Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.14
no.4
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pp.143-154
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2012
As demand of water resources and attentions to changes in climate (e.g., due to ENSO) increase, long/short term prediction of precipitation is getting necessary in water planning. This research evaluated the ability of MM5 to predict precipitation in the Tampa Bay region over 23 year period from 1986 to 2008. Additionally MM5 results were statistically bias-corrected using observation data at 33 stations over the study area using CDF-mapping approach and evaluated comparing to raw results for each ENSO phase (i.e., El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a). The bias-corrected model results accurately reproduced the monthly mean point precipitation values. Areal average daily/monthly precipitation predictions estimated using block-kriging algorithm showed fairly high accuracy with mean error of daily precipitation, 0.8 mm and mean error of monthly precipitation, 7.1 mm. The results evaluated according to ENSO phase showed that the accuracy in model output varies with the seasons and ENSO phases. Reasons for low predictions skills and alternatives for simulation improvement are discussed. A comprehensive evaluation including sensitivity to physics schemes, boundary conditions reanalysis products and updating land use maps is suggested to enhance model performance. We believe that the outcome of this research guides to a better implementation of regional climate modeling tools in water management at regional/seasonal scale.
In SCM (supply chain management), companies are pursuing a new approach through which overall functions within the supply chain, ranging from material purchase to production, distribution, and sales are designed, planned, and managed in an integrated way. The core functions among them are production planning and distribution planning. As these problems are mutually related, they should be dealt with simultaneously in an integrated manner. SCM is large-scale and multi-stage problems. Also, its various kinds of internal or external factors can, at any time, dynamically bring a change to the existing plan or situation. Recently, many enterprises are moving toward an open architecture for integrating their activities with their suppliers, customers and other partners within the supply chain. Agent-based technology provides an effective approach in such environments. Multi-agent systems have been proven suitable to represent domains such as supply chain networks which involve interactions among manufacturing organization, their customers, suppliers, etc. with different individual goals and propriety information. In this paper, we propose a multi-agent system based on the genetic algorithm that make it possible to integrate the production and distribution planning on a real-time basis in SCM. The proposed genetic algorithm produced near optimal solution and we checked that there is a great difference in the results between integrated planning and non-integrated planning.
Using solar power in wireless sensor networks (WSNs) requires adaptation to a highly varying energy supply and to a battery constraint. From an application's perspective, however, it is often preferred to operate at a constant quality level as opposed to changing application behavior frequently. Reconciling the varying supply with the fixed demand requires good tools for allocating energy such that average of energy supply is computed and demand is fixed accordingly. In this paper, we propose a probabilistic observation-based model for harvested solar energy. Based on this model, we develop a time-slot-based energy allocation scheme to use the periodically harvested solar energy optimally, while minimizing the variance in energy allocation. We also implement the testbed and demonstrate the efficiency of the approach by using it.
Kim, Piljong;Kang, Seungkyu;Yoo, Myoungjong;Huh, Yunsil
Journal of Energy Engineering
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v.28
no.4
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pp.48-60
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2019
After the Paris Agreement in 2015, the government has been promoting various policies such as 'Hydrogen-Economy Roadmap(2019)' to supply hydrogen. As part of this, the government announced the goal of building 310 hydrogen refueling stations(HRS) until 2022. To this end, special case standard for the introduction of complex, packaged, and mobile hydrogen refueling stations(MHRS) have been enacted and promulgated. The MHRS has the advantage of being able to supply hydrogen to multiple regions. However, due to the movement and close distance between facilities, it is necessary to secure proper installation standards and operational safety through safety analysis. In this study, the possibility of introduction was investigated by designing a standard model and quantitative risk assessment(QRA). As a result of QRA, personal and social risk were acceptable, and the empirical test direction and implications were derived.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.14-17
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2017
인터넷의 발달과 스마트 디바이스의 등장은 기존의 쇼핑구조 및 쇼핑방식에 큰 변화를 가지고 왔으며, 소비자의 일상생활에도 주목할 만한 질적 성장과 발전을 이루게 하였다. 특히, 쇼핑구조는 소매점에서 대형 쇼핑몰로 오프라인 구매에서 인터넷과 스마트 디바이스를 통한 온라인 구매로 변화하고 있고, 쇼핑방식도 오프라인 매장에서 인터넷, 모바일 등 복수 채널을 종합해 고객경험 관리를 최대화하기 위한 옴니 채널의 형태로 급격하게 변하고 있다. 그러나 기존의 옴니 채널은, 고객의 상품 구매 경험을 극대화 시키는 데 중점을 두었기 때문에, 고객 입장에서 보면 채널별 제품정보(가격, 환불정책, 배송정보, 공급점포의 위치 등)의 부족 및 일관성이 결여되어 있어 최종 구매결정까지는 시간이 걸리고, 구매한 제품에 대한 만족도가 낮아서 반품 비율이 상당히 높은 것이 현실이다. 마찬가지로, 유통업체 입장에서 보면 제품의 유효기간, 재고 관리 등 유통과정에 있어서의 제품정보의 일관성이 결여되어 있어, 완전하고 정확한 최신 제품정보의 제공을 통한 소비자의 구매 유도에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 멀티미디어(영상 및 음성) 식별기술을 이용하여, 기존(고객중심)의 옴니 채널이 가지고 있는 문제점을 해결하여, 소비자 및 유통업체에게 구매 및 관리에 충분하고 일관성이 있는 "제품정보 중심의 옴니 채널" 유통모델 및 구현에 관한 방법을 설명한다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2000.04a
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pp.239-246
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2000
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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.11
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pp.5290-5299
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2011
The ultimate purpose of this research is to propose a method to improve water supply management efficiency. As an effort to solve this comprehensive problem, the purposes of this paper are summarized into the following two main subjects. One is the development of a series of demand forecasting models targeting for each theme of urban water such as residential, commercial, industrial water. The other is the suggestion on the development and utilization plan of a GIS-based information system where the developed models are incorporated. For these, a series of efforts were performed such as evaluating and choosing of the candidate field areas, selecting a proper sensor and an installation point for each theme. Installed are sensors, a wireless communication infrastructure, and a field data acquisition and management server. Developed are a protocol for the wireless communication and a real-time data monitoring system. Nextly, the urban water facility-related and other necessary data were handled to make those into a series of GIS-ready databases. Finally, a GIS-based management system was designed and a blueprint for the implementation is suggested.
A callable product is one of service derivatives using options to generate demand and reduce risk. This paper compares two booking admission controls for callable products, the online and the batch admission controls. To this end, the paper computes the optimal booking policy by using the backward dynamic programming and the stochastic optimization method. Intuitively, the provider should outperform under the batch control by utilizing demand information. The contribution of the paper is to show that the two controls are equivalent in terms of the booking strategy and the expected profit, which enables the provider to keep its current control method. The paper develops the closed-form solutions for the three fare classes. The future work is to extend the result to the model with complicated fare structures.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.20-20
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2020
신곡수중보는 한강종합개발사업(1982년~1986년) 중 하도정비로 인하여 상시 수위가 저하됨으로써 조수의 과도한 역류 등으로 발생하는 이수상의 문제점을 해결하고 상류에 설치된 잠실수중 보 사이의 수위유지 및 하천 공간 이용의 극대화, 연안 농경지의 용수공급 및 하천환경 보전을 목적으로 건설되어, 「잠실 및 신곡수중보 관리규정(1986)」 및 「신곡수중보 운영 매뉴얼」에 의해 관리·운영되고 있다. 신곡수중보는 준공된 이래로 한강하류의 흐름 해석에 있어 중요한 기준과 경계로서 이와 관련한 다양한 연구가 진행되었다. 신곡수중보로 인한 흐름의 변화가 하상과 생태에 미치는 영향에 관한 연구와 하구역에서의 조위 및 흐름특성과 밀도류의 거동에 관한 1, 2차원 수치해석연구가 활발히 진행되었다. 본 연구에서는 그동안 1, 2차원 수치해석연구로 한정되었던 신곡수중보 흐름특성에 관련하여 실제 수문 운영 방식을 반영한 3차원 수치해석을 수행하여 구조물의 상·하류에서 발생하는 와류 및 이차류와 같은 3차원적 흐름 구조와 이에 따른 지형의 침식·퇴적 및 구조물에 미치는 영향 등을 구체적으로 분석하였다. 우선, 신곡수중보 운영 매뉴얼과 실제 가동보 운영시스템을 비교하여 수문개방 시기, 유량 기준의 수문 운영 방법, 수위 변화에 따른 수문 운영 방법, 수문개방 순서를 분석하고 신곡수중보 주변 흐름에 대한 3차원 수치해석모형 구축을 위한 경계조건을 산정하였다. 수치해석에는 상용프로그램인 FLOW-3D를 사용하였으며, 경계처리기법 및 난류해석을 위해 FAVOR 기법과 RNG k-ε 모델을 적용하였다. 수문 동시개방 개수, 수문 개방 위치 및 순서, 개방 높이에 대한 조건을 변화시켜 구성한 시나리오에 대해 수치해석 후, 유속, 난류에너지, 이차류 등의 흐름특성을 분석하고 상·하류 수위차에 따른 방류량을 산정하여 시설물의 관리안을 도출하고 운영 매뉴얼의 개정안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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