KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.4
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pp.1249-1265
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2022
Video streaming has become one of the most popular applications for mobile devices. The network bandwidth required for video streaming continues to exponentially increase as video quality increases and the user base grows. Multi-Path TCP (MPTCP), which allows devices to communicate simultaneously through multiple network interfaces, is one of the solutions for providing robust and reliable streaming of such high-definition video. However, mobile video streaming over MPTCP raises new concerns, e.g., power consumption and cellular data usage, since mobile device resources are constrained, and users prefer to minimize such costs. In this work, we propose a mobile video streaming framework over MPTCP (mDASH) to reduce the costs of energy and cellular data usage while preserving feasible streaming quality. Our evaluation results show that by utilizing knowledge about video behavior, mDASH can reduce energy consumption by up to around 20%, and cellular usage by 15% points, with minimal quality degradation.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.3
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pp.158-167
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2017
Internet-based social and interactive video applications have become major constituents of the envisaged applications for next-generation multimedia networks. However, inherently dynamic network conditions, together with varying user expectations, pose many challenges for resource allocation mechanisms for such applications. Yet, in addition to addressing these challenges, service providers must also consider how to mitigate their operational costs (e.g., energy costs, equipment costs) while satisfying the end-user quality of service (QoS) expectations. This paper proposes a heuristic solution to the problem, where the energy incurred by the applications, and the monetary costs associated with the service infrastructure, are minimized while simultaneously maximizing the average end-user QoS. We evaluate the performance of the proposed solution in terms of serving probability, i.e., the likelihood of being able to allocate resources to groups of users, the computation time of the resource allocation process, and the adaptability and sensitivity to dynamic network conditions. The proposed method demonstrates improvements in serving probability of up to 27%, in comparison with greedy resource allocation schemes, and a several-orders-of-magnitude reduction in computation time, compared to the linear programming approach, which significantly reduces the service-interrupted user percentage when operating under variable network conditions.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.41
no.3
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pp.50-54
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2008
Recently most companies require various type of energy sources, in order to be more energy efficient in their plant due to the increasing current oil price. So, the multi-national companies are shaping ideas how to reduce energy costs and use substitute energy. The purpose of this study Is to attempt to save energy by making more valuable high pressure steam through TVR(Thermal Vapor Recompressor) from the surplus low pressure steam of HRB(Heat Recovery Boiler) in sulfuric acid plant.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
South Korea is recently under serious situation in supplying electricity with enough power reserve. A single fault of power plant at a peak-load time may lead to a total blackout for whole area connected by a single electric grid and isolated from other grids. Despite of the seriousness of blackout, however, there are scarce studies with ex-ante analysis of the economic costs from blackout. In order to evocate the seriousness, we calculate the economic costs for both industrial and household sectors with using some survey data and statistical methodologies. As a result, total economic costs are 39.23 trillion KRW (35.83 trillion KRW for industrial sector, 3.40 trillion KRW for household sector).
The isolated self-generating electricity with diesel engine generator has been used in islands far away from main land. It costs high because of increasing oil price, and unsafe to have supplying oil and its related components by ship due to unexpectable marine conditions. Therefore there is the need for the hybrid system of renewable energy like wind or solar energy systems with oil engine generator, which can reduce oil use and extend oil supplying period. In this study, the feasibility of such hybrid system with smart micro grid on the eight islands of Jeon-nam province is surveyed to find good place for the demonstration test of the hybrid system. In each island, 3 wind turbine systems of 10 kW and photovoltaic of 20 kW are tested with already installed diesel engine. The performance and costs of the hybrid system in each island are compared in the given conditions of solar and wind energy potential. As a result of the study, Jung-ma island is recommended for the optimum place to make real field demonstration test of isolated hybrid generating and smart grid systems.
This paper presents an optimal operation scheduling algorithm for a smart home with energy storage system, electric vehicle and distributed generation. The proposed algorithm provides the optimal charge and discharge schedule of the EV and the ESS. In minimizing the electricity costs of the smart home, it considers not only the cost of energy purchase from the grid but also the life cost of batteries. The life costs of batteries are calculated based on the relation between the depth of discharge and life time of battery. As the life time of battery depends on the charge and discharge pattern, optimal charge and discharge schedule should consider the life cost of batteries especially when there is more than one battery with different technical characteristics. The proposed algorithm can also be used for optimal selection of size and type of battery for a smart home.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.5
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pp.2414-2419
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2012
This paper presents an optimal operation control method for energy saving in the water reuse pumping system. A predictive horizon switching strategy is proposed to implement an optimal operation control and a linear programming (LP) algorithm is used to solve optimal problems in each time step. Energy costs are calculated for electricity on both TOU in the light, heavy, and maximum load time period and peak charges. The optimal operation in water reuse pumping systems is determined to reduce the TOU and peak costs. The simulation results show a power energy saving for water reuse pumping systems and power stability improvement.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.1
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pp.181-193
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2014
The environment of supply chains is rapidly changed to global and eco-freindly work process. However, at current environment, it is not easy to grasp work flow and to analyze energy efficiency. Improving energy efficiency and visibility for goods flow can contribute to increases in customer attitudes and reductions in overall production costs Additionally, it can lead to increases in work efficiency and reductions in overall production costs. Until recently, efforts to improve energy performance focused on manufacturing industry. Those efforts have expanded to the supply chain. In this paper, we perform business process modeling about supply chain for visibility and sustainability - information and component flows - from assembly plants to logistics. This paper defines the work and information flows by modeling the underlying logical structures of the supply chain and the business processes that determine impact of visibility and sustainability. We model processes using the modeling methodology specified by UN/CEFACT. This methodology explains business process functionality and business transactions by UML diagram. The output of this paper would be useful in grasping work flow and capturing the used energy.
Recently, There has been much discussed about unused space. This space can be used in a variety of ways. Utilizing it as a facility, craft shop, and utilizing renewable energy generation facilities. Especially, in terms of climate change should be supplied renewable energy. Renewable energy needs to be developed in terms of responding to climate change, and the recent Paris agreement is also emphasizing the importance of renewable energy. In particular, renewable energy needs to be widely disseminated. And renewable energy is limited space. In this regard, idle land can provide opportunities for securing new renewable energy generation facilities. The introduction of new and renewable energy facilities in idle space can enhance the self-sufficiency rate of the local community, which is significant in terms of responding to climate. In this study, to investigate the possibility of utilizing a unused space for a photovoltaic power generation facility, we investigated the amount of electricity which could be generated through photovoltaic power generation, and the economic effects, using a RETScreen model. The results showed that 9,738 MWh of power can be generated and that $4,540tCO_2eqcan$ be saved. Regarding the economic effect, the net present value of the facility was shown to be 2,247,389,020 KRW. As the net present value was shown to be positive, we believe that the installation of a photovoltaic power generation facility in an unused space would have a positive economic effect. We found the net present value following the fluctuation of the SMP price to be positive, though there was some variation. However, as the economic efficiency was shown to be low because the net present value in relation to the maintenance costs was negative, we believe that maintenance costs must be taken fully into account when evaluating economic efficiency. In particular, as subsidies can be used to cover maintenance costs which must be factored into photovoltaic power generation, we believe that photovoltaic power generation can have an economic effect. Because spaces not currently in use can have a positive economic effect as renewable energy power generation facilities, and can also contribute to the reduction of greenhouse gas emissions, unused spaces are thought to greatly help local governments to cope with climate change as well as reinforcing their related capabilities. We believe our study will help local governments with decisions relating to unused real estate utilization in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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