This study estimates the greenhouse gas (GHG) emissions reduction resulting from photovoltaic and wind power technologies using a bottom-up approach for an indirect emission source (scope 2) in South Korea. To estimate GHG reductions from photovoltaic and wind power activities under standard operating conditions, methodologies are derived from the 2006 IPCC guidelines for national GHG inventories and the guidelines for local government greenhouse inventories of Korea published in 2016. Indirect emission factors for electricity are obtained from the 2011 Korea Power Exchange. The total annual GHG reduction from photovoltaic power (23,000 tons CO2eq) and wind power (30,000 tons CO2eq) was estimated to be 53,000 tons CO2eq. The estimation of individual GHGs showed that the largest component is carbon dioxide, accounting for up to 99% of the total GHG. The results of estimation from photovoltaic and wind power were 63.60% and 80.22% of installed capacity, respectively. The annual average GHG reductions from photovoltaic and wind power per year per unit installed capacity (MW) were estimated as 549 tons CO2eq/yr·MW and 647 tons CO2eq/yr·MW, respectively. Finally, the results showed that the level of GHG reduction per year per installed capacity of photovoltaic and wind power is 62% and 42% compared to the CDM project, respectively.
본 논문에서는 도로포장의 성능개선을 유도하기 위한 제도적 수단인 공사비 차등지급규정(지불규정)을 제시하고 이를 고속도로 아스팔트 포장 공사에 처음으로 적용한 결과를 다루고 있다. 지불규정을 적용하기 위한 단위구간(lot)은 덧씌우기 포장의 일평균 시공연장으로 정의하였다. 단위구간은 다시 포장의 초기상태 평가를 위한 최소 단위인 세부단위구간(sublot)으로 나누었으며, 세부단위구간에서 측정한 품질항목의 평균과 표준편차를 이용하여 단위구간을 대표하는 품질항목별 지불계수(pay factor)를 산정하였다. 마지막으로, 각각의 품질항목이 포장의 중장기 공용성에 미치는 상대적 영향을 고려하여 합성지불계수를 결정하였다. 본 연구에서 제시한 지불규정은 2008년에 한국도로공사 6개 지역본부(충청, 호남, 경북, 경남, 경인, 강원)에서 시행된 아스팔트 덧씌우기 포장공사에 적용하였으며, 이 과정에서 제기된 고려사항 및 문제점을 정리하였다. 결론적으로, 품질항목에 대한 평가결과가 품질관리한계를 만족하는 경우에는 기존 공사비 대비 최대 50% 가까이 인센티브 지급이 가능함을 알 수 있었다. 반면에, 다짐도와 같은 주요 성능관련 품질이 낮을 경우 기존 공사비 대비 최대 10% 가까이 공사비 감액도 있을 수 있음을 확인하였다.
A Carbon Fiber Composite (CFC) framework was designed for a small lightweight space camera. According to the distribution characteristics of each optical element in the optical system, CFC (M40J) was chosen to accomplish the design of the framework. TC4 embedded parts were used to solve the low accuracy of the CFC framework interface problem. An integrated optimization method and the optimization strategy which combined a genetic global optimization algorithm with a downhill simplex local optimization algorithm were adopted to optimize the structure parameters of the framework. After optimization, the total weight of the CFC framework and the TC4 embedded parts is 15.6 kg, accounting for only 18.4% that of the camera. The first order frequency of the camera reaches 104.8 Hz. Finally, a mechanical environment test was performed, and the result demonstrates that the first order frequency of the camera is 102 Hz, which is consistent with the simulation result. It further verifies the rationality and correctness of the optimization result. The integrated optimization method mentioned in this paper can be applied to the structure design of other space cameras, which can greatly improve the structure design efficiency.
Purpose - In this study, we investigate the effects of government environmental subsidies and the globalization Chinese firms on their profitability using return on assets (ROA). Design/methodology/approach - In this study, a merged data including accounting, financial market, subsidization of the Chinese governments, local and the central, and export activities of 19,563 year-firms, for those listed on Shanghai Stock and Shenzhen Stock Exchange for 11 years from 2008 to 2018 is used. We collect subsidy data from RESSET database and financial data from CSMAR database. Then, we empirically test the test hypotheses using fixed effects models (FEM) separately and in a simultaneous equation model (SEM). Findings - Firstly, the globalization of Chinese firms has a negative impact on their profitability for some years after the year. Secondly, environmental subsidies just like other subsidies have ameliorating effects on financial performance for global firms. Such effects have lasted some years. Thirdly, environmental investments have a mostly negative impact on short- and long-term profitability for global firms. Lastly, the government's environmental subsidies in China have a positive effect on their profitability for both global and domestic firms. Research implications or Originality - We can infer that environmental investments with the help of the governmental subsidies can help Chinese firms deploy global strategies to expand markets to surpass competitors in the long run despite worsening profitability in global markets in the short run.
This study aimed to analyze the wind-induced mechanical energy (WME) of a proposed super high-rise and long-span transmission tower-line system (SHLTTS), which, in 2021, is the tallest tower-line system with the longest span. Anew index - the WME, accounting for the wind-induced vibration behavior of the whole system rather than the local part, was first proposed. The occurrence of the maximum WME for a transmission tower, with or without conductors, under synoptic winds, was analyzed, and the corresponding formulae were derived based on stochastic vibration theory. Some calculation data, such as the drag coefficient, dynamic parameters, windshielding areas, mass, calculation point coordinates, mode shape and influence function, derived from wind tunnel testing on reducedscale models and finite element software were used in calculating the maximum WME of the transmission tower under three cases. Then, the influence of conductors, wind speed, gradient wind height and wind yaw angle on WME components and the energy transfer relationship between substructures (transmission tower and conductor) were analyzed. The study showed that the presence of conductors increases the WME of transmission towers and changes the proportion of the mean component (MC), background component (BC) and resonant component (RC) for WME; The RC of WME is more susceptible to the wind speed change. Affected by the gradient wind height, the WME components decrease. With the RC decreasing the fastest and the MC decreasing the slowest; The WME reaches the its maximum value at the wind yaw angle of 30°. Due to the influence of three factors, namely: the long span of the conductors, the gradient wind height and the complex geometrical profile, it is important that the tower-line coupling effect, the potential for fatigue damage and the most unfavorable wind yaw angle should be given particular attention in the wind-resistant design of SHLTTSs
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
Kai. Li.;Robert Tiong L. K.;Maria Balatbat ;David Carmichael
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.272-275
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2009
Carbon finance is the investment in Greenhouse Gas (GHG) emission reduction projects in developing countries and countries with economies in transition within the framework of the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM) or Joint Implementation (JI) and with creation of financial instruments, i.e., carbon credits, which are tradable in carbon market. The additional revenue generated from carbon credits will increase the bankability of projects by reducing the risks of commercial lending or grant finance. Meantime, it has also demonstrated numerous opportunities for collaborating across sectors, and has served as a catalyst in bringing climate issues to bear in projects relating to rural electrification, renewable energy, energy efficiency, urban infrastructure, waste management, pollution abatement, forestry, and water resource management. Establishing additionality is essential for successful CDM project development. One of the key steps is the investment analysis. As guided by UNFCCC, financial indicators such as IRR, NPV, DSCR etc are most commonly used in both Option II & Option III. However, economic indicator such as Economic Internal Rate of Return(EIRR) are often overlooked in Option III even it might be more suitable for the project. This could be due to the difficulties in economic analysis. Although Asian Development Bank(ADB) has given guidelines in evaluating EIRR, there are still large amount of works have to be carried out in estimating the economic, financial, social and environmental benefits in the host country. This paper will present a case study of a CDM development of a 18 MW hydro power plant with carbon finance option in central Vietnam. The estimation of respective factors in EIRR, such as Willingness to Pay(WTP), shadow price etc, will be addressed with the adjustment to Vietnam local provincial factors. The significance of carbon finance to Vietnam renewable energy development will also be addressed.
Background: Most developed countries are working to improve their universal health coverage systems. This study investigates regional disparities in unmet healthcare needs and their causes in South Korea. Additionally, it compares the unmet healthcare needs rate in South Korea with that of 33 European countries. Methods: The analysis incorporates information from 13,359 adults aged 19 or older, using data from the Korea Health Panel. The dependent variables encompass the experience of unmet healthcare needs and the three causes of occurrence: "burden of medical expenses," "time constraints," and "lack of care." The primary variable of interest is the region of residence, while control variables encompass 14 socio-demographic, health, and functional characteristics. Multivariable binary logistic regression analysis, accounting for the sampling design, is conducted. Results: The rate of unmet healthcare needs in Korea is 11.7% (95% confidence interval [CI], 11.0%-13.3%), which is approximately 30 times higher than that of Austria (0.4%). The causes of unmet healthcare needs, ranked in descending order, are "lack of care," "time constraints," and "burden of medical expenses." Predictive probabilities for experiencing unmet healthcare needs and each cause differ significantly between regions. For instance, the probability of experiencing unmet healthcare needs due to "lack of care" is approximately 10 times higher in Gangwon-do (13.5%; 95% CI, 13.0%-14.1%) than in Busan (1.3%; 95% CI, 1.3%-1.4%). The probability due to "burden of medical expenses" is approximately 14 times higher in Seoul (4.1%; 95% CI, 3.6%-4.6%) compared to Jeollanam-do (0.3%; 95% CI, 0.2%-0.4%). Conclusion: Amid rapid sociodemographic transitions, South Korea must make significant efforts to alleviate unmet healthcare needs and the associated regional disparities. To effectively achieve this, it is recommended that South Korea involves the National Assembly in healthcare policy-making, while maintaining a centralized financing model and delegating healthcare planning and implementation to regional authorities for their local residents-similar to the approaches of the United Kingdom and France.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
Minor mergers leave behind long lived, but extremely faint and extended tidal features including tails, streams, loops and plumes. These act as a fossil record for the host galaxy's past interactions, allowing us to infer recent accretion histories and place constraints on the properties and nature of a galaxy's dark matter halo. However, shallow imaging or small homogeneous samples of past surveys have resulted in weak observational constraints on the role of galaxy mergers and interactions in galaxy assembly. The Rubin Observatory, which is optimised to deliver fast, wide field-of-view imaging, will enable deep and unbiased observations over the 18,000 square degrees of the Legacy Survey of Space and Time (LSST), resulting in samples of potentially of millions of objects undergoing tidal interactions. Using realistic mock images produced with state-of-the-art cosmological simulations we perform a comprehensive theoretical investigation of the extended diffuse light around galaxies and galaxy groups down to low stellar mass densities. We consider the nature, frequency and visibility of tidal features and debris across a range of environments and stellar masses as well as their reliability as an indicator of galaxy accretion histories. We consider how observational biases such as projection effects, the point-spread-function and survey depth may effect the proper characterisation and measurement of tidal features, finding that LSST will be capable of recovering much of the flux found in the outskirts of L* galaxies at redshifts beyond local volume. In our simulated sample, tidal features are ubiquitous In L* galaxies and remain common even at significantly lower masses (M*>10^10 Msun). The fraction of stellar mass found in tidal features increases towards higher masses, rising to 5-10% for the most massive objects in our sample (M*~10^11.5 Msun). Such objects frequently exhibit many distinct tidal features often with complex morphologies, becoming increasingly numerous with increased depth. The interpretation and characterisation of such features can vary significantly with orientation and imaging depth. Our findings demonstrate the importance of accounting for the biases that arise from projection effects and surface-brightness limits and suggest that, even after the LSST is complete, much of the discovery space in low surface-brightness Universe will remain to be explored.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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