In order to supply stable natural gas in the future, it is necessary to forecast the demand in advance and secure the quantity of supply. In this paper, we propose a method of estimating the demand function of industrial natural gas, which is the core of the increase of domestic natural gas demand in the future. The cross-sectional data of 304 domestic industries were used to estimate the demand function of the industrial natural gas, and the effect of industry specific characteristics such as capital investment, manufacturing cost. Finally, the least absolute deviation estimation method which is robust to outliers and does not assume the homogeneity of the error term and the normality, And the results were derived. In addition, the economic value of industrial city gas was estimated using the price elasticity of industrial city gas. Therefore, it can be seen that the continuous expansion and supply of city gas to the industrial sector is beneficial at the national level, and the government needs to promote expansion through the industrial city gas support policy.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.1
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pp.49-57
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2022
In order to efficiently analysis the stability of a slope, measuring the shear strength of soil is needed. The Standard Penetration Test (SPT) is not appropriate for a slope inspection due to cost and weights. One of the ways to effectively measure the N-value is the Dynamic Cone Penetration Test (DCPT). This study was performed to develop a minimized multi-function sensors that can easily estimate CPT values and Volumetric Water Content. N value with multi-fuction sensor DCPT showed -2.5 ~ +3.9% error compared with the SPT N value (reference value) in the field tests. Also, the developed multi-fuction sensor system was tested the correlation between the CPT test and the portable tester with indoor test. The test result showed 0.85 R2 value in soil, 0.83 in weathered soil, and 0.98 in mixed soil. As a result of the field test, the multi-function sensor shows the excellent field applicability of the proposed sensor system. After further research, it is expected that the portable multi-function sensor will be useful for general slope inspection.
Ha, Jae-jun;Lee, Jun-hyuk;Oh, Ju-young;Lee, Dong-geun
The Journal of the Korea Contents Association
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v.22
no.7
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pp.55-62
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2022
The perovskite solar cell is an active part of research in renewable energy fields such as solar energy, wind, hydroelectric power, marine energy, bioenergy, and hydrogen energy to replace fossil fuels such as oil, coal, and natural gas, which will gradually disappear as power demand increases due to the increase in use of the Internet of Things and Virtual environments due to the 4th industrial revolution. The perovskite solar cell is a solar cell device using an organic-inorganic hybrid material having a perovskite structure, and has advantages of replacing existing silicon solar cells with high efficiency, low cost solutions, and low temperature processes. In order to optimize the light absorption layer thin film predicted by the existing empirical method, reliability must be verified through device characteristics evaluation. However, since it costs a lot to evaluate the characteristics of the light-absorbing layer thin film device, the number of tests is limited. In order to solve this problem, the development and applicability of a clear and valid model using machine learning or artificial intelligence model as an auxiliary means for optimizing the light absorption layer thin film are considered infinite. In this study, to estimate the light absorption layer thin-film optimization of perovskite solar cells, the regression models of the support vector machine's linear kernel, R.B.F kernel, polynomial kernel, and sigmoid kernel were compared to verify the accuracy difference for each kernel function.
Lee, Boknam;Jung, Geonhwi;Ryu, Jiyeon;Kwon, Gyeongwon;Yim, Jong Su;Park, Joowon
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.111
no.3
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pp.435-449
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2022
Forest canopy height is an indispensable vertical structure parameter that can be used for understanding forest biomass and carbon storage as well as for managing a sustainable forest ecosystem. Plot-based field surveys, such as the national forest inventory, have been conducted to provide estimates of the forest canopy height. However, the comprehensive nationwide field monitoring of forest canopy height has been limited by its cost, lack of spatial coverage, and the inaccessibility of some forested areas. These issues can be addressed by remote sensing technology, which has gained popularity as a means to obtain detailed 2- and 3-dimensional measurements of the structure of the canopy at multiple scales. Here, we reviewed both international and domestic studies that have used remote sensing technology approaches to estimate the forest canopy height. We categorized and examined previous approaches as: 1) LiDAR approach, 2) Stereo or SAR image-based point clouds approach, and 3) combination approach of remote sensing data. We also reviewed upscaling approaches of utilizing remote sensing data to generate a continuous map of canopy height across large areas. Finally, we provided suggestions for further advancement of the Korean forest canopy height estimation system through the use of various remote sensing technologies.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.1
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pp.111-119
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2019
The purpose of study was to evaluate the economic evaluation of Chuncheon curling stadium. In oder to estimate economic evaluation, benefit/cost ratio, net present value and internal rate of return were used. Additionally, in order to investigate the socio-economic spread effect, literature review and input-output analysis were used. The results of study were as follows. First, as a result of analyzing the demand for curling stadiums in Chuncheon, it was believed that the construction of the stadium will attract athletes from the Chuncheon region as well as athletes from Seoul, Incheon, Gyeonggi Province and North Chungcheong Province. Second, economic validity analysis showed that the initial investment did not make sense, but the players' training and competitions and the advantages of the potential experience of curling events for citizens in nearby areas, including Chuncheon, make the construction and operation reasonable. Third, as a result of the review of the social and policy validity of the curling stadium, the project to build a curling stadium in Chuncheon was secured with a policy validity as a public sports facility necessary for both professional and living athletes. Finally, the analysis of socio-economic spread effect of curling stadiums had shown that it would have a positive effect on the level of satisfaction of the general public as well as the discovery of elite athletes.
Han-byul Kang;Sung-wook Kang;Jae-hoon Jung;Jae-won Lee;Young Jin Shin
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.25
no.2
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pp.65-85
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2023
The use of TBM (Tunnel boring machine) has increased worldwide due to its performance together with the benefit of being safely and environmentally friendly compared to conventional tunneling. In particular, EPB (Earth Pressure Balanced) TBM is widely used because it can be applied to various grounds compared to Open TBM. Also EPB TBM has a simple mechanical structure and advantages in cost, requires less ground area than Slurry TBM. EPB TBM has advantages in soft ground, and more importantly, can extend its applicability by use of appropriate soil conditioning, which improves mechanical and hydrological properties of excavated soil and increases the excavation performance of EPB TBM. Various studies suggested the proper mixing ratio and injection ratio, but almost they are limited to laboratory test under atmospheric pressure such as slump test. Actual field conditions may differ depending on the ground and mechanical condition. In this study, first the amount of used soil conditioning used in the field with various grounds from hard rock to soft ground was estimated through laboratory tests and compared with the estimate in design stage. And also it was compared with the amount used during actual excavation. In addition, experience of soil conditioning for the problems of cutter head clogging and groundwater inrush that occurred during excavation is discussed. Finally, lesson learned for the use of soil conditioning in difficult ground condition such as mixed ground are reviewed.
This study captures the possibility that entrepreneurs can become an employee in a traditional organization (a company). Acknowledging that the career change from self-employment to salary-employment is not a trivial decision, we investigate how this career path can be made. As an exploratory approach, we take a social psychological perspective; in particular, we posit that entrepreneurial costs can affect the "getting-back" career decision. Given that career changes can be considered as a boundedly-rational choice, we claim that when the entrepreneurs are perceived as being stigmatized, these transaction-related costs will further engage in the "getting-back" career decision. To test these ideas, we sample 254 respondents from the database of Korea Education & Employment Panel (KEEP) and estimate the hazard ratio that an entrepreneur, who used to be an employee, becomes an employee with respect to entrepreneurial costs. With the results, we discuss how career changes (especially getting back to salary-employment) can be made through social evaluations of the entrepreneurs.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2B
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pp.199-213
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2008
The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.
Suk-Kyoung Bae;Wooyoung Jeong;Soohyun Choi;Byunghyun Kim;Soojin Cho
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.3
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pp.10-18
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2024
Vehicle loading is one of the main causes of bridge deterioration. Although WiM (Weigh in Motion) can be used to measure vehicle loading on a bridge, it has disadvantage of high installation and maintenance cost due to its contactness. In this study, a non-contact method is proposed to estimate the vehicle loading history of bridges using deep learning and CCTV images. The proposed method recognizes the vehicle type using an object detection deep learning model and estimates the vehicle loading based on the load-based vehicle type classification table developed using the weights of empty vehicles of major domestic vehicle models. Faster R-CNN, an object detection deep learning model, was trained using vehicle images classified by the classification table. The performance of the model is verified using images of CCTVs on actual bridges. Finally, the vehicle loading history of an actual bridge was obtained for a specific time by continuously estimating the vehicle loadings on the bridge using the proposed method.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.1
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pp.32-38
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2024
In the case of apartment building, it is difficult to conduct non-destructive testing due to the actual presence of people and the dust and noise generated during the core test, so inspections are performed each time in the common area and underground parking lot, and the tests are conducted on the finishing material rather than on the concrete surface due to low-cost orders. As the process progresses, poor inspection is inevitable. In addition, the proposed formulas for strength estimation have large fluctuations depending on the differences in test conditions and environments, and even if they show the same measured value, the deviation between each proposed formula is large, making it difficult to accurately estimate strength, making it difficult to use. Accordingly, we would like to select finishing materials mainly used in apartment complexes and compare and evaluate the compressive strength of concrete according to the type of finishing material by using non-destructive testing methods directly on the finishing materials without removing the finishing materials. The reliability evaluation results of the estimated compressive strength of concrete using the ultrasonic velocity method according to the type of finishing material are as follows. The error rate between the estimated compressive strength and compressive strength derived through the ultrasonic velocity method shows a wide range of variation, ranging from 21.83% to 58.89%. The effect of the presence or absence of finishing materials on the estimated compressive strength was found to be insignificant. Accordingly, it is necessary to select more types of finishing materials and study ultrasonic velocity methods according to the presence or absence of finishing materials, and to study estimation techniques that can increase reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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