Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.816-819
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2005
In Java virtual machine which is the running environment of Java programs, almost every bytecode execution requires data transfers in memory. Data transfer incurs energy consumption and hence minimizing the transfer operation is very important for improving the energy efficiency of JVM. As the number of data transfers for a Java iterative statement is directly proportional to the iteration count, improving the energy efficiency of iterative statement is crucial to keep the energy efficiency of JVM high. This paper analyzes Java iterative statement at bytecode level and proposes some points how to improve the energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.819-837
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2014
Data centers, which implement cloud service, have been faced up with quick growth of energy consumption and low efficiency of energy. 60GHz wireless communication technology, as a new option to data centers, can provide feasible approach to alleviate the problems. Aiming at energy optimization in 60GHz wireless data centers (WDCs), we investigate virtualization technology to assign virtual resources to minimum number of servers, and turn off other servers or adjust them to the state of low power. By comprehensive analysis of wireless data centers, we model virtual network and physical network in WDCs firstly, and propose Virtual Resource Mapping Packing Algorithm (VRMPA) to solve energy management problems. According to VRMPA, we adopt packing algorithm and sort physical resource only once, which improves efficiency of virtual resource allocation. Simulation results show that, under the condition of guaranteeing network load, VPMPA algorithm can achieve better virtual request acceptance rate and higher utilization rate of energy consumption.
This study estimates an energy efficiency of 16 metropolitans and provinces in Korea, and measures potential energy-saving and carbon emission reduction using a non-radial data envelopment analysis method. Based on energy mix scenarios, this study also evaluates the impact of changes in energy structural adjustment on a regional environmental performance. The empirical results show that, on average, 12.70% of energy consumption and 13.73% of carbon emission can be reduced by improvement in energy efficiency, and low efficiency of oil usage in metropolitan cities is a major source of the inefficiency. Furthermore, it is found that energy mix policy should be considered to achieve an extra energy-saving and carbon reduction.
Ali, Qamar;Khan, Muhammad T.I.;Khan, Muhammad N.I.
Advances in Energy Research
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v.5
no.3
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pp.207-217
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2017
Energy consumption in agriculture is responsible for greenhouse gas emission but it can be reduced after efficient utilization of energy inputs. Therefore, the present study aims for the estimation of energy efficiency and extent of greenhouse gas reduction after benchmarking of inefficient farms in off-season tomato in Punjab province of Pakistan. Primary data were collected from 70 farmers with simple random sampling. By using data envelopment analysis, the average value of technical, pure technical and scale efficiency was 0.80, 0.92 and 0.87, respectively while increasing, constant and decreasing return to scale was observed in 33, 26 and 11 farmers, respectively. Total input energy was reduced by $12,688.91MJ\;ha^{-1}$ (13.89%) if inefficient farms used the energy inputs according to recommendations or benchmarking. A major portion of energy saving comes from fertilizers (68.79%) followed by diesel (15.70%), chemicals (5.91%), machinery (4.37%) and water (4.00%). Total greenhouse gases reduction was $499.17kg\;CO_2\;eq.ha^{-1}$ (14.57%) as a result of improvement in energy efficiency or benchmarking of inefficient farms. Agricultural extension staff should visit the vegetable farms on regular basis and give necessary information about efficient utilization of energy inputs. The government should create awareness about the optimum use of input through seminars and pamphlets.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.1
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pp.80-90
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2016
Thanks to superior leakage energy efficiency compared to SRAM cells, STTRAM cells are considered as a promising alternative for a memory element in on-chip caches. However, the main disadvantage of STTRAM cells is high write energy and latency. In this paper, we propose a low-cost write filter (WF) cache which resides between the load/store queue and STTRAM-based L1 data cache. To maximize efficiency of the WF cache, the line allocation and access policies are optimized for reducing energy consumption of STTRAM-based L1 data cache. By efficiently filtering the write operations in the STTRAM-based L1 data cache, our proposed WF cache reduces energy consumption of the STTRAM-based L1 data cache by up to 43.0% compared to the case without the WF cache. In addition, thanks to the fast hit latency of the WF cache, it slightly improves performance by 0.2%.
A grid-connected photovoltaic (PV) system comprised of multicrystalline silicon (mc-Si) modules was installed in a cold climate region in the U.S. This roof-mounted stationary PV system is a real-world application of PV for building energy generation in International Energy Conservation Code (IECC) Climate Zone 5 (and possibly similar climate zones such as 6, 7 and 8), and it served the purposes of research, demonstration, and education. The importance of this work is highlighted by the fact that there has been less emphasis on solar PV system in this region of the U.S. because of climate and latitude challenges. The system is equipped with an extensive data acquisition system capable of collecting performance and meteorological data while visually displaying real-time and historical data through an interactive online interface. Experimental data was collected and analyzed for the system over a one-year period with the focus of the study being on measurements of power production, energy generation, and efficiency. The annual average daily solar insolation incident upon the array was found to be $4.37kWh/m^2$. During the first year of operation, the PV system provided 5,801 kWh (1,264 kWh/kWp) of usable AC electrical energy, and it was found to operate at an annual average conversion efficiency and PR of 10.6 percent and 0.79, respectively. The annual average DC to AC conversion efficiency of the inverter was found to be 94 percent.
More than 76% of the detached houses in Korea are over 20 years old. These old detached houses have poor energy efficiency. According to the 2017 Housing Census (Statistics Korea), more than 50% of low-income families live in detached houses. Therefore, the improvement of energy efficiency in old detached houses is needed from the viewpoint of energy welfare. The general method of building energy modelling for the verification of energy efficiency is based on the construction year data of "Building Design Criteria for Energy Saving" due to the cost and time involved in collecting the thermal performance data of buildings. There is poor accuracy with the deterioration of long-term aging of building materials. Also, the selection of alternatives for energy performance improvement is based on the items to be applied, not a performance improvement goal. It is difficult to calculate energy performance that reflects variations in various parameters with dynamic energy simulations. In this study, the influence of long-term aging is used to accurately predict the energy performance of old detached houses. The building energy modelling method is called ENERGY#, which is a static analysis method based on ISO13790. Energy performance is evaluated by a combination of input variables including building orientation, insulation of walls and roof, thermal performance of windows and window/wall ratio, and infiltration rate. Finally, this study provides a way to determine alternatives that meet energy performance improvement goals.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.4
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pp.87-94
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2016
This paper proposes an energy transmission method to maximize energy efficiency of a based station. This method makes use of classification of service type to solve an inefficient use of transmission power, which is from exponential relationship between the legacy data throughput and transmission power. The proposed one is a way to find the most energy-efficiency points with the transmitted optimal amount of data on users in a base station of wireless network environment. For this, we propose EETA (Energy-Efficient Transmission Algorithm) which can control the amount of data and the holding time at the base station. As a result, the proposed method can improve the energy efficiency of about 10% compared to the legacy base station.
Building energy management plays a crucial role in improving energy efficiency and optimizing energy usage. To achieve this, it is important to monitor and analyze energy-related data from buildings in real time using sensors to understand energy consumption patterns and establish optimal operational strategies. Because of the uncertainties in building energy-related data, there are challenges in analyzing these data and formulating operational strategies based on them. Artificial intelligence (AI) technology can help overcome these challenges. This paper investigates past and current research trends in AI technology and examines its future prospects for building energy management. By performing prediction and analysis based on energy consumption or supply data, the future energy demands of buildings can be forecasted and energy consumption can be optimized. Additionally, data related to the surrounding environment, occupancy, and other building energy-related factors can be collected and analyzed using sensors to establish operational strategies aimed at further reducing energy consumption and increasing efficiency. These technologies will contribute to cost savings and help minimize environmental impacts for building owners and operators, ultimately facilitating sustainable building operations.
In this paper, we propose an energy efficient and multimedia traffic friendly MAC protocol (EEMF-MAC) that controls sender's wakeup period based on the data packet's transmission urgency and the receiver's wakeup periods based on the received data packet traffic loads. The protocol is useful for applications such as object tracking, real time data gathering, in which priority-based packet transmission is required. The basic idea of EEMF-MAC is that it uses the priority concept with transmission urgency of sender's data packet to reduce the transmission delay of the urgent data and it also uses duty cycling technique in order to achieve energy efficiency. EEMF-MAC showed a better performance in energy efficiency and packet transmission delay compared to existing protocols, RI-MAC and EE-RI-MAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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