The 21th century is carried out a rearing activity of green industries as a part of friendly echo policy for preservation of earth environment. Korean government is spreaded on a whole country to setting up a goal to a sustainable growth power of national for low carbon green growth. The recently rolling stock is received the footlights as a best friendly echo transportation of transport system of automobile, airplane, ship etc., also that is playing a big role to reduction of $CO_2$ greenhouse gas and a discharge of air pollution. This study was carried out the investigation and analysis for technology trend of the system light-weighting of a recently urban railway vehicle on commercial operating in domestic and foreign countries. As the results are proposed a short-term development technology and a long-term development technology of the system light-weighting to be developed for reduction weight of urban railway vehicle.
Hourly load forecasting has become indispensable for practical simulation of electric power system as the system become larger and more complicated. To forecast the future hourly load the cyclic behavior of electric load which follows seasonal weather, day or week and office hours is to be analyzed so that the trend of the recent behavioral change can be extrapolated for the short term. For the long term, on the other hand, the changes in the infra-structure of each electricity consumer groups should be assessed. In this paper the concept and process of hourly load forecasting for hourly load is introduced.
Many countries have recently been expanding efforts for low-carbon global economy to solve the problem of global warming. Development and research for various types of new reusable energy is on the rise throughout the world. The most promising source of energy is the solar photovoltaic energy and the government take an initiative to establish both short-term and long-term policies to develop the solar energy potential resource map. The solar energy and industrialize area researched by GIS methods for optimum site for solar power transfer system. This study attempts to address the hot issue of the development and suitability of the solar photovoltaic energy site using GIS spatial analysis. We need to analyze and describe the solar technology, green energy policies and the energy market trend of the field.
We report how to establish the dynamic index for production control in a pilot fabrication over versatile and diverse production environments. We used dynamic index provided by a simulation model to monitor production performance. When production control is abnormal, the information system prompts administrators to classify these abnormal situations. In addition, the trend over the operation index is continuously reviewed in short-term and long-term. This simulation model is handy at setting goal for a versatile and diverse pilot production fab.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.83-92
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2022
Due to the uncertainty in the order of the integrated model, the SARIMA-LSTM model, SARIMA-SVR model, LSTM-SARIMA model, and SVR-SARIMA model are constructed respectively to determine the best-combined model for forecasting the China-Russia trade turnover. Meanwhile, the effect of the order of the combined models on the prediction results is analyzed. Using indicators such as MAPE and RMSE, we compare and evaluate the predictive effects of different models. The results show that the SARIMA-LSTM model combines the SARIMA model's short-term forecasting advantage with the LSTM model's long-term forecasting advantage, which has the highest forecast accuracy of all models and can accurately predict the trend of China-Russia trade turnover in the post-epidemic period. Furthermore, the SARIMA - LSTM model has a higher forecast accuracy than the LSTM-ARIMA model. Nevertheless, the SARIMA-SVR model's forecast accuracy is lower than the SVR-SARIMA model's. As a result, the combined models' order has no bearing on the predicting outcomes for the China-Russia trade turnover time series.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.11a
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pp.809-812
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2008
Over the past few decades, considerable numbers of studies on the durability of concrete have been carried out extensively. The majority of these researches have been performed on sound uncracked concrete, although most of in-situ concrete structures have more or less micro-cracks. It is only recent approach that the attention has shifted towards the influence of cracks and crack width on the penetration of chloride into concrete. The penetration of chlorides into concrete through the cracks can make a significant harmful effect on reinforcement corrosion. Author of this study examined the effect of cracks on chloride penetration by short tem experiment. However, it is necessary to accomplish the effect by long term experiment to get reliable goal. In this study, the long term experiment was carried out and the experimental result was compared with short term experiment. Crack tends to decrease with elapsed time because of self-healing. Especially this trend was obvious in concrete sample with wide crack with.
Estimated coefficients has serious problems including inconsistency, biasness, etc. because many researches about the effect of fiscal decentralization on a country's economic growth use the traditional OLS method. Researches use the data intactly so that so called "spurious regression" phenomenon exists. This causes fundamental fallacy. This research tries unit root test, cointegration test, and then estimates the United States' economic time series by using VECM. The analysis of the effect of the state level-fiscal decentralization on economic growth shows two long term-equilibriums. During short term-dynamic adjustment, fiscal decentralization and economic growth move the same or different directions. In case of prediction GDP increases steeply and then from 2015 gently; and fiscal decentralization index shows a general reduction trend and then decreases slowly. At local level it shows two long term-equilibriums. During short term-dynamic adjustment, fiscal decentralization and economic growth also move the same or different directions. Impulse response analysis shows the very negative effect of fiscal decentralization on economic growth.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.49-59
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2012
Recently, various alternatives for safety and efficiency of commercial vehicles have been considered, and one of the new alternatives is the application of a digital tachograph. In Korea, the installation of a digital tachograph to commercial vehicles was regulated from 2011 and Korea Transportation Safety Authority developed e-TAS to analyze the monitoring data from digital tachographs installed in the order of 100 commercial vehicles. This study performs the potential impact analysis of the DTG installation, which includes a trend of dangerous driving, a trend of traffic accidents and cost-effective analysis, a trend of fuel consumption and cost-effective analysis, a cost-effective analysis of social benefits using e-TAS data. Depending on the frequency of dangerous driving, the participants are divided into three groups; high-dangerous group, average-dangerous group and low-dangerous group. The high-dangerous driving group shows lower km/liter than the low-dangerous driving group by 15% for buses and taxis and by 30% for trucks. About $CO_2$ emission, the difference becomes bigger; 25%, 25% and 42% for buses, taxis and trucks, respectively. Although this study is a short-term period analysis, the methodology will be applicable for the long-term period analysis with larger data.
In this research, the environmental behavior of carbon dioxide ($CO_2$) was investigated in a mountainous site in the proximity of a highly industrialized megacity, Seoul, Korea. The concentration data of $CO_2$ monitored routinely at hourly intervals at Mt. Gwan-Ak (GA), Seoul, Korea throughout 2009 were analyzed in several respects. The mean $CO_2$ value was $405{\pm}12.1$ ppm (median=403 ppm) with a range of 344 to 508 ppm (N=8548). The analysis of its seasonal trend indicated that the $CO_2$ levels peaked in the winter but reached a minimum in fall. If the short-term trend is analyzed, the $CO_2$ values generally peaked during daytime along with the presence of two shoulders; this is suspected to be indicative of strong man-made effects (e.g., traffic activities). It is seen that the general patterns of $CO_2$ distribution in this study area are highly comparable to those typically found in urban areas with strong signals of anthropogenic activities.
Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional long-and short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TS-ConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TS-ConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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