundwater-river interaction model is developed to gain a better understanding of the regional-scale relationships and interactions between groundwater and river system and quantify the residual river flow after groundwater abstraction from the aquifers with climate variability in the Waimea Plains, New Zealand. The effect of groundwater abstraction and climate variability on river flows is evaluated by calculating river flows at the downstream area for three different drought years (a 1 in 10 drought year, 1 in 20 drought year, and 1 in 24 drought year) and an average year with metered water abstraction data. The effect of future water demand (50 year projection) on river flows is also evaluated. A significant increase in the occurrence of zero flow, or very low flow of 100 L/sec at the downstream area is predicted due to large groundwater abstraction increase with climate variability. Modeling results shows the necessity of establishing dynamic cutback scenarios of water usage to users over the period of drought conditions considering different climate variability from current allocation limit to reduce the occurrence of low flow conditions at the downstream area.
The wide spread of smartphones and the growth of the number of internet users are reshaping the SNS (Social Network Service). Merging into other service areas and creating new business models with high profits, SNS is no more a service simply providing personal connections. Now SNS has positioned itself as a service platform. SNG (Social Network Game) is a new outcome utilizing SNS as a game platform and showing a rapid growth rate in a short period of time. The number of SNG users is expected to increase steadily. In this study, we examine whether SNG user motivations lead to flow experience and future intention to use. For that purpose, we conducted a survey with smartphone users. The results indicate that flow experience functions as a mediator and user motivations indirectly affect intention to use through flow experience. This paper concludes with discussions on findings and suggestions for future research.
In order to predict and prevent the disease of the abdominal aorta, which is the largest artery in the human body and the most common aneurysm, the normal arterial blood flow operation should be considered. To this end, we are trying to solve problems that may arise in the future by executing FSI based on the data obtained from 4D flow MRI. However, to match the similarity between the 4D flow MRI flow and the FSI flow, correlation was used in previous papers, but the correlation did not show the degree of agreement. Therefore, in this paper, we analyzed the correlation between the 4D flow MRI flow velocity of the human abdominal aorta and the two-way FSI flow velocity in which the three physical properties used for the aortic FSI were added to the CT abdominal aorta 3D model and the interclass correlation coefficient. As a result, the physical property M2 showed the highest similarity in correlation and intraclass correlation coefficient, and this property is intended to be helpful in the future study of the abdominal aortic two-way FSI flow rate.
자연하천의 부정류에 Preissmann 기법을 적용시 나타나는 수치 불안정성의 원인을 규명하고 불안정성을 극복하기 위한 적절한 대책을 제시하였다. 주된 불안정성의 원인으로는 천이류, 하도단면의 급격한 변화, 부적절한 조도계수, 계산시간 및 거리간격, 급격하게 증가하는 유입수문곡선, 그리고 마른 하상 등이다. 이런 불안정성의 주된 원인은 천이류의 발생과 관계가 있으며 상류-사류가 공존하는 자연 하도에서 천이류를 해석할 수 있는 모형을 제안하였다. 가상하도를 통하여 모의 수치실험을 수행한 결과 전하도구간에 대하여 안정성있게 수렴하고 있었으며, 일관성있는 유량, 수위자료를 얻을 수 있었다. 본 연구의 모형은 앞으로 실제 하천자료를 통해 적용성의 검증이 이루어진다면 천이류로 발생하는 수치계산의 어려움의 해결에 기여할 수 있다고 판단된다.
This paper presents the effects of an increase or a decrease of a power reserve by load flow calculations under the seasonal load patterns of each country for the future power shortages faced by the metropolitan areas or by the southeastern area of South Korea in North-East Asia. In this paper, the various cases of the power system interconnections in Far-East Asia are presented, and the resulting interconnected power systems are simulated by means of a power flow analysis performed with the PSS/E 28 version tool. Data for simulation were obtained from the 2-th long term plan of electricity supply and demand in KEPCO. The power flow map is drawn from simulated data and the comparative study is done. In the future, a power flow analysis will be considered to reflect the effects of seasonal power exchanges. And the plan of assumed scenarios will be considered with maximum or minimum power exchanges during summer or winter in North-East Asian countries.
Flow has attracted more interests in consumer behaviors, with pleasure and fantasy getting more important in shopping. "Flow" means the experience with which consumers feel as pleased and satisfied as in playing pleasantly, and the optimal experience they feel when they are indulged in an activity. The purpose of this study is to investigate the relationships among challenges, skills, flow experience, and future behavioral intention in online shopping malls. In addition, a 3D shopping mall and a 2D shopping mall were selected as the stimuli in order to examine the differences in flow experience in accordance with web site types. A survey questionnaire was developed and 700 data(2D group: n=380, 3D group: n=320) were used for analysis. Data were analyzed through structural equation model to explore effects of challenges and skills on flow. The results of this study are summarized as follows. First, the perception of higher challenges and skills led to positive flow experience and higher time distortion. Second, the higher the level of time distortion was, the higher the flow experience was. This means that a shopping mall will increase flow experience, if it is interesting enough to be unaware of time passing. Third, flow experience had a positive influence on future behavioral intention. Finally, in all variables except skills, the impact of 3D shopping mall is greater than that of 2D shopping mall, which means that web site types affect flow experience.
During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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