Recently, there are two big paradigm shifts in the global electric power industry. First, the maintenance practice is gradually moved from time-based activities to reliability-centered activities. On the other hand, asset management is emerging as a new framework to maximize the efficiency of investments. The two paradigms are mutually exclusive in natural. Thus the power utilities usually chose the investment alternative on the basis of reliability in the past. But today's changed business environment - competition -requires the power utilities to compromise the trade-off of reliability effects and economics of investments. This paper shows what and how to interpret the reliability effects of distribution system investments into financial indicators beneficial for power utilities's managers to make decision on the perspective of corporate value.
The company cannot optimize its computing environment just with individual solutions such as ERP(enterprise resource planning), SCM(supply chain management), CRM(customer relationship management), and KM(knowledge management). EAI(enterprise application integration) has emerged as an alternative that can optimize computing environment of the company through integrating such solutions and systems of distributed computing and mainframe environment. This paper reports the case study of Deakyo Co. in successfully implementing EAI. It describes project goal, project organization, project plan, the implemented EAI configuration and its features, the EAI effectiveness to the firm, and the critical success factors of the EAI project. This case study is thought to be useful as a practical guideline in carrying out EAI project of the company and to provide significant basis for constructing the theoretical framework of EAI project methodology.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.9
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pp.75-81
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1999
In order to remain competitive, a manufacturing company needs to maintain the optimal condition of its manufacturing system. Machine tools as an important element of a manufacturing system consist of complex mechanical as well as electronic components. Therefore, diagnosing the troubles of machine tools is a tricky process which requires a lot of experience and knowledge. Since providing machine tool users with necessary services at the right time is very difficult and expensive, a remote diagnosis system is to be regarded as a good alternative, with which users can diagnose and fix the machine troubles. This paper presents a framework for a remote machine tools diagnosis system by combining the world wide web technology and backward reasoning expert system.
Owing to the limits of IT System-driven knowledge management(KM) for innovation processes, alternative KM methods has been suggested such as: (1) the knowledge network of experts or (2) communities-of-practice. This study analyzes two cases in terms of on-line expert knowledge networks for problem-solving, with the dimensions of analysis based on a theoretical framework. By analyzing the cases of S company's expert network and Naver's Ji-sik-iN, we found that system quality(e.g., ease of use, accessibility, and searching function), information/knowledge quality(e.g., usefulness, accuracy, and timeliness), knowledge-sharing culture, social capital and relevant reward systems are important for stimulating a Q&A-based problem-solving knowledge network. Implications of the findings and future research directions are discussed.
Cross-layer design is a concept, which captures the dependencies and interactions and enables information sharing among layers in order to improve the network performance and security. There are two key challenges in wireless networks, lossy features of links and power assumption of network nodes. Cross-layer design of congestion control and power allocation in wireless lossy networks has been studied in the existing literature; however, there has been no contribution proposed in the literature that exploits the path diversity. In this paper, we are motivated to develop a cross-layer design of congestion control and power allocation, which takes into account lossy features of wireless links and transmission powers of network nodes and can be implemented in a distributed manner. Numerical simulation is conducted to illustrate the performance of our proposed algorithm and the comparison with current alternative approaches.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.230-230
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2015
When and why do states cooperate in international basins? In recent years, there have been increasing attempts to apply international relations theories such as realism and neo-liberal institutionalism in understanding prospect of cooperation among sovereign states over shared rivers. Realists of hydropolitics argue that fate of cooperation resides in hands of hegemons and distribution of aggregate power among riparian states. Such pessimistic contention has been challenged by neo-liberal institutionalists, especially through regime theory. However, regime theory barely explains why and how cooperation emerges in the first place prior to regime formation. Therefore, the research suggests the game theory from neo-liberal institutionalism as an alternative theoretic approach. The accountability of Oye (1986)'s theoretical framework is illustrated through the case of cooperation in the Rhine River Basin.
While there are a number of guidelines used throughout the world in the assessment of acceptability of tall building accelerations, none are based on systematically conducted surveys of occupant reaction to wind-induced motion. In this study, occupant response data were gathered by both a self-reporting mechanism and by interviewer-conducted surveys in control tower structures over a period of four years. These two approaches were designed in conjunction with experimental psychologists to ensure unbiased reporting. The data allowed analysis of perception thresholds and tolerability at different building frequencies and in different wind climates. The long-term nature of the studies also allowed an investigation of the causes and effects of adaptation to building motion. As the surveys were designed to allow multiple use during single storms, the effects of exposure duration were investigated. A final exit survey was conducted at the primary survey location to investigate views of the acceptability of wind-induced motion and the factors underlying these views. The findings of the field studies indicate that none of the currently used acceleration guidelines address all of the factors that contribute to occupant dissatisfaction. An alternative framework for assessing acceleration acceptability is proposed.
The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.413-413
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2023
Wetlands are a critical component of the global carbon cycle and are essential in mitigating climate change. Accurately quantifying wetland carbon emissions is crucial for understanding and predicting the impact of wetlands on the global carbon budget. The uncertainty quantifying carbon in wetlands may comes from the ecosystem's hydrological, biochemical, and microbiological variability. The Community Land Model is a sophisticated and flexible land surface model that offers several configuration options such as energy and water fluxes, vegetation dynamics, and biogeochemical cycling, necessitating careful consideration for the alternative configurations before model implementation to develop a practical model framework. We conducted a systematic literature review, analyzing the alternatives, focusing on the carbon stock pools configurations and the parameters with significant sensitivity for carbon quantification in wetlands. In addition, we evaluated the feasibility and availability of in situ observation data necessary for validating the different alternatives. This analysis identified the most suitable option for our study site, the Binbong Wetland, in Korea.
This paper introduces a novel approach to multi-material topology optimization (MTO) targeting in-plane bi-directional functionally graded (IBFG) non-uniform thickness Reissner-Mindlin plates, employing an alternative active phase approach. The mathematical formulation integrates a first shear deformation theory (FSDT) to address compliance minimization as the objective function. Through an alternating active-phase algorithm in conjunction with the block Gauss-Seidel method, the study transforms a multi-phase topology optimization challenge with multi-volume fraction constraints into multiple binary phase sub-problems, each with a single volume fraction constraint. The investigation focuses on IBFG materials that incorporate adequate local bulk and shear moduli to enhance the precision of material interactions. Furthermore, the well-established mixed interpolation of tensorial components 4-node elements (MITC4) is harnessed to tackle shear-locking issues inherent in thin plate models. The study meticulously presents detailed mathematical formulations for IBFG plates in the MTO framework, underscored by numerous numerical examples demonstrating the method's efficiency and reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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