• Journal of Energy Engineering
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.372-378
• /
• 2000

확산 모형은 원래 연속적인 확산과정을 개발하기 위하여 도입되었으나, 기본적인 확산 모형은 많은 제약과 가정을 내포하고 있다. 본 논문은 잘못된 추정의 가능성을 줄이기 위해 많은 제약하에서 유용한 데이터가 별로 많지 않은 상태에서의 파라메터 추정을 시도하였으며, DSM 프로그램의 효과를 예측하기 위하여 피이드 백 방법과 비선형 최소자승법에 의한 파라메터를 추정하였다. 또한 DSM에 많은 영향을 끼치는 광고효과를 반영하기 위하여 본 연구에서는 마케팅 변수에 의존하는 수정된 확산모델을 이용하여 수요관리의 모니터링 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 고효율 조명기기에 의한 사례 연구를 통하여 DSM 효과에 의한 전력수요 변화를 추정하였으며, 우리나라 처럼 축적된 자료의 양이 적은 상황에서 초반 추정 오류의 가능성을 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.78-90
• /
• 2021

The purpose of this study was to develop the mathematic algorithm for energy expenditure calculation during cycling as a part of the development of a higher value-added cycle. Participants were 60 university students (male 30, female 30). Energy expenditure was measured with breathing gas at 10 sec intervals by gas analyzer connected with stationary cycle ergometer. Values presented by commercial speedometer and preceding researches were used for verification of actual measurement values in this study. In conclusion, the mathematic algorithms for energy expenditure calculation during cycling were as follows. For male, energy expenditure(Kcal)=5.048×cycling time(min)-2.258, energy expenditure(Kcal)=(0.05×cycling velocity(kph))×(4.750×cycling time(min)+0.091). For female, energy expenditure(Kcal)=4.466×cycling time(min)-1.605, energy expenditure(Kcal)(cycling velocity≤20kph)=(0.05×cycling velocity(kph))×(4.151× cycling time(min)-0.736), energy expenditure(Kcal)(cycling velocity>20kph)=(0.04×cycling velocity(kph)) ×(4.151×cycling time(min) -0.736). And it is suggested that the developed algorithm with cycling time and velocity should be applied for the development of a higher value-added cycle.

• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.299-320
• /
• 2016

This study estimates an energy efficiency of 16 metropolitans and provinces in Korea, and measures potential energy-saving and carbon emission reduction using a non-radial data envelopment analysis method. Based on energy mix scenarios, this study also evaluates the impact of changes in energy structural adjustment on a regional environmental performance. The empirical results show that, on average, 12.70% of energy consumption and 13.73% of carbon emission can be reduced by improvement in energy efficiency, and low efficiency of oil usage in metropolitan cities is a major source of the inefficiency. Furthermore, it is found that energy mix policy should be considered to achieve an extra energy-saving and carbon reduction.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.3-35
• /
• 2003

o 주요에너지원별 가채매장량 - 원유 : 40년분 1조 500억 배럴 - 석탄 : 208년분 9,842억톤, -천연가스 : 62년분 1,130억톤, - 우라늄 : 50년분 318만톤으로 추정 *자료 : 원유, 석탄, 천연가스 BP 2002, 우라늄 IAEA 2001, 부존자원이 없는 우리나라의 경우, 기술개발에 의해 확보 가능한 대체에너지에 대한 개발 및 보급이 절실(중략)

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.87-94
• /
• 2007

In this paper, the performance of the speech recognition and speaker adaptation methods are studied. The speech recognition using energy state and VQ(Vector Quantization) is suggested and the speaker adaptation methods(Maximum a posteriori probability estimation, linear specrum estimation) are considered. The experimental results show that recognition ration using energy state is 2-3 % better than that of general VQ.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.491-492
• /
• 2015

본 논문에서는 영구자석 동기 전동기(PMSM)의 수학적 모델을 기반으로 한 플라이휠 에너지 저장 시스템을 매트랩/시뮬링크를 사용하여 모델링 하였다. PMSM의 센서리스 벡터 제어를 위해 속도 및 전류 제어기를 구현하였으며, PI형 상태 관측기를 이용한 역기전압 추정기와 PLL 기반의 위치/속도 추정기를 구현하였다. 초기 기동시 역기전압 추정기반 센서리스 제어 방식은 회전자의 위치를 정확히 추종 할 수 없어 Open-Loop 알고리즘을 통하여 동기 전동기를 구동시킨다. 플라이휠 에너지 저장 시스템의 센서리스 제어 알고리즘은 충전 모드와 발전 모드에서의 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2006.11a
• /
• pp.217-220
• /
• 2006

목질계 바이오매스는 신재생에너지원에 비해 국내 잠재량이 가장 풍부한 에너지원 가운데 하나이다. 그러나 주요 공급원인 간벌목 부산물의 10%, 폐목재의 1/3 정도만 활용되고 있다. 따라서 향후 관련법제도 개선 및 지원을 통해 바이오매스의 에너지 활용도를 높일 필요가 있다. 목질계 바이오매스를 이용하여 에너지를 생산할 경우 잠재적 기여도는 2005년 신재생에너지 공급량의 29.4%에 달하며, 신재생에너지의 일차에너지 소비대비 2.13%에서 2.76%로 증가시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 본 연구는 전국 16개 시도별로 잠재되어 있는 목질계 바이오매스 생산 가능량을 추정하고 이를 바이오열병합발전소의 주연료로 이용할 경우 지역별 경제적 파급효과를 분석해 보았다. 그 결과 경기, 서울, 전남, 경북, 강원, 충남 등에서 파급효과가 크게 나타났다. 지역별 파급효과를 합할 경우 부가가치 파급효과가 15,736억원, 고용효과가 2,630명으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.222-227
• /
• 1998

• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.485-510
• /
• 2007

The purpose of this paper is to empirically analyze the economic effect of energy saving investment on the improvement of energy intensity. The data used in this paper are panel data, both time-series and cross-section data. In addition, eight manufacturing sectors has been divided into two groups: massive energy consuming (four industries) and non-massive energy consuming (four industries) ones and the time period of analysis is from 1982 to 2004. According to the empirical results, firstly, energy saving investment has a negative relationship with energy intensity, however, its effect is not high in terms of absolute volume of energy consuming. Secondly, in improving energy intensity of energy saving investment, its elasticity IS higher in non-massive energy consuming sector compared it with massive energy consuming sector. Thirdly, automation investment is also playing an important role in energy conservation. The elasticities of automation investment to energy intensity are larger than those of energy saving investment. In terms of the reduction of greenhouse gas per investment unit cost, however, energy saving investment has larger effect than automation investment.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2020.08a
• /
• pp.379-380
• /
• 2020

배터리의 효율적인 관리와 안정적인 운영을 위해서는 배터리의 노화에 따른 배터리의 모니터링이 중요하다. 그 중에서도 노화에 대한 문제는 실제 어플리케이션에서 매우 중요하기 때문에 더 정확하고 안정적인 운영을 위해서는 배터리 잔존 수명을 판단하는 지표인 State of Health (SOH)가 필수적이다. 따라서 실험을 통한 UDDS의 전압 차 (Voltage Difference) 이미지를 학습데이터로 구성하여, SOH의 파라미터인 용량을 추정하는 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 제안한다.