Managed Aquifer Recharge (MAR) in the form of Aquifer Storage and Recovery (ASR) systems are being applied for numerous water augmentation projects both in developed and developing countries. Given the onset of Climate Change and its influence on weather patterns and land use, it has been acknowledged the utilization of this technology will be ever increasing. This technique like all others does have its drawbacks or disadvantages, whereby to overcome these drawbacks or disadvantages it is recommended that logical planning process be followed. In this study, we developed a decision framework known as "Decision framework for the planning, designing, construction/testing and implementation of subsurface water storage system" to further standardize the planning and design process of subsurface water storage system to increase the probability of having a successful ASR/ASTR project. The formulation of this framework was based on earlier frameworks, guidelines, published papers and technical reports which were compiled into a data collection database. The database of which consider both qualitative and quantitative aspect for example recharge objectives, site location, water chemistry of the native, source and recovered water, aquifer characteristics(hydraulic conductivity, transmissivity, porosity), injection/pumping rate, ecological constraints, societal restrictions, regulatory restrictions etc. The assimilation of these factors into a singular framework will benefit the broad spectrum of stakeholder as it maps the chronological order under which ASR project should be undertaken highlighting at each stage the feasibility of the project. The final stage of which should result in fully operational ASR system. The framework was applied to two case studies and through the application of a modified ASR site selection suitability index (Brown et al., 2005) a score was derived to identify the performance of each site. A high score of which meant a maximize chance of success given the reduce presence of project constraints.
The main contribution this research is the development of methodology which is capable of solving problems associated with the capacity expansion and operating schedule of energy industries. The principal concern of such industries is the proper allocation of primary energy which are required for the production of sufficient supply of electricity and petroleum products for the Korea`s energy needs. Nonlinear programming models are developed for power generation expansion planning and for the oil refinery industry. In order to deal with uncertainties about future demands for final energy, chance-constrained programming is used to formulate appropriate constraints. The methodology of the model can be used to evaluate Korean energy and expansion planning in the energy industry, especially the electric power generation industry and the refinery industry.
본 연구에서는 하천본류의 유량과 수질, 하수처리장 유입수량과 유입수질을 확률변수로 두고, 취수 문제와 수중보에 의한 재포기현상을 포함하는 추계학적 하천수질관리모형을 개발하였다. Streeter-Phelps식을 이용해서 각 구간 하천수질의 기대값과 분산을 계산하는 확률모형을 만들고, 최적화문제의 확률적 제약식은 chance constrained 방법을 이용해서 확정적 제약식으로 변환한다. 목적함수는 지역내 하수처리장의 년간처리비용으로 두었다. 건설비용함수와 유지관리비함수는 처리효율과 처리용량의 함수인 비선형의 단일식으로 유도되었다. 최적화문제는 비선형계획법으로 해를 구하였다. 본 모형을 한강하류부에 적용한 결과 서울시내 4개 하수처리장에서 2차처리를 하고, 지천유입수의 BOD부하량이 현재와 같을 때, 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 50% 정도였다. 그리고 탄천, 중량천, 안양천의 BOD부하량을 현재보다 50% 감소시켰을 때 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 60% 이상이었다. 따라서 한강하류부의 수질보전을 위해서는 유입지천의 수질개선과 2차처리 이상의 하수처리가 요구된다.
Efficient Global Optimization (EGO) method is a global optimization technique which can select the next sample point automatically by infill sampling criteria (ISC) and search for the global minimum with less samples than what the conventional global optimization method needs. ISC function consists of the predictor and mean square error (MSE) provided from the kriging model which is a stochastic metamodel. Also the constrained EGO method can minimize the objective function dealing with the constraints under EGO concept. In this study the constrained EGO method applied to the RAE2822 airfoil shape design formulated with the constraint. But the noisy CFD data caused the kriging model to fail to depict the true function. The distorted kriging model would make the EGO deviate from the correct search. This distortion of kriging model can be handled with the interpolation(p=free) kriging model. With the interpolation(p=free) kriging model, however, the search of EGO solution was stalled in the narrow feasible region without the chance to update the objective and constraint functions. Then the accuracy of EGO solution was not good enough. So the three-step search method was proposed to obtain the accurate global minimum as well as prevent from the distortion of kriging model for the noisy constrained CFD problem.
The demand of large capacity in coming cellular systems makes inevitable the deployment of small cells, rendering more frequent handoff occurrences of calls than in the conventional system. The key issue is then how effectively to reduce the chance of unsuccessful handoffs, since the handoff failure is less desirable than that of a new call attempt. In this study, we consider the control policies which give priority to handoff calls by limiting channel assignment for the originating new calls, and allow queueing the new calls which are rejected at their first attempts. On this system. we propose the problem of finding an optimal call control strategy which optimizes the objective function value, while satisfying the requirements on the handoff/new call blocking probabilities and the new call delay. The objective function takes the most general form to include such well-known performance measures as the weighted average carried traffic and the handoff call blocking probability. The problem is formulated into two different linear programming (LP) models. One is based on the direct employment of steady state equations, and the other uses the theory of semi-Markov decision process. Two LP formulations are competitive each other, having its own strength in the numbers of variables and constraints. Extensive experiments are also conducted to show which call control strategy is optimal under various system environments having different objective functions and traffic patterns.
Solutions of many landscape problems depend on area-wide assessment and interpretation of spatial and physical characteristics over the study area. The authors argue that the public awareness for an area-wide urban landscape appears to be very low due to limited chance to the information. Acknowledging these constraints, an operational, user-friendly information system has been developed by combining internet technology with GIS. In particular, integration among satellite data and digital maps takes advantage of each component, and enables the landscape structure to be visualized, interacted with and deployed all on the Web. The 1m resolution IKONOS data realistically identified the major type of landscape by large scale spatial precision while TM data revealed successfully the major parameters that influence an area-wide spatial structure in the study area. This system would play a crucial role in improving the public awareness for area-wide landscape information if it is operationally introduced into the Government since the highly user-friendly interface based on image maps provides a completely new means for disseminating information for area-wide landscape in a visual and interactive manner to the general public.
Genetic algorithms are powerful optimization methods based on the mechanism of natural genetics and natural selection. Genetic algorithms reduce chance of searching local optima unlike most conventional search algorithms and especially show good performances in complex nonlinear optimization problems because they do not require any information except objective function value. This paper presents a new model based on sexual reproduction in nature. In the proposed Sexual Reproduction model(SR model), individuals consist of the diploid of chromosomes, which are artificially coded as binary string in computer program. The meiosis is modeled to produce the sexual cell(gamete). In the artificial meiosis, crossover between homologous chromosomes plays an essential role for exchanging genetic informations. We apply proposed SR model to optimization of the design parameters of Single-sided Linear Induction Motor(SLIM). Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) is used to transform the nonlinear optimization problem with many constraints of SLIM to a simple unconstrained problem, We perform optimal design of SLIM available to FA conveyer systems and discuss its results.
The enlargement of an electric power system network gives us much challenges concerning with network operation. In addition to it, the fast aging process of network equipments requires more chance to check and maintenance, and also the increase of heavy loaded facilities and the increase of the fault current in the network need to exchange with the larger facilities in capacity. Due to these reasons, outages trend to increase. Network solution studies for outages are performed mainly for two purposes. The first one is to find the countermeasures when the outage causes a violation of the network reliability criteria. And the second one is to minimize network constraints due to outages. There are so many outages around 400 for only one month. Therefore, in order to do case studies for outage, not only skilled persons are needed, but also many available tools to help properly. Concerning with proper tools, we will introduce a program which we developed to get informations concerned with network sensitivity, and an example to apply that program.
본 논문에서의 새로운 스케줄링은 모바일 간에 실시간으로 요구하는 모든 최소 가용 대역폭, 최대 지연 시간 그리고 다른 부수적인 조건들에 대해 QoS를 보장하는 핸드오버 요청들을 제공하기 위해 제안되었다. 입력으로는 모바일 스테이션이 서비스지역 이동간에서 발생하는 핸드오버 시간에 대한 예측이 필요하다. QoS와 핸드오버 시간을 알게 된 후, 목적지 기지국은 새로운 요청을 위한 핸드오버에 우선순위를 둔다. 그리고 이전의 리소스는 실제로 핸드오버 동안 사용할 수 있는 기회를 조금 더 가지게 된다.
As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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