A GDHS(Geothermal District Heating System) is a heating system supplying a group of districts with heat extracted from geothermal sources. The advantages of GDHS include saving fuel consumption as well as reducing air pollution. This paper presents a case study for the economic feasibility model and analysis of a GDHS with which central/individual heating systems are replaced. Configuring to a simplified GDHS which consisits of subsurface systems, surface systems, and transmission/distribution systems, we find out the properties of the system and the model parameters affecting the initial investment/operating costs in order to develop a classical economic feasibility model given geothermal temperature. Based on our model parameter space, we analyzed the geothermal development project of the Jejoo Island probabilistically given prior information such as the expected geothermal power, the demand size and the length of transmission/distribution pipes.
Line capacity calculation has been used to determine optimum efficiency and safe train service for train scheduling plan and investment priority order throughout detecting bottleneck section. Because of some problems of Yamagisi and UIC methods for line capacity calculation, developing of the method of line capacity caculation and evaluation for the Korea circumstance is important. This paper deals with the reliability improvement on the integrated system of TPS(Train Performance Simulator), PES(Parameter Evaluation Simulator), LCS(Line Capacity Simulator) and simulation and sensitivity analysis for line capacity.
Jeong, Seungwon;Ahn, Sang Jin;Koo, Hyeng Keun;Ahn, Seryoong
East Asian mathematical journal
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제38권3호
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pp.277-292
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2022
This study investigates the convergence of the optimal consumption and investment policies in a binomial-tree model to those in the continuous-time model of Merton (1969). We provide the convergence in explicit form and show that the convergence rate is of order ∆t, which is the length of time between consecutive time points. We also show by numerical solutions with realistic parameter values that the optimal policies in the binomial-tree model do not differ significantly from those in the continuous-time model for long-term portfolio management with a horizon over 30 years if rebalancing is done every 6 months.
본 연구는 법정근로시간 단축이 성장률, 투자, 소비, 고용 등 제 경제변수들에 주는 영향을 분석한다. 본 연구는 기본 분석모형으로서 Hansen(1985)과 Rogerson(1988)에 의해 개발된 비가분성(indivisible) 노동 모형을 사용하나 노동생산성 면에서의 근로자들의 이질성을 명시적으로 고려함으로써 그들의 모형을 확장하였다. 경제활동인구 조사와 도시가계 조사 데이터로 연결 패널자료를 구성하여 기존 근로자와 근로시간 단축에 의해 새로 고용되는 근로자 두 집단 사이에 존재하는 효율파라미터 값을 추정하였다. 시뮬레이션을 통하여 장기적인 균제 상태를 비교 분석해 본 결과 법정근로시간이 44시간에서 40시간으로 단축될 경우, 추가로 고용되는 근로자는 기존 근로자 생산성의 약 95%이며 고용은 약 4.9% 증가하는 것으로 나타난다. 그러나 새로운 균제 상태에서는 이는 법정근로시간의 단축에 따른 경제 전체 근로자의 실(actual) 평균근로시간의 감소와 신규 근로자의 유입에 의한 평균노동생산성 감소로 유효노동량이 2.03% 감소하기 때문이다.
Life management technology is required as the failure risk of aged power transformers increases. Asset management technology is developed to evaluate the remaining life, establish the replacement strategies, and decide the optimal investment based on the reliability and economy of power transformers. The remaining life assessment uses data such as installation, operation, maintenance, refurbishment, and failure of power transformers. The optimal investment also uses data such as maintenance, outage, and social costs. To develop the asset management system for power transformers, determining the degradation parameters related to the aging of power transformers and evaluating the condition of power transformers using these parameters are important. In this study, since 1983, 110,000 Dissolved Gas Analysis (DGA) data have been analyzed to determine the degradation parameters related to the aging of power transformers. The alarm rates of combustible gases ($H_2$, $C_2H_2$, $C_2H_4$, $CH_4$, and $C_2H_6$), TCG, CO, and $CO_2$ were analyzed. The end of life and failure rate (bathtub curve) of power transformers were also calculated based on the failure data from 1981 to 2014. The DGA gases related to discharge, overheating, and insulation degradation were determined based on alarm and failure rates. $C_2H_2$, $C_2H_6$, and $CO_2$ were discharge, oxidation, and insulation degradation parameters related to the aging of power transformers.
본(本) 연구(硏究)에서는 목재(木材)의 다목적(多目的) 생산량(生産量)(multiple-product yield) 예측(豫測)에 대한 해결책(解決策)으로서 테다소나무(Pinus taeda L.) 조림지(造林地)를 대상으로 하여 Weibull 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템을 개발(開發)하였다. 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 모형(模型)을 개발(開發)하기 위하여, 4개의 백분위수(百分位數) 식(式)들을 근거(根據)로 한 모수(母數) 회복(回復)(parameter recovery) 절차법(節次法)을 적용(適用)하였다. 또한 직경급(直徑級)에 대한 수확량(收穫量) 계산(計算)을 위하여 단목(單木) 수고(樹高) 예측식(豫測式)을 개발(開發)하였으며, 그리고 단목(單木) 재적(材積) 예측식(豫測式)을 이용(利用)함으로써 직경급(直徑級)에 대해 기대되는 재적량(材積量)을 계산(計算)할 수가 있다. 본(本) 연구(硏究)에서 사용(使用)된 직경급(直徑級)에 대한 Weibull 누적함수(累積函數)의 상한선(上限線) 차이(差異) 방법(方法)이 기존(旣存)의 상한선(上限線)과 하한선(下限線)의 절차법(節次法)보다도 괄약오차(括約誤差)를 줄 일수 있는 보다 나은 절차법(節次法)이였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시(提示)된 Weibull 직경분포(直徑分布) 수적예측(收積豫測) 시스템에 대한 타당성(妥當性) 검정(檢定)의 한 방법(方法)으로서 Kolmogorov-Smirnov test 결과(結果), 각(各) plot당 예측(豫測)된 직경분포(直徑分布)와 관측(觀測)된 직경(直徑) 분포급(分布級) 사이에서 통계적(統計的) 유의성(有意性)이 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템은 다목적(多目的) 목재(木材) 생산량(生産量) 예측(豫測)과 임분(林分) 구조(構造) 모형(模型) 및 임분(林分)의 경영(經營)에 유용(有用)한 정보(情報)를 제공(提供)할 것이다.
Facing the 4th Industrial Revolution era, researches on artificial intelligence have become active and attempts have been made to apply machine learning in various fields. In the field of finance, Robo Advisor service, which analyze the market, make investment decisions and allocate assets instead of people, are rapidly expanding. The stock price prediction using the machine learning that has been carried out to date is mainly based on the prediction of the market index such as KOSPI, and utilizes technical data that is fundamental index or price derivative index using financial statement. However, most researches have proceeded without any explicit verification of the prediction rate of the learning data. In this study, we conducted an experiment to determine the degree of market prediction ability of basic indicators, technical indicators, and system risk indicators (AR) used in stock price prediction. First, we set the core parameters for each financial indicator and define the objective function reflecting the return and volatility. Then, an experiment was performed to extract the sample from the distribution of each parameter by the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method and to find the optimum value to maximize the objective function. Since Robo Advisor is a commodity that trades financial instruments such as stocks and funds, it can not be utilized only by forecasting the market index. The sample for this experiment is data of 17 years of 1,500 stocks that have been listed in Korea for more than 5 years after listing. As a result of the experiment, it was possible to establish a meaningful trading strategy that exceeds the market return. This study can be utilized as a basis for the development of Robo Advisor products in that it includes a large proportion of listed stocks in Korea, rather than an experiment on a single index, and verifies market predictability of various financial indicators.
Putnam은 소프트웨어 프로젝트에 참여하는 인력이 Rayleigh 분포를 따르는 SLIM 모델을 제시하였다. 이 모델에서 인력분포를 얻기 위해서는 총 개발노력과 개발 난이도를 추정해야 한다. 프로젝트 개발에 참여할 것인지 여부를 결정하기 위해서는 소프트웨어 생명주기의 초기단계에서 이 모수들을 보다 적확히 추정하는 것이 필요하다. Putnam은 시스템 속성들 중 강한 상관관계가 있는 변량을 제거하고 나머지 변량들만으로 총 개발노력과 개발 난이도를 추정하였다. 그러나 통계적 방법에 따라 변량들이 다르게 선택되며 모델의 성능에 차이가 발생한다. 본 논문은 Putnam 방법 대신 주성분분석을 이용하여 최적의 시스템 속성을 선택하였다. 모델의 성능분석 결과 주성분분석 방법이 Putnam의 방법보다 9.85% 성능향상을 보였다. 또한, 제안된 모델은 단순하고 쉽게 구현할 수 있다.
The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.
인터넷 서비스가 안정화 위주로 옮겨가면서 웹서비스의 품질 향상을 위해 보다 많은 투자가 이루어지고 있다. 대규모의 다양한 정보를 제공하고있는 전자도서관 웹 사이트가 객관적인 평가 시스템을 개발하여 적용하므로써 이용자들에게 서비스의 만족도를 높일 수 있는 기준을 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 검색성, 개인화로 기준을 도출하였다. 구축된 사용성 평가 모델을 계층적 분석방법(Analytic Hierarchy Process AHP)을 이용하여 평가하고 검증하였다. 평가지침으로 설정된 항목을 설문조사를 하여 계층적 분석방법에 기초한 디지털 도서관 웹 사이트 평가 모델을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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