In this study, we consider a component procurement planning problem where the procurement amounts of components are determined under assemble-to-order systems with demand uncertainty. In the problem, procurement amount of each component is decided before the demands of finished products are known and after the demands are identified the assembly amounts of the finished products are decided. In this study, the objective function of the problem is minimizing the total costs which are composed of purchase and inventory costs of the components and the backorder costs of the finished products. We assume that the uncertain demand information is given as multiple scenarios of the demands, and we propose procurement planning methods based on stochastic models which considering the multiple demand scenarios. To evaluate the performances of the proposed methods, computational experiments were carried out on the proposed methods as well as benchmarks including a method based on deterministic mathematical model and a heuristic. From the results of the computational tests, the superiorities of the proposed methods were shown.
Purpose: The purpose of this study was to suggest the projected workforce of certified emergency nurses in Korea. Method: The methods used in this study are 1) demand & ratio model was used for the projected workforce of CEN, 2) Index functional formula was used for the suggestion of the number of general hospitals and hospitals, 3) Experts in Emergency care were contacted to get an opinion and information about the criteria of distribution and scope of CEN, 4) National and international internet data were collected. Result: The demand of CEN were analyzed by two ways; demand of Emergency centers only and demand of emergency centers including community centers. The number of CENs needed to meet the demands in 2002, 2005 and 2010 was estimated at minimum of 1,512 to maximum1,576, 1,640 to 1,704 and 1,892 to 1,956 respectively. The projected number of CENs for the 2002 was 1% total available nurses in Korea, and 3.2 CENs per 100,000 population. Conclusion: It is really desirable that CENs not only work for hospital emergency centers but also for emergency related centers in community.
We consider the economic analysis of the domestic natural gas DSM (Demand Side Management). Since the demand of the domestic natural gas decreases in the summer and dramatically increases in the winter, the necessity of the DSM that will smooth the demand pattern of the natural gas is emerged. The economic analysis of the DSM program is used as a main tool for screening the DSM. This paper suggests an economic evaluation method for the domestic gas DSM from the perspectives of participants, Korea Gas Corporation, local distribution company, non-participants, and total resource. The high-efficiency gas boiler is selected as a case study to illustrate the economic analysis of the natural gas DSM.
Visual occlusion method is a visual demand measuring technique which uses periodic vision/occlusion cycle to simulate driving environment. It became one of the most popular techniques for the evaluation of in-vehicle interfaces due to its robustness and cost-effectiveness. However, it has a limitation in that the vision/occlusion cycle forces the user to use the IVIS at a predetermined pace, while a driver decides when to use the device on his/her own in actual driving. This paper proposes a user-driven visual occlusion method for measuring the visual demand of in-vehicle interfaces. An experiment was conducted to examine the visual demand of an in-vehicle interface prototype using both the existing (system-driven) occlusion method and the proposed (user-driven) one. Two in-vehicle tasks were evaluated: address input and radio tuning. The results showed that, for the radio tuning task, there were significant differences in total shutter open time and resumability ratio between the methods. The user-driven visual occlusion method not only allows a better representation of drivers' behavior, but it also seems to provide more information on the chunkability of a task.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.23
no.1
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pp.7-14
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2017
Purpose: Since the large hospitals are one of the most intensive energy users among building types in Korea, it is important to investigate and apply appropriate energy conservation measures. There are many researches on energy conservation measures for HVAC system in hospitals, but only few useful guidelines for envelope design variables were existed. The building envelope is one of the important factors to building energy consumption and patients' comfort. The purpose of this study is to suggest the most influential envelope design variables for each end-use energy demand. Methods: 100 samples were generated by LHS(Latin Hypercube Sampling) method. After energy performance simulation, global sensitivity analysis was performed by the regression method. DesignBuilder, Simlab 2.2 and JEPlus were used in this process. Results: The most influencing variables are SHGC, SHGC and VT for heating, cooling, and lighting, respectively. However, the most influencing variable for total energy demand is WWR(Window to Wall Ratio). The analysis was conducted based on the coefficient of variance results. Implications: The six envelop design variables were ranked according to the end-use energy demand.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.8
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pp.3381-3388
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2012
This research is to find out the method appropriate for the forecasting of passennger demand using seasonal ARIMA model and efficient operation in Jeju National Airport. Time series monthly data for the investigation were collected ranging from January 2003 to December 2011. A total of 108 observations were used for data analysis. Research findings showed that the multiplicative seasonal ARIMA(0.1.2)(0.1.1)12 model is appropriate model. The number of passengers in Jeju National Airport will continue to rise, it was expected to surpass 20 million people.
The potential impacts of climate change on heating and cooling energy demand were investigated by means of transient building energy simulations and hourly weather data scenarios for Inchon. Future trends for the 21 st century was assessed based oil climate change scenarios with 7 global climate models(GCMs), We constructed hourly weather data from monthly temperatures and total incident solar radiation ($W/m^2$) and then simulated heating and cooling load by Trnsys 16 for Inchon. For 2004-2080, the selected scenarios made by IPCC foresaw a $3.7-5.8^{\circ}C$rise in mean annual air temperature. In 2004-2080, the annual cooling load for a apartment with internal heat gains increased by 75-165% while the heating load fell by 52-71%. Our analysis showed widely varying shifts in future energy demand depending on the season. Heating costs will significantly decrease whereas more expensive electrical energy will be needed of air conditioning during the summer.
Sponge ball cleaning can generate an abrasion effect, which leads to an attractive increasing in both permeate flux and membrane rejection. The aim of this study was to investigate the influence of the daily sponge ball cleaning (SBC) on the performance of different UF cross-flow membrane modules integrated with a bioreactor. Two 1"-membrane modules and one 1/2"-membrane module were tested. The parameters measured and controlled are temperature, pH, viscosity, particle size, dissolved organic carbon (DOC), total suspended solids (TSS), and permeate flux. The permeate flux could be improved by 60%, for some modules, after 11 days of daily sponge ball cleaning at a transmembrane pressure of 350 kPa and a flow velocity of 4 m/s. Rejection values of all tested modules were improved by 10%. The highest permeate flux of 195 L/㎡.h was achieved using a 1"-membrane module with the aid of its negatively charged membrane material and the daily sponge ball cleaning. In addition, the enhancement in the permeate flux caused by daily sponge ball cleaning improved the energy specific demand for all tested modules. The negatively charged membrane showed the lowest energy specific demand of 1.31 kWh/㎥ in combination with the highest flux, which is a very competitive result.
To evaluate the available groundwater supply to the agricultural water demand in the future with the climate change scenarios for 40 sub-regions in Jeju Island, groundwater recharge and the available groundwater supply were estimated using water balance analysis method. Groundwater recharge was calculated by subtracting the actual evapotranspiration and direct runoff from the total amount of water resources and available groundwater supply was set at 43.6% from the ratio of the sustainable groundwater capacity to the groundwater recharge. According to the RCP 4.5 scenario, the available groundwater supply to the agricultural water demand is estimated to be insufficient in 2020 and 2025, especially in the western and eastern regions of the island. However, such a water shortage problem is alleviated in 2030. When applying the RCP 8.5 scenario, available groundwater supply can't meet the water demand over the entire decade.
Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems
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v.12
no.6
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pp.627-640
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2018
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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