The purpose of this study is to develop a estimation method of energy consumption by end-use in office buildings. For this, the current status of information on building energy use was investigated, and the domestic and foreign literature on the classification of energy use in non-residential buildings and the estimation method of energy use were reviewed. In addition, the characteristics of energy consumption by end-use were analyzed with measurement data of 48 office buildings in Seoul. As results, the annual and monthly estimation method of energy consumption by end-use in office buildings using public and measurement data was presented, and the applicability of the estimation method was examined by applying to sample office buildings.
This study suggested an improved algorithm of urban energy consumption estimation on the urban planning stage which concerns calculation accuracy. The results are as follows. (1) Urban energy consumption was estimated and managed per unit space using E-GIS DB which contains facility information per mesh. (2) Urban energy consumption was reflected by the urban facility classified and standardized by the characteristics of energy use. (3) Calculation accuracy of energy consumption was approached by separately suggested as summer algorithm reflecting urban heat island on summer energy use and winter algorithm reflecting heating system normally used in Korea.
In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.
Pneumatic cylinder meter-out driving apparatus is used widely because it is clean, lightweight, and can be easily serviced. In this study an estimation method of energy consumption for pneumatic cylinder meter-out driving apparatus is proposed. The proposed method is derived from state equation and energy equation of air, and, the equation of motion of a moving part of a pneumatic cylinder reflecting the characteristics of the meter-out driving. The effectiveness of the proposed method is proved by simulation study and it demonstrates that the proposed method can evaluate the energy consumption quickly and easily when the parameters of the driving apparatus are changed.
최근 물류센터는 대형화 첨단화에 따른 다양한 설비 및 장비의 도입으로 전기에너지 소비가 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 물류센터의 전기에너지 사용 현황 및 소비 특성을 정량적으로 분석하고, 효율을 평가하기 위한 전기에너지 표준소비량을 추정하는 모형을 구축하는 것을 목적으로 한다. 제시된 모형은 물류센터의 온도요인이 전기에너지 소비에 큰 영향을 미치는 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 열역학 이론을 도입하였다. 모형은 물류센터 벽면의 열전도, 출입문 열대류 및 취급물품의 열 손실로 구성된 냉동기 운용에너지 부문과 물류활동을 위한 기계설비의 전력소모 부문으로 구성된다. 모형은 또한 물류센터 운영자가 에너지 소비 효율을 평가하고 개선전략을 수립하는 것을 지원할 수 있도록 다양한 설명변수들을 포함한다. 실제 물류센터의 에너지 소비량을 기반으로 본 연구에서 개발된 모형의 적용성이 평가된다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
A few methodologies have been recently developed to estimate the environmental affect when various materials and components are used in building life cycle. The direct survey method has limitations to analyze the environmental problems because of the limit of survey scope and cost. Therefore, another indirect method has been developed as alternatives. The indirect method is represented as input-output analysis. This paper aimed at analyzing the estimation the environmental affect of building materials and works at building construction, utilizing the input-output analysis as a indirect estimation method. The results suggested that the building works is overally responsible for the energy consumption and $CO_2$ emission. In other words, Over the 80% of the total consumption and $CO_2$ emission are resulted at the building work.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.723-727
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2015
Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.
Measuring energy burn during intensive combat sport has been a challenging concerns for a long time. In the present article, the energy consumption during combat sports is measured by use of wearable GoBe2 equipped with nanotechnology measuring devices. In this regard, 12 professional combat athletes were asked to wear GoBe2 devices during different sessions of intensive combat exercises. The curves provided by GoBe2 nano-sensor devices are further collected and analyzed for different combat durations. On the other hand, energy consumption in these athlete is calculated using other validated methods to evaluate reliability of GoBe2 wearable devices. Based on the results obtained from these experiments a multi-parameter mathematical model is presented for estimation of combat calorie consumptions. The results show that nanotechnology in these type of sensors could help in estimation of calorie consumption during combat. Moreover, the reliability of using wearable GoBe2 sensors are satisfactory except for some specific conditions. The mathematical model provides a satisfactory results based on athlete physical condition and also duration of the combat with about 8% error margin in the results.
In response to the rapid climate change, in order to save energy in the field of buildings, the country is planning not only zero energy buildings but also zero energy cities. In the Urban Development Project, the Energy Use Plan Report is prepared and submitted by predicting the amount of energy demand at the planning stage. However, due to the activation of zero-energy buildings and the increase in the supply of new and renewable energy facilities, the energy consumption behavior of buildings in the city is changing from the previous ones. In this study, to estimate urban energy demand of Zero Energy City, building energy demand forecasts based on "Passive plans for use of energy based primary energy consumption", "Actual building energy usage data from Korea Appraisal Board" and "data from Certification of Building Energy Efficiency Rating" as well as demand forecast according to existing "Consultation about Energy Use Plan Code" were calculated and then applied to Multifunctional Administrative City 5-1 zone to compare urban total energy demand forecasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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