With the advent of high technologies such as the 4th Industrial Revolution and artificial intelligence and big data, efforts are being made to solve urban problems and improve the quality of life by applying new technologies in the smart city field. In addition, as carbon neutrality has emerged as an important issue due to global warming, smart city energy platform technologies such as urban energy management, efficiency improvement, and carbon reduction are in the spotlight. In order to effectively manage urban energy, energy resource information such as electricity, water, gas, hot water, heating, etc. must be collected from the management system of various energy utilities and managed on the central platform. The centrally integrated data is delivered to external city management systems that require city energy information through an energy platform. This study developed a CIM profile for smart city energy monitoring required to provide energy data to external systems. Electric data model were designed using the CIM class of IEC 61970, and water, gas, and heat data model were designed in compliance with the UML-based design ideas of IEC 61970.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.3
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pp.385-395
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2020
We present a new maximum likelihood approach to estimate demographic history using genomic data sampled from two populations. A demographic model such as an isolation-with-migration (IM) model explains the genetic divergence of two populations split away from their common ancestral population. The standard probability model for an IM model contains a latent variable called genealogy that represents gene-specific evolutionary paths and links the genetic data to the IM model. Under an IM model, a genealogy consists of two kinds of evolutionary paths of genetic data: vertical inheritance paths (coalescent events) through generations and horizontal paths (migration events) between populations. The computational complexity of the IM model inference is one of the major limitations to analyze genomic data. We propose a fast maximum likelihood approach to estimate IM models from genomic data. The first step analyzes genomic data and maximizes the likelihood of a coalescent tree that contains vertical paths of genealogy. The second step analyzes the estimated coalescent trees and finds the parameter values of an IM model, which maximizes the distribution of the coalescent trees after taking account of possible migration events. We evaluate the performance of the new method by analyses of simulated data and genomic data from two subspecies of common chimpanzees in Africa.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.115-116
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2017
In this paper, we propose a standardization strategy for next generation electronic navigational chart which can be classified as S-100 Universal Hydrographic Data Model, to accept various requirements arising from various marine information and services as well as support e-navigation service strategies. IMO uses the next generation electronic chart standard, S-100 as Common Maritime Data Structure. It means that a common data model is needed as a key element for realization of e-Navigation and also points out that a new ICT convergence paradigm is needed not only for marine safety but also for maritime information and services. this paper considers he model-based data representation and reference model in order to understand the content and use of the S-100 standard and also considers the interconnectivity and role of the ISO/TC211 standards, which are being used as base standards for profiling to develop S-100 standard. Finally, we look at what standardization items are required for standardization of next generation electronic navigational chart supporting multi-purpose and how they are used mutually.
The purpose of this study was to find the role of participation in common activities and satisfaction with common space in a tentative housing adjustment framework for Swedish cohousing residents, applying the housing adjustment behavior model of Morris and Winter (1978, 1996). The data used for this research were a subset of data Choi and Paulsson (2011) surveyed from 12 Swedish cohousing units. Number of 216 cases whose age was 40 and over were selected and analyzed with Pearson correlations and hierarchical linear regressions by SPSS. The regression analyses included four main concepts as endogenous variables, which were participation in common activities, satisfaction with common space, overall life satisfaction, and intention to move out. The results showed that participation in common activities raised satisfaction with common space and overall life satisfaction but reduced intention to move out. Meanwhile, satisfaction with common space diminished intention to move out but did not impact overall life satisfaction. When overall life satisfaction was added to the final regression model, the direct impacts of security reasons, participation in common activities, and satisfaction with common space on intention to move out disappeared. It may be concluded that participation in common activities and satisfaction with common space acted as intervening variables in the tentative cohousing adjustment framework. Even though this study leaves further research on specifying the framework, it may be noteworthy as a first attempt that explains the flow of main concepts. This study may broaden the possibility of empirical studies to develop an analytical path model of housing adjustment for cohousing residents.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.3
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pp.87-94
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2013
The main purpose of the distribution automation system (DAS) is to achieve efficient operation of primary distribution systems by monitoring and control of the feeder remote terminal unit(FRTU) deployed on the distribution feeders. DAS simulators are introduced to verify the functions of the application software installed in the central control unit(CCU) of the DAS. Because each DAS is developed on the basis of its own specific data model, the power system data cannot be easily transferred from the DAS to the simulator or vice versa. This paper presents a common information model(CIM)-based DAS simulator to achieve interoperability between the simulator and the DASs developed by different vendors. The CIM-based data model conversion between Smart DMS (SDMS) and Total DAS (TDAS) has been performed to establish feasibility of the proposed scheme.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.3
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pp.655-662
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2004
In this paper, we assume that strengths of two components system follow a type II bivariate Pareto model with bivariate type I censored data. And these two components are subjected to a common stress which is independent of the strengths of the components. We obtain estimators for the system reliability based on likelihood function and relative frequency, respectively. Also we construct approximated confidence intervals for the reliability based on maximum likelihood estimator and relative frequency estimator, respectively. Finally we present a numerical study.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.350-353
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2011
전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재해가 빈번하게 발생함에 따라 수자원 분야에서 또한 환경의 변화에 대한 정확한 예측이 더욱 요구되고 있다. 국내에서도 이를 위하여 다양한 방법을 통하여 연구가 이루어지고 있으나 본 연구에서 사용된 Common Land Model (CLM)은 국내에서의 실질적인 적용이 아직 부족하다. 이 모형은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer 모형 중 대표적 모델로 Land Surface Model (LSM), Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS), Chinese Academy of Sciences Institute of Atmospheric Physics LSM의 세 모형이 결합되어 발전하였다. CLM의 강제입력자료로는 위성, 지면모형 등을 기반으로 만들어진 자료를 제공하는 Korea Land Data Assimilation Systme (KLDAS; 한반도지표자료동화체계)의 격자화 된 자료를 사용하여 모형에 강제시켰다. KLDAS는 기존의 Land Data Assimilation System (LDAS)에서 발전한 형태로 동아시아 지역을 대상으로 자료를 제공하고 있으며, 본 연구에서는 이 자료를 사용하여 국내 전반에 걸쳐 격자에 대한 수문 기상학적 인자를 산출하였다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.4
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pp.85-92
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2002
To investigate the safety of the in-use vehicles emission against the tail-pipe emission regulation, in-use vehicles emission trend according to vehicle mileage should be known. But it is impossible to collect all vehicles emission data In order to know that. Therefore, it is necessary to establish a statistically meaningful inference method that can be used generally to estimate in-use vehicles emissions distribution according to the vehicle mileage with relatively less in-use vehicles emission data. To do this, a linear regression model that solved the problems of data normality and common variance of error was studied. As a way that can secure the data normality, In(emission) instead of emission itself was used as a sampled data. And a reciprocal of mileage was suggested as a factor to secure common variance of error. As an example, 36 data of FTP-75 test were handled in this study. As a result, using average value and standard deviation at each mileage which were inferred from a linear regression model, probability density distribution and cumulative distribution of emissions according to the vehicle mileage were obtained and it was possible to predict the deterioration factor through full useful life mileage and also possible to decide whether those in-use vehicles will meet the tail-pipe emission regulations or not.
In general, common cause failures (CCFs) have been modeled with the assumption that components within the same group are symmetric. This assumption reduces the number of parameters required for the CCF probability estimation and allows us to use a parametric model, such as the alpha factor model. Although there are various asymmetric conditions in nuclear power plants (NPPs) to be addressed, the traditional CCF models are limited to symmetric conditions. Therefore, this paper proposes the copulabased CCF model to deal with asymmetric as well as symmetric CCFs. Once a joint distribution between the components is constructed using copulas, the proposed model is able to provide the probability of common cause basic events (CCBEs) by formulating a system of equations without symmetry assumptions. In addition, Bayesian inferences for the parameters of the marginal and copula distributions are introduced and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms are employed to sample from the posterior distribution. Three example cases using simulated data, including asymmetry conditions in total failure probabilities and/or dependencies, are illustrated. Consequently, the copula-based CCF model provides appropriate estimates of CCFs for asymmetric conditions. This paper also discusses the limitations and notes on the proposed method.
Lee, Ji- Hoon;Kim, Bong-Geun;Lee, young Jung;Lee, Sang-Ho
Journal of Korean Society of societal Security
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v.1
no.4
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pp.41-49
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2008
As bridges have been longer and bigger recently, lots of bridge management systems (BMS) have been developed for each bridge. However, the differences among the data models developed by different system developers give a serious problem in integrated information management for national security. The aim of this study is to develop a common data model which can be referred in development of the BMS. The existing BMS and work process by laws are carefully analyzed. Based on the analysis results, the bridge management and maintenance process is categorized into the four basic activity types. In addition, common data models for each the unit activity type are defined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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