This paper describes operational analysis results of the DC micro-grid using detailed model of distributed generation. Detailed model of wind power generation, photo-voltaic generation, fuel-cell generation was implemented with the user-defined model of PSCAD/EMTDC software that is coded with C-language. The operation analysis was carried out using PSCAD/EMTDC software, in which the power circuit is implemented by built-in model and the controller is modelled by user-defined model that is also coded with C-language. Various simulation results confirm that the DC micro-grid can operate without any problem in both the interconnected mode and the islanded mode. The operation analysis result confirms that the DC micro-grid make it feasible to provide power to the load stably. And it can be utilize to develop the actual system design and building.
This study analyzed the social media accounts and performed a Big Data analysis of Z-generation fashion using Textom Text Mining Techniques program and Ucinet Big Data analysis program. The research results are as follows: First, as a result of keyword analysis on 67.646 Z-generation fashion social media posts over the last 5 years, 220,211 keywords were extracted. Among them, 67 major keywords were selected based on the frequency of co-occurrence being greater than more than 250 times. As the top keywords appearing over 1000 times, were the most influential as the number of nodes connected to 'Z generation' (29595 times) are overwhelmingly, and was followed by 'millennials'(18536 times), 'fashion'(17836 times), and 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times) and 'trend'(7310 times) Second, as a result of the analysis of Network Degree Centrality between the key keywords for the Z-generation, the number of nodes connected to the "Z-generation" (29595 times) is overwhelmingly large. Next, many 'millennial'(18536 times), 'fashion'(17836 times), 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times), 'trend'(7310 times), etc. appear. These texts are considered to be important factors in exploring the reaction of social media to the Z-generation. Third, through the analysis of CONCOR, text with the structural equivalence between major keywords for Gen Z fashion was rearranged and clustered. In addition, four clusters were derived by grouping through network semantic network visualization. Group 1 is 54 texts, 'Diverse Characteristics of Z-Generation Fashion Consumers', Group 2 is 7 Texts, 'Z-Generation's teenagers Fashion Powers', Group 3 is 8 Texts, 'Z-Generation's Celebrity Fashions' Interest and Fashion', Group 4 named 'Gucci', the most popular luxury fashion of the Z-generation as one text.
The aim of this study was to identify factors influencing problem drinking among the Echo Generation in South Korea and provide basic data for early intervention and mediation of problem drinking among the Echo Generation. This descriptive study performed a secondary analysis of raw data from the 2018 Korean National Health and Nutrition Examination Survey and used responses for problem drinking items from 999 Echo Generation participants born between 1979 and 1992. This study comprehensively investigated sociodemographic and health-related factors influencing problem drinking among the Echo Generation. SPSS WIN program (version 26.0) was used for data analysis. Gender (β=-.32, p<.001), education level (β=.10, p=.002), white-collar workers out of job (β=-.09, p=.041), and depression (β=.11, p<.001) were identified as factors that influenced problem drinking among the Echo Generation. Results of this study suggest that in order to prevent problem drinking among the Echo Generation, there should be user-customized prevention education and intervention programs.
This study aims to find ways to increase the declining donation intention by using machine learning techniques. To this end, in order to predict factors that affect donations between the MZ generation and the senior generation, various machine learning algorithms, including logistic regression analysis, are applied to build a model to determine variables that affect donation intention, and provide statistical verification and evaluation indicators. In this study, differences in donation intention by generation were expected as a variable affecting donation intention, and the senior generation was expected to show a higher donation intention tendency than the younger generation. However, although the research results were not statistically significant, the younger generation showed a higher intention to donate, and these results are interpreted to mean that value consumption and ethical consumption, which are important to today's MZ generation, also influenced donations. However, there were differences between generations in the amount of donations, and higher donation amounts were confirmed among the senior generation (those in their 50s or older) than the younger generation. In addition, the results of the logistic regression analysis showed that previous donation experience had a positive effect on future donation intention, and the more motivation and importance of donation and various social participation activities online and offline, the more active one became in donating.
In the global ship structure and vibration analysis, the FE(finite element) analysis model is required in the early design stage before the 3D CAD model is defined. And the analysis model generation process is a time-consuming job and takes much more time than the engineering work itself. In particular, ship structure has too many associated structural members such as stringers, stiffness and girders etc. These structural members should be satisfied as the constraints in analysis modeling. Therefore it is necessary to support generation of analysis model with satisfying these constraints as an automatic manner. For the effective support of the global ship analysis modeling, a method to generate analysis model using initial design information within ship design process, that hull form offset data and compartment data, is developed. In order to easily handle initial design information and FE model information, flexible data structure is proposed. An automatic quadrilateral mesh generation algorithm using initial design information to satisfy the constraints imposed on the ship structure is also proposed. The proposed data structure and mesh generation algorithm are applied for the various type of vessels for the usability test. Through this test, we have verified the stability and usefulness of this system including mesh generation algorithm.
The paper shows the analysis of operating conflict of OCGR trip events and metering errors in the photovoltaic generation, wind generation distributed generation customers with no defect of the distributed generation facilities, which are connected to 22.9kV distribution lines. To analyze problems with metering errors and OCGR fault event, a power quality analyzer and PSIM program were used to test the field and to simulate in Sun-Cheon photovoltaic generation and Seo-Cheon photovoltaic generation customers. With the trial distribution line, the result of analysis was verified to prove with the same situation of the actual field. This paper suggests short term and long term countermeasures of OCGR fault events, analysis of over and shortage of metering errors in distributed generation customers.
The purpose of this study was to characterize the attitudes of Net generation customers toward purchasing fashion products or apparels through Cyber communication media. This study targeted 333 individuals aged from 14 to 24 purchasing fashion apparels through the Interned or PC communication. The data were analyzed by using frequency analysis, factor analysis, t-test, ANOVA by SASS package. The results of this study are as follows : 1. Fashion life-style of Net generation is classified into four groups - Fashion attached type, Web entertainment type, Web information type, Web media purchasing type. Net-Generation shows a little preference for brand. 2. As a result of the statistical analysis of each group's demographic variables, price is not so important when purchasing and according to the analysis of age, it proves that twenties are trendier than teenagers. 3. The most significant factor of information search is watching others' clothes and the most popular place for purchase is wholesale mall. Net-Generation has a little intention to purchase through Cyber communication media.
This paper describes the simple payback period analysis of small co-generation system based on the existing apartment and building data. First, We investigate apartment and building data more than $2000[m^2]$ using Ministry of Construction & Transportation's computer system. And then we calculate the latent amount of small co-generation system considering gas company and CHP. Second, we classify the latent amount of small co-generation system into office, hospital, hotel, department store, complex building and apartment. Finally, we perform the simple payback period analysis for small co-generation system. The results show the simple payback period of small co-generation system is less then 10 years.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권3호
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pp.23-34
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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