내연기관을 이용한 이동 수단의 환경 오염에 미치는 영향이 부각 되면서, 전기 자전거 및 전기 보드와 같이 소형 전기 자동차로 분류되는 E-Mobility에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만, 대중화되어 있는 EV 충전소와 달리, E-Mobile 충전 시스템은 공급이 부족한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 사양의 충전전압 요건을 충족하는 충전 시스템을 제안한다. 높은 범용성을 갖추기 위해 멀티 레벨 충전 시스템을 설계한다. 또한, 제안하는 충전 시스템의 PSIM 시뮬레이션 및 프로토타입을 제작하여 타당성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.07a
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pp.239-240
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2017
에너지 신산업 8대 산업 중 핵심 산업인 전기자동차에 대하여 전문가들의 2025년 전기자동차 600조원의 시장 형성 예측을 하고 있고 2017년 국토부는 전기자동차 전용 번호판 도입을 추진하고 있다. 이에 따른 전기자동차 수요와 공급 증가에 따른 사용자들의 증가를 예측하고 사용자 요구사항을 충족시켜줄 수 있는 홈페이지를 미리구축함으로 충전소의 길 찾기를 좀 더 쉽게 알 수 있기를 위하여 해당 프로젝트를 진행하게 되었다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.12
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pp.277-286
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2019
The Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is one of the most precious inventions of Internet of things (IOT). UAV faces the necessity to charge battery or replace battery from the charging stations during or between services. We propose scheduling algorithms for drone power charging (SADPC). The basic idea of algorithm is considering both a deadline (for increasing deadline miss ratio) and a charging time (for decreasing waiting time) to decide priority on charging station among drones. Our simulation results show that our power charging algorithm for drones are efficient in terms of the deadline miss ratio as well as the waiting time in general in compare to other conventional algorithms (EDF or SJF). Also, we can choose proper algorithms for battery charge scheduling and charge ready battery allocation according to system parameters and user requirements based on our simulation.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.2
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pp.35-42
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2021
In order to produce electric vehicle demand forecasting information, which is an important element of the plan to expand charging facilities for electric vehicles, a model for predicting electric vehicle demand was proposed using Exponential Smoothing. In order to establish input data for the model, the monthly power demand of cities and counties was applied as independent variables, monthly electric vehicle charging stations, monthly electric vehicle charging stations, and monthly electric vehicle registration data. To verify the accuracy of the electric vehicle power demand prediction model, we compare the results of the statistical methods Exponential Smoothing (ETS) and ARIMA models with error rates of 12% and 21%, confirming that the ETS presented in this paper is 9% more accurate as electric vehicle power demand prediction models. It is expected that it will be used in terms of operation and management from planning to install charging stations for electric vehicles using this model in the future.
Electric cars are expected to increase quality of life by reducing air pollution and to contribute to economic growth by creating new businesses. However, electric car adoption has lagged and has not satisfied public expectation. One of the primary reasons for this outcome is the slow charging speed or inconvenience of charging a battery. Under the insufficient diffusion of electric cars, pushing business entities to construct charging facilities is undesirable for a policy maker to increase the adoption rate because of cost and management issues. This study adopts the design science methodology to interpret the problem of deploying electric car charging stations in the view of information systems. A trip planning algorithm is suggested on the basis of the theory of range anxiety. We investigate issues related to the current charging locations using data from drivers' car navigation devices. We also review its applicability to trip planning to obtain insights.
Kim In-Won;Jin Sang-Hwa;Kim Tea-Woo;Kim In-Tae;Yeo Yeong-Koo
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.5
no.4
s.16
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pp.40-48
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2001
For a Liquified Petroleum Gas(LPG) station, the reliability analysis, such as Fussell-Vesely importance, risk decrease factor and risk increase factor, was carried out and the risk ranks of events were determined. In order to confirm the degree of the risks identified in the reliability analysis, the quantitative risk analysis was done for the equipments which had the large values of risk ranks. As a result of the importance analysis for the LPG station, the external event was identified as the most riskful event. The defect of construction structure and the pipe corrosion were riskful as well. The result of quantitative risk analysis showed that the length of 46.3 meters were estimated to damage the process equipments by the thermal flux from the catastrophic rupture of storage tank in Boiling Liquid Expanding Vapor Explosion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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