Kang Dong-Joo;Oh Tae-Kyoo;Chung Koohyung;Kim Balho H.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.403-411
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2005
At present, the Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in an oligopoly type market. However, several problems exist in the successful application of this model to the electricity market. The representative one is obtaining the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In the Cournot model, each player offers their generation quantity to obtain maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect the real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears over the long-term through statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as the trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
At present Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in oligopoly market. But there exist several problems to apply this model to electricity market. The representative one is to obtain the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In Cournot model, each player offers their generation quantity to accomplish maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears on the long-term basis through the statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium
An important factor in determining the design and treatment efficiency of wastewater treatment plants (WWTPs) is the quantity and quality of influent. These detailed and accurate information is essential for process control, diagnosis and operation, as well as the basis in designing the plant, selecting the process and determining the optimal capacity of each bioreactor. Probabilistic models are used to predict the wastewater quantity and quality of WWTPs, which are widely used to improve the design and operation of WWTPs. In this study, the optimal probability distribution of time series influent data was derived for predicting water quantity and quality, and wastewater influent data were generated using the Monte Carlo simulation analysis. In addition, we estimated various alternatives for the improvement of bioreactor operations based on present operation condition using the generated influent data and activated sludge model, and suggested the alternative that can operate the most effectively. Thus, the influent quantity and quality are highly correlated with the actual operation data, so that the actual WWTPs influent characteristics were well reproduced. Using this will improve the operating conditions of WWTPs, and a proposed improvement plan for the current TMS (Tele Monitoring System) effluent quality standards can be made.
The purpose of this study is to provide foundational data for expansion of solar generation in building application, a clean energy, by introducing applicability of solar power generation system on roofs of industrial buildings and computing expected amounts of power and carbon dioxides reduction. As methodologies of this study, after reviewing 120,000 domestic factories to verify the BIPV feasibility for industrial building sthrough theoretical considerations of solar generation system, we calculated BIPV application methods and subsequent expected power generation quantity and carbon dioxide reductions through roof type analysis. we analyzed four cases of expected power generation amounts of solar batteries according to application methods, and when considering that the main type of roofs are slant roofs according to the investigation result about roof forms of domestic industrial complexes, we believe that the module angle of a slant roof around $17^{\circ}$(case3) is most suitable for the application. Finally, we came up with 517,944[TOE] as the corresponding petroleum tonnage based on this computed expected power generation amount and the amount of 1,214,836[$tCO_2$] carbon dioxide reductions by calculating them by energy sources.
본 연구에서는 고준위 방사성 폐기물 처분장의 특징인 높은 고도차와 온도차이로 인해 발생하는 자연환기량을 바탕으로 처분터널내 온도를 전산유체학을 활용하여 예측하였다. 선행된 연구에서 Hydrostatic method와 CFD를 활용하여 자연환기량을 정량적으로 평가한 결과 상당히 큰 자연환기량이 발생이 됨을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 폐기물 발열량에 따라 발생되는 자연환기량으로 인한 처분터널내 온도예측을 실시하였으며, 처분장을 크게 심지층 처분장과 지상처분장으로 나누어 온도예측을 실시하였다. 해석결과 심지층 처분장은 암반으로의 열전달과 충분한 자연환기량의 발생으로 처분장내 온도 제어에 효과적인 반면에, 지상처분장의 경우 외부온도의 영향을 크게 받고 충분한 자연환기량을 발생시키지 못하여 온도제어에는 불리함을 확인하였다. 또한 심도 200 m 심지층 처분장의 경우 심도 500 m까지 약 $10^{\circ}C$정도의 열이 전달됨을 확인하였다. 즉, 국내에 건설예정인 고준위 방사성 폐기물 처분장을 온도제어에 중점을 두고 설계한다면 지상처분장보다는 심지층 처분장이 타당한 것으로 연구되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.31-36
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2021
RNA sequencing (RNA-Seq) is a technology that facilitates transcriptome analysis using next-generation sequencing (NSG) tools. Information on the quantity and sequences of RNA is vital to relate our genomes to functional protein expression. RNA-Seq data are characterized as being high-dimensional in that the number of variables (i.e., transcripts) far exceeds the number of observations (e.g., experiments). Given the wide range of dimensionality reduction techniques, it is not clear which is best for RNA-Seq data analysis. In this paper, we study the effect of three dimensionality reduction techniques to improve the classification of the RNA-Seq dataset. In particular, we use PCA, SVD, and SOM to obtain a reduced feature space. We built nine classification models for a cancer dataset and compared their performance. Our experimental results indicate that better classification performance is obtained with PCA and SOM. Overall, the combinations PCA+KNN, SOM+RF, and SOM+KNN produce preferred results.
Reference concepts for the disposal of spent nuclear fuel and the current status of underground rock laboratory were studied. An analysis to simulate the deep disposal of spent nuclear fuel in saturated rock mass was conducted. Main input parameters for numerical study were determined based on the KBS-3 concept. A series of results showed that the temperature distribution around a cavern reached the maximum value at about 10 years after the emplacement of spent fuel. The maximum temperature at the surface of canister was more than about 12$0^{\circ}C$ at about 4 years. This temperature was not much higher than the temperature criteria to meet the performance criteria of an artificial barrier in the KBS-3 concept. The maximum upward displacement due to the heat generation of spent fuel was about 0.9cm at about 10 years after the emplacement of spent fuel. It turned out that the vertical displacement became smaller with the decrease in heat generation of a canister. The quantity of groundwater inflow into a disposal tunnel increased by about 1.6 times at 20 years after the emplacement of spent fuel with the increase of pore pressure around a cavern.
Nowadays science and technology analyses appeared as standing on the basis of the scope and quantity of literature in the field of rapidly progressed science and technology. And using both of them, it is named 'bibliometric'\;or\;'scientometrics'. These analysis results answer emergence in science and technology and provide researchers, responsible persons, technological information specialists, and planners with useful value. Accordingly, the purpose of this research is to suggest schematized change aspects and new research directions hidden in bibliographical phenomenon of a paper in the science and technology field to science and technology researchers and policy planners. For this, the field this paper researche is the next generation OLED field. The reason to choose this field is due to the importance of the next generation OLED, and wide scope connected by various fields. Besides, to measure application and technological fields by using bibliographical method and technology is as important as in a basic research field.
This study organizes scenarios on the power supply plans and electricity load forecasts considering their uncertainties and estimates natural gas quantity for electricity generation, total electricity supply cost and air pollutant emission of each scenario. Also the analysis is performed to check the properness of government's natural gas demand forecast and the possibility of achieving the government's CO2 emission target with the current plan and other scenarios. In result, no scenario satisfies the government's CO2 emission target and the natural gas demand could be doubled to the government's forecast. As under-forecast of natural gas demand has caused the increased natural gas procurement cost, it is required to consider uncertainties of power plant construction plan and electricity demand forecast in forecasting the natural gas demand. In addition, it is found that CO2 emission target could be achieved by enlarging natural gas use and demand-side management without big increase of total costs.
In swine house, dust generation comes from various sources and is known to be harmful both for the animals and the farmers because the dust contains biological and gaseous matters. When farmers are constantly exposed to the dusts, they can suffer chronic or acute respiratory symptoms and have high probability of manifesting various diseases. To address this problem, understanding of the mechanism of dust generation is very important. In this paper, the dust concentration of inhalable, respirable, TSP and $PM_{10}$ were monitored and analyzed according to the pig-activity level, ventilation quantity and feeding method in fattening pig house. From the measured results, in case of the concentration of TSP, an inverse-linear relation with ventilation rate ($R^2=0.88$) and linear relation with the installation height of feed supply pipe ($R^2=0.73$) were determined. However in case of the concentration of $PM_{10}$, no particular relationship with the variables was observed. Using the concentration of inhalable and respirable dust based on the pig-activity level, multi-variate regression analysis was conducted and results have shown that the movement of pigs can contribute to the dust generation (p<0.05, $R^2=0.71$, 0.61). The relationship determined between dust generation and environmental variables investigated in this study is very significant and useful in conducting dust-reduction researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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