Purpose : This study was to analyze the demand for emergency ambulance service and to characterize the factors associated with the demand. Method : The basis for the model was from the actual demand for public emergency ambulance and socioeconomic and geographic characteristics. Multiple regression analyses were done for the related characteristics of public ambulance service. Result : The model explained total demand with a high degree of accuracy : the coefficient of determination($R^2=0.96$). For the regression, the set of variables indicative of low socioeconomic status were all significant. It showed the inappropriate use of public ambulance system. Public ambulance demand increased in higher housing density, low income, male unemployment and female labor force. Conclusion : The demand for public ambulances appeared to be highly predictable, using a simple linear model employing socioeconomic variables, quality of service variables, and land use variables. Low-income families tended, to use the public ambulance system more often than higher income. Area having elderly people or children also made many calls. Estimated demand calls were stable and had a tendency to be similar incident types.
With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.
The objective of this research was to analyze the determinants of demand for residential settlements in rural societies. A significant aspect of the demand analysis was to consider depopulation classification as a moderating variable with a view to its role as an essential dividing factor of socioeconomic characteristics and physical environments of the areas of concern. The data collection for analysis was divided according to types of depopulation into the three categories of less developed, stagnated, and developed areas. For the cause and effect analysis between the residential demand and factors of settlement, the ordered probit model was applied. Significant determinants of settlement demand unfolded according to depopulation types. In the case of less developed areas, residential demand was affected significantly by the factors of daily life convenience and public facilities. Key settlement demand determinants of stagnated regions included the aspects of basic natural environment, daily life convenience and education. Meanwhile, key settlement demand determinants for developed areas included education and agriculture economic aspects. The importance-performance analysis was also applied to a set of settlement characteristics of rural communities to figure out the settlement factors requiring urgent endeavor to improve.
As the uncertainty of demand in B2B electronics market has increased, firms need a strong method to estimate the market demand. An accurate prediction on the market demand is crucial for a firm not to overproduce or underproduce its goods, which would influence the performance of the firm. However, it is complicated to estimate the demand in a B2B market, particularly for the private sector, because firms are very diverse in terms of size, industry, and types of business. This study proposes both qualitative and quantitative demand forecasting approaches for B2B PC products. Four different measures for predicting PC products in B2B market with consideration of the different PC uses-personal work, common work, promotion, and welfare-are developed as the qualitative model's input variables. These measures are verified by survey data collected from experts in 139 firms, and can be applied when individual firms estimate the demand of PC goods in a B2B market. As the quantitative approach, the multiple regression model is proposed and it includes variables of region, type of industry, and size of the firm. The regression model can be applied when the aggregated demand for overall domestic PC market needs to be estimated.
This study evaluated variations in the paddy rice water demand based on the continuous changing in rice transplanting period and ponding depth at the four study paddy fields, which represent typical rice producing regions in Korea. Total 7 scenarios on rice transplanting periods were applied while minimum ponding depth of 0 and 20 mm were applied in accordance with maximum ponding depth ranging from 40 mm to 100 mm with 20 mm interval. The weather data from 2013 to 2019 was also considered. The results indicated that the highest rice water demand occurred at high temperature and low rainfall region. Increased rice transplanting periods showed higher rice water demand. The rice water demand for 51 transplanting days closely matched with the actual irrigation water supply. In case of ponding depth, the results showed that the minimum ponding depth had a proportional relationship with rice water demand, while maximum ponding depth showed the contrary results. Minimum ponding depth had a greater impact on rice water demand than the maximum ponding depth. Therefore, these results suggest that increasing the rice transplanting period, which reflects the current practice is desirable for a reliable estimation of rice water demand.
Based on the nonlinear static analysis and the approximate seismic evaluation method adopted in "Guidelines for seismic performance evaluation for existing buildings, two methods to calculate strength demand for retrofitting individual structural walls in unreinforced masonry buildings are proposed." The displacement coefficient method to determine displacement demand from nonlinear static analysis results is used for the inverse calculation of overall strength demand required to reduce the displacement demand to a target value meeting the performance objective of the unreinforced masonry building to retrofit. A preliminary seismic evaluation method to screen out vulnerable buildings, of which detailed evaluation is necessary, is utilized to calculate overall strength demand without structural analysis based on the difference between the seismic demand and capacity. A system modification factor is introduced to the preliminary seismic evaluation method to reduce the strength demand considering inelastic deformation. The overall strength demand is distributed to the structural walls to retrofit based on the wall stiffness, including the remaining walls or otherwise. Four detached residential houses are modeled and analyzed using the nonlinear static and preliminary evaluation procedures to examine the proposed method.
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.
1. Comparison of demand and supply A. Assumption of estimation of demand and supply we will briefly assumptions used for presumption once more before comparing the result of estimation of demand and supply examined previously 1) supply - The average applying rate for state. examination of graduate: ${\alpha}$=1.03109 - The ratio of successful applicants of state examinations: ${\beta}$=0.97091 - Mortality classified by age : presumed data of the Bureau of statistics - Emigrating rate: 0 % - Time of retire: unconsidered - An army doctor number: unconsidered and regard number of employed oriental medicine doctor. - Standard of 1995 : The number of survival oriental medicine doctor is 8195. the number of employed oriental medicine doctor is 7419. 2) demand - derivated demand method Daily the average amount of medical treatment: according to medical insurance federation data. there is 16 or 6 non allowance patient, we consider amount of medical treatment as 22 persons in practical because 21.94 persons (founded practical examination) are converted to allowance in comming demand. Daily the proper amount of medical treatment: 7 hours form -35 persons 5 hours 30 minutes form -28 persons. Yearly medical treatment days: 229 days. 255 days. 269 days . Increasing rate of visiting hospital days: -1996 year. 1997 year. 1998 year- . Rate of applying insurance: yearly average 71.51% (among the investigated patient) B. Comparison of total sum result 1) supply (provision) Table Ⅳ-1 below shows the estimation of the oriental medicine doctor in the future.
본 연구는 말고기에 대한 소비자 수요와 지불의사액을 추정하는데 연구목적이 있다. 먼저 말고기에 대한 소비자 수요를 현재수요(current demand), 잠재추가수요(potential demand) 그리고 잠재신규수요(latent demand)로 구분하여 조사하였으며 로짓 모형을 이용하여 소비자 수요별 설명변수와의 유의성을 검토하였다. 다음으로 이선선택형 가상가치법(DC-CVM)을 이용하여 말고기에 대한 지불의사액을 추정하였다. 말고기에 대한 소비자 지불의사액은 한우 3등급 등심부위 가격의 67.8% 수준이었으며, 이들 지불의사액에 미치는 영향은 남자일수록, 연령이 낮을수록, 그리고 말고기에 대한 인지도가 높을수록 지불의사액이 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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