Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.75-89
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2006
한국전력산업의 탈규제화의 영향으로 각 개별 발전회사들은 자사의 이익을 최대화하기 위한발전계획 수립에 큰 관심을 가지게 되었다. 발전계획은 주어진 연료제약 하에 발전수익과 유지보수비용을 고려하여 시간대별 발전기의 기동, 정지 및 발전출력을 결정하는 문제로서Profit-Based Unit Commitment (PBUC) 문제로 알려져 있다. PBUC 문제는 문제 자체의 복잡성과 비선형 제약식의 특성으로 인하여 과거 연구는 대부분 비선형 제약식 처리를 위한 Lagrangian Relaxation (LR) 기반 휴리스틱 접근법에 초점이 맞추어져 왔다. 하지만, 실제현업 적용에 있어 계산시간이 많이 소요되고 알고리즘의 구현에 많은 기간이 소요되어 실용성은 낮은 것으로 보고되었다. 특히 연료도입 및 저장제약을 고려하기 위한 1년 단위 장기 발전계획 수립은 문제의 범위가 더욱 넓어짐으로 인하여 복잡성이 매우 크게 증가하고, 이에 따라 기존 접근법에 한계가 있어 왔다. 이에 본 연구에서는 국내가스발전소의 사례를 중심으로 발전패턴개념의 도입 및 다양한 발전패턴 생성을 통한 Explicit Column Generation 기반 최적화 접근법을 제안한다. 발전패턴은 Column Generation 접근법의 각 Column에 해당하는 각주별 발전기 기동정지계획을 의미한다. 즉, 미리 유효한 발전패턴의 Pool을 최대한 확보한 후 Explicit Column Generation Formulation을 통하여 주별 최적의 발전패턴을 찾아내는 알고리즘으로 구성이 된다. 본 알고리즘은 실제 가스발전소의 장기 발전계획 수립과정에 적용되어 효과적으로 운용되고 있으며 연간 수십억원의 추가적인 이익을 실현할 것으로 분석되었다. 본 알고리즘을 확장 적용할 경우 PBUC 문제 해결을 위한 새로운 해법으로도 그 효용성이 클 것으로 예상된다.자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어
This paper aims to describe the rapid growth of the one-person households in terms of the socio-economic demographic perspectives during the period of 1995-2005 and to analyze the spatial distribution patterns based on different characteristics of one-person households. The increase in the divorce ratio in the middle-aged, the growth of unmarried people the young generation, and the increase of life expectancy in the old generation are explanatory factors for the rise and diversification of one-person households in Korea. The rapid increase of one-person households is accompanied by a diversification in their age, gender, marital status, education level. Uneven distribution of one-person households depends on their age, level of education and dwelling type. Highly educated young adults residing in their own apartment are generally concentrated in major cities, whereas senior citizen with their own single house who lives alone are mostly in rural area. One-person households of the highly educated young adults are significantly polarized in the light of their the living standards. In particular, metropolitan area or big cities are mixed with those who have their own apartment and are financially capacity and with those who rent in a detached single house. As such, one-person households have considerably heterogeneous characteristics. Therefore, each local government will face different economic and social problems based on which group of one-person households are increasing and where they are concentrated in. To this extent, the local government should have differentiated welfare policy according to its own respect.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.1
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pp.21-31
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2018
The rapid increase of the elderly living alone is a critical issue in worldwide as it leads to a rapid increase of a social support costs (e.g., medical expenses) for the elderly. In early stages of dementia, the activities of daily living (ADL) including self-care tasks can be affected by abnormal patterns or behaviors and used as an evidence for the early diagnosis. However, extracting activities using non-intrusive approach is still quite challenging and the existing methods are not fully visualized to understand the behavior pattern or routine. To address these issues, this research suggests a model to extract the activities from coarse-grained data (spatio-temporal data log) and visualize the behavioral context information. Our approach shows the process of extracting and visualizing the subject's spaceactivity map presenting the context of each activity (time, room, duration, sequence, frequency). This research contributes to show a possibility of detecting subject's activities and behavioral patterns using coarse-grained data (limited to spatio-temporal information) with little infringement of personal privacy.
This study applied an exploratory analysis based on Self Organizing Map and GIS to cause specific age-standardized regional death rates data related to ten types of male cancers to find meaning patterns in the data. Then the patterns revealed from the exploratory analysis was evaluated to investigate possible relationship between these patterns and regional socio-economic status represented by regional educational attainment levels of head of household. The results from this analysis show that SI-GUN-GUs in Korea can be clustered to eighteen unique clusters in the stand point of male cancer death rates and these clusters are also spatially clustered. Also, the results reveal that regions with higher socio-economic status show lower level of the death rates compared with the regions with lower socio-economic status. However, for some cancer types, the regions with higher socio-economic status show relatively higher death rates. These patterns imply that the prevention, detection, and treatment of male cancers might be strongly affected by regional factors such as socio-economic status, environmental factors, and cultures and norms in Korea. Especially, one of the eighteen clusters, which includes Gangnam-Gu and Seocho-Gu, shows lower death rates in many of male cancer types. This implies that socio-economic status may be one of the most influential factors for regional cancer control.
Kim, Tae-Ho;Park, Je-Jin;Lee, Ki-Young;Park, Yong-Duk
International Journal of Highway Engineering
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v.11
no.3
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pp.13-21
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2009
The traveler's travel pattern has significantly changed due to the social and economic changes. The travel time among the traveler's pattern is the limited resource. The travelers are trying to maximize the utility of travel with the least travel cost. So, the travelers travel with their own travel time budget in mind, which they can pay or choose to pay for the optimal maximization of the utility of the individuals. This research is to group and extract the specific factors which affect the travel time budget by utilizing the CART analysis method, which enables the analysis of traveler's characteristics and their interrelationship based on the data collected from "2002 Household Travel Practice Research" and then try to derive a model for estimating the traveler’s travel time budget. The result of CART analysis shows that the factors which affect the travel time budget include the traveler's age, size of house, type of house, type of employment, job and relation to the head of household. Considering the affecting factors derived, I developed an estimation model. From that model, we found that the age, size of house and type of house were positively (+) related to the travel time budget while the homeworking people who have less travel frequency as a type of employment were negatively (-) related to it. In particular, from the point of type of job, the housewives, children not yet old enough to attend schools and people who are working in the agricultural, or marine product industries were found to have the negative (-) value while the people who have the administrative, office, management jobs were found to have the positive (+) value.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.37
no.2
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pp.190-194
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2008
Physicochemical properties of the green tea component enriched mushroom (Flammulina velutipes) were investigated. The yield of mushroom was highest with green tea powder untreated sample and the yield was decreased by the addition of green tea powder. However, hardness was increased by the addition of green tea powder. Analysis of catechins and caffeine in mushrooms showed that catechins were not transferred into mushrooms, whereas caffeine content was increased. The content of total polyphenol in mushroom was not affected by the addition of green tea powder and crude catechins. Analyses of aroma patterns using the electronic nose based on GC with SAW sensor showed that new peaks occurred from 3 to 6 sec in green tea added mushroom. This study showed that functional components and quality of mushroom were possibly improved by incorporating green tea powder in growth medium.
This paper proposes a pre-processing method and a dimensional reduction method in the analysis of shopping carts where there are many correlations between variables when dividing the types of consumers in the agri-food consumer panel data. Cluster analysis is a widely used method for dividing observational objects into several clusters in multivariate data. However, cluster analysis through dimensional reduction may be more effective when several variables are related. In this paper, the food consumption data surveyed of 1,987 households was clustered using the K-means method, and 17 variables were re-selected to divide it into the clusters. Principal component analysis and factor analysis were compared as the solution for multicollinearity problems and as the way to reduce dimensions for clustering. In this study, both principal component analysis and factor analysis reduced the dataset into two dimensions. Although the principal component analysis divided the dataset into three clusters, it did not seem that the difference among the characteristics of the cluster appeared well. However, the characteristics of the clusters in the consumption pattern were well distinguished under the factor analysis method.
Kim, Hwa Soo;Lee, Doo Jin;Park, No Suk;Jung, Kwan Soo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.603-614
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2008
End-uses of household water have been changed by a life style, housing type, weather, water rate and water supply facilities etc. and those variables can be considered as an internal and exogenous factors to estimate long-term demand forecasts. Analysis of influential factors on water consumption in households would give an explanation to cause on the change of trend and would help predicting the water demand of end-use in household. The purpose of this study is to analyze the demand trends and patterns of household water uses by metering and questionnaire such as occupation, revenue, numbers of family member, housing types, age, floor area and installation of water saving device, etc. The peak water uses were shown at Saturday among weekdays and July in a year based on the analysis results of water use pattern. A steep increase of total water volume can be found in the analysis of water demand trend according to temperature from $-14^{\circ}C$ to $0^{\circ}C$, while there are no significant variations in the phase of more than $0^{\circ}C$, with an almost stable demand. Washbowl water shows the highest and toilet water shows the lowest relation with temperature in correlation analysis results. In the results of ANOVA to find the significant difference in each unit water use by exogenous factors such as housing type, occupation, number of generation, residential area and income et al., difference was shown in bathtub water by housing type and shown in kitchen, toilet and miscellaneous water by numbers of resident. Especially, definite differences in components except washbowl and bathtub water, could be found by numbers of resident. Based on the result, average residents in a house should be carefully considered and the results can be applied as reference information, in decision making process for predicting water demand and establishing water conservation policy. It is expected that these can be used as design factors in planning stage for water and wastewater facilities.
에너지 관련 자원 가격의 급등으로 전력 생산 비용이 증가하여 세계 여러 나라의 전력 회사들이 재정적인 어려움에 직면하고 있다. 이러한 전력 생산 비용과 판매가격의 왜곡을 해결하기 위한 방법으로 여러 방법이 모색되고 있다. 제안된 여러 방법 중 스마트 미터링 시스템은 에너지 소비자의 에너지 소비 패턴을 변화시키고 자율적인 에너지 절감을 유도하는 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 세계 여러 나라에서 이 시스템 도입을 검토하고 있으며 우리나라에서도 이 시스템의 보급을 위해 2008년 실효성 검증을 위한 실증 연구 과제를 추진하였다. 본 논문에서는 2008년 수행한 스마트 미터링 시스템 실증 과제에서 개발된 한국형 스마트 미터링 시스템을 소개하고 실증을 통해 에너지 정보 표시 장치의 에너지 절감 효과를 검증한다. 실증 연구는 2008년 12월부터 2009년 2월까지 약 2개월동안 청주와 서울에서 77가구를 대상으로 수행되었다. 본 논문에는 실증을 통해 얻어진 에너지 절감 효과와 참가자들을 대상으로 한 설문 조사의 결과에 대해 소개한다.
There was a dire need to compile data about energy consumption data by use to analyze residential energy consumption patterns relating to changes in lifestyles, or changes in life behavior. Accordingly, bottom-up model for residential energy consumption by residential use was developed by life behavior classification in an attempt to analyze energy consumption. This paper multiplied each appliance's running times by each appliance by life behavior and built a residential bottoms-up model to figure out the energy consumption of each household. The uses by life behavior were broken down into lighting, heating, cooling, entertainment, obtaining information, hygiene, and cooking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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