Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.4
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pp.52-60
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2018
In the construction industry, attempts to evaluate the environmental impact of products through life cycle assessment (LCA) approach has been on the rise. However, the domestic construction industry needs to make rapid decisions due to limited budget and schedule, so it is difficult to carry out a review of the environmental load on all resources. The decision-making process requires information on the major influence factors that should be focused on to reduce environmental load. And this information should be quantified so that it can be linked to environmental impact assessment. In this study, the LCA results of road construction cases were analyzed to provide such information. As a result, diesel, ready-mixed concrete, urethane-based paint, aggregate, and asphalt concrete were found to be the main factors that generated 93.17% of the environmental load in the earthwork type of road project. The total environmental cost caused by these affecting factors when constructing 1 km of earthwork type of road project is 242 million won. The analysis also shows that a 10% reduction in the amount of ready-mixed and asphalt concretes can reduce carbon emissions by 5.02% and 2.28% while reducing environmental costs by 11 million won per kilometer. In order to reduce carbon emissions of the earthwork type of road project, it is necessary to actively develop and introduce new methods and eco-friendly materials to reduce the overall use of ready-mixed concrete and asphalt concrete.
Since the Republic of Korea is highly dependent on fossil fuels despite high oil prices, it urgently needs to renew its economic and social system to cut carbon emissions and achieve green growth. Therefore, reforming or eliminating subsidies related to the use of fossil fuels is a timely and oppropriate policy recommendation for Korea. It would be a win-win deal for Korean society as it would not only reduce the use of environmentally harmful fossil fuels but also enhance economic efficiency. In particular, cross-subsidies for industrial, agricultural and night thermal-storage power services make up more than 80 percent of all subsidies provided to the entire electric power industry sector of Korea. Of these cross-subsidies, this paper analyzes the electricity subsidy for industries, which takes up the largest share (about KRW 1.6583 trillion yearly), among the environmentally harmful subsidies in the electric power sector. Thus, the paper focuses on the analysis of ripple effect anticipated when this is reformed. To examine the effects of this subsidy reform, price elasticities were estimated using the ARDL (autoregressive distributed lag) model and quarterly data from 1990 to 2007. The main results of this study show that 1) annual energy demand for electric power in the industrial sector would drop by 12,475,930MWh and 2) $CO_2$ emissions would plummet by 2,644,897 tons per year if the subsidy were reformed. We can deduct from this that the abolition of environmentally harmful subsidies in the electric power sector in the Republic of Korea would considerably contribute to $CO_2$ emissions abatement in the country.
In order to realize ubiquitous computing, it is essential to efficiently use the resources and the computing power of mobile devices. Among others, memory efficiency, energy efficiency, and processing efficiency are required in executing the softwares embedded in mobile devices. In this paper, query processing over XML data in a mobile device where resources are limited is addressed. In a device with limited amount of memory, the techniques of XML. stream query processing need to be employed to process queries over a large volume of XML data Recently, a technique Galled XFrag was proposed whereby XML data is fragmented with the hole-filler model and streamed in fragments for processing. With XFrag, query processing is possible in the mobile device with limited memory without reconstructing the XML data out of its fragment stream. With the hole-filler model, however, memory efficiency is not high because the additional information on holes and fillers needs to be stored. In this paper, we propose a new technique called XFLab whereby XML data is fragmented with the XML labeling scheme which is for representing the structural relationship in XML data, and streamed in fragments for processing. Through implementation and experiments, XML showed that our XFLab outperformed XFrag both in memory usage and processing time.
Broadcast has been often used to disseminate the frequently requested data efficiently to a large volume of mobile clients over a single or multiple channels. Conventional concurrency control protocols for mobile transactions are not suitable for the wireless broadcast environments due to the limited bandwidth of the up-link communication channel. In wireless broadcast environments, the server often broadcast different data items with different frequency to incorporate the data access patterns of mobile transactions. The previously proposed concurrency control protocols for mobile transactions in wireless broadcast environments are focused on the mobile transactions with uniform data access patterns. However, these protocols perform poorly when the data access pattern of update mobile transaction are not uniform but skewed. The update mobile transactions with skewed data access patterns will be frequently aborted and restarted due 4o the update conflict of the same data items with a high access frequency. In this paper, we propose an energy-efficient concurrence control protocol for mobile transactions with skewed data access as well as uniform data access patterns. Our protocol use a random back-off technique to avoid the frequent abort and restart of update mobile transactions. We present in-depth experimental analysis of our method by comparing it with existing concurrency control protocols. Our performance analysis show that it significantly decrease the average response time, the amount of upstream and downstream bandwidth usage over existing protocols.
In, Chung-Kyo;Kwak, Seung-Hyun;Kim, Chang-Hoon;Kim, Kyu-Beom;Jo, Hyung-Seok;Seo, Sang-hyeok;Myung, Tae-Sik;Min, Byung-Chan
Science of Emotion and Sensibility
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v.23
no.4
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pp.33-40
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2020
As the number of automobile registrations increases and luxury expectations grow, consumers are increasingly interested in indoor environment of vehicles. Therefore, manufacturers have an increasing interest in improving the indoor comfort as well as automobile performance. Research on indoor automobile comfort can help manufacturers increase driver satisfaction and reduce driver stress and discomfort, thereby reducing the risk of traffic accidents. Using electroencephalogram (EEG) measurements, we investigated the change in comfort and comfortable temperature according to the ventilating seat temperature change for both men and women. Results showed that the sensation of comfort was statistically significantly higher at 25℃ than at 28℃. Secondly, there was no statistically significant difference in temperature-based comfort feeling between male and female subjects. In the future, if the correlation between the driver's comfort feeling and the change in ventilating seat temperature is analyzed, it is possible to reduce traffic accidents caused by human error and reduce the electric energy consumption of the automobile.
This study focuses on the simulation of wet flue gas desulfurization process for improving the production of gypsum by the utilization of low-grade limestone. At present, high-grade limestone with a $CaCO_3$ content of 94% is used for producing merchantable gypsum. In modeling process, a lot of reactions are considered to develop model. First, the limestone dissolution is simulated by RSTOIC model. Second, SOx absorption and crystallization is used by RCSTR model. Finally the gypsum is separated by using SEPERATORS model. Modeling steps make it easy to reflect further side reactions and physical disturbances. In optimization condition, constraints are set to 93% purity of gypsum, 94% desulfurization efficiency, and total use of limestone at 3710 kg/hr. Under these constraints, the mass flow of low-grade limestone was maximized. As a result, the maximum blending quantity of low-grade limestone for 2,100 kg of high-grade limestone that satisfies constraints is about 1,610 kg.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.590-596
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2019
Uses of fossil fuels like coal and oil increases with industrial development, and problems like abnormal climate come up as greenhouse gas increases. Accordingly, studies are actively conducted on eco-friendly renewable energy as a replacement for the main resources, and especially, wood pellets with high thermal efficiency are in the limelight as an alternative fuel in thermal power stations and gas boilers. However, despite a constant increase in their usage, few studies are conducted on their risks like fire and spontaneous combustion. Thus, this study found the auto-ignition temperature and critical ignition temperature of wood pellets with a change in flow rate in a thermostatic bath, using a sample vessel with 20 cm in length, 20 cm in height and 14 cm in thickness to predict their ignition characteristics. Consequently, at the flow rate of 0 NL/min, as the core temperature of the sample increased to higher than the ambient temperature, they ignited at $153^{\circ}C$, when the critical ignition temperature was $152.5^{\circ}C$. At the flow rates of 0.5 NL/min and 1.0 NL/min, it was $149.5^{\circ}C$, and at the flow rate of 1.5 NL/min, it was $147.5^{\circ}C$. Consequently, at the same storage, the more the flow rate, the lower the critical ignition temperature became.
Song, Sang Hwa;Shin, KwangSup;Lee, JaeHun;Jung, YunJae;Lee, JaeSeung;Yoon, SeokMann
The Journal of Bigdata
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v.5
no.2
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pp.17-27
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2020
District heating system supplies heat from low-cost high-efficiency heat production facilities to heat demand areas through a heat pipe network. For efficient heat supply system operation, it is important to accurately predict the heat demand within the region and optimize the heat production plan accordingly. In this study, a heat demand forecasting model is proposed considering real-time calorimeter information from local heat demands. Previous models considered ambient temperature and heat demand history data to predict future heat demands. To improve forecast accuracy, the proposed heat demand forecast model added big data from real-time calorimeters installed in the heat demands within the target region. By employing calorimeter information directly in the model, it is expected that the proposed forecast model is to reflect heat use pattern of each demand. Computational experiemtns based on the actual heat demand data shows that the forecast accuracy of the proposed model improved when the calorimeter big data is reflected.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.731-741
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2020
University campus plans include urban and spatial values and identities that they emphasize. The purpose of this study is to analyze sustainable campus policy, space, and the application to architectural planning, which UBC in Canada pursues independently from a Green Campus Certificate System. Sustainable directions and architectural components are deduced. The results are as follows: 1) the correspondence between the campus plan's goal and architectural implementation is the most important. Thus, the university must build a system for the plan's goal and a strategy to make a sustainable campus. 2) A guideline and system are requested to make many experts in various fields and stakeholders participate in the initial stage through "Design Charrette." 3) A system of virtuous circulation must be built so that feedback can be applied through the real-time comparison and verification of building energy consumption. Another goal of this study is emphasizing the necessity of campus policy and plans based on the "Living Laboratory" concept to make a sustainable city. This study could be meaningful because it supports a basis for triggering the establishment of goals for a sustainable plan and implementation in Korean universities.
Mun, Jong Hyeok;Kim, Do Hyung;Choi, Jong Sun;Choi, Jae Young
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.4
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pp.133-142
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2021
With the recent advancements of deep learning, companies such as smart home, healthcare, and intelligent transportation systems are utilizing its functionality to provide high-quality services for vehicle detection, emergency situation detection, and controlling energy consumption. To provide reliable services in such sensitive systems, deep learning models are required to have high accuracy. In order to develop a deep learning model for analyzing previously mentioned services, developers should utilize the state of the art deep learning models that have already been verified for higher accuracy. The developers can verify the accuracy of the referenced model by validating the model on the dataset. For this validation, the developer needs structural information to document and apply deep learning models, including metadata such as learning dataset, network architecture, and development environments. In this paper, we propose a description language that represents the network architecture of the deep learning model along with its metadata that are necessary to develop a deep learning model. Through the proposed description language, developers can easily verify the accuracy of the referenced deep learning model. Our experiments demonstrate the application scenario of a deep learning description document that focuses on the license plate recognition for the detection of illegally parked vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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