• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.3
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• pp.62-74
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• 2020

Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist's energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.1
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• pp.19-38
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• 2002

To evaluate the effects of transportation system operation, usually measures of effectiveness(MOE) such as travel time, space mean speed, stop/delay ratio have been used. But, energy consumption as well as the existing MOE in transportation receives more attention as an alternative MOE in transportation operation. The purpose of this study is a development of procedure, which could measure the relative energy consumption for each alternative and compare the results. A mesoscopic simulator called INTEGRATION is used to evaluate the operation of high occupancy vehicle lane, signal optimization, lane expansion, and the application of ITS. Among those, the application of ITS shows the greatest effectiveness in energy reduction, and then lane expansion, signal optimization, and the operation of high occupancy vehicle lane in the order named. Because we don't consider the characteristics of vehicle class, Potential demand and the simulation time is just for an hour. it is recommended that a procedure for precise economic analysis and an improvement in methodology are needed in the future for the expanded application of this study.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.55 no.4
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• pp.284-291
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• 2010

A simulation modeling for predicting the harvesting date with high potato solids consists of development of mathematical models. The mathematical model on potato growth and its development should be obtained by using agricultural elements which analyze relations of solar radiation quantity, temperature, photon quantity, carbon dioxide exchange rate, water stress and loss, relative humidity, light intensity, and wind etc. But more reliable way to predict harvesting date against climatic change employs in vivo energy consumption for growth and induction shape in a slight environmental adaptation. Therefore, to calculate in vivo energy loss, we take a concept of estimate of the amount of basal metabolism in each tuber on the basis of $Wm={\int}^m_tf(x)dt$ and $Tp=\frac{Tm{\cdot}Wm^{Tp}}{Wm^{Tm}}$. In the validation experiments, results of measuring solid accumulation of potato harvested at simulated date agreed fairly well with the actual measured values in each regional field during the growth period of 2005-2009. The calculation method could be used to predict an appropriate harvesting date for a production of high potato solids according to weather conditions.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.2
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• pp.319-330
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• 2019

Forecasting the electricity consumption through analyzing the past electricity consumption a advantageous for energy planing and policy. Machine learning is widely used as a method to predict electricity consumption. Among them, ensemble learning is a method to avoid the overfitting of models and reduce variance to improve prediction accuracy. However, ensemble learning applied to daily data shows the disadvantages of predicting a center value without showing a peak due to the characteristics of ensemble learning. In this study, we overcome the shortcomings of ensemble learning by considering the temperature trend. We compare nine models and propose a model using random forest with the linear trend of temperature.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.939-941
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• 2019

단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.10
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• pp.6799-6806
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• 2015

Electric energy consumption is always followed by the introduction of diversity scale-up and state-of-the-art equipments in logistic centers. In order to analyze the status and the characteristic of the electric energy consumption quantitatively, and also to evaluate the efficiency of the electric energy, this research aims to develop an estimation model of standard electric energy consumption for logistic centers. The proposed model applies the thermodynamics theory so as to effectively reflect the peculiarity that the temperature in the logistic center influences the electric energy consumption. And the model consists of the energy consumed by the refrigerator, which can be subdivided into the heat conducted through the wall, the heat convected by the open doors and the heat lost into the goods, and the electric consumption of the machinery equipments. The model also includes a variety of explanatory variables to support an operator of logistics centers in evaluating the efficiency of energy consumption and establishing improvement strategies for energy efficiency. Application of the model developed in this study is discussed with observed data on energy consumption of a logistics center.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.7
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• pp.1373-1379
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• 2018

Wireless sensors in Internet of Things are getting closer to our daily lives. Since wireless sensors have limited battery power, energy efficient schemes should be employed. In this paper, we analyzed a system by using stochastic model and then solved an optimization problem, given that the gathered sensor data are aggregated before being transmitted to the sensor servers from a wireless sensor device. Using the developed model, we also proposed a optimal solution to determine the energy efficient sensor data transmitting interval. We also conducted performance evaluations of our proposals using numerical examples.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.12 no.6
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• pp.1018-1023
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• 2009

This paper describes a reduction in the peaks of traction energy for metro railways in timetabling. We develope a mixed integer programming (MIP) model, which minimizes the number of trains running simultaneously. We suggest two approaches. In the first approach, we use the commercial MIP solver, CPLEX. In the second approach, we propose a heuristic algorithm. We apply both methods to the current daily timetable of the Korea Metropolitan Subway. We determine an optimal solution, which results in an improvement of approximately 25% over the current timetable.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.746-749
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• 2019

자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.185-185
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• 2016

일반적인 송 배수시스템의 운영은 지대가 높은 곳에 위치한 배수지(tank)에 용수를 저장한 후, 자연유하에 의해 수요절점으로 용수를 공급한다. 이때 배수지에 용수를 송수하기 위한 펌프장 운영에서 많은 전기에너지가 소모된다. 일반적으로 송수펌프의 운영은 다년간의 운영자료를 기반으로 운영자의 판단에 의해 이루어지거나, SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)시스템을 통해 관측되는 배수지 수위를 기준으로 펌프 작동여부를 결정하고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 펌프운영방법을 개선하고 좀 더 효율적인 운영방법을 모색하기 위해 실시간 송수펌프 최적운영 모형을 개발하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였으며, 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하고 급수지역의 24시간 용수사용량을 미리 예측하여 실제 시스템의 운영형태와 근접하게 반영하였다. 또한 최적화 과정에서 상수관망해석 프로그램(EPANET)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 시스템의 운영상황을 모의하였다. 개발된 모형을 국내 P시의 광역상수도 시스템에 실제 적용하였으며, 현장 실시간 운영 데이터를 입수하여 전력사용량, 배수지수위, 이산화탄소 발생량 등을 비교, 분석하였다. 개발 모형을 이용하여 펌프운영을 실시하였을 경우, 기존의 운영방식과 비교하여 경제적/환경적으로 뚜렷한 개선 효과를 확인할 수 있었다.