Until now, inflow has been handled an independent log-normal random variable in the problem of planning the long-term operation of a multi-reservoir hydrothermal electric power generation system. This paper introduces the detail study for making rule curve by applying weekly time interval for handling inflows. The hydro system model consists of a set of reservoirs and ponds. Thermal units are modeld by one equivalent thermal unit. Objective is minimizing the total cost that the summation of the fuel cost of equivalent thermal unit at each time interval. For optimization, stochastic dynamic programming(SDP) algorithm using successive approximations is used.
This study was carried out to clarify the stochastic characteristics of monthly rainfalls and to select a proper model for generating the sequential monthly rainfall amounts. The results abtained are as follows: 1. Log-Normal distribution function is the best fit theoretical distribution function to the empirical distribution of monthly rainfall amounts. 2. Seasonal and random components are found to exist in the time series of monthly rainfall amounts and non-stationarity is shown from the correlograms. 3. The Monte Carlo model shows a tendency to underestimate the mean values and standard deviations of monthly rainfall amounts. 4. The 1st order Markov model reproduces means, standard deviations, and coefficient of skewness with an error of ten percent or less. 5. A correlogram derived from the data generated by 1st order Markov model shows the charaterstics of historical data exactly. 6. It is concluded that the 1st order Markov model is superior to the Monte Carlo model in their reproducing ability of stochastic properties of monthly rainfall amounts.
Present periodic maintenance activities are carried on electric rolling stock in Korea based on predetermined inspection intervals. And this can be seen as a first generation of maintenance techniques without taking into consideration a degree of aging or degradation of the componets. In this study, we have analyzed the current status of maintenance being used in the techniques in various activities such as overseas railway operation organization, and good cases for the advanced country's maintenance system being carried out effectively. Based on the analysis, we would derive implications for efficient application and improvement guidance of maintenance system in electric rolling stock.
본 논문에서는 근래에 폭발적인 성장을 하고 있는 1인 미디어의 대량의 데이터 가운데서 양질의 정보를 집중적으로 관리하고 효과적인 검색기능을 지원하는 그룹형 커뮤니티 시스템을 구축하기 위하여 메타데이터를 활용하는 것을 제안한다. 이를 위해 특별히 교육정보 만을 대상으로 하여 여기에 사용될 메타데이터 기술 요소를 개발하고 교육용 데이터에 적용 가능한 적정 카테고리를 개발하였으며 이를 검증하기 위하여 그룹형 교육 커뮤니티 EduLOG(Educational blog) 서비스를 구축하였다. 이 시스템은 새로운 교육용 커뮤니티를 개설하는 것이 아니라 기존의 많은 사용자층을 가지고 있는 1인 미디어를 활용하여 유용한 정보를 생성해 내고 공급하는 것이 가능하다는 것과 나아가 메타데이터 요소의 활용에 의해 인터넷 상에서 정확성과 신속성을 지원하는 검색 시스템 구축이 가능하다는 것을 보여준다.
데이터 큐브는 다차원 데이터 분석에 널리 사용되는 방법이다. 이 큐브 분석 방법을 사용하기 위해서는 먼저 데이터 큐브를 생성해야 한다. 이 데이터 큐브를 생성하기 위한 여러가지 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 로그를 분석하는 시스템에서 다양한 큐브 생성 방법에 대하여 비교 평가한 사례를 제시한다.
This study suggests a simple economic model to analyze electricity grid that consists of different power sources. The substitutability of renewable energy for nuclear power in Korean electricity transmission network is investigated by suggested model. The monthly data from January 2006 to December 2013 reported by Electricity Power Statistics Information System (EPSIS) of Korea Power EXchange (KPX) are used. To estimate the elasticities of substitution among four power sources (i.e. coal, natural gas, nuclear power, and renewable energy), this paper uses the trans-log cost function model on which local concavity restrictions are imposed. The estimated Hicks-Allen and Morishima elasticity of substitution shows that renewable electricity and nuclear power are complementary. The results also evidenced that renewable electricity and fossil fueled thermal power generation are substitutes.
웹 시스템의 사용자들이 웹을 이용하면 그에 대한 기록이 웹 서버에 남는다. 기록된 웹 서버 로그를 분석하면 웹 시스템에 어떤 부류의 사용자가 있는지 각 사용자들이 어떤 방식으로 웹 시스템을 사용하는지 알 수 있다. 이러한 사용자들의 행위를 행위 모델로 표현할 수 있다면 웹 시스템에 대한 명세가 없더라도 행위 모델을 분석하여 시스템의 명세를 추정하고 테스트하기 용이해진다. 뿐만 아니라 웹 시스템 사용자들의 사용자 별 이용 패턴 및 통계정보 역시 알 수 있다. 그러나 웹 서버 로그를 일일이 담당자가 분석하여 행위 모델을 생성하기에 웹 서버 로그는 그 양이 너무 방대하다. 따라서 본 논문은 웹 서버 로그를 이용하여 웹 시스템의 행위 모델을 자동 생성하는 방법에 대해서 제시한다.
클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 워크로드 분석으로는 다양한 작업이 진행되는데 특히 파일 단위의 동적 접근 분석도 이에 포함된다. 본 논문에서는 실험용 병렬 파일 시스템으로 많이 보급된 PVFS2 에 파일 단위접근 기록을 가능케하는 방안을 모색하고 이 기능의 활용 가능성을 살펴 보았다.
Ozone/UV combined process is an effective technique to enhance generation of OH radical which is non-selective and powerful oxidant. The objective of this study is to evaluate the inactivation rates of B. subtilis spores by three candidate processes (ozone alone, UV alone, ozone/UV combined processes) at 4 and $20^{\circ}$ and to investigate the effects of OH radical on inactivation of B. subtilis spores. On the UV alone process, required UV dosages for lag phase and 3-log inactivation of B. subtilis spores were determined as $8.9mJ/cm^2$ and $47mJ/cm^2$. However, the inactivation of B. subtilis spores didn't occured beyond 4.5-log inactivation despite increasing UV dose. The inactivation of B. subtilis spores by ozone alone and ozone/UV combined process was investigated with ozone CT (Concentration of disinfectant ${\times}$ Contact time) concept. As a result, inactivation of B. subtilis spores by ozone/UV combined process was faster than by ozone alone, and especially $CT_{lag}$ value B. subtilis spores in the presence and absence of t-BuOH, OH radical scavenger, was investigated to evaluate effects of OH radical formed during ozone/UV combined process. We found that OH radical plays important roles on inactivation of B. subtilis spores.
기업의 국제화가 심화되면서 회계 및 재무정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 그러나 아직도 국제사회에서 한국의 재무제표에 대한 신뢰성이 낮고, 결산관련 공시에도 반기보고와 정기 결산보고 등 연간 2회 발표만 있을 뿐이다. 따라서 투자가들은 기업에 관한 실질적인 정보가 없기 때문에 기업의 부도 가능성을 알 수 없고 경영자 자신들도 기업의 재무 상태에 관한 실시간 정보를 파악하기 어려워 금융위기와 같은 돌발 상황이나 급변하는 주요 경제변수들의 움직임에 대처할 능력이 없었다. 따라서 기업들의 부실 가능성을 신속히 예측하기 위하여 주식시장이나 채권시장에 나타난 재무정보를 이용하는 측정모형들이 연구되어 왔으며 이를 시스템으로 개발하고 필요한 콘텐츠를 이용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문의 목적은 기업의 부실을 회계자료에만 의존해서 연구하던 방법에서 해당기업의 재무정보를 이용한 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 부실성의 민감도를 분석하는 데 있다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업 부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제 변수들의 경우에는 대기업과 중소기업 기업집단에서 상이한 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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