Renewable energy industry not only has a promising future but also has more risk than conventional energy industry because of its characteristics. Therefore, in this study, an analysis of domestic renewable energy company risk has been performed. The risk of domestic wind and photovoltaic energy companies has been analyzed by using time varying beta model. The model has been constructed based on risk factors like firm size, firm diversification index, domestic installation, and so on. The principal result of analysis can be summarized as follows. First, risk factors affect domestic renewable energy companies have been discovered. Variables like firm size, growth rate of debt ratio, firm diversification index are statistically significant. I found that large firms are less riskier than small firms. It is also confirmed that companies with high diversification index and high debt ratio have high risk. Second, I got the result that policy factors like domestic renewable energy installation and government R&D expenditure could decrease risk of domestic renewable energy company. Third, relative sensitivity of each risk factor have been discovered. The effect of each variable gets bigger in this order: growth rate of domestic installation, firm size or diversification index, growth rate of debt ratio, growth rate of government R&D expenditure.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.13-23
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2016
Many traffic centers are highly hesitant in employing existing Automatic Incident Detection Algorithms due to high false alarm rate, low detection rate, and enormous effort taken in maintaining algorithm parameters, together with complex algorithm structure and filtering/smoothing process. Concerns grow over the situation particularly in Freeway Incident Management Area This study proposes a new algorithm and introduces a novel concept, the Displaced Flow Index (DiFI) which is similar to a product of relative speed and relative occupancy for every execution period. The algorithm structure is very simple, also easy to understand with minimum parameters, and could use raw data without any additional pre-processing. To evaluate the performance of the DiFI algorithm, validation test on the algorithm has been conducted using detector data taken from Naebu Expressway in Seoul and following transferability tests with Gyeongbu Expressway detector data. Performance test has utilized many indices such as DR, FAR, MTTD (Mean Time To Detect), CR (Classification Rate), CI (Composite Index) and PI (Performance Index). It was found that the DR is up to 100%, the MTTD is a little over 1.0 minutes, and the FAR is as low as 2.99%. This newly designed algorithm seems promising and outperformed SAO and most popular AIDAs such as APID and DELOS, and showed the best performance in every category.
Glass fibre reinforced polymers (GFRP) are widely exploited in many industrial branches. Due to this Structural Health Monitoring systems containing embedded fibre optics sensors are applied. One of the problems that can influence on composite element durability is water contamination that can be introduced into material structure during manufacturing. Such inclusion can be a damage origin significantly decreasing mechanical properties of an element. A non-destructive method that can be applied for inspection of an internal structure of elements is THz spectroscopy. It can be used for identifications of material discontinuities that results in changes of absorption, refractive index or scattering of propagating THz waves. The limitations of THz propagation through water makes this technique a promising solution for detection of a water inclusion. The paper presents an application of THz spectroscopy for detection and localisation of a water drop inclusion embedded in a GFRP material between two fibre optics with fibre Bragg grating sensors. The proposed filtering method allowed to determine a 3D shape of the water drop.
As an attempt to improve fog predictability at Incheon International Airport (IIA) we couple the 3D weather forecasting model currently operational in Korea Meteorological Administration (regional Unified Model, UM_RE) with a 1D turbulence model (PAFOG). The coupling is done by extracting the meteorological data from the 3D model and properly inserting them in the PAFOG model as initial conditions and external forcing. The initial conditions include surface temperature, 2 m temperature and dew point temperature, geostrophic wind at 850 hPa and vertical profiles of temperature and dew point temperature. Moisture and temperature advections are included as external forcing and updated every hr. To validate the performance of the coupled system, simulation results of the coupled system are compared to those of the 3D model alone for the 22 sea fog cases observed over the Yellow Sea. Three statistical indices, i.e., Root Mean Square Error (RMSE), linear correlation coefficient (R) and Critical Success Index (CSI), are examined, and they all indicate that the coupled system performs better than the 3D model alone. These are certainly promising results but more improvement is required before the coupled system can actually be used as an operational fog forecasting model. For the RMSE, R, and CSI values for the coupled system are still not good enough for operational fog forecast.
Magnetic fields are an important ingredient of galaxy clusters and are indirectly observed on cluster scales as radio haloes and radio relics. One promising method to shed light on the properties of cluster wide magnetic fields is the analysis of Faraday rotation maps of extended extragalactic radio sources. We developed a Fourier analysis for such Faraday rotation maps in order to determine the magnetic power spectra of cluster fields. In an advanced step, here we apply a Bayesian maximum likelihood method to the RM map of the north lobe of Hydra A on the basis of our Fourier analysis and derive the power spectrum of the cluster magnetic field. For Hydra A, we measure a spectral index of -5/3 over at least one order of magnitude implying Kolmogorov type turbulence. We find a dominant scale of about 3 kpc on which the magnetic power is concentrated, since the magnetic autocorrelation length is ${\lambda}_B = 3 {\pm} 0.5\;kpc$. Furthermore, we investigate the influences of the assumption about the sampling volume (described by a window function) on the magnetic power spectrum. The central magnetic field strength was determined to be ${\~}7{\pm}2{\mu}G$ for the most likely geometries.
Forecasting of electricity demand have difficulty in adapting to abrupt weather changes along with a radical shift in major regional and global climates. This has lead to increasing attention to research on the immediate and accurate forecasting model. Technically, this implies that a model requires only a few input variables all of which are easily obtainable, and its predictive performance is comparable with other competing models. To meet the ends, this paper presents an energy demand forecasting model that uses the variable selection or extraction methods of data mining to select only relevant input variables, and employs support vector regression method for accurate prediction. Also, it proposes a novel performance measure for time-series prediction, shift index, followed by description on preprocessing procedure. A comparative evaluation of the proposed method with other representative data mining models such as an auto-regression model, an artificial neural network model, an ordinary support vector regression model was carried out for obtaining the forecast of monthly electricity demand from 2000 to 2008 based on data provided by Korea Energy Economics Institute. Among the models tested, the proposed method was shown promising results than others.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.6
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pp.1017-1024
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2010
Under the Kyoto Protocol many countries have been requested to participate in emissions trading with the assigned $CO_2$ emissions. In this environment, it is inevitable to change the system and market operation in deregulated power systems, and then ensuring safety margin is becoming more important for balancing system security, economy and $CO_2$ emissions. Nowadays, available transfer capability (ATC) is a key index of the remaining capability of a transmission system for future transactions. This paper presents a novel approach to the ATC evaluation with $CO_2$ emissions using multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) technique. This technique evolves a multi-objective version of PSO by proposing redefinition of global best and local best individuals in multi-objective optimization domain. The optimal power flow (OPF) method using MOPSO is suggested to solve multi-objective functions including fuel cost and $CO_2$ emissions simultaneously. To show its efficiency and effectiveness, the results of the proposed method is comprehensively realized by a comparison with the ATC which is not including $CO_2$ emissions for the IEEE 30-bus system, and is found to be quite promising.
Jo, Soonhye;Lee, Pilhyong;Cha, Chunloon;Hong, Seongweon;Hwang, Sangsoon
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2011.05a
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pp.96.1-96.1
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2011
Solid oxide fuel cells(SOFCs) can convert the chemical energy of fuel into electricity directly. With the rising fuel prices and stricter emission requirement, SOFCs have been widely recognized as a promising technology in the near future. In this study, lean premixed flame using the orifice swirl burner was analyzed numerically and experimentally. We used the program CHEMKIN and the GRI 3.0 chemical reaction mechanism for the calculation of burning velocity and adiabatic flame temperature to investigate the effects of equivalence ratio on the adiabatic flame temperature and burning velocity respectively. Burning velocity of hydrogen was calculated by CHEMKIN simulation was 325cm/s, which was faster than that of methane having 42 cm/s at the same equivalence ratio. Also Ansys Fluent was used so as to analysis the performance with alteration of swirl structure and orifice mixer structure. This experimental study focused on stability and emission characteristics and the influence of swirl and orifice mixer in Solid Oxide Fuel Cell Systme burner. The results show that the stable blue flame with different equivalence ratio. NOx was measured below 20 ppm from equivalence ratios 0.72 to 0.84 and CO which is a very important emission index in combustor was observed below 160 ppm under the same equivalence region.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.6
no.2
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pp.183-190
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2003
An attempt was made to identify superior bivoltine silkworm hybrid suitable for monsoon and spring season of Uttar Pradesh. Breeds with superior cocoon characters and their more popularity in an area were major parameters on basis of which breeds from different regions were selected. Six bivoltine hybrids of silkworm (Bombyx mori L.) of different geographical regions were reared in monsoon (three hybrids) and spring season (three hybrids) during 2000-2002 i.e., for three years at Babasaheb Bhimrao Ambedkar University, Lucknow. Their performances were analyzed statistically for nine characters. The analysis made on a number of traits viz., hatching percentage, larval duration, pupation rate, yield /10000 larvae (by no.), yield /10000 larvae (by weight), cocoon weight, cocoon shell weight, cocoon shell ratio, showed the superiority of one bivoltine hybrid out of the three bivoltine hybrids studied in each season. $SH6{\times}{NB_4}{D_2}$ was found to be superior in major cocoon parameters in both the seasons i.e., monsoon and spring season of Uttar Pradesh.
Han, Sang Duk;Sung, Hyun Jung;Lee, Ga Hyeon;Jun, Joon-Ho;Son, Miwon;Kang, Myung Joo
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.26
no.5
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pp.953-958
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2016
Chitosan-based film-forming gel is regarded as a promising vehicle for topical delivery of antimicrobial agents to skin wounds, since it protects from microbial infection and the cationic polymer itself possesses antibacterial activity. In this study, possible synergistic interaction against common skin pathogens between the cationic polymer and tyrothricin (TRC), a cyclic polypeptide antibiotic, was investigated, by determining the concentration to inhibit 90% of bacterial isolates (MIC). The addition of the polysaccharide to TRC dramatically reduced the MIC values of TRC by 1/33 and 1/4 against both methicillin-resistant and methicillin-susceptible Staphylococcus aureus, respectively. The synergism of TRC and chitosan combination against both strains was demonstrated by the checkerboard method, with a fractional inhibitory concentration index below 0.5. Moreover, co-treatment of TRC and chitosan exhibited antibacterial activity against Pseudomonas aeruginosa, due to the antibacterial activity of chitosan, whereas TRC itself did not inhibit the gram-negative bacterial growth. These findings suggested that the use of chitosan-based film for topical delivery of TRC could be an alternative to improve TRC antimicrobial activity against strains that are abundant in skin wounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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