The purpose of this study is to analyze the state-of-the-art housing cases with passive cooling technologies and to explore the feasibilities for their applications in domestic housing design. Nineteen Leadership in Energy and Environmental Design housing cases from 2002 to 2007 were selected and analyzed their used passive cooling technologies. Besides traditional passive cooling technologies such as site planning according to the sun direction, the use of thermal mass, insulation, shading, below-ground spaces and ventilation, the relatively new technology trends were detected as followings; the use of high performance envelope, operable windows, and geo-thermal energy as the cooling source of heat pumps, increased areas of photovoltaic cells, and the education of the owner and tenants about the adopted passive cooling technologies in a building. Especially, the education may have not been focused in the domestic design despite of its effectiveness on the appropriate operations of passive cooling technologies. The results of this study show their positive adaptations would be beneficial to domestic housing design to reduce energy costs and have cooler housing environments in summer.
Distributed energy resources (DERs) are essential for coping with growing multiple energy demands. A microgrid (MG) is a small-scale version of the power system which makes possible the integration of DERs as well as achieving maximum demand-side management utilization. Hence, this study focuses on the analysis of optimal power dispatch considering economic aspects in a multi-carrier microgrid (MCMG) with price-responsive loads. This paper proposes a novel time-based demand-side management in order to reshape the load curve, as well as preventing the excessive use of energy in peak hours. In conventional studies, energy consumption is optimized from the perspective of each infrastructure user without considering the interactions. Here, the interaction of energy system infrastructures is considered in the presence of energy storage systems (ESSs), small-scale energy resources (SSERs), and responsive loads. Simulations are performed using GAMS (General Algebraic modeling system) to model MCMG, which are connected to the electricity, natural gas, and district heat networks for supplying multiple energy demands. Results show that the simultaneous operation of various energy carriers, as well as utilization of price-responsive loads, lead to better MCMG performance and decrease operating costs for smart distribution grids. This model is examined on a typical MCMG, and the effectiveness of the proposed model is proven.
본 논문은 질적연구방법론을 적용하여 다양한 형태의 블렌디드 러닝 수업 모델을 설계 적용하여 2개 학기에 걸쳐 온라인 대학과 오프라인 대학을 대상으로 연구하였다. 블렌디드 러닝의 학습효과에 대한 실험 참가자들의 반응을 설문조사 하였으며, 인터뷰를 실시하여 블렌디드 러닝에 직접적으로 발생되는 원가와 학습 성과를 파악하였다. 실험을 통해 블렌디드 러닝은 온라인 대학에서는 교육의 질 제고 측면에서, 오프라인 대학에서는 직 간접적 원가 절감 효과가 두드러지게 나타남을 파악하였다. 그밖에 다양한 학습성과와 원가발생에 대하여 검증하고 시사점을 도출하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2805-2826
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2021
In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4108-4122
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2019
Workflow process mining is becoming a more and more valuable activity in workflow-supported enterprises, and through which it is possible to achieve the high levels of qualitative business goals in terms of improving the effectiveness and efficiency of the workflow-supported information systems, increasing their operational performances, reducing their completion times with minimizing redundancy times, and saving their managerial costs. One of the critical challenges in the workflow process mining activity is to devise a reasonable approach to discover and recognize the bottleneck points of workflow process models from their enactment event histories. We have intuitively realized the fact that the iterative process pattern of redo-activities ought to have the high possibility of becoming a bottleneck point of a workflow process model. Hence, we, in this paper, propose an algorithmic approach and its implementation to discover the redo-activities and their performers' involvements patterns from workflow process enactment event logs. Additionally, we carry out a series of experimental analyses by applying the implemented algorithm to four datasets of workflow process enactment event logs released from the BPI Challenges. Finally, those discovered redo-activities and their performers' involvements patterns are visualized in a graphical form of information control nets as well as a tabular form of the involvement percentages, respectively.
Abstract: A kinetic model was developed for the dehydration of ethanol to ethylene based on two parallel reaction pathways. Kinetic parameters were estimated by fitting experimental data of powder catalysts in a lab-scale test, and the effectiveness factor was determined using data from pellet-type catalysts in bench-scale experiments. The developed model was used to design a multitubular fixed-bed reactor (MTR) and an adiabatic reactor (AR) at a 10 ton per day scale. The two different reactor types resulted in different process configurations: the MTR consumed the ethanol completely and did not produce the reaction intermediate, diethyl ether (DEE), resulting in simple separation trains at the expense of high equipment cost for the reactor, whereas the AR required azeotropic distillation and cryogenic distillation to recycle the unreacted ethanol and to separate the undesired DEE, respectively. Quantitative analysis based on the equipment and annual energy costs showed that, despite high equipment cost of the reactor, the MTR process had the advantages of high productivity and simple separation trains, whereas the use of additional separation trains in the AR process increased both the total equipment cost and the annual energy cost per unit production rate.
Reliability-Based Design Optimization (RBDO) is an appropriate framework for obtaining optimal designs by taking uncertainties into account. Large-scale problems with implicit limit state functions and problems with discrete design variables are two significant challenges to traditional RBDO methods. To overcome these challenges, this paper proposes a hybrid method to perform RBDO of structures that links Firefly Algorithm (FA) as an optimization tool to advanced (finite element) reliability methods. Furthermore, the Genetic Algorithm (GA) and the FA are compared based on the design cost (objective function) they achieve. In the proposed method, Weighted Simulation Method (WSM) is utilized to assess reliability constraints in the RBDO problems with explicit limit state functions. WSM is selected to reduce computational costs. To performing RBDO of structures with finite element modeling and implicit limit state functions, a First-Order Reliability Method (FORM) based on the Direct Differentiation Method (DDM) is utilized. Four numerical examples are considered to assess the effectiveness of the proposed method. The findings illustrate that the proposed RBDO method is applicable and efficient for RBDO problems with discrete and continuous design variables and finite element modeling.
이 연구는 소셜네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)기법을 활용하여 SNS상에서 위험한 인물들의 활동을 파악하고 그들의 불법행위에 대한 차단, 분리 또는 대응하여 큰 위협을 사전에 예방하는데 목적이 있다. SNA는 시스템적으로 많은 사람들의 개인정보와 관계를 분석하여 수사의 효과성과 효율성을 높이고 개인과 용의자와의 복잡한 사회적 관계를 찾아내어 어떻게 그들이 온라인상에서 만나 관계를 맺을 수 있었는지를 보여준다. 소셜네트워크는 전 세계 사람들이 거리와 지리적인 제약을 받지 않고 관계를 맺고 교류할 수 있고 엄청난 양의 정보 또한 공유가 가능케 될 만큼 빠르게 확산되었다. 세계적으로 많이 사용되고 있는 페이스북(Facebook)이나 트위터(Twitter) 같은 소셜네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 이용한 범죄행위가 급증하고 있는 가운데 최근 테러리스트 그룹인 IS는 그들의 웹사이트를 통해서 자신들의 활동을 외부에 알리기도 하고 그들의 테러행위를 위한 모병활동도 하고 있다. 테러리스트 집단들은 소셜네트워크가 비교적 비용이 적게 들면서도 그들의 목적을 쉽게 달성 할 수 있기에 이를 많이 활용한다. 그러나 그 파급효과가 너무나 크기에 그들의 활동을 차단하는 것이 급선무이다. 따라서 이 연구는 소셜네트워크 상에서 범죄자나 테러리스트들의 활동에 대해 자세히 설명하고 어떻게 그들의 활동을 효과적으로 감지하고 차단하고 대응 할 수 있는지 보여준다. 그리고 앞으로 필요한 연구에 대해서도 제시한다.
본 연구는 교량/궤도 종방향 해석 및 교량/차량 동적영향을 고려한 설계기법에 대한 효율성 및 경제성을 증명하기 위하여 수행하였다. 신뢰성에 기초한 생애주기비용 최적설계는 기존 설계기법에 의한 설계, 초기비용에 기초한 최적설계, 등가 생애주기비용 최적설계에 의한 최적설계와 비교하기 위하여 5$\times$(1@50m) 경간 소수주형 교량을 대상으로 적용하였다. 신뢰성에 기초한 최적설계 결과 교량/궤도 종방향 해석 및 교량/차량 동적영향을 고려한 고속철도 교량 설계 단면이 교량/궤도 종방향 해석 및 교량/차량 동적영향을 고려하지 않은 설계 단면보다 훨씬 효율적임을 확인 하였다.
Choi, Chong Won;Yang, Seungkeol;Jo, Gwanghyun;Kim, Bo Ri;Youn, Sang Woong
Annals of dermatology
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제30권6호
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pp.668-675
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2018
Background: Drug survival, defined as the time until discontinuation, is a parameter reflecting real-world therapeutic effectiveness. Few studies have examined the influence of economic factors on the drug survival of biologic agents for psoriasis, particularly in Asian countries. Objective: To determine the drug survival for ustekinumab in real-life settings and investigate the factors affecting drug survival for psoriasis patients in Korea. Methods: We evaluated 98 psoriasis patients who were treated with ustekinumab at a single center. We analyzed the efficacy and drug survival of ustekinumab. Cox proportional hazard analysis and competing risk regression analysis were performed to reveal the factors affecting the drug survival of ustekinumab. Results: The overall mean drug survival was 1,596 days (95% confidence interval [CI], 904~2,288). Among the 39 cessations of ustekinumab treatment, 9 (23.1%) patients discontinued treatment after experiencing satisfactory results. Multivariate Cox proportional hazard analysis revealed that paying on patients' own expense was the major predictor for the discontinuation of ustekinumab (hazard ratio [HR], 9.696; 95% CI, 4.088~22.998). Competing risk regression analysis modeling of discontinuation because of factors other than satisfaction of an event also revealed that ustekinumab treatment at the patient's expense (HR, 4.138; 95% CI, 1.684~10.168) was a predictor of discontinuation rather than satisfaction. Conclusion: The results of our study revealed that the cost of biologics treatment affects the drug survival of ustekinumab and suggested that economic factors affect the drug survival of ustekinumab treatment in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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