This study performed an analysis on power demand reduction effects exhibited by demand response programs, which are advanced from traditional demand-side management programs, in the smart grid environment. The target demand response systems for the analysis included incentive-based load control systems (2 month-ahead demand control system, 1~5 days ahead demand control system, and demand bidding system), which are currently implemented in Korea, and price-based demand response systems (mainly critical peak pricing system or real-time pricing system, currently not implemented, but representative demand response systems). Firstly, the status of the above systems at home and abroad was briefly examined. Next, energy saving effects and peak demand reduction effects of implementing the critical peak or real-time pricing systems, which are price-based demand response systems, and the existing incentive-based load control systems were estimated.
In Korea, engineering education based on industry demand is highly emphasized; the survey of industry demand or company satisfaction is frequently conducted. Although engineering schools have often attempted and implemented the reform of engineering education, it was found that company satisfaction with college education was always low. In this context, this study aimed to find the cause of the low satisfaction. To this end, the social background for the active survey of industry demand and company satisfaction, and its progress were investigated. The findings of this study showed that the survey of industry demand in Korea has limitations in improving the quality of college education or developing its future demand, contrary to its intention. This industry demand based approach has its historical and social root in the Korea-specific model of the catching-up style industry development and technology innovation. Therefore, it is difficult to establish appropriate academy-industry relations and discover future vision based on this model. This study presents a new way to understand and develop the future-oriented industrial and social demand, not just arguing for the uselessness of the survey of industry demand in engineering education.
Based on the nonlinear static analysis and the approximate seismic evaluation method adopted in "Guidelines for seismic performance evaluation for existing buildings, two methods to calculate strength demand for retrofitting individual structural walls in unreinforced masonry buildings are proposed." The displacement coefficient method to determine displacement demand from nonlinear static analysis results is used for the inverse calculation of overall strength demand required to reduce the displacement demand to a target value meeting the performance objective of the unreinforced masonry building to retrofit. A preliminary seismic evaluation method to screen out vulnerable buildings, of which detailed evaluation is necessary, is utilized to calculate overall strength demand without structural analysis based on the difference between the seismic demand and capacity. A system modification factor is introduced to the preliminary seismic evaluation method to reduce the strength demand considering inelastic deformation. The overall strength demand is distributed to the structural walls to retrofit based on the wall stiffness, including the remaining walls or otherwise. Four detached residential houses are modeled and analyzed using the nonlinear static and preliminary evaluation procedures to examine the proposed method.
In this paper, an advanced demand clustering algorithm which can explore the planned maintenance outage of generators in changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of the long-term estimates for the generation availability considering planned maintenance outage. Two conflicting viewpoints, one of which is reliability-focused and the other is economy-focused, are incorporated in the development of estimates of maintenance outage based on the advanced demand clustering algorithm. Based on the advanced clustering algorithm, in each demand cluster, conventional effective outage of generators which conceptually capture maintenance and forced outage of generators, are newly defined in order to properly address the characteristic of the planned maintenance outage in changed electricity markets. First, initial market demand is classified into multiple demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the initial demand. Then, based on the advanced demand clustering algorithm, the planned maintenance outages and corresponding effective outages of generators are reevaluated. Finally, the conventional demand clusters are newly classified in order to reflect the improved effective outages of generation markets. We have found that the revision of the demand clusters can change the number of the initial demand clusters, which cannot be captured in the conventional demand clustering process. Therefore, it can be seen that electricity market situations, which can also be classified into several groups which show similar patterns, can be more accurately clustered. From this the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed, for this advanced classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
The purpose of this study is to analyze the demand for telemedicine and telehealthmanagement services, which are key elements of home based u-health. The conjoint analysis, which is a conventional method for demand analysis for newly introduced products, is employed, utilizing the survey data on 500 seoul citizens. Further, multivariate probit model is used to estimate the demand. The result shows that the demand for telemedicine services is greater than that of telehealthmanagement services. Further, home-based u-health services will play a role as a complementary for face-to-face medical treatments, rather than a substitute. Meanwhile, the demand for home-based u-health services is found to be very sensitive to price.
Purpose : This study was to develop a strategy for modeling future workforce projections to serve as a basis for analyzing annual supply of and demand for physical therapists across the South Korea into 2030. Methods : In-and-out movement model was used to project the supply of physical therapists. The demand was projected according to the demand-based method which consists of four-stages such as estimation of the utilization rate of the base year, forecasting of health care utilization of the target years, forecasting of the requirements of clinical physical therapists and non-clinical physical therapists based on the projected physical therapists. Results : Based on the current productivity standards, there will be oversupply of 39,007 to 40,875 physical therapists under the demand scenario of average rate in 2030, undersupply of 44,663 to 49,885 under the demand scenario of logistic model, oversupply of 16,378 to 19,100 under the demand scenario of logarithm, and oversupply of 18,185 to 20,839 under the demand scenario of auto-regressive moving average (ARIMA) model in 2030. Conclusion : The result of this projection suggests that the direction and degree of supply of and demand for physical therapists varied depending on physical therapists productivity and utilization growth scenarios. However, the need for introduction of a professional physical therapist system and the need to provide long-term care rehabilitation services are actively being discussed in entering the aging society. If community rehabilitation programs for rehabilitation of disabled people and the elderly are activated, the demand of physical therapists will increase, especially for elderly people. Therefore, healthcare policy should focus on establishing rehabilitation service infrastructure suitable for an aging society, providing high-quality physical therapy services, and effective utilization of physical therapists.
Purpose. The purpose of this paper was to analyze the educational needs of industry which will hire learner and to develop curriculum to meet the demand. Methods. This study was a descriptive research based on survey results. In each questionnaire, the number of responses and ratios were measured to determine the priorities of the questionnaire items and the education demand was evaluated based on these priorities. Results. The core competency keywords for nurses in industry are knowledge, technology, and communication. In the industry needs for curriculum development, the importance of education to be strengthened for nurse training was found to be core basic nursing skills, nursing process application ability, communication ability, creative nursing problem solving ability, personality and foreign language ability. Conclusion. This study has laid the groundwork for the development of competency based curriculum based on environmental factors and reducing the problems of mis - matching between industry and education.
Predictive demand and collapse fragility functions are two essential components of the probabilistic seismic demand analysis that are commonly developed based on statistics with enormous, costly and time consuming data gathering. Although this approach might be justified for research purposes, it is not appealing for practical applications because of its computational cost. Thus, in this paper, Bayesian regression-based demand and collapse models are proposed to eliminate the need of time-consuming analyses. The demand model developed in the form of linear equation predicts overall maximum inter-story drift of the lowto mid-rise regular steel moment resisting frames (SMRFs), while the collapse model mathematically expressed by lognormal cumulative distribution function provides collapse occurrence probability for a given spectral acceleration at the fundamental period of the structure. Next, as an application, the proposed demand and collapse functions are implemented in a seismic fragility analysis to develop fragility and consequently seismic demand curves of three example buildings. The accuracy provided by utilization of the proposed models, with considering computation reduction, are compared with those directly obtained from Incremental Dynamic analysis, which is a computer-intensive procedure.
This research presents the relationship among machining time, cycle time and demand rate in a cellular manufacturing system. The manufacturing cell produces part families by automated machines. This paper discusses the cases of increasing demand rate in an existing cell and designing cell based on the demand rate. This research developed an algorithm for decision making such as cycle time, machines and workers in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given demand rate. The proposed algorithm was successfully applied for the design and operation of cell manufacturing with a good result.
The development of service-based software and web-based application aims for providing user-demand service. On-demand software is emerging for same reason. Software delivery models like on-demand software is expected to change the software industry as an important technical revolution with the firm's strategy. Few research, however, has been done on the on-demand software. While much research on ASP and SaaS focused on firm' use, this study intends to examine the intention of using on-demand software targeting personal user. The intention to use of on-demand software was empirically examined in terms of quality, user characteristics, usefulness, easy of use, and security. Results shows that usefulness and easy of use are most significantly related to the intention of using on-demand software. Other factors are also found to affect the intention to use of on-demand software. This study contributes to improve the understanding and interest in on-demand software and it is expected to spread widely for individual user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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