점차 강화되는 배출가스 규제와 적은 연료로 많은 거리를 주행할 수 있는 고효율 자동차에 대한 요구로 에너지소비효율에 대한 관심이 점차 늘어나고 있다. 국내의 에너지소비효율은 도심주행모드와 고속도로 모드를 주행하여 복합연비로 산정하고 5-Cycle 보정식을 이용하여 최종 에너지소비효율을 표시하고 있다. 에너지소비효율의 경우 카본발란스법에 의하여 산출되는데 이때 배출가스에 의해 계산이 됨에 따라 연소에 사용되는 연료는 자동차 성능과 에너지소비효율에 매우 중요한 역할을 하게 된다. 자동차 연료의 경우 국내에서는 석유 및 석유대체연료 사업법 품질기준에 따라 국내에 유통되고 있는데 정유사의 정제 방법이나 원유에 따라 품질 기준 내에서 물성 차이를 보일 수 있다. 일정 품질기준을 정하고 있음에 따라 연료별 큰 차이는 나지 않을 것으로 보이나 자동차의 성능에는 영향을 미칠 수 있어 그에 따른 연구가 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 시중에서 유통되고 있는 연료 중 여름철에 판매되는 경유를 정유사 직영점을 통해 구매하였으며, 각 시료별 물성을 분석하고 그에 따른 에너지소비효율을 측정하였다. 에너지소 비효율의 경우 현행 경유 자동차의 에너지소비효율 산정식과 휘발유 에너지소비효율에서 사용되는 산출식을 이용하여 물성 적용에 따른 변화를 살펴보았다. 그 결과 시료별 밀도는 최대 약 0.9%의 차이를 보였으며, 순발열량은 1.6%의 차이를 보였으며, 현행 에너지소비효율 산출 결과에서는 도심모드에서 약 1%, 고속모드에서 1.4% 차이를 보였다. 휘발유 산출식을 이용한 산출에서는 현행 에너지소비효율 산출때 보다 약 6%정도 낮은 수치를 보였으며, 각 시료별 에너지소비효율은 최대 도심과 고속에서 최대 약 1.4%의 차이를 보였다.
A dust explosion is a phenomenon of strong blast wave propagation involving destruction which results from dust pyrolysis and rapid oxidation in a confined space. There has been some research done to find individual explosion characteristics and common physical laws for various dust types. However, there has been insufficient number of studies related to the heat of combustion of materials and the oxygen consumption energy about materials in respect of dust explosion characteristics. The present study focuses on the relationship between dust explosion characteristics of wood dust samples and oxygen consumption energy. Since it is difficult to estimate the weight of suspended dust participating in explosions in dust explosion and mixtures are in fuel-rich conditions concentrations with equivalent ratios exceeding 1, methods for estimating explosion overpressure by applying oxygen consumption energy based on unit volume air at standard atmospheric pressure and temperature are proposed. In this study an oxygen consumption energy model for dust explosion is developed, and by applying this model to TNT equivalent model, initial explosion efficiency was calculated by comparing the results of standardized dust explosion experiments.
최근 수행되는 연구들에 따르면, 인터넷 관련한 에너지 소비는 날이 갈수록 증가하고 있는 추세이며, 이미 우리사회가 소비하고 있는 전체 에너지 소비량의 상당부분을 차지하고 있음을 알 수 있다. 이로 인해 현재 인터넷 프로토콜, 응용 프로그램 등의 개발에 있어서도 에너지 효율을 높일 수 있는 기법들이 중요한 연구이슈로 떠오르고 있다. 현재 네트워크에서 소비되는 에너지의 대부분은 개인용 PC나 데이터센터에서 발생하고 있으며, 특히 사용자 PC에서 소비되는 전력소비가 큰 비중을 차지하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자들이 P2P등 파일 다운로드 등을 목적으로 PC전원을 끄지 않고 있는 문제점에 착안, File sharing사용자들을 위한 서비스 품질은 그대로 유지하면서, 에너지 소비는 절감하기위한 File Sharing Proxying시스템을 기반으로 한 Green File Sharing아키텍처에 대해 기술하고자 한다. File sharing 사용자들로 하여금 다운로드 실행기능을 Proxy 시스템에 위임한 뒤 사용 중인 PC전원을 끄도록 함으로써, 에너지 소비효율을 향상시키는 기법이다. 특히 실험을 통해 Proxy 시스템을 기반으로 평균 파일공유시간을 획기적으로 줄이면서 에너지 소비효율을 50%이상 줄일 수 있음이 증명되었다.
In this study, a pantograph leg of the four legged walking vehicle is analysed with regard to mechanical energy consumption. Energy efficiency of the vehicle is estimated in terms of specific resistance varying body height, stride length and walking speed. The interaction between specific resistance and the parameters is investigated.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.301-307
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2022
Energy consumption has grown alongside dramatic population increases. Statistics show that buildings in particular utilize a significant amount of energy, worldwide. Because of this, building energy prediction is crucial to best optimize utilities' energy plans and also create a predictive model for consumers. To improve energy prediction performance, this paper proposes a ResNet-LSTM model that combines residual networks (ResNets) and long short-term memory (LSTM) for energy consumption prediction. ResNets are utilized to extract complex and rich features, while LSTM has the ability to learn temporal correlation; the dense layer is used as a regression to forecast energy consumption. To make our model more robust, we employed Huber loss during the optimization process. Huber loss obtains high efficiency by handling minor errors quadratically. It also takes the absolute error for large errors to increase robustness. This makes our model less sensitive to outlier data. Our proposed system was trained on historical data to forecast energy consumption for different time series. To evaluate our proposed model, we compared our model's performance with several popular machine learning and deep learning methods such as linear regression, neural networks, decision tree, and convolutional neural networks, etc. The results show that our proposed model predicted energy consumption most accurately.
This paper presents the optimal design of a heating system using radiant heating elements for application in smart farms. Smart farming, an advanced agricultural technology, is based on artificial intelligence and the internet of things and promotes crop production. Temperature and humidity regulation is critical in smart farms, and thus, a heating system is essential. Radiant heating elements are devices that generate heat using electrical energy. Among other applications, radiant heating elements are used for environmental control and heating in smart farm greenhouses. The performance of these elements is directly related to their electrical energy consumption. Therefore, achieving a balance between efficient electrical energy consumption and maximum heating performance in smart farms is crucial for the optimal design of radiant heating elements. In this study, the size, electrical energy supply, heat generation efficiency, and heating performance of radiant heating elements used in these heating systems were investigated. The effects of the size and electrical energy supply of radiant heating elements on the heating performance were experimentally analyzed. As the radiant heating element size increased, the heat generation efficiency improved, but the electrical energy consumption also increased. In addition, increasing the electrical energy supply improved both the heat generation efficiency and heating performance of the radiant heating elements. Based on these results, a method for determining the optimal size and electrical energy supply of radiant heating elements was proposed, and it reduced the electrical energy consumption while maintaining an appropriate heating performance in smart farms. These research findings are expected to contribute to energy conservation and performance improvement in smart farming.
에너지사용은 우리생활과 밀접한 관계성을 유지하고 있다. 사계절이 뚜렷한 우리나라로서는 건물분야에 냉,난방이 필수품처럼 여겨지는 세대에 살고있어 에너지 사용과 유지에 새로운 트렌드를 요구하고 있다. 이에따라 정부는 신축 및 기존건축물의 에너지효율 개선을 위해서 단열기준을 지속적으로 강화하여 에너지절감을 꾀하고 있다. 공동주택의 에너지효율 분석중 가장 중요한 요소가 열관류율이며 그값은 외피면적비에 대한 창면적비에 따라 난방에너지 요구량이 큰차이를 보여주고 있다. 그러므로 지속적인 효율개선 정책과 외피면적에 대한 창면적비의 규제가 필요한 시점이라 생각한다.
Recently, the field of construction is putting a variety of effort into reducing CO2, since global warming is being accelerated due to climate changes and the increase of greenhouse gas. For reduction of CO2 in the field of construction, it is required to make plans to cut down heating energy of buildings and especially, it is urgently needed to cut down energy of residential buildings in rural area where occupies the majority of consumption of petroleum-based energy sources. Therefore, this research compared and analyzed the actual energy consumption, by evaluating energy performance of a detached house applying passive house design components for reduction of energy. As the result, energy consumption showed remarkable differences, according to the operation of a heat recovery ventilation unit which is one of passive house design components, and building energy consumption displayed remarkable differences, too, depending on the difference of airtightness performance during building energy simulation conducted in process of design. Based on these results, the importance of airtightness performance of passive house was verified. The result of the actual measurement of energy consumption demonstrated that LNG was most economical amongst several heat resources yielded, on the basis of LPG source energy consumption measured within a certain period of time, and it was followed by kerosene. LPG was analyzed to have a low economic efficiency, when used for heating.
Government has recently restricted heating and cooling set temperatures for the commercial and public buildings due to increasing national energy consumption. The goal of this paper is to visualize a future two way indoor set temperature control impact on building energy consumption by using TRNSYS simulation modeling. The building was modelled based on the twin test cell with the same dimension. Air source ground coupled heat pump performance data has been used for modeling by TRNSYS 17. Daejeon weather data has been used from Korea Solar Energy Society. The heating set temperature in the reference room is $24^{\circ}C$ as well as the target room set temperature are $23^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, $21^{\circ}C$ and $20^{\circ}C$. The cooling set temperature of the reference room is also $24^{\circ}C$ as well as the target room set temperature of $25^{\circ}C$, $26^{\circ}C$, $27^{\circ}C$ and $28^{\circ}C$. For the air source heat pump system, heating season energy consumption is $35.52kWh/m^2y$ in the reference room. But the heating energy consumption in the target room is reduced to 7.5% whenever the set temperature decreased every $1^{\circ}C$. The cooling energy consumption in the reference room is $4.57kWh/m^2y$. On the other hand, the energy consumption in the target room is reduced to 22% whenever the set temperature increased every $1^{\circ}C$ by two way controller. For the geothermal heat pump system, heating energy consumption in the reference room is reduced to 20.7%. The target room heating energy consumption is reduced to 32.6% when the set temperature is $22^{\circ}C$. The energy consumption in the target room is reduced to 59.5% when the set temperature is $26^{\circ}C$.
The mmWave cell-free massive MIMO (CFmMIMO), combining the advantages of wide bandwidth in the mmWave frequency band and the high- and uniform-spectral efficiency of CFmMIMO, has recently emerged as one of the enabling technologies for 6G. In this paper, we propose a novel framework for energy-efficient mmWave CFmMIMO systems that uses low-resolution digital-analog converters (DACs) and phase shifters (PSs) to introduce lowcomplexity hybrid precoding. Additionally, we propose a heuristic pilot allocation scheme that makes the best effort to slash some interference from copilot users. The simulation results show that the proposed hybrid precoding and pilot allocation scheme outperforms the existing schemes. Furthermore, we reveal the relationship between the energy and spectral efficiencies for the proposed mmWave CFmMIMO system by modeling the whole network power consumption and observe that the introduction of low-resolution DACs and PSs is effective in increasing the energy efficiency by compromising the spectral efficiency and the network power consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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