Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.32
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pp.155-162
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1994
The Japanese "Just-In-Time" technique reduces inventory and unnecessary factors. This technique makes the success of Japanese firms, therefore many Korean firms try to apply it to their situation. But the technique doesn't bare the same success in Korean firms. This paper, therefore, considers the different situations between Korean rim and Japanese firm, then simulates the Pull system and Push system for a multiline, multistage production system. This paper drives the different results of simulation according to variable processing times, variable demand, set-up time and shortages in Pull system and Push system using GPSS. The results show that the performance of Pull system is lower than Push system's in variable master production scheduling and variable processing times.ing times.
This paper reports on a study to increase the flexibility of previous TMDS(Train Monitoring and Diagnosis System) network communication in case of both multiple units and variable train sets. The previous TMDS network configuration has been applied using various field-BUS by the TMDS manufacturers using their own intrinsic method. But recently, there has been a demand for flexible train formations such as multiple units and variable train set formations, hence the TMDS had to be adapted to offer flexible network communication technology capability. Therefore, Hyundai-Rotem needed its intrinsic method of network configuration, and develop a network configuration method applicable to both multiple units and variable train set formations. The TMDS was integrated into the Irish Rail new Diesel Multiple Units from an early stage of the project and subsequently fully tested on a finished train.
This paper analyses the impact of energy-saving investment on Greenhouse gas emissions using a model of energy demand in Korea. SUR method was employed to estimate the demand equation. The econometric estimates provide information about the energy price divisia index, sector income, and energy saving-investment elasticities of energy demand. Except for energy price divisia, the elasticities of each variable are statistically significant. Also, the price and substitution elasticities of each energy price are similar to the results reported by the previous studies. The energy-saving investment is statistically significant and elasticities of each sector is inelastic. Using the coefficient of energy-saving investment and carbon transmission coefficient, the amount of reduction of energy demand and the reduction of carbon emissions can be estimated. The simulation is performed with the scenario that the energy-saving investment increase by 10~50%, keeping up with Equipment Investment Plan of 30% increase in energy-saving investment by 2000. The results show that the reduction of energy demand measured as 11.2% based upon 1995's level of the energy demand, in industrial sector. Accordingly, the carbon emissions will be reduced by 11.3% based upon 1995's level of the carbon emissions in industrial sector.
Several travel demand management schemes have been used for controlling overloaded traffics on urban area. To maximize efficiency of the travel management, traffic manager has to set target level that we try to arrive in advance, and then to find optimal variable to attain this goal. In this regard, this paper presents two travel demand management models, expressed by mathematical program, and also presents their solution algorithms. The first is to find optimal travel demand for origin-destination (OD) pair, based on average travel time between the OD pair, and the second is based on the ratio of volume over capacity on congested area. An example is given to test the models.
This study investigates to investigate the ageing effect on household demand for clothing, food, housing and medical care commodities in Korea using a demand system model. The cross-sectional and time-series data from Statistics Korea on urban household expenditures and age projection analyzed household demands of consumption commodities. The household head age and elderly population ratio were employed for proxy variables of ageing. Ageing variable elasticities of commodity demands were estimated. Study results show that ageing variables significantly influenced on a household demand for commodities; clothing and food consumption decreases; however, housing and medical care consumption increases with ageing. The elasticities of total consumption expenditures and price variables were estimated in the demand analysis; these two variables significantly impacted almost all of the household consumption for the studied commodities. This study provides an opportunity to examine how ageing influences household consumption for clothing, food, housing and medical care commodities as Korean society experiences a rapid ageing. It is also meaningful that this study conducted a quantitative measuring of the household demands for commodities that was different from past research on the household consumption expenditures for commodities.
This paper estimates demand functions of oyster as Kimchi's ingredients of capital area, other areas excluding a capital area, and a whole area in Korea to forecast its demand quantities in 2011~2015. To estimate oyster demand function, this paper uses pooled data produced from Korean housewives over 30 years old in 2009 and 2010. Also, this paper adopts several econometrics methods such as Ordinary Least Squares and Feasible Generalized Least Squares. First of all, to choose appropriate variables of oyster demand functions by area, this paper carries out model's specification with joint significance test. Secondly, to remedy heteroscedasticity with pooled data, this paper attempts residual plotting between estimated squared residuals and estimated dependent variable and then, if it happens, undertakes White test to care the problem. Thirdly, to test multicollinearity between variables with pooled data, this paper checks correlations between variables by area. In this analysis, oyster demand functions of a capital area and a whole area need price of the oyster, price of the cabbage for Gimjang, and income as independent variables. The function on other areas excluding a capital area only needs price of the oyster and income as ones. In addition, the oyster demand function of a whole area needed White test to care a heteroscedasticity problem and demand functions of the other two regions did not have the problem. Thus, first model was estimated by FGLS and second two models were carried out by OLS. The results suggest that oyster demand quantities per a household as Kimchi's ingredients are going to slightly increase in a capital area and a whole area, but slightly decrease in other areas excluding a capital area in 2011~2015. Also, the results show that oyster demand quantities as kimchi's ingredients for total household targeting housewives over 30 years old are going to slightly increase in three areas in 2011~2015.
As variable renewable sources rapidly increase due to the Energy Transition plan, integration cost of renewable sources to the power system is rising sharply. The increase in variable renewable energy reduces the capacity factor of existing traditional power capacity, and this undermines the efficiency of the overall power supply, and demand resources are drawing attention as a solution. In this study, we analyzed how much electric vehicle demand resouces, which has great potential among other demand resources, can reduce power supply costs if it is used as a flexible resource for renewable generation. As a methodology, a stochastic form of power system optimization model that can effectively reflect the volatile characteristics of renewable generation is used to analyze the cost induced by renewable energy and the benefits offered by electric vehicle demand resources. The result shows that virtual power plant-based direct control method has higher benefits than the time-of-use tariff, and the higher the proportion of renewable energy is in the power system, the higher the benefits of electric vehicle demand resources are. The net benefit after considering commission fee for aggregators and battery wear-and-tear costs was estimated as 67% to 85% of monthly average fuel cost under virtual power plant with V2G capability, and this shows that a sufficient incentive for market participation can be offered when a rate system is applied in which these net benefits of demand resources are effectively distributed to consumers.
This paper presents a methodology for satisfying the thermal comfort of Indoor environment and reducing the summer peak demand power by minimizing the power consumption for an Air-conditioner within a space. KEPCO(Korea Electric Power Corporation) use the fixed duty cycle control method regardless of the indoor thermal environment. This method has disadvantages that energy saying depends on the set-point value of the Air-Conditioner and DLC has no net effects on Air-conditioners if the appliance has a lower operating cycle than the fixed duty cycle. A variable duty cycle estimates the PMV(Predict Mean Vote) at the next step with a predicted temperature and humidity coming from the back propagation neural network model. It is possible to reduce the energy consumption by maintaining the Air-conditioner's OFF state when the PMV lies in the thermal comfort range. The proposed methodology uses the historical real data of Sep. 7th, 2001 from a classroom in seoul to verify the effectiveness of the variable duty cycle method comparing with fixed duty cycle. The result shows that the variable duty cycle reduces the peak demand to 2.6times more than fixed duty cycle and increases the load control ratio by 8% more. Based on the variable duty cycle control algorithm, the effectiveness of DLC is much more improved as compared with the fixed duty cycle.
This study analyzes the potential demand for automobiles based on fuel type using survey data in Korea. The dependent variable of the model is the future desired fuel type, including gasoline, diesel, hybrid, electricity, and hydrogen. The main explanatory variables are the respondent demographic characteristics, key reasons for choosing vehicle fuel type and environmental awareness extracted via principal component analysis (PCA). Using a multinomial logit (MNL) model, we find that respondents who consider fuel economy and infrastructure increase the demand for a hybrid car but decrease the demand for electric and hydrogen vehicles. The denial-types increase the demand for gasoline (petrol) and diesel (light oil), and decrease the demand for electric vehicles. The anxiety-types increase the demand of hybrid vehicles, and decrease the demand for electric vehicles. In contrast, in the case of pro-types, the demand for diesel (light oil) hydrogen vehicles decreased.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.62-70
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2020
As an effective means of price discrimination, some suppliers offer trade credit to the distributors in order to stimulate the demand for the product they produce. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. Since the distributor's lot-size is affected by the demand for the customer, the distributor's lot-size and the selling price determination problem is interdependent and must be solved at the same time. Also, in many common business transactions, the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. In this regard, we deal with the joint lot-size and price determination problem when the supplier allows delay in payments for an order of a product. The positive effects of credit transactions can be integrated into the EOQ (economic order quantity) model through the consideration of retailing situations, where the customer's demand is a function of the distributor's selling price. It is also assumed that the distributor's order cost consists of a fixed ordering cost and the variable shipping cost. We formulate the distributor's mathematical model from which the solution algorithm is derived based on properties of an optimal solution. A numerical example is presented to illustrate the algorithm developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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