This study analyzed the energy demand, greenhouse gas emission and greenhouse gas reduction potential of Electronic Electrical components company. The LEAP model targeting long term energy plan was used to establish the most efficient plan for the companies by examining the climate change policy of government and the countermeasures by companies. A scenario was created by having 11 greenhouse gases reduction plans to be introduced from 2011 as the basic plan. Regarding input data, energy consumption by business place and by use, number of employee from 2009 to 2012, land area and change in number of business places were utilized. The study result suggested that approximately 13,800 TJ of energy will be spent in 2020, which is more than 2 times of 2012 energy consumption. When the integrated scenario based on the reduction plan of companies would be enforced, approximately 3,000 TJ will be reduced in 2020. The emission of greenhouse gases until 2020 was forecasted as approximately 760,000 ton $CO_2eq$. When the integrated scenario would be enforced, the emission will be approximately 610,000 ton $CO_2eq$, which is decrease by approximately 150,000 ton $CO_2eq$. This study will help the efficient responding of eElectronic Electrical components company in preparing detail report on objective management system and enforcement plan. It will also contribute in their image as environment-friendly companies by properly responding to the regulation reinforcement of government and greenhouse gases emission target based on environment policy.
Since national GHG reduction target by 2020 has been presented in Korea, the role of railroad has been reinforced within transport system due to the allocation of reduction target into sector. So, it is necessary to manage activity data systematically for the calculation of GHG emission in railroad. Now, the activity data of diesel consumption for NIR(National Inventory Report) are provided from oil supply and demand statistics. On the other hands, the activity data collected directly from railroad operating companies are used for GHG & Energy Target Management Act. This study aimed to assess the GHG emissions using two kinds of activity data related to the diesel consumption of railroad in 2009 and 2010. As a result, GHG emissions based on oil supply and demand statistics was 636 thousands ton $CO_{2e}$, but the activity data collected from railroad operating companies showed 649 thousands ton $CO_{2e}$ in 2009. Also, the gap of $CO_{2e}$ emission was increased in 2010. These trends were caused because oil supply and demand statistics included total diesel sales volume during 1 year and the activity data collected from railroad operating companies were the amount of diesel consumption only at railcar operation and maintenance step. In conclusion, it is important to develop the management and verification system of activity data with high reliability to substitute oil supply and demand statistics in railroad sector.
본 연구에서는 바이오에탄올 생산을 위한 목질계 바이오매스의 전처리, 당화, 당/산 분리, 발효, 정제에 이르는 전 공정을 조합하고, 상용공정모사기(PRO/II)를 사용하여 공정모사를 수행하였다. 주요 공정으로 강산에 의한 전처리 및 당화, SMB(simulated moving bed)를 사용한 당/산 분리, 그리고 증류 및 투과증발법(Pervaporation)을 이용한 에탄올 탈수 공정을 사용하였다. 열회수 공정을 이용하여 전 공정의 에너지 소비가 최소화 되도록 하고 강산당화공정에 의한 바이오에탄올 생산공정의 물질수지 및 열 수지를 확인하였다. 공정모사 결과, 1 kg의 에탄올을 생산하는데 필요한 바이오매스는 4.07 kg, 소요된 열량은 3,572 kcal로 계산되었다. 기존 묽은 산 당화공정(SRI 자료)에 비해 26%의 수율 증가와 30% 정도의 에너지 절감이 가능할 것으로 예상되었다. 이러한 수율을 얻기 위해서는 강산당화공정에 의한 전처리 및 당화공정에서 셀룰로오스 및 헤미셀룰로오스의 전환율이 90% 정도에 이르러야한다. 또한 5탄당 발효공정이 개발되어야 한다. 효율적 에너지 절감을 위해서는 SMB 공정에서 분리된 황산수용액의 농도가 20% 이상 되어야하며, SMB 공정에 의한 당/산분리 공정이 실용화되어야 강산당화공정에 의한 목절계 바이오에탄올 생산공정이 상용화될 것이다.
무선 센서 노드들은 개방된 환경에서 동작하기 때문에 외부의 물리적인 공격에 매우 취약하다. 공격자는 노드들을 훼손시켜서 센서 네트워크에 허위 보고서를 주입시킬 수 있다. 이러한 공격들은 센서 노드들의 에너지를 고갈시킨다. 이에 대응하는 보안 기법으로 Ye등은 중간 노드가 일정한 확률로 보고서를 검증하는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 통계적 여과 기법은 모든 중간 노드가 같은 확률로 보고서 검증을 수행한다. 따라서 정상 보고서와 허위 보고서를 검증하는데 같은 에너지가 소모 되므로 정상 보고서를 검증하는데 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 본 논문에서는 각 중간 노드가 보고서 검증 시도 확률을 조절하여 센서 노드들의 에너지 소모량을 줄이는 기법을 제안한다. 보고서 검증 시도 확률은 한 노드의 잔여 에너지양, 현재 노드에서 기지 노드까지의 홉 수, 허위 보고서의 비율에 의해 결정된다. 보고서 검증 시도 확률을 조절하여 통계적 여과 기법과 비슷한 보안성을 유지하면서 에너지의 효율성을 높일 수 있다.
센서 노드는 악의적인 공격자들에 의해 물리적인 공격들에 쉽게 노출된다. 공격자는 훼손 노드를 이용하여 센서 네트워크에 다양한 공격을 발생시킬 수 있다. 그 중 응용 계층에서 발생하는 허위 보고서 삽입 공격은 훼손된 노드를 통해 네트워크 내에 위조 보고서를 주입한다. 주입된 위조 보고서는 BS까지 전달될 경우 허위 경보뿐만 아니라 노드의 불필요한 에너지 소모를 유발한다. 이러한 공격을 방어하기 위해 통계적 여과 기법은 BS까지 전달되는 허위 보고서를 전달 과정 중 가능한 빨리 여과시키기 위해 제안되었다. 이 기법의 성능 향상을 위해 제안된 기법 중 경로 갱신 기법은 통계적 여과 기법의 탐지 능력 유지하고 노드의 균형 있는 에너지 소모를 위해 제안되었다. 본 논문은 경로 경신 방법에서 경로 갱신에 필요한 에너지의 효율적인 소비를 위해 보안 경로 주기 결정 방법을 제안한다. 보안 경로 주기를 선택하기 위해 BS에서 센서 노드들의 홉 수와 보고서 전송량을 고려하여 평가 함수를 통해 결정한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 위 3가지 기법들과 제안 기법을 비교하여 에너지 효율성을 평가한다. 그러므로 제안 기법은 보안 경로 설정을 유지하면서, 네트워크 내에 균형 있는 에너지 소비의 효율을 높인다.
Wind/diesel hybrid operation can be one of the most effective option for electrical power production at a remote area such as Antarctica. The king Sejong station at Antarctica relies its power production on diesel engines and diesel oil is supplied every other year by ships. However, the oil transportation processes are liable to potential oil spillage caused by the floating ice around the King George island. The long-term storage of the oil at the station can also contaminate the surrounding soils. A l0kW wind turbine has been installed to save oil consumption and operated in connection with the diesel generators since 2006. The diesel engine that operated poorly during the first year of installation was replaced in 2008 to enhance power production an recent measurements indicate that both diesel power quality and the wind turbine availability have been dramatically improved by the replacement. This report discusses electrical power qualities of wind/diesel hybrid system operating at an isolated micro gird located in the king Sejong station. Our experience reveals that the similar technologies can be applied to domestic islands, for example, in the south sea.
Due to technological advances, the manufacturing of small and low cost of sensors becomes technically and economically feasible. In recent years, an increasing interest in using Wireless Sensor Network (WSN) in various applications, including large scale environment monitoring, battle field surveillance, security management and location tracking. In these applications, hundreds of sensor nodes are left to be unattended to report monitored data to users. Since sensor nodes are placed randomly and sometimes are deployed in underwater. It is impossible to replace batteries often when batteries run out. Therefore, reducing energy consumption is the most important design consideration for sensor networks.
As interest in green building has increased, construction market has evolved through BIM-based architecture also, BIM-based technologies have been developed simultaneously. Due to this aspect, the need of environmental analysis software utilizing BIM data became essential. This study shows that BIM-based integrated module provides objective analysis to proceed quick decision-making for a proposal. In addition to that, this integrated module creates a model through BIM data to analyze and report residential environment and energy consumption such as, daylight, view, ventilation and privacy in order to practically apply the BIM technology from the schematic design.
According to the Fourth Assessment Report of the Inter governmental Panel on Climate Change(IPCC), climate change is already in progress around the world, and it is necessary to start mitigation and adaptation strategies for buildings in order to minimize adverse impacts. It is likely that the South Korea will experience milder winters and hotter and more extreme summers. Those changes will impact on building performance, particularly with regard to cooling and ventilation, with implications for the quality of the indoor environment, energy consumption and carbon emissions. This study generate weather data for future climate change for use in impacts studies using PRECIS (Providing REgional Climate for Impacts Studies). These scenarios and RCM (Regional Climate Model) are provided high-resolution climate-change predictions for a region generally consistent with the continental-scale climate changes predicted in the GCM (Global Climate Model).
Currently, electricity consumption and feedback mechanisms are being widely researched in Internet of Things (IoT) areas to realise power consumption monitoring and management through the remote control of appliances. This paper aims to develop a smart electricity utilisation IoT platform with a deep belief network for electricity utilisation feature modelling. In the end node of electricity utilisation, a smart monitoring and control module is developed for automatically operating air conditioners with a gateway, which connects and controls the appliances through an embedded ZigBee solution. To collect electricity consumption data, a programmable smart IoT gateway is developed to connect an IoT cloud server of smart electricity utilisation via the Internet and report the operational parameters and working states. The cloud platform manages the behaviour planning functions of the energy-saving strategies based on the power consumption features analysed by a deep belief network algorithm, which enables the automatic classification of the electricity utilisation situation. Besides increasing the user's comfort and improving the user's experience, the established feature models provide reliable information and effective control suggestions for power reduction by refining the air conditioner operation habits of each house. In addition, several data visualisation technologies are utilised to present the power consumption datasets intuitively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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