The purpose of the this paper is to make decision of the maintenance priority of power distribution system using Time-Varying Failure Rate(TVFR) with interruption cost. This paper emphasizes the practical use of the reliability indices and interruption cost. To make a decision of maintenance priority on power distribution system equipment, the quantification of the reliability level should be represented as a cost. In this paper, the TVFR of power distribution system equipment applied in this paper utilizes analytic method to use the historical data of KEPCO. From this result, the sensitivity analysis on TVFR of equipment was done for the priority, which represents that high priority of the equipment has more effect on system reliability, such as SAIDI or SAIFI, than other equipment. By this priority, the investment plan is established. In this result, customer interruption cost(CIC) could be extracted, and CIC is used as weighting factor to consider a importance of customer. After that, the result calculated the proposal method in this paper is compared with other priority method, such as lifetime, failure rate or only sensitivity.
Recently many administrative institutes try to improve the viability of rural villages. For increasing the viability, not only infrastructures but internal vitality is necessary in rural villages. Nonetheless, most of governmental projects have been focused on infrastructures. For this reason, RDA(Rural Development Administration) designed and performed the RHL(Rural Healthy and Longevity village) project. This RHL project is not easy to evaluate the outcome because it consists of very intangible project items. In this paper, we developed a scoring model to evaluate the result of the RHL project. The scoring model based on DEA(Data Envelopment Analysis) was suggested to evaluate the quantity of personal activities in each village. Personal activities are classified into five categories: regional life, social life, productive life, outdoor life and indoor life. Evaluating indices of each category are developed and weighting values are evaluated by AHP(Analytic Hierarchy Process). The developed model was applied to Kumsan village and examined its applicability.
The health state of the oil transformer is evaluated by the age of use and the state of internal defects. Mineral Oil, used as an insulator for oil transformers, creates specific gases and compounds through chemical reactions caused by heat, moisture, and partial discharge inside the transformer. It is possible to determine the aging and defect of the transformer through these gases and compounds. So, it is an important indicator to evaluate the health of a transformer. In this study, factors for assessing the health of transformers were hierarchically categorized, and key factors for each hierarchy were selected for design weighting. These weights were determined through surveys conducted with experts in the fields of transformer design, operation, and quality. For the health of a transformer, defect-related factors are approximately three times more important than factors related to aging. Additionally, defect-related factors showed a higher weighting for gases generated at high temperatures. Furthermore, Furan was determined to have a high weight, directly associated with insulating paper aging. Based on these findings, a health index was proposed, and a comparative analysis was conducted by categorizing 40 operational transformers into normal and comparison groups to evaluate and validate it.
For 2007 Korea presidential election, most polls by telephone surveys indicated Lee Myung-Bak led the second runner-up Jung Dong-Young by certain margin. The margin between two candidates can be estimated accurately by averaging individual poll results, provided there exists no systematic bias in telephone surveys. Most Korean telephone surveys via telephone directory are based on quota samples, with the region, the gender and the age-band as quota variables. Thus the surveys may result in certain systematic bias due to unbalanced factors inherent in quota sampling. The aim of this study is to answer the following questions by the analytic methods adopted in Huh et al. (2004): Question 1. Wasn't there systematic bias in estimates of support rates. Question 2. If yes, what was the source of the bias? To answer the questions, we collected eighteen surveys administered during the election campaign period and applied the iterated proportional weighting (the rim weighting) to the last eleven surveys to obtain the balance in five factors - region, gender, age, occupation and education level. We found that the support rate of Lee Myung-Bak was over-estimated consistently by 1.4%P and that of Jung Dong-Young was underestimated by 0.6%P, resulting in the over-estimation of the margin by 2.0%P. By investigating the Lee Myung-Bak bias with logistic regression models, we conclude that it originated from the under-representation of less educated class and/or the over-representation of house wives in telephone samples.
Since the preexisting evaluation methods of landslide susceptibility take somehow long time to determine the slope stability based on the field survey and laboratory analysis, there are several problems to acquire immediate evaluation results in the field. In order to overcome the previously mentioned problems and incorrect evaluation results induced by some subjective evaluation criteria and methods, this study tried to develop a method of landslide susceptibility by a quantitative and objective evaluation approach based on the field survey. Therefore, this study developed an evaluation chart for landslide susceptibility on natural terrain using the AHP analysis method to predict landslide hazards on the field sites. The AHP analysis was performed by a questionnaire to several specialists who understands mechanism and influential factors of landslide. Based on the questionnaire, weighting values of criteria and alternatives to influence landslide triggering were determined by the AHP analysis. According to the scoring results of the analysed weighting values, slope angle is the most significant factor. Permeability, water contents, porosity, lithology, and elevation have the significance to the landslide susceptibility in a descending order. Based on the assigned scores of each criterion and alternatives of the criteria, an evaluation chart for landslide susceptibility was suggested. The evaluation chart makes it possible for a geologist to evaluate landslide susceptibility with a total score summed up each alternative score.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.393-405
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2020
Various geotechnical information is required to evaluate the stability of the ground and a foundation once liquefaction occurs due to earthquakes, such as the soil strength and groundwater level. The results of the Standard Penetration Test (SPT) conducted in Korea are registered in the National Geotechnical Information Portal System. If geotechnical information for a non-drilled area is needed, geostatistics can be applied. This paper is about the feasibility of obtaining ground information by the Empirical Bayesian Kriging (EBK) method and the Inverse Distance Weighting Method (IDWM). Esri's ArcGIS Pro program was used to estimate these techniques. The soil strength parameter of the drilling area and the level of groundwater obtained from the standard penetration test were cross-validated with the results of the analysis technique. In addition, Multichannel Analysis of Surface Waves (MASW) was conducted to verify the techniques used in the analysis. The Buk-gu area of Pohang was divided into 1.0 km×1.0 km and 110 zones. The cross-validation for the SPT N value and groundwater level through EBK and IDWM showed that both techniques were suitable. MASW presented an approximate section area, making it difficult to clearly grasp the distribution pattern and groundwater level of the SPT N value.
Commercial analysis has been used for a lot of reasons such as improving the distribution structure, operational cost savings. However, existing commercial assay system is mostly flow through the analysis of the population and the environment around the store. Therefore, in this paper, we design a path weighted data analysis system for efficient product arrangement. It is not applying the analysis method of the existing commercial sales center but the data analysis system applying the weight to the form of customers' paths in a store. In conjunction with the existing POS system, it provides effective product placement in department stores, such as supermarkets, convenience stores. To this end, a system that maximizes efficiency of product placement in stores, receiving path data, converting them into statistics data that apply the weight, and printing out them into a visualized monitering system for the manager to see was designed.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.3
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pp.294-305
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2012
The objective of this study is to estimate the chemical compositions and to identify qualitative sources of fall-out particles in study area. Also, this study used a spatial analysis to estimate spatial distributions and average deposition flux. In this study, the chemical compositions of fall-out particle samples collected at Muncheon lake from May 2010 to January 2011 were analyzed by ICP and IC. The monthly trend of deposition fluxes for fall-out particles showed highest in June ($107.61kg/km^2/day$) and lowest in October ($22.22kg/km^2/day$). The average fluxes of Fe, Si, Al, Zn and Ba are 0.44, 0.24, 0.20, 0.17, $0.09kg/km^2/day$, respectively. Also, the average fluxes of $NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, $NH_4^+$, $Ca^{2+}$, and $Na^+$ are 6.48, 5.01, 4.96, 1.75, $1.37kg/km^2/day$, respectively. A Factor analysis identified four sources such as 1) nonferrous metal, motor vehicle, and agriculture, 2) soil, 3) field burning, incineration, and 4) road dust and oil burning. The IDW (inverse distance weighting) spatial analysis method was used to estimate spatial distribution and average deposition flux for fall-out particles. A total average deposition fluxes estimated in Muncheon lake were 936.15 kg/month. The spatial distribution trend of deposition flux showed higher at site 1 and 2 than at site 3, 4 because local road is adjacent to the site 1 and 2.
The vulnerability analysis of climate change driven disaster has been used as institutional framework for the urban policies of disaster prevention since 2012. However, some problems have occurred due to the structure of vulnerability analysis, such as overweighted variables and duplicated application of variables of similar meaning. The goal of this study is to examine the differences of results between the method of current guideline and the method of weight equalization. For this, we examines the current structural framework of the vulnerability analysis, and performs empirical analysis. As a result, the extent and magnitude of vulnerability showed different spatial patterns depending on the weighting methods. Standardized weighting method relatively represented wider vulnerable areas compared to the pre-existing method which follows the current instruction manual. To apply the results of vulnerability analysis to urban planning process for disaster prevention, this study suggests that the reliability of the results should be ensured by improving analytical framework and detailed review of the results.
Abstract The characteristics of bed rock in the study area was classified by means of the crack coefficient estimated from the seismic velocities of in-situ and intact rocks. Various statistical methods were investigated in order to minimize the possible errors in estimating the predictive equation of blasting vibration and to enhance the determination coefficient $R^2$, for more reliable estimation. The determination coefficient showed the highest in the analysis for those groups using weighting function with the number of samples. The analysis for the weighting function employed with standard coefficient and variance also enhanced the determination coefficients significantly compared to the others, but the reliability was slightly lower than results obtained former method. Therefore the most reliable predictive equation of blasting vibration was found to be obtained from a regression analysis of the mean vibration level using the weighting of same distance groups within 15m with the same explosive charge weight per delay. The coefficients, K and n 317.4 and -1.66, respectively, when using the square root scaling, and 209.9 and -1.66, respectively, when using the cube root scaling. The analysis also showed that the square root scaling may be used in the distance less than 31m form the blast source, and the cube root scaling in the distance more than 31m for safe design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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