KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1555-1570
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2016
For monitoring forest fires, a real-time system to prevent fires in wider areas should be supported consistently. However, there has still been a lack of the support for real-time system related to forest fire monitoring. In addition, the 'real-time' processing in a forest fire detection system can lead to excessive consumption of energy. To solve these problems, the intelligent data acquisition of sensing nodes is required, and the maximum energy savings as well as rapid and accurate detection by flame sensors need to be done. In this regard, this paper proposes a node built-in filter algorithm for intelligent data collection of sensing nodes for the rapid detection of forest fires with focus on reducing the power consumption of the remote sensing nodes and providing efficient wireless sensor network-based forest environment monitoring in terms of data transmission, network stability and data acquisition. The experimental result showed that battery life can be extended through the intelligent sampling of remote sensing nodes, and the average accuracy of the measurement of flame detection based on the distance is 44%.
This study analyzed analyzes the energy performance of six houses in Daejeon completed which were built in 2011. Observed The observed houses, which were all designed and constructed inof the same size and structure, are were highly insulated with triple Low-E coating windows; the insulation level of the walls is was $0.13W/m^2K$ and that of the roof is was $0.10W/m^2K$. As electric houses, all of the energy supplied to the houses, including for cooking, is was supplied by electricity. A and 3~4 kWp of photovoltaic system and a 3~5 kW of ground source heat pump (GSHP) were installed in each house tofor providing provide space heating/and cooling and hot water are installed. We constructed a Web-based remote monitoring system in order to understand energy consumption and the dynamic behavior of the energy system. T, and the results of our metering data analysis of 2013 are as follows. First, the annual residential energy consumption is was 4,400 kWh (${\sigma}=1,209$) and GSHP energy consumption is was 5,182 kWh (${\sigma}=1,164$). Second, residential energy consumption ranked highest in average energy usage, with at 45% of the total, followed by heating with at 30%, hot water supply with at 17% and cooling with at 6%. Third, the average energy independence rate is was 51.8%, the GFA (Gross gross floor area) criteria average energy consumption unit is was $48.7kWh/m^2yr$ (${\sigma}=10.1$), and the net energy consumption unit (except the energy yield of the PV systems) is was $24.7kWh/m^2yr$ (${\sigma}=8.8$).
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
This study was conducted to investigate the effects of food consumption monitoring based on a digital photography method using a mobile phone on food consumption and weight reduction. Eighteen female college students (>30% body fat) participated in the weight control program using a mobile-phone for 4 wks. The energy intake was reduced significantly after 3 wks compared to baseline (P<0.05, baseline: 1,453.0 kcal, 3rd wk: 1,171.1 kcal, 4th wk: 1,130.8 kcal). The subjects lost 2.8 kg of body weight, 1.4% of % body fat, and 1.1 $kg/m^2$ of body mass index (BMI) after 4 wks. There were also significant differences in blood pressure (P<0.001) and serum cholesterol (total cholesterol: P<0.05, LDL-cholesterol: P<0.01) before and after the self-regulated diet program. In this study, the digital photography method using a mobile-phone influenced weight control through trained consumption monitoring, which helps individuals reduce discrepancies between perceived and actual consumption levels. Therefore, effective monitoring by taking food pictures using a mobile-phone can lead individuals to rely more heavily on easy-to-monitor visual cues.
In recent years, the many electric saving methods are studied because of difficulty of meeting the demand. The electric energy management such as monitoring of branch power consumption, demand control, metering, power quality monitoring, electric safety monitoring can make energy saving. The purpose of this paper is to develop a system which can provide the integrated management of various functions required for energy management by consumers. In this system all functions which were embodied into each devices are integrated into intelligent meter. The developed systems are tested and implemented by installing at consumer electric distribution panel.
This study was conducted to investigate the effects of real time communication digital photography method using Kakao Talk application in smart-phone for the fortification of food consumption monitoring and weight reduction. Thirty-four female college students were randomly assigned to the camera-phone (CP) group or smart-phone (SP) group. Each group participated in the weight control program for 8 weeks. The mean energy intake of CP group during program was 1353.5 kcal and the SP group consumed 1289.2 kcal. The total energy intake of both groups was significantly decreased during the program. The CP group lost 1.9 kg of body weight and 1.9% of body fat and the SP group lost 4.3 kg of body weight and 3.0% of body fat. The body weight was significantly decreased in the SP group compared to the CP group. The triglyceride and total cholesterol, and LDL-cholesterol level of SP group were significantly decreased during the program. However, there were no significant changes in CP group during the program. Also there were no significant changes in lipid profile between two groups. In this study, it is considered that real time communication digital photography method using Kakao Talk application in smart-phone might influence weight control through a trained consumption monitoring. Therefore, smart-phone can lead individuals to rely more heavily on easy-to-monitor visual cues.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권5호
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pp.592-598
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2007
The fuel charge is getting higher in navigation cost. Therefore, shipowners try to find the method for reducing oil consumption. ESS(Energy Saving System) is one of he method. ESS is the system consisted with two inverters, ESS control unit and monitoring system. Two inverters control two main sea water cooling pumps. In the ESS control Unit, the control algorithm finds optimized point to decrease a power consumption of main sea water cooling pumps. Monitoring system observes ESS not to work improperly. ESS is experimented in the laboratory with real condition and analyzed in every view. After experiment, the result of the experiment shows that the control algorithm works correctly and safely. ESS has a plan to be operated in the ship soon. In that case, additional devices are needed to connect ESS with cooling system of the vessel. So the development of addition device is needed and being studied.
This study aims to conserve and monitor energy use in public sewage treatment plants by utilizing data from the SCADA system and by controlling the aeration rate required for maintaining effluent water quality. Power consumption in the sewage treatment process was predicted using the equipment's uptime, efficiency, and inherent power consumption. The predicted energy consumption was calibrated by measured data. Additionally, energy efficiency indicators were proposed based on statistical data for energy use, capacity, and effluent quality. In one case study, a sewage treatment plant operated via the SBR process used ~30% of energy consumed in maintaining the bioreactors and treated water tanks (included decanting pump and cleaning systems). Energy consumption analysis with the K-ECO Tool-kit was conducted for unit processing. The results showed that about 58.7% of total energy consumed was used in the preliminary and biological treatment rotating equipment such as the blower and pump. In addition, the energy consumption rate was higher to the order of 19.2% in the phosphorus removal process, 16.0% during sludge treatment, and 6.1% during disinfection and discharge. In terms of equipment energy usage, feeding and decanting pumps accounted for 40% of total energy consumed following 27% for blowers. By controlling the aeration rate based on the proposed feedback control system, the DO concentration was reduced by 56% compared pre-controls and the aeration amount decreased by 28%. The overall power consumption of the plant was reduced by 6% via aeration control.
This paper presents a window-based load management system (LMS) package developed as a decision-making tool in the competitive electricity market. The presented LMS package can help the users to monitor system load patterns, analyze their past energy consumption and schedule the future energy consumption. The LMS package can also provide the effective information on real-time energy/cost monitoring, consumed energy/cost analysis, demand schedule and cost-savings. The developed LMS package can be used to establish the optimal demand schedule and consumption strategy.
Sensors and systems in Civionics technology play an important role for continuously facilitating real-time structure monitoring systems by detecting and locating damage to or degradation of structures. An advanced materials, design processes, long-term sensing ability of sensors, electromagnetic interference, sensor placement techniques, data acquisition and computation, temperature, harsh environments, and energy consumption are important issues related to sensors for structural health monitoring (SHM). This paper provides a comprehensive survey of various sensor technologies, sensor classes and sensor networks in Civionics research for existing SHM systems. The detailed classification of sensor categories, applications, networking features, ranges, sizes and energy consumptions are investigated, summarized, and tabulated along with corresponding key references. The current challenges facing typical sensors in Civionics research are illustrated with a brief discussion on the progress of SHM in future applications. The purpose of this review is to discuss all the types of sensors and systems used in SHM research to provide a sufficient background on the challenges and problems in optimizing design techniques and understanding infrastructure performance, behavior and current condition. It is observed that the most important factors determining the quality of sensors and systems and their reliability are the long-term sensing ability, data rate, types of processors, size, power consumption, operation frequency, etc. This review will hopefully lead to increased efforts toward the development of low-powered, highly efficient, high data rate, reliable sensors and systems for SHM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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