Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.30
no.4
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pp.65-75
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2022
This study aims to forecast of Air Passenger Demand between South Korea and North Korea using the system dynamics analysis methodology that is based on the system thinking. System dynamics is not only a tool that makes the systematic thought to a model but also a computer program-based analysis methodology that mathematically models the system varying according to time variation. This study analyzed the causal relationship based on the interrelation among variables and structured them by considering various variables that affect aviation cooperation from the perspective of Air passenger demand forecasting. In addition, based on the causal relationship between variables, this study also completed the causal loop diagram that forms a feedback loop, constructed the stock-flow diagram of Inter-Korean model using Vensim program. In this study, Air passenger demand was using by the simulation variable value into System Dynamics. This study was difficult to reflect the various variables constituting the North Korea environment, and there is a limit to the occurrence of events in North Korea.
This study tried to build a structure model for the Korean flatfish aquaculture market by a system dynamics approach. A pool of several factors to influence the market structure was built. In addition, several reasonable factors related to the flatfish aquaculture market were selected to construct the causal loop diagram (CLD). Then the related stock/flow diagrams of the causal loop diagrams were constructed. This study had been forecasting a production price and supply, demand, and consumption volume for the flatfish market by a monthly basis, and then made some validation to the forecasting. Finally, four governmental policies such as import, storage, reduction of input, and demand control were tentatively evaluated by the created model. As a result, the facts that the demand control policy is most effective, and import and storage policies are moderately effective were found.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.85-86
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2022
Traditionally, the facility inspection was visually conducted by the managers, and consequently the result can be subjective because of different perspective and experience of them. To solve this problem, the studies on this topic has tried to integrate the UAS. However, it is still concerned to use in practice due to the lack of analysis of the performance factors affecting the UAS-based facility condition inspection. Hence, the purpose of this study is to identify the critical factors as well as their correlations by modeling causal loop diagram (CLD). A total of 20 variables were derived in four categorized groups, and the relationships were analyzed. Further study will develop a system dynamics (SD) model to simulate various scenarios based on stock-flow diagram through the defined relationships in this study.
As global competition for green car, that is environmentally friendly car, is getting tougher, the governments and the related industries are putting their core efforts in its diffusion. However, the green car sales are disappointing so far. To overcome the gridlock, it is necessary to develop concrete analytical framework to understand the diffusion process. Based on causal loop analysis from the previous work, we have identified main variables and relationships of them in the diffusion process and developed a stock-flow diagram and mathematical formula for the main components. The model would be applied for further quantitative simulation on the diffusion process of green car and other innovative goods as well. Also, we have suggested constructive insights for the policy makers and for the related industries. First, it is important to increase consumers' willingness to consider through marketing and word of mouth to accelerate the diffusion process. Second, in the perspective of the industry, the market share of green car should be increased at the earliest possible stage and this could be done by enhancing each components of green car attractiveness(e.g. price, driving range, social infra). Third, companies should develop a balanced investment between consumer and technology sector through a flexible financial policy. Fourth, the government continuously has the role of investing in the related R&D and social infra building. We expect the green car diffusion model and related formula from the research can provide meaningful tools to analyze the diffusion process of other new and innovative goods based on its deep researched literature review.
Purpose: The purpose of this study was to develop a system dynamics model for adolescent obesity in Korea that could be used for obesity policy analysis. Methods: On the basis of the casual loop diagram, a model was developed by converting to stock and flow diagram. The Vensim DSS 5.0 program was used in the model development. We simulated method of moments to the calibration of this model with data from The Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey 2005 to 2013. We ran the scenario simulation. Results: This model can be used to understand the current adolescent obesity rate, predict the future obesity rate, and be utilized as a tool for controlling the risk factors. The results of the model simulation match well with the data. It was identified that a proper model, able to predict obesity probability, was established. Conclusion: These results of stock and flow diagram modeling in adolescent obesity can be helpful in development of obesity by policy planners and other stakeholders to better anticipate the multiple effects of interventions in both the short and the long term. In the future we suggest the development of an expanded model based on this adolescent obesity model.
Beijing, as a cradle of modern industry and the third largest metropolitan area in China, faces more responsibilities to adjust industrial structure and mitigate carbon emissions. The purpose of this study is aimed at predicting and comparing industrial carbon emissions of Beijing in ten scenarios under different policy focus, and then providing emission-cutting recommendations. In views of various scenarios issues, system dynamics has been applied to predict and simulate. To begin with, the model has been established following the step of causal loop diagram and stock flow diagram. This paper decomposes scenarios factors into energy structure, high energy consumption enterprises and growth rate of industrial output. The prediction and scenario simulation results shows that energy structure, carbon intensity and heavy energy consumption enterprises are key factors, and multiple factors has more significant impact on industrial carbon emissions. Hence, some recommendations about low-carbon mode of Beijing industrial carbon emission have been proposed according to simulation results.
Purpose: In this study a system dynamics methodology was used to identify correlation and nonlinear feedback structure among factors affecting unplanned extubation (UE) of ICU patients and to construct and verify a simulation model. Methods: Factors affecting UE were identified through a theoretical background established by reviewing literature and preceding studies and referencing various statistical data. Related variables were decided through verification of content validity by an expert group. A causal loop diagram (CLD) was made based on the variables. Stock & Flow modeling using Vensim PLE Plus Version 6.0b was performed to establish a model for UE. Results: Based on the literature review and expert verification, 18 variables associated with UE were identified and CLD was prepared. From the prepared CLD, a model was developed by converting to the Stock & Flow Diagram. Results of the simulation showed that patient stress, patient in an agitated state, restraint application, patient movability, and individual intensive nursing were variables giving the greatest effect to UE probability. To verify agreement of the UE model with real situations, simulation with 5 cases was performed. Equation check and sensitivity analysis on TIME STEP were executed to validate model integrity. Conclusion: Results show that identification of a proper model enables prediction of UE probability. This prediction allows for adjustment of related factors, and provides basic data do develop nursing interventions to decrease UE.
A system dynamics project is going on for forecasting automobile market in Korea. The project is made up of three stages, and the first stage has been wrapped up. As the first attempt, most efforts have been focused on the sound foundation rather than the exact forecast. The model consists of three sectors; the supply sector, the demand sector, and the population sector. The supply sector is a simple stock and flow diagrams representing the supply capacities of all automobile types. The major effort is made on the demand sector and the population sector. The demands are divided into three categories; replacement demands, new demands, and additional demands. The model applies “one car per person" concept, and assumes there will be no additional demands for a while. The replacement demands are calculated based on a simple stock and flow diagram. The new demands are calculated via Bass models; each bass model represents a diffusion for each age group. The population is divided into 101 age groups (age 0 to age 100). The model has been calibrated with past 10 year data (1990 - 1999), and tested for the next two years (2000-2001). The results ware acceptable, although a fine tuning is required. Now the second stage is going on, and most of efforts are made how to incorporate the economic and cultural factors.
Planning and management building projects should tackle the coordination of works and the management of limited spaces, traffic and supplies. Activities cannot be performed without the resources available and resources cannot be used beyond the capacity of workplaces. Otherwise, workspace congestion will negatively affect the flow of works. Better on-site management allows for substantial productivity improvements and cost savings. The procurement system should be able to manage a wider variety of materials and products of the required quality in order to have less stock, in less time, using less space, with less investment and avoiding multiple storage stations. The objective of this paper is to demonstrate the advantages of using the Chronographic modeling, by combining spatiotemporal technical scheduling with the 4D simulations, the Last Planner System and the Takt-time when modeling the construction of building projects. This paper work toward the aforementioned goal by examining the impact that material flow has on site occupancy. The proposed spatiotemporal model promotes efficient site use, defines optimal site-occupancy and workforce-rotation rates, minimizes intermediate stocks, and ensures a suitable procurement process. This paper study the material flow on the site and consider horizontal and vertical paths, traffic flows and appropriate means of transportation to ensure fluidity and safety. This paper contributes to the existing body of knowledge by linking execution and supply to the spatial and temporal aspects. The methodology compare the performance and procurement processes for the proposed Chronographic model with the Gantt-Precedence diagram. Two examples are presented to demonstrate the benefits of the proposed model and to validate the related concepts. This validation is designed to test the model's graphical ability to simulate construction and procurement.
Kim, Seongsup;Jeong, U Seok;Ha, Jihee;Seo, Sangtaek
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.24
no.2
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pp.99-115
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2017
The purpose of this study is to analyze potential adoption rates and reusing patterns of the new rice direct seeding technology. The model constructed and employed in this study is a system dynamics model of farmer adoption and reusing patterns for this new technology over time. The model incorporates a causal loop diagram that explains interactions among rice cultivation subsystems with feedback loops and further attempts to build a causal loop model with stock-flow diagram for computer simulation. As one example of how the model can be used to provide insight to rice farmers, simulations are run over varying levels on the cultivation process of rice. The major finding is to demonstrate the utility of system dynamics simulation methodology in aiding the rice wet direct seeding farmers' decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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