This paper presents an advanced load control method in Direct Load Control(DLC) system. It is important to aggregate a various demand side resource which is surely controllable at the peak power time for a successful DLC system. Because the DLC system use simple On/Off control that may cause a harmful effect on a plant to reduce a peak power load, there are some restriction on deriving a voluntary participation of demand side resource. So it needs a new approach to direct load control method, and this paper describes an advanced load control method using control logic which is based on load properties. This method is easy to take account of a various characteristic of load, it can be use as a dynamic control logic which is good for adaptive control. The suggested control logic method is verified by modeling a control logic for a turbo refrigerator which affects on peak power in summer season.
Purpose: Asthma is the most common chronic disease of childhood. It's important mother's caring for management of children with asthma. This study was to provide the evidenced data for preparing an educational program by identifying the knowledge level and educational demand about pediatric asthma of mothers of children with asthma. Method: The subjects were 91 mothers of children with asthma who admitted at 3 hospital in Busan. The data were collected through a self-reporting questionnaire from Feburary to May, 2005. The data was analyzed by SPSS 10.0 program. Results: The total mean percentage of correct answer of knowledge about pediatric asthma was 55.6% and the total mean $score{\pm}SD$ of educational demand about pediatric asthma was $4.40{\pm}0.50$. The knowledge level was statistically different by recurrence number(F=3.08, p=.049). There was not correlation between knowledge level and eucational demand. Conclusions: The mothers of children with asthma had a medium knowledge level and a high educational demand. Based on the results, mothers' knowledge is an important part of children with asthma management. Therefore nursing intervention program for mothers of children with asthma should be developed and the mothers should cope with asthma effectively.
For optimal reservoir operation and management, there are essential elements including water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. To estimate agricultural water demand and supply, many factors such as weather, crops, soil, growing conditions cultivation method and the watershed/irrigation area should be considered, however, there are occurred water supply impossible duration under the influence of the variability and uncertainty of meteorological and hydrological phenomenon. Focusing on agricultural reservoir, amount and tendency of agricultural water supply and demand shows seasonally/regionally different patterns. Through the analysis of deviation and changes in the timing of the two elements, duration in excess of water supply can be identified quantitatively. Here, we introduce an approach to assessment of irrigation vulnerable duration for effective management of agricultural reservoir using time dependent change analysis of residual water supply and irrigation water requirements. Irrigation vulnerable duration has been determined through the comparison of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district based on the water budget analysis, therefore can be used as an improved and basis data for the effective and intensive water management.
As the supply and demand of pork has become a significant concern in Korea, controlling it has become a critical challenge for the industry. However, compared to the demand for pork, which has relatively stable consumption, it is not easy to maintain a stable supply. As the preparation of measures for a supply-demand crisis response and supply control in the pig industry has emerged as an important task, it has become necessary to establish a stable supply model and create an appropriate manual. In this study, a pork supply prediction model is constructed using reported data from the pig traceability system. Based on the derived results, a method for determining the supply-demand crisis stage using a statistical approach was proposed. From the results of the analysis, working days, African swine fever, heat wave, and Covid-19 were shown to affect the number of pigs graded in the market. A test of the performance of the model showed that both in-sample error rate and out-sample error rate were between 0.3 - 7.6%, indicating a high level of predictive power. Applying the forecast, the distribution of the confidence interval of the predicted value was established, and the supply crisis stage was identified, evaluating supply-demand conditions.
In this study, we consider a component procurement planning problem where the procurement amounts of components are determined under assemble-to-order systems with demand uncertainty. In the problem, procurement amount of each component is decided before the demands of finished products are known and after the demands are identified the assembly amounts of the finished products are decided. In this study, the objective function of the problem is minimizing the total costs which are composed of purchase and inventory costs of the components and the backorder costs of the finished products. We assume that the uncertain demand information is given as multiple scenarios of the demands, and we propose procurement planning methods based on stochastic models which considering the multiple demand scenarios. To evaluate the performances of the proposed methods, computational experiments were carried out on the proposed methods as well as benchmarks including a method based on deterministic mathematical model and a heuristic. From the results of the computational tests, the superiorities of the proposed methods were shown.
The impact and adaption on agricultural water resources considering climate change is significant for reservoirs. The change in rainfall patterns and hydrologic factors due to climate change increases the uncertainty of agricultural water supply and demand. The quantitative evaluation method of uncertainty based on agricultural water resource management under future climate conditions is a major concern. Therefore, it is necessary to improve the vulnerability management technique for agricultural water supply based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory. The objective of this study was to analyse the uncertainty of water resources under future climate change using probability distribution function of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. The uncertainty of future water resources in agricultural reservoirs was estimated using the time-specific analysis of histograms and probability distributions parameter, for example the location and the scale parameter. According to the uncertainty analysis, the future agricultural water supply and demand in reservoir tends to increase the uncertainty by the low consistency of the results. Thus, it is recommended to prepare a resonable decision making on water supply strategies in terms of using climate change scenarios that reflect different future development conditions.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
This study aims to propose a performance-based design method of a novel passive base isolation system, BIO isolation system, which is inspired by an energy dissipation mechanism called 'sacrificial bonds and hidden length'. Fragility functions utilized in this study are derived, indicating the probability that a component, element, or system will be damaged as a function of a single predictive demand parameter. Based on PEER framework methodology for Performance-Based Earthquake Engineering (PBEE), a systematic design procedure using performance and fragility objectives is presented. Base displacement, superstructure absolute acceleration and story drift ratio are selected as engineering demand parameters. The new design method is then performed on a general two degree-of-freedom (2DOF) structure model and the optimal design under different seismic intensities is obtained through numerical analysis. Seismic performances of the biologically inspired (BIO) isolation system are compared with that of the linear isolation system. To further demonstrate the feasibility and effectiveness of this method, the BIO isolation system of a 4-storey reinforced concrete building is designed and investigated. The newly designed BIO isolators effectively decrease the superstructure responses and base displacement under selected earthquake excitations, showing good seismic performance.
Along with the increasing demand for automatic and mechanical tunnel excavation methods in Korea, the Tunnel Boring Machine (TBM) method of tunnel excavation has become increasingly popular. However, in spite of this rising demand, few studies have been performed on the TBM method, in Korea. For this reason, this study focused on evaluation of the applicability of TBM performance prediction models based on field data in order to contribute to the basic and essential parts of TBM designation and the TBM method of tunnel excavation in Korea. These rock properties can be defined as the mechanical and physical factors of rock that have an influence on a disc cutter's ability to cut rock, and provide information for the evaluation of the applicability of field data. Based on outcomes from these tests, applicability of the prediction model was evaluated and the predicted performance of a TBM was compared with real field data obtained from four different TBM construction sites in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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