Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.8
no.1
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pp.12-22
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2010
The great recession which caused by financial crisis made steep rise of oil price and the serious problems of the aircraft industry. High oil price increases operating cost and the recession decreases air traffic. After a period of high book order and delivery from global economic recovery, the aircraft order fell down suddenly. Also the Aircraft price and lease rate deceased and the MRO market is reduced, too. But, the air cargo and passenger increase again since late of 2009. So, it is difficult to predict the market movement, most of the forecasters agreed that the air traffic and aircraft demand will grow gradually in long term with the growth of emerging markets like China, India and Africa. And more efficient, safe and clean aircraft is needed and will need in the market.
This study examines the ramp-up analysis techniques which have been introduced till now and presents the strength and weakness of each method. The applicability of each technique was reviewed using a case study involving the data of Cheonan-Nonsan motorway usages where seasonal variations of the data were removed. The results showed that all the techniques except F-test have the same ramp-up period of 12 months. The level of Tamp-up was 65%-72% compared to that of the real traffic volume at the beginning of opening. The demand recovered to the stabilized level as time goes on. To apply the methodology to practical demand forecasts actual surveys of real data of traffic demand should be performed. With these efforts to the patronage ramp-up, more reliable demand analyses can be accompanied.
Supply Chain Management(SCM) is getting important, because size of the company is getting bigger and the kinds of product are various. In the case of manufacturing corporation, for the optimization of SCM, we have to make production and distribution plan by considering the various fluctuation in the aspect of integration. In this paper, first, It proposed the reasonable operational way of the SCM about when the customer's demanding is various and demanding expectation fluctuates in capacity standardization of producer stage. Second, the paper proposed the management way for demanding by considering confirmed demanding information, related inventory expense and demanding shortage expense when we make production and distribution plan. The paper applied the genetic algorithm proved for current usefulness. it proposed the optimal operational way for SCM by dividing into 2 ways for dealing with the duration of confirmed demanding information and various fluctuation.
Variable renewable energy (VRE) such as solar and wind power is the main sources of achieving carbon net zero, but it undermines the stability of power supply due to high variability and uncertainty. Energy storage system (ESS) can not only reduce the curtailment of VRE by load shifting but also contribute to stable power system operation by providing ancillary services. This study analyzes how the allocation of ESS resources between load shifting and ancillary service can contribute to maximizing the efficiency of power supply in a situation where the problems caused by VRE are becoming more and more serious. A stochastic power system optimization model that can realistically simulate the variability and uncertainty of VRE was applied. The analysis time point was set to 2023 and 2036, and the optimal resource allocation strategy and benefits of ESS by varying VRE penetration levels were analyzed. The analysis results can be largely summarized into the following three. First, ESS provides excellent functions for both load shifting and ancillary service, and it was confirmed that the higher the reserve price, the more limited the load shifting and focused on providing reserve. Second, the curtailment of VRE can be a effective substitute for the required reserve, and the higher the reserve price level, the higher the curtailment of VRE and the lower the required amount of reserve. Third, if a reasonable reserve offer price reflecting the opportunity cost is applied, ESS can secure economic feasibility in the near future, and the higher the proportion of VRE, the greater the economic feasibility of ESS. This study suggests that cost-effective low-carbon transition in the power system is possible when the price signal is correctly designed so that power supply resources can be efficiently utilized.
LNG is a representative imported cargo at Incheon Port and has a relatively high contribution to the increase/decrease in overall cargo volume at Incheon Port. In addition, in the view point of nationwide, LNG is the one of the most important key resource to supply the gas and generate electricity. Thus, it is very essential to identify the factors that have impact on the demand fluctuation and build the appropriate forecasting model, which present the basic information to make balance between supply and demand of LNG and establish the plan for power generation. In this study, different to previous research based on macroscopic annual data, the weekly demand of LNG is converted from the cargo volume unloaded by LNG carriers. We have identified the periodicity and correlations among internal and external factors of demand variability. We have identified the input factors for predicting the LNG demand such as seasonality of weekly cargo volume, the peak power demand, and the reserved capacity of power supply. In addition, in order to predict LNG demand, considering the characteristics of the data, time series prediction with weekly LNG cargo volume as a dependent variable and prediction through an artificial neural network model were made, the suitability of the predictions was verified, and the optimal model was established through error comparison between performance and estimates.
부하의 가격에 대한 높은 반응성(price-responsiveness)과 이를 이끌어 낼 수 있는 적절한 수요관리(demand response) 정책은 구조 개편된 전력 시장에서 가격 변동성 및 설비에 대한 투자 부족 문제를 효과적으로 해결하는 데 필수적이라는 데에는 많은 연구자들이 동의하고 있다. 그럼에도 불구하고, 특히 전력 사용을 미리 계획하지 않는 소규모 소비자들의 경우, 전력 소비가 본질적으로 매우 탄력적이지 못하므로(inelastic) 가격에 민감한 부하를 이끌어 내기 위한 수요관리 정책은 신중하게 세워져야 한다. 본 논문은 최종 소비자에게 전력을 제공하면서 critical peak pricing(CPP)를 동적으로 관리하고 이러한 수요관리에 대한 인센티브를 가진 개체를 도입함으로써 가격에 민감한 부하를 이끌어 내는 수요 반응의 접근법을 제시할 것이다. 가격에 민감한 부하 및 수요 반응 정책의 문제는 정책적, 경제적, 기술적 측면에서 검토되어야 하는 바이나, 본 논문에서는 기술적 측면 및 경제적인 인센티브의 수식화에 초점을 맞추었다. 정책에 인센티브를 가진 개체의 이윤 방정식을 세움으로써 문제를 정식화하였으며, 문제의 최적 해를 구하기 위해 예측 가격을 바탕으로 backward dynamic programming을 통한 swing option 평가 기법을 사용하여 최적의 수요관리 시점을 구해야 함을 제안하는 바이다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.09a
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pp.125-132
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1995
본 연구는 비축을 고려하는 경우에 요구되는 제품 분배 계획을 수립하는 것 을 목적으로 한다. 비축이란 수요 변동으로 인하여 생산량이 수요량을 충족 시키지 못할 때 발생하는 제품 부족량을, 비수기에 생산하여 창고에 보관하 는 상황을 말한다. 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 기본 모형인 다기간, 단 일 제품, 단일 공장, 다수 수요지 제품 분배 모형에 대하여 최적 해법을 제 시하였다. 또한, 기본 모형에 수송 준비 비용을 고려하였을 때에 대한 발견 적 기법을 개발하여 최적 해법과의 효율성 분석을 실시하였다. 개발한 기법 들은 수행시간에 있어서 선형계획법에 비해 신속하게 해를 제공한다.
급수 수요량의 단기예측은 상수도 시스템의 유지관리 계획 수립의 중요한 구성 요소이며, 대상지역의 특성을 민감하게 반영하고 있으므로, 급수수요의 지역 특성과 관련된 수요 구조의 파악이 무엇보다 중요한 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상수도 시스템의 합리적 배수 제어 획을 실시하기 위한 기초적 정보인 급수량 변동 구조에 대해 통계적인 분석을 실시하였다. 특히 일단위의 급수량에 초점을 두어 급수량의 시계열 특성과 급수량 영향 요인 분석을 통하여 대상 지역의 정상 시계열장과 급수량에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 급수량의 계절별 단기 수요 예측 모델을 제안하기 위하여 통계적 예측 수법으로 평가 받고 있는 MARIMA (Multiple Auto Regressive Integrated Moving Average) 모델을 급수량 단기 수요 예측에 적용하여 계절별 급수 수요량을 예측하였다.
스마트그리드 구현에 실시간요금제 적용이 핵심으로 등장하고 있다. 실시간요금제 적용 시 전력수요의 변동을 시뮬레이션하기 위하여 2005년부터 2009년의 전자식전력량계 계량데이터를 이용하여 전력 수요의 가격탄력성을 구하였다. 가격탄력성을 산출하기 위하여 시계열 분석과 횡단면 분석을 동시에 수행할 수 있는 패널모형 분석을 적용하였으며, 국내 전기요금에 대하여 계약종별, 산업분류별 가격탄력성을 실시간 요금제에 대비하여 1시간 단위로 구하였다. 국내 전력수요의 가격탄력성은 계약종별 및 산업분류별로 대부분의 경우 -0.1 이내로 산출되어 가격탄력성이 매우 낮게 나타났다. 산업분류별로 가격탄력성을 산출함으로써 통계적 유의수준이 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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