This paper examines an assessment method for terminating the post-closure maintenance of a landfill using a simplified landfill gas model. The case study site is the Sudokwon Landfill in Incheon city, which was closed in 2000. The deviations of the results obtained by the regular model and the simplified model were both slightly over 10% from the measured data. Also, the deviation of the simplified model from the regular model has been less than 5% since 2005. Thus, the simplified model could be applied to other landfills that have been closed for at least 5 years. Additionally, the results of the mass balance analysis using the simplified landfill gas model indicated that 39% of the organic carbon was discharged, leading to organic carbon and organic matter content of 7.2 and 17.6%, respectively, in the landfill by the end of 2018.
본 연구는 철도 시설의 선로를 대상으로 하여, Building Information Modeling(BIM)을 위한 데이터 모델인 Industry Foundation Classes(IFC)의 유지관리관점의 부분집합인 Construction Operations Building information exchange(COBie)를 통해 철도 시설물 유지관리문서를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. 철도 선로유지관리 문서 생성에 필요한 항목을 정의하기 위해 국토교통부의 선로유지관리지침 분석을 수행하였고, 이를 COBie 스프레드시트에서 참조하기 위한 방식을 정의하였다. 철도 시설물 선로의 유지관리정보 항목을 반영한 정보모델 생성을 위하여 IFC 프레임워크 내의 사용자 정의 속성집합을 활용하였으며, 이를 통해 IFC에서 지원하지 않는 철도 선로에 대한 추가 항목을 생성하였다. BIM 소프트웨어를 통해 추가적으로 생성한 사용자 정의 속성집합을 반영한 IFC 기반의 정보모델을 생성하였고, 이를 정의된 참조방식에 따라 선로 유지관리 정보항목을 COBie 스프레드시트에 전달하고 그 결과를 확인하였다. 이를 통해 IFC 기반의 As-built 모델로부터 COBie 스프레드시트로 정보를 전달함으로써 철도 시설물 유지관리업무를 위해 필요한 문서 생성에 활용할 수 있음을 확인하였다.
Due to the rapid growth of social networking community (SNC), research into SNC user's behavior has recently emerged as an important issue in information systems. An individual makes a decision whether or not to continually use his or her own SNC and to purchase digital items to decorate it. Most previous research has focused on a user's continuance intention and has ignored the importance of purchase intention. This study develops and empirically tests an integrated model designed to predict a user's two types of behavioral intention:continuance intention and purchase intention based on the expectation-confirmation model (ECM) and a dual model of relationship maintenance mechanism.The results indicate that perceived usefulness, satisfaction, personalization, and switching cost have important influences on the formation of SNC continuance intention. The results also show that perceived usefulness and satisfaction does not have any significant impacts on purchase intention, while personalization, learning, attractiveness of alternatives, and continuance intention significantly affect it.
Nowadays, railway system plays a significant role in transportation, conveying cargo, passengers, minerals, grains, and so forth. Railway ballasted track is a conventional railway track as can be seen all over the world. Ballast, located underneath the sleepers, is the most important elements on ballasted track, which has many functions and requires routine maintenance. Ballast needs to be maintained frequently to prevent rail buckling, settlement, misalignment so that ballast has to be modelled accurately. Continuum model was introduced to model granular material and was extended in ballast. However, ballast is a heterogeneous material with highly nonlinear behaviour. Hence, ballast could not be modelled accurately in continuum model due to the discontinuities nature and material degradation of ballast. Discrete element modelling (DEM) is proposed as an alternative approach that provides insight into constitutive model, realistic particle, and contact algorithm between each particle. DEM has been studied in many recent decades. However, there are limitations due to the high computational time and memory consumption, which cause the lack of using in high range. This paper presents a review of recent ballast modelling with benefits and drawbacks. Ballast particles are illustrated either circular, circular crump, spherical, spherical crump, super-quadric, polygonal and polyhedral. Moreover, the gaps and limitations of previous studies are also summarized. The outcome of this study will help the understanding into different ballast modelling and particle. The insight information can be used to improve ballast modelling and monitoring for condition-based track maintenance.
Most of the existing researches on systemwide optimization of generator maintenance scheduling do not consider the equivalent operating hours(EOHs) mainly due to the difficulties of calculating the EOHs of the CCGTs in the large scale system. In order to estimate the EOHs not only the operating hours but also the number of start-up/shutdown during the planning period should be estimated, which requires the mathematical model to incorporate the economic dispatch model and unit commitment model. The model is inherently modelled as a large scale mixed-integer nonlinear programming problem and the computation time increases exponentially and intractable as the system size grows. To make the problem tractable, this paper proposes an EOH calculation based on demand grouping by K-means clustering algorithm. Network congestion is also considered in order to improve the accuracy of EOH calculation. This proposed method is applied to the actual Korean electricity market and compared to other existing methods.
Objective: The aim of this study is to investigate the effective managerial factors influencing dose reduction of the nozzle dam installation and removal tasks ranking within top 3 in viewpoint of average collective dose of nuclear power plant maintenance job. Background: International Commission on Radiation Protection (ICRP) recommended to reduce unnecessary dose and to minimize the necessary dose on the participants of maintenance job in radiation fields. Method: Seven sessions of nozzle dam installation and removal task logs yielded a multiple regression model with collective dose as a dependent variable and work time, number of participants, space doses before and after shield as independent variables. From the sessions in which a significant reduction in collective dose occurred, the effective managerial factors were elicited. Results: Work time was the most important factor contributing to collective dose reduction of nozzle dam installation and removal task. Introduction of new technology in nozzle dam design or maintenance job is the most important factor for work time reduction. Conclusion: With extended task logs and big data processing technique, the more accurate prediction model illustrating the relationship between collective dose reduction and effective managerial factors would be developed. Application: The effective managerial factors will be useful to reduce collective dose of decommissioning tasks as well as regular preventive maintenance tasks for a nuclear power plant.
국내 대부분의 노선은 자갈도상궤도로 이루어져 있어, 지속적인 유지보수가 요구되고 있다. 따라서, 보다 효과적인 요지보수를 통해 비용 절감을 위해서는 예방보수를 통한 유지보수의 최적화가 필요하다. 여기에는 도상자갈층의 침하 진전모델의 확보가 필수적이다. 그러나, 자갈도상재료는 입자가 큰 조립재료로써 일반 지반재료와는 다른 거동을 보인다. 따라서, 본 연구에서는 자갈재료의 거동에 대한 이해와 침하진전모델의 합리적인 개발을 위해 개별요소해석을 수행하였으며, 입자 형상, 공극률, 하중조합 및 빈도에 따른 침하거동을 비교 분석하였다.
The traditional Japanese agricultural landscape, In which a set of varied land-use patches functions as a sustainable ecosystem landscape unit, not only provides the local people tilth a stable food supply, but also offers a variety of habitats to many species of wildlife. Therefore, remaining natural habitats including those in the traditional agricultural landscape should be maintained whenever possible. In addition, restoration work should be implemented in areas where the natural habitat has been destroyed or severely degraded by human activities. This basic approach to the natural environment is a combination of maintenance and restoration. Types of maintenance and restoration can be classified into three categories according to the countermeasures employed: preservation, conservation and protection types of maintenance, and improvement, reconstruction and creation types of restoration. Four steps are proposed for ecological restoration and maintenance of a target area: exploration, diagnosis, prescription and care. In this process, a model for approaching the goal is important. One of the most important models should center on the traditional agricultural landscape involving a sustainable farming ecosystem. It is necessary to protect traditional landscapes and ecosystems from the degrading impact of urbanization and industrialization, as well as to enhance efforts at restoration.
본 논문에서는 그룹교체 정책과 예비품 재고정책을 동시에 고려하여 최적화하는 방안을 제시한다. 일반적으로 보전정책들은 예비품의 재고가 늘 가용하다고 가정하고 있으나 예비품의 재고 확보 여부에 의해 보전활동은 영향을 받을 수밖에 없다. 동일한 여러 유닛들이 동시에 운용될 때 이용되는 그룹교체정책을 바탕으로 이를 지원하기 위한 최적 재고수준을 결정한다. 일정한 개수의 유닛이 고장 나는 시점에서 그룹교체를 수행한다. 예비품의 재고는 일정 횟수의 그룹교체를 할 만큼 주문하여 유지한다. 보전비용과 재고비용 등 운용비용을 최소화할 수 있는 최적의 그룹교체 주기와 재고수준을 구한다.
The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on the development of advanced maintenance system to avoid unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to gather the status data of equipment and send health monitoring data to administrator of an offshore plant in a real time way, which leads to having much concern on the condition based maintenance policy. In this study, we have reviewed previous studies associated with CBM (Condition-Based Maintenance) of offshore plants, and introduced an algorithm predicting the next failure time of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage and Offloading vessel). To develop the algorithm, continuous time Markov model is applied based on gathered vibration data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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