Demand for essential resources including water, energy and food is rapidly increasing due to climate change, population growth and urbanization. To solve this problem, the concept of water-energy-food nexus has been introduced, and many countries have been trying to acquire the Nexus technology that can maximize the efficiency by analyzing the interconnection between resources. In this regard, this study attempted to estimate the probable maximum water thermal energy in the dam based on the water-energy nexus concept. The estimation of the probable maximum water thermal energy was implemented to monthly water storage of the largest dams in the four major river systems. As a result of analyzing the estimated monthly water thermal energy from 2000 to 2016, Soyang River dam has the largest probable maximum water thermal energy, and Sumjin River dam has the smallest. However, the probable maximum water thermal energy was small in common between March and April, between September and October due to the small temperature difference between the ambient air and the dam water. Also, according to the characteristics of the dam, Daecheong dam and Soyang River dam were beneficial for supplying water thermal energy for heating, and Sumjin River dam and Andong dam were advantageous for supplying water thermal energy for cooling. Our findings can be useful to realize the water-energy-food nexus by increasing the utilization and value of water resources as well as expanding the roles and functions of dams as a starting point to use dam water thermal energy.
최근 다양한 분야에서 '빅데이터'가 생성되었다. 많은 기업들은 인공지능(AI)을 기반으로 빅데이터 분석이 가능한 시스템을 구축하여 이익 창출을 시도하고 있다. 인공지능 기술을 접목함으로써 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 효과적으로 활용하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 재무, 조달, 생산 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 국가 및 기업 경영 관리에있어 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측은 절대적으로 중요한 요소이다. 이때 각 분야의 수요패턴을 고려한 적절한 모델을 적용하는 것이 중요하다. 전통적으로 쓰이는 시계열모델이나 회귀모델로도 비대해진 실제 데이터의 복잡한 비선형적인 패턴을 분석할 수 있다. 그러나 다양한 비선형 모델들 중에서 적절한 모델을 선택하는 것은 사전 지식 없이는 어려운 일이다. 최근에는 인공지능 기반의 기법들인 머신러닝이나 딥러닝 기법을 중심으로 이루어진 연구들이 이를 극복할 수 있음을 증명하고 있다. 뿐만 아니라 정형데이터와 이미지나 텍스트의 비정형 데이터 분석을 통한 수요예측도 높은 정확도를 갖춘 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요예측이 비교적 활발하게 일어나는 중요한 분야들을 나누어 설명하였다. 그리고 각 분야별로 갖는 특징적인 성격을 고려한 인공지능 기반의 수요예측 기법에 대해 머신러닝과 딥러닝 기법으로 나누어 소개하였다.
In this paper the vulnerability of the confined masonry buildings is evaluated analytically. The proposed approach includes the nonlinear dynamic analysis of the two-story confined masonry buildings with common plan as a reference structure. In this approach the damage level is calculated based on the probability of exceedance of loss vs a specified ground motion in the form of fragility curves. The fragility curves of confined masonry wall buildings are presented in two levels of limit states corresponding to elastic and maximum strength versus PGA based on analytical method. In this regard the randomness of parameters indicating the characteristics of the building structure as well as ground motion is considered as likely uncertainties. In order to develop the analytical fragility curves the proposed analytical models of confined masonry walls in a previous investigation of the authors, are used to specify the damage indices and responses of the structure. In order to obtain damage indices a series of pushover analyses are performed, and to identify the seismic demand a series of nonlinear dynamic analysis are conducted. Finally by considering various mechanical and geometric parameters of masonry walls and numerous accelerograms, the fragility curves with assuming a log normal distribution of data are derived based on capacity and demand of building structures in a probabilistic approach.
Devandiran, P.;Kamatchi, P.;Rao, K. Balaji;Ravisankar, K.;Iyer, Nagesh R.
Earthquakes and Structures
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제5권4호
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pp.439-459
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2013
Main objective of the present study is to determine the statistical properties and suitable probability distribution functions of spectral displacements from nonlinear static and nonlinear dynamic analysis within the frame work of Monte Carlo simulation for typical low rise and high rise RC framed buildings located in zone III and zone V and designed as per Indian seismic codes. Probabilistic analysis of spectral displacement is useful for strength assessment and loss estimation. To the author's knowledge, no study is reported in literature on comparison of spectral displacement including the uncertainties in capacity and demand in Indian context. In the present study, uncertainties in capacity of the building is modeled by choosing cross sectional dimensions of beams and columns, density and compressive strength of concrete, yield strength and elastic modulus of steel and, live load as random variables. Uncertainty in demand is modeled by choosing peak ground acceleration (PGA) as a random variable. Nonlinear static analysis (NSA) and nonlinear dynamic analysis (NDA) are carried out for typical low rise and high rise reinforced concrete framed buildings using IDARC 2D computer program with the random sample input parameters. Statistical properties are obtained for spectral displacements corresponding to performance point from NSA and maximum absolute roof displacement from NDA and suitable probability distribution functions viz., normal, Weibull, lognormal are examined for goodness-of-fit. From the hypothesis test for goodness-of-fit, lognormal function is found to be suitable to represent the statistical variation of spectral displacement obtained from NSA and NDA.
It is still inadequate for investigating the highly nonlinear and complex mechanical behaviors of single-layer latticed domes by only performing a force-based demand-capacity analysis. The energy-based balance method has been largely accepted for assessing the seismic performance of a structure in recent years. The various factors, such as span-to-rise ratio, joint rigidity and damping model, have a remarkable effect on the load-carrying capacity of a single-layer latticed dome. Therefore, it is necessary to determine the maximum load-carrying capacity of a dome under extreme loading conditions. In this paper, a mechanical model for members of the semi-rigidly jointed single-layer latticed domes, which combines fiber section model with semi-rigid connections, is proposed. The static load-carrying capacity and seismic performance on the single-layer latticed domes are evaluated by means of the mechanical model. In these analyses, different geometric parameters, joint rigidities and roof loads are discussed. The buckling behaviors of members and damage distribution of the structure are presented in detail. The sensitivity of dynamic demand parameters of the structures subjected to strong earthquakes to the damping is analyzed. The results are helpful to have a better understanding of the seismic performance of the single-layer latticed domes.
In MANET, the AODV routing protocol with on-demand method has a problem in large control packet overhead. In order to improve this, we first need a comprehensive analysis of correlation between performance metrics and factors affecting the performance of AODV. Selected parameters based on this analysis make it enable to be a more accurate and fair performance analysis, as well as to reduce the time and effort when constructing a scenario for performance analysis. In this paper, various scenarios are configured to apply AODV by varying the values of factors affecting the performance with network simulator QualNet 5.0, and then the results are analysed using performance metrics proposed by IETF MANET working group. This paper also founds a correlation between performance metrics and factors affecting the performance for AODV routing protocol, choosing the values of factors that represent many of the most maximum and minimum values of each performance metrics, and proposes optimal simulation parameters for a more accurate performance evaluation of routing protocols with minimal scenario in experiments. Next, performance comparison of AODV, DSR and DYMO routing protocols based on the proposed simulation parameters is shown which provides a comparative analysis on the performance of on-demand routing protocols. Results of this paper could be very useful for the researcher or service provider who wants to find nice simulation environment or select a proper routing protocol.
The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.
In this paper, we consider the Ring Loading Problem with integer demand splitting (RLP). The problem is given with a ring network, in which a required traffic requirement between each selected node pair must be routed on it. Each traffic requirement can be routed in both directions on the ring network while splitting each traffic requirement in two directions only by integer is allowed. The problem is to find an optimal routing of each traffic requirement which minimizes the capacity requirement. Here, the capacity requirement is defined as the maximum of traffic loads imposed on each link on the network. We formulate the problem as an integer program. By characterizing every extreme point solution to the LP relaxation of the formulation, we show that the optimal objective value of the LP relaxation is equal to p or p+0.5, where p is a nonnegative integer. We also show that the difference between the optimal objective value of RLP and that of the LP relaxation is at most 1. Therefore, we can verify that the optimal objective value of RLP is p+1 if that of the LP relaxation is p+0.5. On the other hand, we present a strengthened LP with size polynomially bounded by the input size, which provides enough information to determine if the optimal objective value of RLP is p or p+1.
주문형 비디오 시스템에서 영화는 다중 엑세스를 지원하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 스트라이프 된다. 영화의 블록들은 비디오 서버의 디스크 배열들간의 부하 불균형을 피할 뿐만 아니라 저장 공간과 장치 대역폭을 최대로 이용하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 신중히 배치되어야 한다. 본 논문에서는 영화의 인기도를 고려한 동적 디스크 스트라이핑에 기초한 그룹교대 라운드로빈(GARR: group-alternation round-robin)이라 부르는 영화 배치 방법을 제안한다. GARR은 영화 선택 정책으로 그룹교대와 영화 배치정책으로 라운드로빈을 사용한다. 여기서 그룹교대는 인기 영화 그룹과 비인기 영화의 그룹을 교대로 디스크에 할당한다. GARR의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가된다.
교통혼잡이 만연된 도로와 교통혼잡이 발생하지 않는 도로에서는 운전자의 통행행태가 서로 다르다. 교통혼잡이 만연된 도로의 운전자는 자신이 선택할 경로가 혼잡으로 인해 발생할 통행시간변화를 우선 고려하여 경로를 선택한다. 본 연구에서는 통행시간변화를 고려하는 운전자의 경로선택행위를 모사하기 위하여 통행시간신뢰도를 새롭게 정의하고 신뢰도 통행배정모형을 정립하였다. 통행시간신뢰도는 통행시간변화의 정도에 의해서 결정되는 함수이며, 통행시간변화는 도로용량과 교통량의 함수이다. 본 연구에서는 신뢰도 통행배정모형을 이용하여 통행시간신뢰도를 극대화하기 위해 경로를 선택하는 운전자의 통행행태를 모사하였고, 그 해가 Wardrop의 균형상태를 만족시킴을 증명하였다. 그리고 가상 가로망을 대상으로 기존의 통행시간 통행배정모형과 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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