The Seoul Metropolitan Government is striving to minimize the amount of traffic according to the supply of apartment houses along with the solution of housing shortage for the low income people through high density development near the subway area. Therefore, a stronger policy is necessary to control the traffic of the passenger cars in a subway area for the successful high density development focusing on public transportation, and especially, the estimation of the demand of cars with high reliability is necessary to control the demand of parking such as the limited supply of parking lot. Accordingly, this study developed car ownership forecasting model using Look-up Table among category analyses which are easy to be applied and have high reliability. The estimation method using Look-up-Table is possible to be applied to both measurable and immeasurable types, easy to accumulate data, and features the flexible responding depending on the changes of conditions. This study established Look-up-Table model through the survey of geographical location, the scale of housing, the accessible distance to a subway station and to a bus station, the number of bus routes, and the number of car owned with data regarding 242 blocks in Seoul City as subjects.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.17
no.3
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pp.32-39
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2009
Due to the lack of navigable airspace caused by worldwide air traffic increases, air traffic control(ATC) services are becoming more complex, which results in the increase of aircraft accidents. To cope with these challenges, major aviation institutes abroad are actively conducting research regarding the human factors affecting controllers but as of late, no such specialized activities have been found in Korea. Due to the dynamic attributes of ATC operations, management of controller's situation awareness(SA) and workload, and knowledge on the impact of abnormal aircraft to controllers are very important. Furthermore, using actual flight data of each country will lead to valuable results, because individually, it has different airspace characteristics and air traffic volumes. This study assumed that air traffic difficulties would affect the controller's SA and workload. To testify the above hypothesis, the abnormal air traffic situations are simulated by using ATC simulator. The findings indicated that the effect of traffic situations containing abnormal aircraft on the controller's SA and workload, it led to demand increase and supply decrease in SA, and increased mental demand, temporal demand, effort and mean workload score in the workload.
This paper propose a new power conditioner topology with intelligent power management controller that integrates multiple renewable energy sources such as solar energy, wind energy and fuel cell energy with battery backup to make best use of their operating characteristics and obtain better reliability than that could be obtained by single renewable energy based power supply. The proposed embedded controller is programmed for maintaining a constant voltage at PCC, maximum power point tracking for solar PV panel and WTG and power flow control by regulating the reference currents of the controller on instantaneous basis based on the power delivered by the sources and load demand. Instantaneous variation in reference currents of the controller enhances the controller response as it accommodates the effect of continuously varying solar insolation and wind speed in the power management. The power conditioner uses a battery bank with embedded controller based online SOC estimation and battery charging system to suitably sink or source the input power based on the load demand. The simulation results of the proposed power management system for a standalone solar/WTG/fuel cell fed hybrid power supply with real time solar radiation and wind velocity data collected from solar centre, KEC for a sporadically varying load demand is presented in this paper and the results are encouraging in reliability and stability perspective.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.12
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pp.1885-1891
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2010
Torque control of wind turbines is important when the wind speed is below the rated speed. The main objective of torque control is to extract the maximum power from the potential aerodynamic power of the wind. Torque control methods for wind turbines are classified as torque-mode control and speed-mode control. In torque-mode control, which is well known and traditionally used in many wind turbines, the torque demand of the generator is proportional to the square of the generator speed. In speed-mode control, a PI controller is used to generate the appropriate torque demand of the generator. In this study, the two torque control methods mentioned above are applied to a 2.75-MW wind turbine; simulation results for real turbulence wind speeds are presented, and the response properties are compared.
Carbon dioxide enrichment for greenhouse crops has generally been a standard commercial practice for many years. Vegetable crops such as tomato, cucumber, and lettuce respond positively to the $CO_2$ enrichment. But improper $CO_2$ enrichment leads to physiological damage and economical loss. This study was carried out to develop a $CO_2$ concentration control algorithm considering growth stage and efficiency. The measurand was $CO_2$ consumption rate and top fresh weight that represents growth stage. The weight of top fresh lettuce as a whole in the tray was measured through a non-destructive method. The demand in $CO_2$ concentration according to growth stage was investigated. The results are summarized as follows. 1. The $CO_2$ consumption rate could be measured within the error of $\pm$ 15.4mg$CO_2$/hr in the range of $CO_2$ concentration of 500-1500ppm. 2. The weight of top fresh lettuce could be measured within the error $\pm$ 4.3g in the range of 0-1400g. 3. The $CO_2$ control model developed could determine an economical $CO_2$ supply rate considering $CO_2$ consumption rate and leakage rate. 4. The $CO_2$ control algorithm based on the control model was composed of feedforward control for maintaining a stable $CO_2$ concentration level, and feedback control with $CO_2$ consumption rate and top fresh weight for adapting to the change in $CO_2$ demand by growth stage. 5. For the performance test with the developed control algorithm on lettuce the decrease in $CO_2$ supply rate was obtained without a significant decrease in top fresh weight.
This study aims to explore the importance of job stress for hospital employees and psychosocial risk factors of their job stress. 1,890 survey questionnaires collected from 14 hospitals are used for the analysis. The study results shows that stress is the most important risk factor perceived by hospital workers. Also stress-related symptoms and diseases are perceived to occur most frequently among hospital employees. The multiple logistic regression analysis shows age, working hours, shiftwork, job demand, decision-latitude and social support from supervisor and colleagues affect stress level of hospital employees.
This Paper presents the technical perspective on the Real Time Pricing(RTP). So far customer has no control on the electricity pricing. But the price hike in California makes changes in the electricity demand and pricing. In such environments. RTP has become an important role in Demand Side Management. Here the system configuration, advantages of RTP are described. Also the relationship between RTP and AMR is considered.
The demand for electricity has a considerable impact on various energy sectors since electricity is generated from various energy sources. This paper attempts to estimate the electricity demand function and obtain some quantitative information on price and income elasticities of the demand. To this end, we apply a lagged dependent variable model to derive long-run as well as short-run elasticities using the time-series data over the period 1991-2014. Our dependent variable is annual electricity demand. The independent variables include constant term, real price of electricity, and real gross domestic product. The results show that the short-run price and income elasticities of the electricity demand are estimated to be -0.142 and 0.866, respectively. They are statistically significant at the 5% level. That is, the electricity demand is in-elastic with respect to price and income changes in the short-run. The long-run price and income elasticities of the electricity demand are calculated to be -0.210 and 1.287, respectively, which are also statistically meaningful at the 5% level. The electricity demand is still in-elastic with regard to price change in the long-run. However, the electricity demand is elastic regarding income change in the long-run. Therefore, this indicates that the effect of demand-side management policy through price-control is restrictive in both the short- and long-run. The growth in electricity demand following income growth is expected to be more remarkable in the long-run than in the short-run.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.12
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pp.1192-1196
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2009
Recently, the environment contamination problem and energy saving are the social issues. So, the Green IT based Smart Grid was suggested. The smart grid will let rates fluctuate even more dynamically, depending on conditions using energy. Thus, green IT includes the dimensions of environmental sustainability and the economics of energy efficiency. The smart controller in which it is controlled by DR in order to manage the energy consumption by using AMI is needed in order to apply its technology to the real life. In this paper, DR_WTIM of the IEEE1451.5 base which has the DR function for connecting to AMI of the wireless base is developed. By using this apparatus for the power control system, the energy saving effect is shown. Moreover, by using the IEEE1451.5 technology, the problem of energy consumption is solved in order to apply to power controller designed for efficient use energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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