KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.6
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pp.1398-1417
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2013
A method is proposed to reduce excess resources from a virtual machine(VM) while avoiding subsequent migrations for a computer cluster that provides cloud service. The proposed scheme cuts down on the resources of a VM based on the probability that migration may occur after a reduction. First, it finds a VM that can be scaled down by analyzing the history of the resource usage. Then, the migration probability is calculated as a function of the VM resource usage trend and the trend error. Finally, the amount of resources needed to eliminate from an underutilized VM is determined such that the migration probability after the resource reduction is less than or equal to an acceptable migration probability. The acceptable migration probability, to be set by the cloud service provider, is a criterion to assign a weight to the resource reduction either to prevent VM migrations or to enhance VM utilization. The results of simulation show that the proposed scheme lowers migration frequency by 31.6~60.8% depending on the consistency of resource demand while losing VM utilization by 9.1~21.5% compared to other known approaches, such as the static and the prediction-based methods. It is also verified that the proposed scheme extends the elapsed time before the first occurrence of migration after resource reduction 1.1~2.3-fold. In addition, changes in migration frequency and VM utilization are analyzed with varying acceptable migration probabilities and the consistency of resource demand patterns. It is expected that the analysis results can help service providers choose a right value of the acceptable migration probability under various environments having different migration costs and operational costs.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.45-46
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2022
Recently, it is necessary to establish an eco-friendly construction system through recycling of waste material management at construction sites. This is required to reflect the times that require a carbon reduction system in construction as part of domestic and overseas carbon dioxide reduction. Therefore, we intend to establish eco-friendly construction management as part of resource recycling and carbon reduction through recycling technology for waste fibers generated at construction sites.
Large-scale cultivation of Microcystis aeruginosa in different light conditions was conducted for verifying the cell growth in a greenhouse system. Environmental and chemical parameters of the large-scale culture medium were measured for analyzing the interaction between M. aeruginosa and its symbiotic bacteria. During cultivation, a difference in cell growth pattern was observed between control (natural light) and light-limited groups (reduction of blue, green, and blue/green light, respectively). Comparing the control group, the light reduced groups showed slow and delayed cell growth through the cultivation period. Also, there is differences in the consuming pattern of total nitrogen and total phosphorus which indicated that the possibility of interaction between M. aeruginosa and symbiotic bacteria.
The purpose of this study is to analyze effects of greenhouse gas reduction in organic agriculture. To accomplish the objective of the study, a field survey was conducted. Based on the field survey results, LCA method was used to estimate the greenhouse gas emission. The farmer survey and LCA estimation data were provided by The Foundation of Agricultural Technology Commercialization and Transfer. The GHG estimation results showed that GHG emission of organic farming is less by 10.6~89.3% when compared with the conventional farming. In addition, the economic value of greenhouse gas reduction in organic farming amounts to 1,097 million won. Based on major findings, in response to national greenhouse gas reduction target, it is needed to expand organic farming, supporting organic farmers' income.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.2
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pp.79-86
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2020
To make a satisfactory decision regarding project scheduling, a trade-off between the resource-related cost and project duration must be considered. A beneficial method for decision makers is to provide a number of alternative schedules of diverse project duration with minimum resource cost. In view of optimization, the alternative schedules are Pareto sets under multi-objective of project duration and resource cost. Assuming that resource cost is closely related to resource leveling, a heuristic algorithm for resource capacity reduction (HRCR) is developed in this study in order to generate the Pareto sets efficiently. The heuristic is based on the fact that resource leveling can be improved by systematically reducing the resource capacity. Once the reduced resource capacity is given, a schedule with minimum project duration can be obtained by solving a resource-constrained project scheduling problem. In HRCR, VNS (Variable Neighborhood Search) is implemented to solve the resource-constrained project scheduling problem. Extensive experiments to evaluate the HRCR performance are accomplished with standard benchmarking data sets, PSPLIB. Considering 5 resource leveling objective functions, it is shown that HRCR outperforms well-known multi-objective optimization algorithm, SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2), in generating dominant Pareto sets. The number of approximate Pareto optimal also can be extended by modifying weight parameter to reduce resource capacity in HRCR.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.184-184
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2023
Globally, agriculture is one of the largest consumers and polluters of water resources, contributing to the unsustainable use of limited water resources. To reduce the resource use and environmental footprints associated with current and future food systems, researchers and policy makers have recommended the transition to sustainable and healthier diets and the reduction of food loss and waste along the food supply chain. However, there is limited information on the synergistic effects and trade-offs of adopting the two measures. In this study, we assessed the water-saving potential of the two measures in South Korea using environmentally extended input-output relying on the EXIOBASE database for the reference year 2020, along with scenario analysis to model the potential outcomes. Specifically, we analyzed scenarios where meat consumption was reduced by 30% and 50% and in combination with a 50% reduction in food waste at the consumption stage for each scenario. According to our findings, by considering individual measures of dietary change and food waste reduction, shifting to a diet with 30% and 50% less meat consumption could lead to reduction in water footprint by 6.9% and 7.5%, respectively, while 50% reduction in food waste at the consumption stage could save about 14% of water footprint. However, the synergistic effects of the two measures such as 30% less meat consumption and 50% food waste reduction, and 50% less meat consumption and 50% food waste reduction result to 20% and 24% reductions in water footprint, respectively. Moreover, our findings also showed that increasing food consumption with high environmental impacts could promote resources use inefficiency when waste occurs. Thus, policy strategies that address synergistic effects of both dietary change and food waste reduction should be strengthened to achieve sustainable food system. International and national policies can increase resource efficiency by utilizing all available reduction potentials while considering strategies interactions.
This paper analyzes the effects of setup cost reduction in a dynamic lot-sizing model for a single-facility multi-product problem. In the model, demands for each product are known, no backlogging is allowed, and a single resource is employed. Also, setup cost is defined as a function of capital expenditure to invest in setup cost reduction. Furthermore, in each production period the facility (or plant) produces many products, each representing a fixed part of the involved production activity (or input resource quantity). In this paper, the structure of the optimal solution is characterized and an efficient algorithm is proposed for simultaneously determining the optimal lot size with reduced setup cost and the optimal investment in setup cost reduction. Also, the proposed algorithm is illustrated by a numerical example with a linear and an exponential setup reduction functions.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.343-352
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1993
In this study, a modified algorithm for the exchange heuristic is developed and applied to a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The exchange heuristkc is a multiple pass algorithm which makes improvements upon a given initial feasible schedule. Four different modified algorithms are proposed. The original algorithm and the new algorithms were compared through an experimental investigation. All the proposed algorithms reduce the maximum completion time much more effectively than the original algorithm. Especially, one of four proposed algorithms obviously outperforms the other three algorithms. The algorithm of the best performance produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time. However, in most situations, a reduction in schedule length means a significant reduction in the total cost.
This study used a slightly modified version of contingent valuation questionnaire designed and developed by Krupnick et al.(2000) to estimate the value of mortality risk reduction for environmental policy. Because that environmental policy, especially air pollution policy with some latency main effect on mortality risk reduction of old people with some latency period, respondents were asked about their current WTP for 5/1,000 mortality risk reduction being to take place beginning at 70 over the course of ten years. The annual mean WTP is 233,370 won (standard error 32,570 won) in spike/continuous/interval data model. The implied VSL is 466 million won. The 95% confidence interval is 339 million won~594 million won.
Hyo Jun Won;Mi Jin Kim;Pureum Im;Mina Kim;Kyung-A Hwang;Ae-Jin Choi
Journal of Environmental Science International
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v.33
no.9
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pp.687-695
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2024
The global apple processing industry generates millions of tons of apple pomace (AP) annually, leading to significant environmental challenges owing to improper disposal methods, such as landfilling, which releases methane and other contaminants. This mini-review provides a concise overview of the strategies for the upcycling and circular resource utilization of AP. Upcycling strategies for AP can contribute to environmental protection through carbon reduction and resource circulation using existing resources in new methods instead of new materials. Additionally, this review presents the potential of AP as a raw material for food, pharmaceuticals, and cosmetics while examining the technical, economic, and environmental challenges and necessary improvements for its optimal use. Overall, the upcycling of AP offers a valuable opportunity to improve waste management and promote efficient resource utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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