The electricity supply industry for which high stability and quality of power are the primary aim of power company and the first order of business target. As the facilities of generations, transmissions and substations are increased every year, power system becomes more complex and hard to control. The complexity of the power system causes harmful influence on its security and power facilities. Moreover, difficulty of predicting weather condition in these days with its complexity increases the level of uncertainty of energy demand. Wide area online monitoring of power system offers lots of informations and solutions which clear the causes of insecurity in power system. In this paper, we presents the development of synchrophasor data measurement and transmission system using satellite network for power system online monitoring.
This paper presents a new dynamic approach for assessing feasibility associated with the implementation of accident management strategies by the operators. This approach includes the combined use of both the concept of reliability physics and a dynamic event tree generation scheme. The reliability physics is based on the concept of a comparison between two competing variables, i.e., the requirement and the achievement parameter, while the dynamic event tree generation scheme on the continuous generation of the possible event sequences at every branch point up to the desired solution. This approach is applied to a cavity flooding strategy in a reference plant, which is to supply water into the reactor cavity using emergency fire systems in the station blackout sequence. The MAAP code and Latin Hypercube sampling technique are used to determine the uncertainty of the requirement parameter. It has been demonstrated that this combined methodology may contribute to assessing the success likelihood of the operator actions required during accidents and therefore to developing the accident management procedures.
In the soft drink industry, especially small and medium enterprises in Japan, there is a possibility of conversion from a labor-intensive industry to a capital-intensive. The demand for soft drinks may not be satisfied in the summer because the supply is too low to meet the demand. To address this situation, this paper proposes optimal investment that integrates demand uncertainty, based on real options approach (ROA) and seasonal autoregressive integrated moving average. Two alternative options are compared and evaluated. One is the Bermudan option: to employ additional workers to elevate efficiency in summer and laying off in winter, this attitude is repeated each year. The other is the American option: to replace equipment to increase machine ability throughout the year. Results in ROA show that the highest improvement is gained if the two options are in a symbiotic relationship. Soft drink producers should search for replacing equipment, using the employees repeatedly. A temporary decision is not equal to an infinite decision.
Ly, Sidoeun;Shin, Hyun Seok;Kim, Duck Hwan;Kim, Beom Jun;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.15
no.4
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pp.609-618
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2013
Curve number (CN), originally developed, compiled by 'The Natural Resources Conservation Service (NRCS)', and has been widely used throughout the world. However, there is the uncertainty of CN derived from the use of antecedent moisture condition (AMC)/Antecedent Runoff Condition (ARC). As in Korea where nearly 70% covered by mountainous area, it is still not sufficient handbook precedent to guide or support the estimation of AMC/ARC. The failure to develop formal criteria of applying AMC/ ARC will be a gaping profession and results not only in uncertainty of CN estimation in particular, but also in designing appropriate structures in Korea as a whole. This paper is aiming at presenting a critical review of AMC/ARC and deriving a procedure to deal more realistically with event rainfall-runoff over wider variety of initial conditions. Proposed methods have been developed. It is based on modifying estimated runoff to observed runoff with coefficient of determination and then applying different algebraic expression with the verification of AMC by antecedent rainfall table of NEH-1964. The result shows that algebraic expression by Arnold et al. (1996) is the most appropriate for AMC/ARC and the results of AMC/ARC estimation criteria are generally very close to each other. Therefore, this algebraic expression might be applied in South Korea condition properly.
This study estimates the value of irrigation water in Korea using an economic programming model that is constructed with all the resource endowment constraints, technology restrictions and policy variables. The variability and uncertainty of water resource endowment are incorporated into the model through the chance-constrained technique. Solving the profit maximization problems with gradually reduced water endowments, we derive a series of shadow values of irrigation water. It has been found that uncertainty in water supply raises the damage from water loss, and the marginal damage increases in water loss.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.3
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pp.76-86
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2007
Construction development work invents profit as those finalize object, and a make or break success of project depends on correct analysis and forecast business feasibility at project early. Business feasibility study would be decision-making under precarious situation because is connoting uncertainty that is future. estimate at present visual point essentially. Under uncertainty, a decision-making method is based on probability theory of statistics, but business feasibility study had applied with not feasibility study by probabilistic decision method but it by determinism derision method so far. Therefore in this study doing decision-making by a probability theory method for successful project at early business feasibility study, it present a probabilistic study method that use simulation that can supply a little more correct and reliable data to decision-maker As result, a probabilistic study method is more suitable than deterministic study method as technique for a financial feasibility study of construction development work. Making good use of this probabilistic study method at important business or careful decision-making, because efficient Judgment that is based accuracy and authoritativeness may become available.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.6
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pp.537-544
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2004
An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.
Entrepreneurial financing, such as publicly initiated venture capital or grant schemes, serves as an important policy instrument that aims to bridge the financing gap facing young, innovative businesses, a gap that is mainly due to higher risk and growing uncertainty, and to strategically promote the creation of new ventures through the revitalization of their venture capital industries. This study examines public venture capital initiatives in Australia, Canada, and Sweden, and discovered that all three countries actively foster their venture capital industry through the formation of funds or the provision of tax incentives. It is notable that the majority of financing initiatives heavily depend on supply-side measures rather than demand-driven policies that focus on stimulating private investment in technological innovations and discoveries. This paper discusses in-depth the policy impact of public financing initiatives and their subsequent side-effects raised in the process such as overlapping in funding structure across the country, lack of monitoring and evaluation for feedback, fragmentation across the government ministries and agencies, and competition with the private sector, which may cause inefficiency as a result of public intervention. Financial constraints may arise for many reasons, partly resulting from the lack of investment readiness of young entrepreneurs. This signals a policy shift towards the creation of market-driven demand away from the traditional supply-push approach, and is a grand challenge to policymakers in entrepreneurial financing. Attention is leaning towards the efficiency and effectiveness of these public-financing initiatives in terms of their policy roles. It is worth noting that policy should focus on generating synergy so available resources can be channeled into the early, risky stage of new ventures, working as facilitator to the achievement of an intended policy goal.
Using solar power in wireless sensor networks requires a different approach to energy optimization from networks with battery-based nodes. Solar energy is an inexhaustible supply which can potentially allow a system to run forever, but there are several issues to be considered such as the uncertainty of energy supply and the constraint of rechargeable battery capacity. In this paper, we present SolarSS: a reliable storage system for solar-powered sensor networks, which provides a set of functions, in separate layers, such as sensory data collection, replication to prevent failure-induced data loss, and storage balancing to prevent depletion-induced data loss. SolarSS adapts the level of layers activated dynamically depending on solar energy availability, and provides an efficient resource allocation and data distribution scheme to minimize data loss.
This study analyzes the contribution to the national economy of the stable water supply through managing multi-purpose dam. For the analysis, we consider 17 major multi-purpose dams and build a CGE model with summer water and winter water being the production factors as the base year of 2007. We analyze the economic impact of meeting water demand due to the dam management and estimate the risk premium of reducing the uncertainty of water supply. The analysis results show a significant production decrease in the industries of agriculture, forestry and fisheries and tap water as well as the food and beverage industry using the former industries' output as intermediates in the production and show an production increase largely in steel industry and electronic and electrical industries. Being compared to the benchmark solution, GNP is analyzed as being reduced by 0.22~0.68%. Meanwhile, the risk premium is estimated to be about 4 billion to 24 billion won for the value 01 the measure of relative risk aversion in the range 01 0.5 to 3.0.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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