지금까지 다수의 센서 네트워크를 위한 on-demand 라우팅 프로토콜들이 제안되었다. 하지만 제안된 센서 네트워크용 on-demand 라우팅 프로토콜들은 대부분 hop count를 라우팅 메트릭으로 사용하기 때문에 상대적으로 열악한 무선 환경과 신뢰성을 요구하는 센서 응용에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 환경에 적합한 minimum LQI(Link Quality Indicator) 기반의 on-demand 센서 네트워크 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 또한 제안한 라우팅 프로토콜을 TinyOS 상에서 구현하였고, 멀티 홉 테스트 환경에서 hop count 기반의 라우팅 프로토콜과 성능을 비교, 측정하였다. 실험 결과, 제안된 라우팅 프로토콜이 열악한 무선 환경에서 더 나은 데이터 전송 성공률을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 가입자가 직접 전력량을 조절하는 수동수요반응과는 달리 정해진 시간에 자동적으로 전력량 소모를 줄이는 자동수요반응 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 SEP 2.0을 기반으로 동작하며 수요반응 관리 프로그램과 수요반응 서버, 수요반응 클라이언트로 구성된다. 수요반응 관리 프로그램은 가입자에게 전력사용현황을 알려주고 관리자에게는 수요반응 이벤트를 생성 및 취소할 수 있게 한다. 수요반응 서버는 수요반응 관리 프로그램에서 수신한 수요반응 이벤트를 SEP 2.0을 통해 수요반응 클라이언트로 전송하고 수요반응 클라이언트가 주기적으로 전송하는 미터링 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 수요반응 클라이언트는 수신한 수요반응 이벤트에서 수요반응 이벤트 시작시간과 지속시간, 감소레벨을 추출한 뒤, 특정 기간 동안 전력소모를 감소시킨다.
Purpose: The purpose of this study was to estimate the demand and supply of visiting nursing services provided by health centers in urban area, aiming at strengthening infrastructure, which may improved the quality of life and health status of vulnerable population in the community. Methods: This study was conducted through nominal group discussion, focus group study. The demand and supply of visiting nursing were estimated by health economists based on the secondary analysis data from 25 health centers in Seoul. Result: Primary targets for the visiting nursing must be people who are homebound in the community. They can be classified into: a group of Level I: chronic patients who need visiting nursing care at least once a week: and a group of Level II: vulnerable families that need management periodically e. g. twice a month. Based on the estimation of demand for visiting nursing services in the community, the estimated supply required was $651{\sim}770$ visiting nurses including home health nurses in visiting nursing programs based on health centers in Seoul. Conclusions: The estimated demand and supply of visiting nursing are expected to provide basic data for establishing alternative policies on visiting nursing infrastructure that might be accomplished through demand-based visiting nursing programs by districts.
This paper presents a load management method based on OpenADR of smart grid. Previous demand side algorithm is restricted on reducing peak power. But, in this paper we suggest a method of performing the energy-saving control according to the power price utilizing building automatic control system installed on the customer side in the case of hourly differential pricing signal is transmitted to the open automated demand response system. And, we showed the integrated demand management software for 3 buildings.
Bayat, M.;Kia, M.;Soltangharaei, V.;Ahmadi, H.R.;Ziehl, P.
Advances in concrete construction
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제9권4호
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pp.337-343
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2020
In the present study, by employing fragility analysis, the seismic vulnerability of a concrete girder bridge, one of the most common existing structural bridge systems, has been performed. To this end, drift demand model as a fundamental ingredient of any probabilistic decision-making analyses is initially developed in terms of the two most common intensity measures, i.e., PGA and Sa (T1). Developing a probabilistic demand model requires a reliable database that is established in this paper by performing incremental dynamic analysis (IDA) under a set of 20 ground motion records. Next, by employing Bayesian statistical inference drift demand models are developed based on pre-collapse data obtained from IDA. Then, the accuracy and reasonability of the developed models are investigated by plotting diagnosis graphs. This graphical analysis demonstrates probabilistic demand model developed in terms of PGA is more reliable. Afterward, fragility curves according to PGA based-demand model are developed.
최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.
Recently, ESS became efficient device to stabilize electric power supply system with the development SG related technology. In fact. there are some constraints to supply ESS, because of the high cost and required space, but rapid technology development for ESS will make it more useful soon. So, through this paper, we analyzed the benefit and demand effect when the battery is applied the building based on the measured energy consumption. After that, we got the conclusion that there is a volume limit in ESS application, in a benefit view point. And we realized that there is a demand violation, and the Cost-based BEMS is the best solution to enhance the effect of ESS application.
The study was conducted to project supply and demand of the nurses till year 2010 based on analysis of supply and demand of nurses up to year 1991. Results of the study will provide invaluable information for nurses manpower planning as well as overall health manpower planning for the 21th century. It is projected that nurses will be oversupplied based on the current prductivity which is undesirable situation if the quality of care is considered, and undersupplied based on the the medical law as well as optimal productivity. Thus, it is desirable to increase active supply of nurses. One of the ways of increasing active supply would be increasing the size of training and education. But, considering low employment rate of nurses which is about 59% better way of solving problems related to nurses shortage would be improvement in nurses' employment rate. According to simulation study done as part of this study, if nurses' employment rate goes up to 80%, there is no need for increasing the size of training to meet the demand at the level of medical law.
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
Purpose - Considering the importance of housing needs to real estate market, domestic studies on real estate prices from the perspective of demand are basically based on macro-data, but relatively few are associated with micro-data of urban real estate demand. We try to find a reliable relation of elasticity of demand and commercial housing market. Research design, data, and methodology - In this paper, we have derived housing demand theoretic method and have utilized micro-data of residential family housing survey of downtown area in Kunming City in October, 2015 to estimate income elasticity and price elasticity of housing demand respectively and make a comparative analysis. Results - The results indicate that income elasticity and price elasticity of families with owner-occupied housing are both larger than those of families with rental housing. Income elasticity of housing demand of urban residential families in Kunming is far below the foreign average and eastern coastal cities level, however, the corresponding price elasticity is far higher. Conclusions - We suggest that housing affordability of urban families in western China are constrained by the level of economic development, and the current housing price level has exceeded the economic affordability and psychological expectation of ordinary residents. Furthermore, noticing the great rigidity of housing demand, the expansion space of housing market for improvement and for commodity is limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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