This paper analyzed the effect of transaction costs on the prices and trading volumes at the initial stage of emission markets and also examined how the size of the effect differs depending on the characteristics of the transactions. We built trading protocols modeling a recursive process to search the trading partner and make transactions with several behavioral assumptions considering the situations of early markets. The simulations results show that adding transaction costs resulted in reduction of trading volumes. Furthermore, the speed of reduction in trading volume to the increase of transaction costs is higher when there is scale economy. With a certain level of scale economy, the trading volumes abruptly fall down to almost zero as the transaction cost gets over a certain level. This suggests the possibility of a failed market. Since the scale economy is thought to be significant in the early stage of emission trading market, it is desirable to design a trading system that maximizes trading volumes and minimizes unit transaction costs at the outset. One of the alternatives to meet these conditions is to establish a centralized exchange and take measures to increase trading volumes.
Numerical simulation for Resin Transfer Molding manufacturing process is attempted by using the eXtended Finite Element Method (XFEM) combined with the level set method. XFEM allows to obtaining a good numerical precision of the pressure near the resin flow front, where its gradient is discontinuous. The enriched shape functions of XFEM are derived by using the level set values so as to correctly describe the interpolation with the resin flow front. In addition, the level set method is used to transport the resin flow front at each time step during the mold filling. The level set values are calculated by an implicit characteristic Galerkin FEM. The multi-frontal solver of IPSAP is adopted to solve the system. This work is validated by comparing the obtained results with analytic solutions. Moreover, a localization method of XFEM and level set method is proposed to increase the computing efficiency. The computation domain is reduced to the small region near the resin flow front. Therefore, the total computing time is strongly reduced by it. The efficiency test is made with a simple channel flow model. Several application examples are analyzed to demonstrate ability of this method.
The underlaying communication scheme in 5G cellular network is a very promising resource sharing scheme, and it is an effective scheme for improving service performance of 5G and reducing communication load between a cellular link and a device to device (D2D) link. This paper proposes the algorithm to minimize the resource interference that occurs when performing 5G-based multi-class service on gNB(gNodeB) and the cooperative priority-based resource allocation scheduling scheme (CPRAS) to maximize 5G communication service according to the analyzed control conditions of interference. The proposed CPRAS optimizes communication resources for each device, and it optimizes resource allocation according to the service request required for 5G communication and the current state of the network. In addition, the proposed scheme provides a function to guarantee giga-class service by minimizing resource interference between a cellular link and a D2D link in gNB. The simulation results show that the proposed scheme is better system performance than the Pure cellular and Force cellular schemes. In particular, the higher the priority and the higher the cooperative relationship between UE(User Equipment), the proposed scheme shows the more effective control of the resource interference.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.5
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pp.359-367
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2011
The Process of Pressurized water diffusion is mixing process by pressurized water injection with coagulate and chlorine water in the water treatment system. The objectives of this research were to evaluate the mixing length and diameter of diffusion plate and distance from injection pipe for complete mixing by using computational fluid dynamics. From the results of CFD simulation, when diameter of injection pipe is 50 mm, 100 mm and injection pressure is $5kg/cm^2$ and the diameter of inlet pipe is 2,200 mm, the complete mixing length is 4D (D: Length as diameter of inlet pipe). When diameter of injection pipe is 50 mm, the diameter of the diffusion plate in o.1D and distance from injection pipe is 0.2D, the complete mixing length is 3D that is the most short mixing length. But when diameter of injection pipe is 100 mm and mutually related the diameter, distance of diffusion plate, the complete mixing length is 4D over. Therefore, as the diameter of inlet pipe is 2,200 mm, the injection pipe 50 mm is more efficient than 100 mm.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.20
no.4
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pp.61-74
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2012
Industrial complexes in Korea have been vigorously established by economic development plan and development policy of industry in 1960s. Recently, Korean government has promoted Eco Industrial Park (EIP) project to recycle by-products and wastes in industrial park In this study, we analyzed the physical and chemical properties for the sludges discharged from A industrial complex. And we investigated the economic feasibility and environmental impact of sludge to energy facilities. The analysis results indicated that the petrochemical industry were 92% in sludge production, the highest treatment amount was landfill, followed by incineration and recycling and then ocean disposal. Wastewater sludge and process sludge samples are collected and analyzed to use as basic data on economic feasibility and environmental impact. Weighted average heating value of sludge samples was 3,891kcal/kg. Based on this data, installation and operation costs, operation returns of operating the drying facility are estimated, compared with cogeneration facility. And this study examines how the payback period of each simulation(total 8 case) with the important parameter changes. As a result, it was found that what needs the shortest payback period is 3years with connection of drying facility and cogeneration facility based on the government's financial subsidy system.
The 3-D Fast Gradient Echo (Turbo FLASH, Turbo Fast Low Angle Shot) sequence is optimized to achieve a good T1 contrast using variable excitation flip angles. In Turbo FLASH sequence, depending on the contrast preparation scheme, various types of image contrast can be established. While proton density contrast is obtained when using a short repetition time with a short echo time and small flip angles, T1 or T2 weighting can be obtained with proper contrast preparation sequences applied before the above proton density Turbo FLASH sequence. To maximize the contrast to noise ratio while retaining a sharp impulse response (smooth frequency domain response), the excitation flip-angle pattern is optimized through simulation and experiments. The TI (the delay after the preparation sequence which is a 180 degree inversion RF pulse in the IR T1 weighted imaging case), TD (the delay time between the Turbo FLASH sequence and the next preparation), and TR are also optimized fur the best image quality. The proposed 3-D Turbo FLASH provides $1mm\times1mm\times1.5mm$ high resolution images within a reasonable 5-8 minutes of imaging time. The proposed imaging sequence has been implemented in a Medison's Magnum 1.0T system and verified through simulations as well as human volunteer imaging. The experimental results show the utility of the proposed method.
Monte Carlo simulations are widely used as the most accurate technique for dose calculation in radiation therapy. In this paper, the GATE6(Geant4 Application for Tomographic Emission ver.6) code was employed to calculate the dosimetric performance of the photon beams from a linear accelerator(LINAC). The treatment head of a Varian 21EX Clinac was modeled including the major geometric structures within the beam path such as a target, a primary collimator, a flattening filter, a ion chamber, and jaws. The 6 MV photon spectra were characterized in a standard $10{\times}10cm^2$ field at 100 cm source-to-surface distance(SSD) and subsequent dose estimations were made in a water phantom. The measurements of percentage depth dose and dose profiles were performed with 3D water phantom and the simulated data was compared to measured reference data. The simulated results agreed very well with the measured data. It has been found that the GATE6 code is an effective tool for dose optimization in radiotherapy applications.
Self-sufficiency (SS), which is often used in the social welfare policy of the American welfare system, is an important concept in the field of social welfare and has been studied so much. Among such studies there are also studies on how the employment hope scale and the perceived employment barrier scale, which the psychological SS (PSS) consists of, affect the economic SS (ESS) for low-income job seekers in the United States. These studies are generally conducted using survey data, which are mainly analyzed by structural equation model (SEM) in the field of social science field. In the survey data, the number of measurement variables is generally large and there is a correlation between variables. In such cases, Principal Component Analysis (PCA) can be used. The purpose of this study is to compare the results of SEM and PCA on the survey data mainly dealt with in the social science field. We compare the performance of the two analyzing methods through a small simulation study. We also analyze a real survey data of the ESS and the PSS by using these two methods and compare the results.
Moon, Kyung Hwan;Song, Eun Young;Wi, Seung Hwan;Oh, Sooja
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.2
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pp.228-232
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2018
Process-based crop models have been used to assess the impact of climate change on crop production. These models are implemented in procedural or object oriented computer programming languages including FORTRAN, C++, Delphi, Java, which have a stiff learning curve. The requirement for a high level of computer programming is one of barriers for efforts to develop and improve crop models based on biophysical process. In this study, we attempted to develop a Chinese cabbage model using Microsoft Excel with Visual Basic for Application (VBA), which would be easy enough for most agricultural scientists to develop a simple model for crop growth simulation. Results from Soil-Plant-Atmosphere-Research (SPAR) experiments under six temperature conditions were used to determine parameters of the Chinese cabbage model. During a plant growing season in SPAR chambers, numbers of leaves, leaf areas, growth rate of plants were measured six times. Leaf photosynthesis was also measured using LI-6400 Potable Photosynthesis System. Farquhar, von Caemmerer, and Berry (FvCB) model was used to simulate a leaf-level photosynthesis process. A sun/shade model was used to scale up to canopy-level photosynthesis. An Excel add-in, which is a small VBA program to assist crop modeling, was used to implement a Chinese cabbage model under the environment of Excel organizing all of equations into a single set of crop model. The model was able to simulate hourly changes in photosynthesis, growth rate, and other physiological variables using meteorological input data. Estimates and measurements of dry weight obtained from six SPAR chambers were linearly related ($R^2=0.985$). This result indicated that the Excel/VBA can be widely used for many crop scientists to develop crop models.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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