The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.300-306
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2011
In this paper, we suggest a usage profiles for electric home appliances. In Korea, it is published the records for total consumption of electricity in a house but the electric home appliance consumption records in a households are not. To build the data, we must collect the usage of every appliances in a house and the information of the household which live in the house. Unfortunately, it is hard to get the data because of the worry about the breach of privacy. In this paper, we make a scenarios on the electricity consumption pattern of a few households type. Based on the conjecture, we make the power consumption profiles for some home appliances. Comparison to the total electric consumption records for a house, we found our scenarios are quite reasonable.
전력산업 구조개편에 따른 발전부문의 경제급전 추구로 인하여 구 동안 가스산업에서 수급조절역할을 담당하던 발전용 수요의 감소로 수급불균형 심화가 예상되고 결국에는 저장설비의 구축에 막대한 자본이 소요될 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 분석모형을 통하여 이러한 영향들을 계량적으로 분석하고 그 원인을 밝힘으로써 전력산업 구조개편에 대응한 향후의 천연가스 수급정책 방향을 제시하였다. 연구결과에 의하면, 경제급전의 추구로 인해 발전용 수요가 기존 예측치 대비 약 40∼50% 수준으로 급감하여 소요저장탱크기수는 1∼2기 정도 감소하지만, 발전용 수요의 수급조절능력의 약화로 천연가스 수요패턴은 더욱 악화되는 것으로 분석되었다. 또한 필요수입 보전주의에 따른 가격결정방식의 소비자가격이 상승되는 것으로 보아 저장설비에 과다투자가 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. 결국, 도시가스의 수요패턴이 현상태를 유지하는 경우, 발전부문의 경제급전시 가스산업에서는 수요패턴의 약화로 저장시설에의 과다설비투자가 불가피하며 이는 소비자가격의 상승으로 이어질 것으로 예상된다. 따라서 향후 가스산업에서는 다양한 수요관리 방안과 도입량 조절 등을 통한 수요패턴 개선노력이 시급할 것으로 판단된다.
Kim, Seok-Young;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Kim, Sooyoung;Jung, Hye-Jin
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.4
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pp.55-64
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2013
As GHG target management is introduced in Korea, designated establishment takes responsibilities to reduce more than 30% of expected GHG emission until 2020. Although decreasing GHG has been requested to universities which consume great amount of energy, there are difficulties to apply high cost countermeasures. Therefore, this research suggest a low cost, easily-applicable energy saving method, and derive potential GHG reduction amount in the case of SNU, Kwan-ak campus. First of all, 11 rooms of different use were chosen as the samples, and energy consumption in each room was measured. Standard models for each room were built through researching on the electric devices in each room. Moreover, energy consumption was computed for each devices through analyzing the pattern of electricity consumption. 32 GHG reduction technology and action program were chosen, and they were applied to the standard models for individual rooms. Through multiplying energy reduction rate of each program to energy consumption of each electric device, maximum energy reduction of each electric device is derived. Through that, Maximum GHG reduction for individual rooms and each month and the total GHG reduction capacity of Kwan-ak campus were computed. It was found out that approximately $5,311tCO_2$-eq can be reduced, when reduction technology and action program suggested by this research are applied. It appeared 24.48% of requested reduction amount to SNU can be reduced, till 2016.
Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.
With the rapid increase of energy consumption and environmental problems, the need for green techniques is increasing. Network coding can provide a solution by reducing unnecessary data transmission and by estimating traffic patterns. In addition, it can amplify the synergy with the cognitive radio network (CR) since the CR has recognition and optimal decision functionalities. In this paper, we propose a network coding based green cognitive radio network. With the simulations, we show that the proposed scheme is up to 25% better than the previous work.
Based on the fact that a human being walks naturally and stably with consuming a minimum energy, this paper proposes a new method of generating a natural gait of 5-link biped robot like human by analyzing a COG (Center Of Gravity) trajectory of human's gait. In order to generate a natural gait pattern for 5-link biped robot, it considers the COG trajectory measured from human's gait images on the sagittal and frontal plane. Although the human and 5-link biped robot are similar in the side of the kinematical structure, numbers of their DOFs(Degree Of Freedom) are different. Therefore, torques of the human's joints cannot are applied to robot's ones directly. In this paper, the proposed method generates the gait pattern of the 5-link biped robot from the GA algorithm which utilize human's ZMP trajectory and torques of all joints. Since the gait pattern of the 5-link biped robot model is generated from human's ones, the proposed method creates the natural gait pattern of the biped robot that minimizes an energy consumption like human. In the side of visuality and energy efficiency, the superiority of the proposed method have been improved by comparative experiments with a general method that uses a inverse kinematics.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.285-290
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2019
This study aims to compare the energy consumption characteristics of high-rise and general apartments and propose policy implications in Incheon City where high-rise apartments are planned. The method of analysis is to select the cases, to conduct field survey, drawing review, analysis of Electric Architectural administration Information System. The study derived the current status of energy consumption in high-rise and general apartment complexes located in the same region, Yeonsu-gu Incheon City, and performed comparative analysis on their characteristics. First, electrical energy in the high-rise apartment complexes was consumed excessively, by 1.63 to 2.5 times more than that of the general apartment complexes. Second, the gas energy usage in the high-rise apartment complexes was higher than that of the general complexes, by 1.09 to 1.2 times. Third, the energy consumption per unit area in the high-rises was also higher, by 1.042 to 1.3 times. As individual elements such as incomes, living standards, and life patterns of the residents affect energy consumption, the high-rise apartment complex consumed more energy per unit area than the general apartment complex did. However, this study did not consider the elements of energy expenditure and satisfaction level, which are the limitations of this research.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.2B
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pp.111-119
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2011
As Green-IT has attracted a lot of attention in recent years, many researches have been interested in reducing the energy consumption of network equipments. In this paper, we analyze the energy saving ratio and delay performance according to various traffic patterns and burst assemble algorithms in OBS network with sleeping mode. To do this, we design the traffic generators, which are based on exponential distribution and Pareto distribution, and the router model, which has the time based and length based burst assemble algorithms by using OPNET modeler. Through OPNET simulator, we evaluate the energy saving performance in terms of the sleeping time, the number of transitions and packet delay.
Data mining is to discover problems in the large amounts of data. Also, data mining trying to find the cause of the problem and the structure. Building energy consumption patterns, the amount of data is infinite. Also, the patterns have a lot of direct and indirect effects. Discussion is needed about the correlation. This work looking for the cause of energy consumption. As a result, energy management can find out the issue. Building energy analysis utilizing data mining techniques to predict energy consumption. And the results are as follows: 1) Using data mining technique, We classified complicated data to several patterns and gained meaningful informations from them. 2) Using cluster analysis, We classified building energy consumption data of residents and analyzed characters of patterns.
The combination of space shortage and the high population density concentrated in urban areas of South Korea has resulted in the growth of large-scale high-rise residential complexes, naturally affecting water and hot water usage patterns as well. But the current designs for water and hot water supply in South Korea rely mostly on international design standards and data calculated on site due to the severe shortage of basic data in relation to actual use, which result in the frequent problem of the under-or over-design of water and hot water supply. The following study measures the hot water supplier's conditions and the user's heat usage to realize the amount of time required for hot water supply load generation and the pattern of actual use in order to create basic data for effective hot water supply facility design and maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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