Restructuring of electricity industry is going on for the purpose of introducing competition and after separation of generation and retail business and introduction of competition, substantial change is expected in overall electric power system. In other words, DSM projects are divided with public projects and private projects. Particularly for public project, it is essential to evaluate the DSM volumes by program. This paper tries to derive the ways for achieving the necessary DSM goal in the electricity industry in Korea. First of all, by analyzing the load in Korea, we forecast the standard demand and estimate the technological potentials of each program in considering DSM technological indicators. Moreover, by using economic analysis by program, we estimate economic potentials and finally, we estimate the potentials by program in considering the DSM policy. We estimate the potentials by using random method because application methodology and procedures by program are not established until now, which leads to not obtaining transparency for implementation effect by program. Therefore, this paper estimates the future potentials of DSM projects by using the logical and systematic analytic method and establishing database for DSM basic indicator. The DSM goals estimated by this method will be reflected to mid/long term nation-wide resource planning, which will mitigate anticipated power supply shortage and be applied to derive desirable energy demand/supply structure.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.2
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pp.75-80
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2002
The severity of drought in (the) irrigation reservoir could be evaluated by the accumulative rainfall method, soil moisture content method, storage ratio method, and water supply restricted intensity method, etc. The storage ratio method would be the most reliable one for irrigation reservoir. The pattern of drought might be forecast with the most similar pattern of accumulative rainfall and/or storage ratio out of the file of past operation history.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.2
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pp.74-78
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2015
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.
Purpose: Maritime sector is fundamental to international trade; there is no doubt that seafarers have played an essential role in maritime shipping and distribution science industry. Thus, this study uses Grey models to predict the number of seafarers in Vietnam expecting to provide a range of future seafarers. Research design, data and methodology: Statistics data are adopted for numbers of seafarers by Vietnam Maritime Administration categorizing into three types: Officers at Management level, Officers at Operational level and Navigation - Engine officer cadet. Results: The results have showed that a lack of qualified seafarers in the distribution industry, which has become a global issue and Vietnam is facing challenges of providing enough supply of seafarers in the next few years. Since there has been a concern of the unbalance between demand and supply of seafarers, researches in maritime sector needs a high accuracy in forecasting the number of available qualified seafarers in Vietnam. Conclusion: This method can be applied to predict numbers of other human resources in transportation, distribution and/or logistics industries when the information is poor and insufficient. The next few years are predicted to witness a downtrend in sailors - oilers which leads to the fact that the total number of available seafarers is decreased.
Wastepaper recycling has significant implications not only in providing scarce raw material input for the paper industry but in environmental concerns such as reducing solid waste disposal, energy conservation and preservation of forest resources. The objectives of this study was (1) to develop an econometric model of demand for and supply of wastepaper, (2) to forecast wastepaper consumption and price to the year 2000 applying the econometric models estimated and (3) to estimate the elasticity of variables which are included in the wastepaper supply and demand equations. In this study wastepaper was classified into three groups, old newsprint, old corrugated and mixed For each group such as demand and supply equation were estimated. The demand equations were estimated as a function of paper and paper product consumption and wholesale price index and supply equations as a function of wastepaper price, one year lagged paper and paperproduct consumption and transportation price. Applying the econometric models to forcasting results in the future consumption and supply of wastepaper projected as 11.645 million MT and 7.396 million MT in 2000, respectively. The rate of wastepaper self-supply is forcasted about 63.5% in 2000. Especially, the rate of old neswprint self-supply is predicted about 16% which means about 2.2 million MT of old newsprint should be imported from foreign countries. Lastly, some policy measures to promote wastepaper recycling rate based upon economic and physical characteristics of wastepaper and market structure are suggested.
Song, Sang Hwa;Shin, KwangSup;Lee, JaeHun;Jung, YunJae;Lee, JaeSeung;Yoon, SeokMann
The Journal of Bigdata
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v.5
no.2
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pp.17-27
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2020
District heating system supplies heat from low-cost high-efficiency heat production facilities to heat demand areas through a heat pipe network. For efficient heat supply system operation, it is important to accurately predict the heat demand within the region and optimize the heat production plan accordingly. In this study, a heat demand forecasting model is proposed considering real-time calorimeter information from local heat demands. Previous models considered ambient temperature and heat demand history data to predict future heat demands. To improve forecast accuracy, the proposed heat demand forecast model added big data from real-time calorimeters installed in the heat demands within the target region. By employing calorimeter information directly in the model, it is expected that the proposed forecast model is to reflect heat use pattern of each demand. Computational experiemtns based on the actual heat demand data shows that the forecast accuracy of the proposed model improved when the calorimeter big data is reflected.
This study investigates the prediction of daily water supply, which is a necessary for the efficient management of water distribution system. Fuzzy neuron, namely artificial intelligence, is a neural network into which fuzzy information is inputted and then processed. In this study, daily water supply was predicted through an adaptive learning method by which a membership function and fuzzy rules were adapted for daily water supply prediction. This study was investigated methods for predicting water supply based on data about the amount of water supplied to the city of Kwangju. For variables choice, four analyses of input data were conducted: correlation analysis, autocorrelation analysis, partial autocorrelation analysis, and cross-correlation analysis. Input variables were (a) the amount of water supplied (b) the mean temperature, and (c)the population of the area supplied with water. Variables were combined in an integrated model. Data of the amount of daily water supply only was modelled and its validity was verified in the case that the meteorological office of weather forecast is not always reliable. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 18.35% and the average error was lower than 2.36%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
It is important to control performance and a Sustainable Collaboration (SC) for the successful Supply Chain Management (SCM). This research developed a control model which analyzed SCM performances based on a Balanced Scorecard (ESC) and an SC using Support Vector Machine (SVM). 108 specialists of an SCM completed the questionnaires. We analyzed experimental data set using SVM. This research compared the forecasting accuracy of an SCMSC through four types of SVM kernels: (1) linear, (2) polynomial (3) Radial Basis Function (REF), and (4) sigmoid kernel (linear > RBF > Sigmoid > Polynomial). Then, this study compares the prediction performance of SVM linear kernel with Artificial Neural Network. (ANN). The research findings show that using SVM linear kernel to forecast an SCMSC is the most outstanding. Thus SVM linear kernel provides a promising alternative to an SC control level. A company which pursues an SCM can use the information of an SC in the SVM model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2689-2694
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2014
This study analyze the impact of omija(maximowiczia chinensis) market by Korea-China FTA and review the change of mid and long term supply-demand from 2014 to 2018. A scenario is also imported to simulate and measure the impacts of the Korea-China FTA. The scenario is that tariff rates for Chinese product(omija) will be zero after 5 years from 2014. A partial equilibrium model of Omija is specified to forecast mid and long term supply-demand and prices. Equations in the model were estimated by using econometric techniques. The results based on scenario are compared with the results by the baseline case(maintenance of current situation). Our study show that when the tariff rates for Chinese product(Omija) will be zero after 5 years from 2014, the cultivated area of Omija is forecasted to decline until 3,370ha in 2018, and the consumption is forecasted to increase up to 12,040.8MT in 2018, and also total revenue of about 9.8 billion korean won will be decreased during 5 years(2014-2018).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.144-144
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2021
The rapid urbanization in many Asian countries has taken millions of people from the rural countryside to concentrated megacities, which eventually putting pressure on the existing water resources. The over-growing population and increasing living standard of people in the urban region of developed as well as developing countries such as Korea, China, Japan and India have witnessed a drastic change in terms of domestic water demand for the past few decades. In this study, we used the concept of potential surface water availability in the form of surface runoff for future vulnerability assessment. We focused on 42 megacities having population more than 5 million as per the United Nations (UN) census data 2020. The study shows that 30 out of 42 cities having more than 180L/p/d demand for domestic use based on various references. We have predicted the domestic water demand for all the cities on the basis of current per capita demand up to 2035 using UN projected population data. We found that the projected water demand in megacities such as Seoul, Busan, Shanghai, Ghuanzou are increasing because of high population as well as GDP growth rate. On the contrary, megacities of Japan considered in our stud shows less water demand in future due to decreasing trend of population. As per the past records provided by the local municipalities/authorities, we projected different scenarios based on the future supply for various megacities such as Chennai, Delhi, Karachi, Mumbai, Shanghai, Wuhan, etc. We found that the supply to demand ratio of these cities would be below 75% for future period and if such trend continues then the inhabitants will face serious water stress conditions. Outcomes of this study would help the local policy makers to adopt sustainable initiatives on urban water governance to avoid the severe water stress conditions in the vulnerable megacities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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