Tae Ho Woo;Kyung Bae Jang;Chang Hyun Baek;Jong Du Choi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권11호
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pp.4095-4101
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2022
Following the climate-related disasters considered by several efforts, the nuclear capacity needs to double by 2050 compared to 2015. So, it is reasonable to investigate global warming incorporated with the fuzzy set theory for nuclear energy consumption in the aspect of fuzziness and nonlinearity of temperature variations. The complex modeling is proposed for the enhanced assessment of climate change where simulations indicate the degree of influence with the Boolean values between 0.0 and 1.0 in the designed variables. In the case of OIL, there are many 1.0 values between 20th and 60th months in the simulations where there are 10 times more for a 1.0 value in influence. Hence, the temperature variable can give the effective time using this study for 100 months. In the analysis, the 1.0 value in NUCLEAR means the highest influence of the modeling as the temperature increases resulting in global warming. In detail, the first influence happens near the 8th month and then there are four times more influences than effects in the early part of the temperature mitigation. Eventually, in the GLOBAL WARMING, the highest peak is around the 20th month, and then it is stabilized.
This paper on the socioeconomic role of One Dollar Campaign project initiated by Rwanda Diaspora in the reconstruction of the country after 1994 genocide against Tutsi tends to show how Rwanda Diaspora contributes to the socioeconomic development of their home country. The 1994 genocide against Tutsi in Rwanda has destroyed the country and the Rwandan society; and rebuilding the trust, unity, hope and socioeconomic status of genocide survivors in particular and of all Rwandans in general had to engage all Rwandans wherever they were. The focus of this paper is to assess the change on socioeconomic status of the beneficiaries of the one dollar campaign project initiated by Rwanda Diaspora which aimed to help genocide survivor orphans to have a shelter. The results showed that the amount of money contributed by Rwanda Diaspora for this project is of paramount importance as it exerts a positive impact on genocide orphan survivors' daily life, change of their socioeconomic status and to the country's development in general.
본 고는 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 글로벌 금융위기 이전인 2001-2008년, 그 이후인 2008-2015년 두 기간 동안 조선 산업의 생산성변화를 기술효율성변화, 순효율성변화, 규모효율성변화, 기술변화로 구분하여 측정함과 동시에 두 기간 동안 생산성 변화를 비교하였다. 전반기(2001-2008년)에는 2.8%의 생산성 향상되었으며, 이는 기술효율성 보다는 기술진보에 기인된 것으로 나타났다. 후반기(2008-2015)에는 -3.4%의 생산성 하락으로 나타났다. 이는 글로벌 금융위기이후 세계경제의 침체로 인한 선박수주 물량의 감소, 중국 조선 산업의 부상 등으로 인해 기술효율성 저하, 기술퇴보 등에 기인된 것으로 나타났다. 두 기간 중 전반기 가 후반기보다 생산성이 높게 나타났다. 특히 두 기간 간에 이러한 차이는 기술변화에 의해 기인된 것으로, 즉, 기술 퇴보는 생산성 감소로 나타났으며, 통계적 검증을 통해서도 이를 입증할 수 있었다. 본 연구 결과에 의한 정책적 시사점으로는 정부 그리고 각 DMU들은 향후 생산성 증대를 위해, 글로벌 조선 산업의 환경변화에 대응하는 신기술개발 그리고 비효율적 요인을 제거하는 전략이 필요하다는 점을 제시하고 있다.
The impact of the interannual climatic variability on the vegetation sensitively appears in the timing of phenological events such as green-up, mature, and senescence. Therefore, an accurate and temporally high-resolution NDVI dataset will be required for analysis on the interannual variability of the climate-vegetation relationship. We constructed a daily 8km NDVI dataset over Eurasia based on the 8km tiled data of Pathfinder A VHRR Land (PAL) Global daily product. Cloud contamination was successfully reduced by Temporal Window Operation (TWO), which is a method to find optimized upper envelop line of the NDVI seasonal change. Based on the daily NDVI time series from 1982 to 2000, an accurate (daily) interannual change of the phenological events will be analyzed.
We analyze the changes of the Palmer Drought Severity Index (PDSI) over Korea to assess the regional climate change associated with global warming. For the regional-scale analysis, we used the MM5 simulation in 27 km horizontal resolution for the period of 1971-2100, which is driven by ECHAM4/HOPE-G under the greenhouse gas omission scenario. The downscaled climate variables capture improved regional features consistent with the observation. Based on the simulation, we investigated the temporal and spatial distributions of PDSI over Korea. The area-averaged PDSI is expected to decrease in global warming. Considering the horizontal distribution of climate change, the negative peak values of PDSI anomalies appear in the southern part of Korea.
For a comprehensive understanding of human impact on a change of the global climate, it is necessary to obtain reliable information on man-induced fluxes of greenhouse gases (GHGs) into the atmosphere. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines (IPCC 1996, IPCC 2000, IPCC2006) provide the methods and procedures of estimating the national GHG emission inventories. Particularly, IPCC 2006 contains new chapter of key conceptions uncertainties, including the types of uncertainties and assessment methods of uncertainties in GHG emission inventories. In this paper, a compact and clear survey on volume 1 of IPCC 2006, which contains the general information on inventory compilation, uncertainty and guidance on the choice of methods, and QC/QA, is given with emphasis on uncertainty analysis.
Higher prediction efficacy is a very challenging task in any field of engineering. Due to global warming, there is a considerable increase in the global sea level. Through this work, an attempt has been made to find the sea level variability due to climate change impact at Haldia Port, India. Different statistical downscaling techniques are available and through this paper authors are intending to compare and illustrate the performances of three regression models. The models: Wavelet Neural Network (WNN), Minimax Probability Machine Regression (MPMR), Feed-Forward Neural Network (FFNN) are used for projecting the sea level variability due to climate change at Haldia Port, India. Model performance indices like PI, RMSE, NSE, MAPE, RSR etc were evaluated to get a clear picture on the model accuracy. All the indices are pointing towards the outperformance of WNN in projecting the sea level variability. The findings suggest a strong recommendation for ensembled models especially wavelet decomposed neural network to improve projecting efficiency in any time series modeling.
As the modular production is an important issue in globalized manufacturing industries, sub modules or parts of the final product are provided by many suppliers. Some part suppliers design their own products for themselves. In some cases, part supplier may provide the same type product to multiple 1-tier companies. Because all suppliers and 1-tier companies can not use the same CAD system in general case, the engineering change in the CAD model of one company could not propagate to related CAD models of other companies directly. Although they use the same CAD system, it is hard to share their CAD model with each other because of company security policy. In this paper, the neutral reference model, which consists of the neutral skeleton model and the external reference model, is proposed to apply a global top-down modeling approach to collaborating companies.
Structural change in an amorphous alloy was measured by applying a load below the global yield stregth at ambient temperatures. It was observed that the magnitude of the apparent structural change occuring in the amorphous alloy is determined by the compatative relationship between the stress-induced disordering process and the thermally-activated relaxation process. Structural disorder was observed to take place even at a stress well below the global yield, and the degree of the disorder was increased abruptly at the earlier stage of loading and saturated with time. In the mean time, unlike the previous belief, the relaxation process was observed to occur even at embient temperatures, and the degree of the relaxation was observed to increase linearly with time. The analytical equation predicting the structural change was proposed.
Many studies have related the recent variations of wildfire regime such as the increasing number of occurrances, their patterns and timing changes, and the severity of their extreme cases with global warming. However, there are only a few numbers of wildfire studies to assess how the future wildfire regime will change in the interactions between land and atmosphere with climate change especially over East Asia. This study was performed to estimate the future changing aspect of wildfire danger with global warming, using Haines Index (HI). Calculated from atmospheric instability and dryness, HI is the potential of an existing fire to become a dangerous wildfire. Using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, two separated 5-year simulations of current (1995~1999) and far future (2095~2099) were performed and analyzed. Community Climate System Model 3 (CCSM3) model outputs were utilized for the model inputs for the past and future over East Asia; future prediction was driven under the IPCC A1B scenario. The results indicate changes of the wildfire danger regime, showing overall decreasing the wildfire danger in the future but intensified regional deviations between north and south. The overall changes of the wildfire regime seems to stem from atmospheric dryness which is sensitive to soil moisture variation. In some locations, the future wildfire danger overall decreases in summer but increases in winter or fall when the actual fire occurrence are generally peaked especially in South China.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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