The project schedule risk in the engineering and facility construction industry is increasingly considered as important management factor because the risks in terms of schedule or deadline may significantly affect the project cost. Especially, the project-based operating companies attempt to find the best estimate of the project completion time for use at their proposals, and therefore, usually have much interest in accurate estimation of the duration of the projects. In general, the management of projects schedule risk is achieved by modeling project schedule with PERT/CPM techniques, and then performing risk assessment with simulation such as Monte-Carlo simulation method. However, since these approaches require the accumulated executional data, which are not usually available in project-based operating company, and, further, they cannot reflect various schedule constraints, which usually are met during the project execution, the project managers have difficulty in preparing for the project risks in advance of their occurrence in the project execution. As these constraints may affect time and cost which role as the crucial evaluation factors to the quality of the project result, they must be identified and described in advance of their occurrence in the project management. This paper proposes a Bayesian Net based methodology for estimating project schedule risk by identifying and enforcing the project risks and its response plan which may occur in storage tank engineering and construction project environment. First, we translated the schedule network with the project risks and its response plan into Bayesian Net. Second, we analyzed the integrated Bayesian Net and suggested an estimate of project schedule risk with simulation approach. Finally, we applied our approach to a storage tank construction project to validate its feasibility.
Compared to Packaged Terminal Air Conditioning Systems, Radiant Cooling Systems have the advantage of energy saving and thermal comfort. Thermally Activated Building System (TABS) is one of the radiant heating and cooling systems. The main difference between TABS and other radiant systems lies in the usage of the time-lag effect of storing heat energy in the concrete. Current energy usage in summer time is concentrated within a specific time by using Packaged Terminal Air-Conditioner (PTAC). Due to the time-lag effect of TABS, energy usage can be distributed to other time zones. To maximize this effect, it is important to determine the appropriate operating mode, which for TABS is dependent upon the cooling load generated by the occupancy schedule. In this study, occupancy schedules are determined for various residential types. The operating modes of TABS for these residential types are estimated by using a dynamic computational simulation method. The results indicate that the operating modes of TABS can be determined by residential type and occupancy schedule. The load handled ratio by TABS is set up differently according to the cooling load profile obtained from residential type and occupancy schedule. By using TABS, energy consumption could be reduced by 20% compared to PTAC.
The purpose of this paper is to schedule elective surgery patients using a stochastic programming approach and to illustrate how operating room utilization behaves when a decision-maker varies costs associated with utilization. Because of the uncertainty in surgery durations, the underage and overage costs that a decision-maker considers plays an important role in allocating surgery cases into available operating room capacity. We formulate the problem as a stochastic mixed integer programming and propose a sampling-based approximation method for a computational purpose. Newsvendor model is employed to explain the results from numerical experiments that are conducted with the actual data from a hospital. The results show that the operating room utilization is more sensitive when the unit overtime cost is relatively larger than the unit cost for underutilized time.
In competitive electricity markets, the System Operator (SO) coordinates the overall maintenance schedules whenever the collective maintenance schedule reported to SO by Gencos in the pool does not satisfy the specified operating criteria, such as system reliability or supply adequacy. The SO's coordination usually involves sorts of financial conflict among Genco's. This paper proposes a coordination algorithm which minimizes the total financial loss of Genco's while satisfying the required operating criteria.
In competitive electricity markets, the System Operator (SO) coordinates the overall maintenance schedules whenever the collective maintenance schedule reported to SO by Gencos in the pool does not satisfy the specified operating criteria, such as system reliability or supply adequacy. In this paper, we divide maintenance schedule problem into master-problem and sub-problem. Master-problem is schedule coordination and sub-problem is DC-optimal power flow. If sub-problem is infeasible, we use the algorithm of modifying operating criteria of master-problem.
In this study, through portion of the blind control which the user can adjust the deration and the main loads, night for energy reduction during the review of the energy difference between the cooling and heating load periods in order to present the best operation schedules of the blind control. The result, Cooling period, the venetian blind is installed the day or the day and night CASE adjusted to $0^{\circ}$ was identified as optimal for the operating schedule. Heating period, the day, without installed the blinds, the Venetian blind is installed only at night CASE adjusted to $0^{\circ}$ or $45^{\circ}$ angle of the slats, which have been identified as optimal for the operating schedule.
NFSC103의 배관스케줄방식으로 설계하는 경우, 작동면적 내의 헤드 약 50%가 최소요구량에 못미치는 문제점을 해결하기 위하여 NFSC103과 NFPA13의 배관스케줄방식을 비교, 분석하였으며 NFSC103의 유량부족 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 각 헤드에서의 소화수방출량을 기존의 80 L/min의 150%인 120 L/min으로 하면 수리계산한 값을 상회하여 모든 헤드에서 최소기준값인 1 bar, 80 L/min을 충족하게 된다. 이는 누구나 쉽게 배관스케줄방식으로 설계할 수 있으며 설계면적 내의 모든 헤드가 최소요구량을 충족하는 최적의 방법이다.
We introduce a machine learning-based web application to help travel agents plan a package tour schedule. K-nearest neighbor (KNN) classification predicts the optimal tourists' dwelling time based on a variety of information to automatically generate a convenient tour schedule. A database collected in collaboration with an established travel agency is fed into the KNN algorithm implemented in the Python language, and the predicted dwelling times are sent to the web application via a RESTful application programming interface provided by the Flask framework. The web application displays a page in which the agents can configure the initial data and predict the optimal dwelling time and automatically update the tour schedule. After conducting a performance evaluation by simulating a scenario on a computer running the Windows operating system, the average response time was 1.762 s, and the prediction consistency was 100% over 100 iterations.
In competitive electricity markets, the System Operator (SO) coordinates the overall maintenance schedules when the collective maintenance schedule reported to 50 by Gencos not satisfy the specified operating criteria, such as system reliability or supply adequacy. This paper presented a method that divides generator maintenance scheduling of the 50 into a master-problem and a sub-problem. Master-problem is schedule coordination and sub-problem is DC-optimal power flow. If sub-problem is infeasible, we use the algorithm of modifying operating criteria of master-problem. And, the 50 should use the open information only, because the information such as cost function of a generator and bidding Price is highly crucial for the strategies of profit maximization.
The efficient network resource management is one of the important topics in a real-time system. In this paper, we present a practical network resource management framework, control-theoretic packet scheduler (CPS) system. Using our framework, an operating system can schedule both input and output streams accurately and efficiently. Our framework adopts very portable feedback control theory for efficiency and accuracy. The CPS system is able to operate independent of the internal network protocol state, and it is designed to schedule packet streams in fine-grained time intervals to meet the resource requirement. This approach simplifies the design of the CPS system, and leads us to obtain the intended output bandwidth. We implemented our prototype system in Linux, and measured the performance of the network resource management system under various network QoS constraints. The distinctive features of our principles are as follows: It is robust and accurate, and its operation is independent of internal network protocols.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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