This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.
Great concerns on geotechnical risk & hazard assessment have been increased due to human and economic damage by natural disasters with recent global climate changes. In this paper, geotechnical problems in particular, landslides which is interested in European countries and North America, were mainly discussed. For these, 18 key topics on geotechnical risk and hazards which had been discussed at the LARAM 2008 workshop in Italy were analyzed after grouping by subjects. Main topic contents consisted of applications such as field measurement, early warning systems, uncertainty analysis of parameters using radar, optical data and statistical theory and so on. And the problems related to analysis of vulnerability and deformation due to earthquakes, investigation of gas zone using seismic reflection data in a landslide area, risk quantification and hazard assessment of landslide movements and multi-dimensional analysis for stability of complex slopes were attracted. Also, there were studies on risk matters of cultural heritage, the blockglide of clayey ground, simulations of debris flows based on GIS, quantification of the failure processes of rock slopes, a meshless method for 3D crack modelling, and finally risk assessment for cryological processes due to global warming.
Steel industry is the most capital intensive and the largest energy consuming industry, which operate huge and complex facilities to supply various steel products as the primary materials to almost every manufacturing industry Major steel products are hot-rolled and cold-rolled coils, plates, and wires that are produced through molten iron making, molten steel making, casting, and rolling. Each process runs in batch between setups and the specifications or bach are different with each other High energy consuming and heavy material handling require careful synchronization or processes, as well. Considering the synchronization or processes, the lot planning and scheduling problem in the integrated steelmaking process rovers the roll grouping with given casts. the sequencing or rolls over time, and the machine assignment and time scheduling or charges and casts. The problem is investigated by dividing it into two cases whether single or parallel machines at the molten steel making and the continuous casting processes. Problem descriptions and solution approaches or each instance are introduced. To test their performance and conformity, implementation or the algorithms and numerical experiments are carried out with real world and constructed data sets.
Many researches have been performed to increase energy-efficiency in wireless sensor networks. One of primary research topics is about clustering protocols, which are adopted to configure sensor networks in the form of hierarchical structures by grouping sensor nodes into a cluster. However, legacy clustering protocols do not propose detailed methods from the perspective of implementation to determine a cluster's boundary and configure a cluster, and to communicate among clusters. Moreover, many of them involve assumptions inappropriate to apply those to a sensor field. In this paper, we have designed and implemented a new T-Clustering (Top-down Clustering) protocol, which takes into considerations a node's density, a distance between cluster heads, and remained energy of a node all together. Our proposal is a sink-node oriented top-down clustering protocol, and can form uniform clusters throughout the network. Further, it provides re-clustering functions according to the state of a network. In order to verify our protocol's feasibility, we have implemented and experimented T-Clustering protocol on Crossbow's MICAz nodes which are executed on TinyOS 2.0.2.
We have experimented an actual solar water heating system acquiring real data for one year period. On the basis of the operation data, it is necessary to predict the system performance such as collector efficiency and solar fraction, and to analyze the economical efficiency for system optimal design. To estimate the performance of actual systems through simulation, valid modelling for components consisting of the system should be accompanied. The present study is focused on the modelling for load patterns and operating control conditions. We proposed two load models: concentration model which gathers real loads as a meaningful group and distribution model which disperses real loads with time. If grouping of the load distribution is suitable, the predicted values by the concentration model approaches to those by the distribution model close to actual load pattern apparently. As a result, both of them are in good agreement with those by experiment.
This paper describes a methodology of product function deployment for understanding product functions and generating systematic functional relation charts. The product function deployment is based on the designer's understanding of product functions. The method involves following steps: 1) definition of product primary function and flows of energy, material, and information, 2) construction of a product tree using key parts, 3) definition of functions and interactions of the functional units, 4) construction of 'from-to' relation matrices, 5) grouping of the parts, and 6) construction of functional relation charts. With this approach, functional relation charts can be generated such that complex product functions are easily understood. The functional relation chart of a refrigerator is generated as an example.
LMP based pricing system has many merits over SMP. One of them is that network congestion can be managed by the market price together with congestion revenue rights. Korean power system has a peculiar property that the transmission line where network congestion occurs is known and does not vary. For such a system, zonal pricing method is considered to be appropriate as it is simpler than nodal pricing. In this paper, we did feasibility study on zone grouping method and tendency of zonal price compared with nodal price.
Two-step identification approach for effective bridge health monitoring is proposed to alleviate the issues associated with many unknown parameters faced in the real structures and to improve the accuracy in the estimate results. It is suitable for on-line monitoring scheme, since the damage assessment is not always needed to be carried out whereas the alarming for damages is to be continuously monitored. In the first step for screening potential damaged members, damage indicator method based on modal strain energy, probabilistic neural networks and the conventional neural networks using grouping technique are used and then the conventional neural network technique is utilized for damage assessment on the screened members in the second step. The proposed methods are verified through a field test on the northern-most span of old Hannam Grand Bridge.
사용후핵연료의 효율적 관리를 위하여 한국원자력연구원에서 수행 중인 파이로 공정으로부터 발생되는 폐기물 처리기술에 대한 최근 연구동향을 종합적으로 고찰하였다. 파이로 폐기물 처리기술은 처분 대상 폐기물의 감용 및 포장, 저장과 최종 처분에 적합한 고화체 제조를 목표로 하고 있다. 한국원자력연구원에서 수행 중인 파이로 폐기물 처리 기술개발 접근 방향은 공정 흐름으로부터 발생한 폐기물내 주요 핵종들을 분리하고 회수한 물질 등을 재사용함으로서 폐기물 발생량을 최소로 하며 동시에 분리한 핵종을 별도로 고화처리하는 것이다. 폐기물 처리 주요 기술 특성은 먼저 전해환원용 원료물질 제조를 위하여 전처리 고온 열처리 공정을 사용하며, LiCl 과 LiCl-KCl 염으로부터 핵종을 분리하고 회수염의 재사용 및 핵종 함유량을 증대시킨 최종 고화체 제조 기술을 개발하는 것이다. 따라서 실험실 규모 실험 결과를 토대로 최근에는 공정 용량 증대를 위한 자료 확보를 목적으로 공학규모 시험을 수행 중에 있다.
무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤드 노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 논문에서 제안하는 통신영역을 고려한 클러스터 헤드 노드 선출 알고리즘은 계층구조를 형성하는 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 베이스 스테이션의 통신 영역을 계산하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터를 구성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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