Domestic sewage treatment plants (STPs) consume about 0.5 % of total electric energy produced annually, which is equivalent to 207.7 billion Korean won per year. To minimize the energy consumption and as a way of mitigating the depletion of energy sources, the sewage treatment strategy should be improved to the level of "energy positive". The core processes for the energy positive sewage treatment include A-stage for energy recovery and B-stage for energy-efficient nitrogen removal. The integrated process is known as the A/B-process. In A-stage, chemically enhanced primary treatment (CEPT) or high rate activated sludge (HRAS) processes can be utilized by modifying the primary settling in the first stage of sewage treatment. CEPT utilizes chemical coagulation and flocculation, while HRAS applies returned activated sludge for the efficient recovery of organic contents. The two processes showed organic recovery efficiencies ranging from 60 to 70 %. At a given recovery efficiency of 80 %, 17.3 % of energy potential ($1,398kJ/m^3$) is recovered through the anaerobic digestion and combustion of methane. Besides, anaerobic membrane bioreactor (AnMBR) can recover 85% of organic contents and generate $1,580kJ/m^3$ from the sewage. The recovered energy is equal to the amount of energy consumption by sewage treatment equipped with anaerobic ammonium oxidation (ANAMMOX)-based B-stage, $810{\sim}1,620kJ/m^3$. Therefore, it is possible to upgrade STPs as efficient as energy neutral. However, additional novel technologies, such as, fuel cell and co-digestion, should be applied to achieve "energy positive" sewage treatment.
Red pine(Pinus densiflora) square timbers with 14.0 cm and 16.5 cm of face size and 24 m long were dried in a vacuum-press kiln and in a radio-frequency/vacuum(RF/V) kiln to compare drying rate, moisture content(MC) distribution and specific energy. RF/V drying rate was higher than vacuum-press drying rate. The effect of size of cross section on the RF/V drying rates were more pronounced than those of vacuum-press drying. The longitudinal- and the transverse MC distribution of dried square timber showed convex profile for the vacuum-press drying and concave profile for the RF/V drying. Moisture gradient of width direction was similar to the thickness direction in vacuum-press dried square timber and was more slight than that of the thickness direction in the RF/V dried large square timber. The specific energy consumption curve increased as MC decreased. Specific energy(kWh/kg of water evaporated) of the vacuum-press process required more than that of the RF/V process.
The purpose of this paper is to determine the percentage of body fat by measurement of skin-fold thickness of the triceps and the subscapular area to investigate the relationship between the daily energy intake and expenditure among obese women and nonobese women based on the percentage of body fat and age. This survey included 422 females in Cheju. 1) The age distribution of the 422 females surveyed was : 26.8% were in their 20's, 20.6% in their 30's, 21.3% in their 40's, 19.0% in their 50's and 12.3% were above 60 years of age. The 422 females consisted consisted of 78% housewives, 12.8% college student and 9.2% single working women. 2) The average height and weight of the surveyed women were respecitively 159.0$\pm$4.2cm and 56.0$\pm$7.2kg, the percentage of body fat of the surveyed women was 24.8$\pm$9.8%, and the BMI of those surveyed was 22.7$\pm$2.7. If higher than 30% body fat was defined as being obese, 15.6% of the surveyed women were assessed to be obese. 3) Total daily food consumption and energy intake of the group of women aged 60 and older was significantly small. Food consumption and nutrient intake of obese women was greater than that of the nonobese group, but not significant. Carbohydrate intake of the obese group in their 40's was significantly higher than the nonobese group. Total food consumption, energy and carbohydrate intake of the obese group in their 50's was significantly higher than the nonobese group. Vegetable intake of the obese group in their 60's and older was significantly higher than the nonobese group. 4) The total time of physiological activity of women aged 60 and older was significantly higher than for the other age groups and the total work time was significantly lower. The total work time of women in their 20's was not lower than the other groups. Considering the low energy expenditure of physical activity for women in their 20's, they appeared to have light activity. However, there was not a significant difference in the physical activity time among middle aged women groups(from 30 to 50). The entire energy expenditure of the obese group was greater than the nonobese group. However, the energy expenditure per body weight in the obese group was significantly less than that of the nonobese group in terms of the basal metabolic rate in consideration of the fat free mass. 5) There was a positive correlation between the percentage of body fat and the factors of age, sleeping time, total time of physiological activity, housework time, time spent watching TV, energy expenditure, energy intake, carbohydrate and cereal consumption. On the other hand, the percentage of body fat was negatively correlated with energy expenditure per body weight based on the basal metabolic rate in consideration of the free mass.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.17-25
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2023
As the range of use of urban unmanned aerial vehicles (UAV) expands, it is necessary to operate UAVs efficiently because of its limited battery capacity. For this, it is required to find the optimal flight profile with various simulations. Therefore, it is important to predict the power and energy consumption of the UAV battery. In this paper, we analyzed the relationship between the speed and acceleration of the UAV and power consumption during the flight. Then, we derived a linear model, which is easily utilized. In addition, we also derived an accurate power consumption model based on deep neural network learning. To find the efficient model, we used learning data as 1) the GPS 3-axis velocity and acceleration data, 2) the IMU 3-axis velocity only, and 3) the IMU 3-axis velocity and acceleration data. The final model shows 5.86% error rate for power consumption and 1.50% error rate for the cumulative energy consumption.
Beijing, as a cradle of modern industry and the third largest metropolitan area in China, faces more responsibilities to adjust industrial structure and mitigate carbon emissions. The purpose of this study is aimed at predicting and comparing industrial carbon emissions of Beijing in ten scenarios under different policy focus, and then providing emission-cutting recommendations. In views of various scenarios issues, system dynamics has been applied to predict and simulate. To begin with, the model has been established following the step of causal loop diagram and stock flow diagram. This paper decomposes scenarios factors into energy structure, high energy consumption enterprises and growth rate of industrial output. The prediction and scenario simulation results shows that energy structure, carbon intensity and heavy energy consumption enterprises are key factors, and multiple factors has more significant impact on industrial carbon emissions. Hence, some recommendations about low-carbon mode of Beijing industrial carbon emission have been proposed according to simulation results.
Energy efficiency, low latency and scalability for wireless sensor networks are important requirements, especially, the wireless sensor network consist of a large number of sensor nodes should be minimized energy consumption of each node to extend network lifetime with limited battery power. An efficient algorithm and energy management technology for minimizing the energy consumption at each sensor node is also required to improve transfer rate. Thus, this paper propose no-overlap multi-pass protocol provides for sensor data transmission in the wireless sensor network environment. The proposed scheme should minimize network overhead through reduced a sensor data translation use to searched multi-path and added the multi-path in routing table. Proposed routing protocol may minimize the energy consumption at each node, thus prolong the lifetime of the sensor network regardless of where the sink node is located outside or inside the received signal strength range. To verify propriety proposed scheme constructs sensor networks adapt to current model using the real data and evaluate consumption of total energy.
Recently, the coverage of urban forests has been rapidly decreasing as the cities are created and expanding. Consequently, there arise urban problems such as heat island effect, urban flooding, urban desertification and so on. In this context, green roof systems is considered to be an efficient alternative to deal with these problems. However, it is difficult to apply green roof to new buildings since the majority of the buildings in cities are already constructed and the demand for new building constructions is not high enough. Therefore, it should be considered to apply green roof system to existing buildings for resolving various problems. This study evaluates heating and cooling energy consumption based on the combination of passive design factors such as wall, roof, window insulation in addition to a green roof system applied to an existing house by using an energy simulation program. Total 8 potential improvement cases are developed. Each case is applied to the same house with different insulation standard for simulations. Through the analysis of the simulated cases with the chosen test house, it is confirmed that heating energy consumption decreases as improvement cases are applied, but cooling energy consumption is relatively not much affected by each improvement case. In addition, when each improvement case is applied to already highly insulated house, the effect of thermal energy improvement decreases while the same improvement that is applied to the case with low insulated house tends to yield higher improvement rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.5
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pp.315-327
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2013
Wireless Body Area Network (WBAN) is a network around a human body within 3~5m which consists of medical or non-medical device. WBAN has to satisfy many kinds of demands such as low-power, a variety of data rate and a data priority. Especially, it is hard for the nodes for monitoring vital signs to replace battery. Thus energy and channel efficiency is important because the battery power is limited. In this thesis, a novel algorithm for reducing the energy consumption is proposed. The proposed algorithm adjusts transmission period according to traffic. by means of determining transmission period by amount of data, the node can reduce energy consumption. Energy detection is performed in order to guarantee data priority before attempting to transmit. In case of failing to transmit, it is proposed that energy consumption is reduced through avoiding collision by changing priority. The comparison result shows that the proposed algorithm reduces power consumption and increasing maximum channel efficiency by avoiding collision.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.12
no.2
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pp.61-70
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2013
As the existing school building power consumption is expressed by total power consumption, in the view of energy saving is disadvantage. The the power consumption of school building is divided as cooling, heating, lighting and others. The cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption can be calculated using real total power consumption that gained from Korea Electric Power Corporation(KEPCO). The power consumption for cooling and heating can be calculated using heat transmittance, wall area and floor area, and for lighting is calculated by artificial lighting calculation. but this calculation methods is difficult for laymen. This study was carried out in order to establish the regression equation for cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption and other power consumption in school building. In order to verify the validity of the regression equation, it is compared regression equation results and calculation results based on real power consumption. As the results, difference between regression result and calculation results for cooling and heating power consumption showed 0.6% and 3.6%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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