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.
관개 저수지의 특성에 맞도록 가뭄을 평가하기 위하여 누가 강수량, 유역 토양수분량, 저수율, 급수 제한강도 등의 방법으로 가뭄이 한창 문제가 되었던 2001년 6월 13일을 기준일로 택하여 예당저수지의 가뭄을 평가한 결과는 다음과 같다. 누가 강수량에 의한 방법으로는 30년 빈도로 평가되었고, 1978년과 유사한 패턴을 나타내었고, 유역 토양수분량에 의한 방법으로는 30년 빈도로 평가되었고, 1981년과 유사한 패턴을 나타내었고, 저수율에 의한 방법으로는 20년 빈도로 평가되었고, 1981년과 유사한 패턴을 나타내었고, 급수 제한강도에 의한 방법으로는 10년 빈도로 평가되었고, 1988년과 유사한 패턴을 나타내었다. 각 방법간의 평가가 다르기 때문에 가장 가시적이고 현실적인 저수율에 의한 방법으로 20년 빈도가뭄으로 종합평가 하였고, 이후의 가뭄이 1981년도와 유사하게 진행될 것으로 예측하여, 향수 저수지 가뭄대책에 참고하도록 하였다.
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.
폐지의 재활용은 부족한 제지원료의 조달 뿐 아니라, 많은 환경문제를 야기하고 있는 쓰레기의 감량, 에너지 절약 및 임목자원 절약 등과 관련하여도 중요한 의미를 갖고 있다. 이 연구는 (1)국내폐지의 수요 및 공급함수를 추정하고 (2)이들 모델을 이용하여 폐지의 수급을 예측하였으며 (3)모델에 포함된 변수들의 수요(需要) 공급탄력성(供給彈力性)을 추정함으로써 폐지의 재활용을 촉진시킬 수 있는 정책수립의 기초자료제공을 위하여 수행되었다. 이 연구에서는 폐지를 폐신문지, 폐골판지 및 기타 잡폐지의 3가지로 구분하여 각각의 수요 공급함수를 추정하였는 바, 수요함수는 종이 종이제품의 생산량 및 도매물가지수의 함수로 추정되었으며, 공급함수는 폐지의 가격, 전년도 종이 종이제품의 수요량 및 운송비의 함수로 추정되었다. 폐지의 총수요량은 1990년 3,342천톤에서 2000년에는 11,645천톤으로 약 3.5배 증가할 것으로 예측되었으며, 공급량은 1990년 총 1,875천톤에서 2000년에 약 7,396천톤으로 추정되었다. 총 폐지의 자급율은 2000년에 평균 약 63.5%에 이를 것으로 예측되었으나 폐신문지의 자급율은 16%로 추정되어 2000년에는 약 2,205천톤의 폐신문지를 외국에서 수입하여야 할 것으로 예측되었다. 끝으로 현재 폐지재활용에 관한 문제점을 제시하고 폐지가 갖고 있는 경제적 물리적 특성 및 구명된 폐지시장의 수급구조를 바탕으로 재활용을 촉진할 수 있는 몇가지 방안을 제시하였다.
지역난방 시스템은 서비스 지역 내 열 수요처들을 네트워크로 연결하여 중앙의 저비용 고효율 열 생산설비를 통해 열을 공급하는 에너지 시스템이다. 효율적인 열 공급 시시스템 운영을 위하여 지역 내 열 수요를 정확하게 예측하고 이를 바탕으로 열 생산 계획을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 지역 내 열수요처별 열 사용량 패턴에 대한 빅데이터 정보로 기계실별 실시간 열량계 정보를 반영한 열수요 예측모형을 제시하였다. 기존에도 열 수요예측에 활용되던 지역 전체 열수요 실적 합계와 함께 수요처별로 설치되어 있는 열량계로부터 실시간으로 수집한 개별 열수요 실적을 예측모형에 반영함으로써 열 수요처별로 상이한 열사용 패턴을 반영한 열 수요 예측이 가능할 것으로 기대된다. 지역난방 기업의 실제 열수요 실적을 바탕으로 열수요 예측 정확도를 측정한 결과 계절에 상관없이 기본 모형 대비 열량계 빅데이터를 반영할 경우 정확도가 올라가는 것으로 분석되었으며, 향후 열수요처별 다양한 형태의 데이터를 추가로 반영함으로써 열 수요 예측 정확도 향상이 가능할 것으로 예측된다.
본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.
성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.
이 연구는 한 중 FTA 체결에 따른 오미자의 시장 파급영향을 계측 분석하여, 2014-2018년 동안의 중장기 수급의 변화를 검토한 내용을 담고 있다. 오미자에 대한 한 중 FTA 체결의 구체적인 내용을 알 수 없는 상황에서, 실현가능한 오미자 시장개방 상황을 시나리오로 구성하여 수급모형에 도입하고, 현재 중국산 오미자의 수입상황을 반영하여 분석하였다. 오미자에 대한 중장기 수급 및 가격 전망을 위해 오미자 개별 품목에 대한 별도의 부분균형모형을 구축하였고, 모형내 각 방정식들은 계량경제학 방법을 이용하여 추정하였다. 분석결과, 관세율이 현행 8%에서 2014년부터 2018년까지 단계적으로 철폐될 경우, 재배면적은 2018년 3,370ha으로 다소 감소하고, 소비량은 2018년 12,040.8톤으로 증가하는 것으로 전망되고, 생산액이 5년간(2014-2018)누적으로 약 98억원 수준 감소하는 것으로 추정되었다.
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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