In this study, the projected land use area in 2030 for major crop production was estimated in Jeju Island using land cover map, and corresponding agricultural water demand for 40 sub-regions was quantitatively assessed using the future climate change scenario (RCP 4.5). Estimated basic unit of water demand in 2030 was the highest in the western region, and the lowest in the eastern region. Monthly maximum agricultural water demand analysis revealed that water demand in August of 2030 substantially increased, suggesting the climate of Jeju Island is changing to a subtropical climate in 2030. Agricultural water demand for sub-region in 2030 was calculated by multiplying the target area of the water supply excluding the area not in use in winter season by the basic unit of water demand, and the maximum and minimum values were estimated to be $306,626m^3/day$ at Seogwipo downtown region and $77,967m^3/day$ at Hallim region, respectively. Consequently, total agricultural water demand in Jeju Island in 2030 was estimated to be $1,848,010m^3/day$.
During an emergency due to a shortage of power, a load aggregator (LA) can use the demand response operation system to deploy demand response resources (DRRs) through various demand response (DR) programs. This paper introduces the demand response operation system for a load aggregator to manage various demand response resources in a smart grid environment.
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
Objectives: The aim of this survey was to investigate utilization, intended use, problems with and demand for medical devices by surveying members of the traditional Korean medical society. Methods: We distributed questionnaires to 13,957 traditional Korean medical doctors via e-mail, and received replies from 1,225. The questionnaire consisted of 4 multiple-choice questions for survey respondent information, 8 multiple-choice questions about the status of medical devices utilizing, and a short answer question about the demand for medical devices. Results: Use of medical devices in traditional Korean medical clinics is common. Diagnostic medical devices are mainly used to assess the patient's condition and to establish a close rapport with clients. In case of therapeutic medical devices, they are usually used for secondary treatment. Issues with traditional Korean medical devices currently in use were ineligibility for national health insurance, low reliability, uncertain validity, and high price. In development of traditional Korean medical equipment, the need for diagnostic medical devices was greater than for therapeutic, and the need for the recording and analysis of medical image data and visualization of medical information was great. Conclusions: There is growing demand for facilitating the development and commercialization of traditional Korean medical devices. To satisfy this demand, research on evaluation indicators that reflect functional and structural clinical information and how to clinically assess the indicators should proceed.
With the growing penetration of distributed generation including from renewable sources, smart grid power system is needed to address the reliability problem. One important feature of smart grid is demand response. In order to design a demand response program, it is indispensable to understand how consumer reacts upon the change of electricity price. In this paper, we construct an econometrics model to estimate the hourly price elasticity of demand. This panel model utilizes the hourly load data obtained from KEPCO for the period from year 2005 to 2009. The hourly price elasticity of demand is found to be statistically significant for all the sample under investigation. The samples used for this analysis is from the past historical data under the price structure of three different time zones for each season. The result of the analysis of this time of use pricing structure would allow the policy maker design an appropriate incentive program. This study is important in the sense that it provides a basic research information for designing future demand response programs.
Currently energy use planning council system is mandatory especially for the urban development project planned on a specified scale or more. The goal of existing demand prediction was to calculate the maximum load by multiplying energy load per unit area by building size. The result of this method may be exaggerated and has a limit in the information of period load. The paper suggests a new forecasting process based on standard unit household in order to upgrade the limit in demand prediction method of multi-family housing complex. The new process was verified by comparing actual using amount of multi-family housing complex to forecasting value of energy use plan.
기온상승과 인구 및 GDP 증가의 영향으로 인해 에너지 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 에너지 수요에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구는 에너지 수요관리, 특히 전력부하를 유발하는 냉난방 에너지 수요 관리에 도움이 되고자 가정 부문 냉난방 에너지의 미래 사용량을 예측하고자 한다. 에너지 사용량을 산정하는데 있어 서비스 수요의 산출이 필요하다. 따라서 서비스 수요 산정식을 이용하여 이를 먼저 도출하고, AIM/end-use 모델을 이용하여 에너지 사용량을 산정하였다. 산정 결과 냉난방 서비스 수요는 2010년에 비해 2050년에 모두 증가하는 추세를 보였다. 하지만 에너지 사용량에서 난방은 감소하고, 냉방은 증가하는 것으로 예측되었다.
이용자들에게 이용성과 효용성이 높은 버스정보시스템 구축을 위해서는 이용자들이 원하는 정보종류와 이용수요를 파악하는 것이 필요하므로, 본 연구에서는 핸드폰 등에 버스정보를 제공했을 경우의 버스정보에 대한 선호도분석 및 이용수요를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 얻어진 성과는 첫째, 컨조인트 분석에 의한 버스정보의 선호도 분석을 통하여 개별 속성 수준들에 대한 중요도, 부분효용 변화치의 가치를 평가할 수 있었다. 둘째, 이항 로짓 모형에 의한 버스정보 이용수요예측 모형을 구축하여 이용자의 이용여부에 영향을 미치는 요인들과 이용률을 파악할 수 있었다. 셋째, 순서형 프로빗 모형을 사용하여 버스정보 잠재 이용자를 대상으로 통화당 지불방식이나 월별 정액제의 지불방식별로 이용행태모형을 구축을 통하여, 이용료 지불방식별로 통화횟수, 민감도 분석을 통하여 이용료에 대한 단위 탄력점을 분석하고, 적정 이용료와 이용확률을 분석하였다. 본 연구는 이용자들의 정보에 대한 선호도 분석, 다양한 요구사항을 반영한 이용수요 예측과 적정 이용료 산정이 가능하므로, 향후 효율적인 버스정보정책과 버스정보 이용률을 제고시킬 수 있는 근거로 활용할 수 있을 것이다.
In this study, we consider the problem of forecasting the number of inbound foreigners visiting Korea. Forecasting tourism demand is an essential decision to plan related facilities and staffs, thus many studies have been carried out, mainly focusing on the number of inbound or outbound tourists. In order to forecast tourism demand, we use a seasonal ARIMA (SARIMA) model, as well as a SARIMAX model which additionally comprises an exogenous variable affecting the dependent variable, i.e., tourism demand. For constructing the forecasting model, we use a search procedure that can be used to determine the values of the orders of the SARIMA and SARIMAX. For the exogenous variable, we introduce factors that could cause the tourism demand reduction, such as the 9/11 attack, the SARS and MERS epidemic, and the deployment of THAAD. In this study, we propose a procedure, called Measuring Impact on Demand (MID), where the impact of each factor on tourism demand is measured and the value of the exogenous variable corresponding to the factor is determined based on the measurement. To show the performance of the proposed forecasting method, an empirical analysis was conducted where the monthly number of foreign visitors in 2019 were forecasted. It was shown that the proposed method can find more accurate forecasts than other benchmarks in terms of the mean absolute percentage error (MAPE).
This paper proposes the cost analysis on the energy efficient equipment when this equipment is participated in the demand-side bidding. Conventional demand-side bidding is exercised through load re-distribution. However if this load reduction is exercised by the use of high efficient equipment, its effect will be assumed to be more economical. This paper analyses this cost-benefit effect of high efficient equipment in the demand-side bidding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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