In this study, we applied ENERWATER to evaluate the energy consumption labeling of wastewater treatment plants in Korea using the Korea sewerage statistics data. The results showed that the energy label status was excellent in the SBR process for small and medium-scale wastewater treatment plants and the A2O process for large-scale wastewater treatment plants. The energy labeling of wastewater treatment plants of 50,000 tons capacity was excellent. The statuses of metropolitan cities and Jeollanam-do province were excellent. We analyzed the effects of renewable energy on wastewater treatment plants' energy consumption and found out that digestion gas for large-scale plants and photovoltaic energy for small-scale plants were effective in improving energy labeling. In addition, we compared the energy labels of four wastewater treatment plants in "Z" city and wastewater treatment plant "X" had the best energy label, and the wastewater treatment plants "V" and "Y" had to be selected as priorities for the energy diagnosis and improvement project. In a comprehensive conclusion, the applicability of ENERWATER was confirmed based on sewage statistics data and labeling can be used to set priorities for the energy diagnosis and improvement project.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.2
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pp.75-80
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2014
Energy consumption of sensor nodes is minimized because it has limited energy generator in wireless sensor network. Electronic shelf label system is one of application fields using wireless sensor networks. Battery size of small apparatus for displaying price is restricted. Therefore its current consumption have to be minimized. Furthermore the method for minimization of peak current would be considered because life cycle of coin battery used to display or RF is vulnerable to intensity of drain current. In this paper, we analyze current consumption pattern of low-power electronic shelf label system. Then we propose the method for minimization of current consumption by modification of software and hardware. Current consumption of the system using proposed method are approximately 15 to 20 percent lower than existing system and the life cycle of the system is approximately 10 percent higher than existing system.
We have been developing a new label-free nanobio imaging platform using non-linear optics such as Coherent Anti-Stokes Raman Spectroscopy (CARS) and ion beam techniques based on sputtering and scattering such as Secondary Ion Mass Spectrometry (SIMS) and Medium Energy Ion Scattering Spectroscopy (MEIS), which have been widely used for atomic and molecular level analysis of semiconductors and nanomaterials. To apply techniques developed for semiconductors and nanomaterials for biomedical applications, the convergence of nano-analysis and biology were tried. Our activities on label-free nanobio imaging during the last decade are summarized in this review about non-linear optical 3D imaging, ellipsometric interface imaging, SIMS imaging, and TOF-MEIS nano analysis for cardiovascular tissues, collagen thin films, peptides on microarray, nanoparticles, and cell adhesion studies and finally the present snapshot of nanobio imaging and the future prospect are described.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.29
no.3
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pp.299-305
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2018
The domestic label fuel economy measurement method is the same as the North American measurement method. The results of two test modes (city [FTP-75 mode], highway [HWFET mode]) are calculated to be equivalent to the final fuel economy value calculated as the result of five test modes reflecting various environmental conditions and driving patterns 5-cycle correction formula is used. In this study, we tried to find out that the difference between the domestic label fuel economy of the vehicle and the real road fuel economy felt by the driver compared to the new vehicle condition as the mileage increases. Using domestic label fuel economy measurement method, Four gasoline vehicles and four diesel vehicles were tested for the fuel economy of a new vehicle with a mileage of 150 km or less and domestic fuel economy test $6,500{\pm}1,000km$ durability condition and 15,000 km durability. It is confirmed that the certain portion (6,500 km endurance vehicle) The increase in mileage did not affect the fuel economy or the emission gas significantly, indicating that vehicle durability was limited.
Fuel economy label will be used as a national indicator in energy management, leading to the development of car technology manufacturer and plays a role in providing consumer vehicle purchase information. But the government's fuel economy label is continued consumer complaint is different and diminishing fuel economy were introduced by the government to measure the exact fuel economy label than resetting the 5-cycle test method in the US for the domestic vehicle standards. Originally two test mode in order to reduce the impact of the sharp increase in the resources required but methods of calculating a measured result value by driving all of the five test mode a variety of environmental conditions and the running pattern is reflected to the fuel economy label (city( FTP-75 mode), highway(HWFET mode)) and using 5-cycle correction formula for calculating a fuel consumption value and the equivalent value to calculate the result of the 5-cycle test. The compensation was calculated expression 30s, 5-Cycle Test Method of vehicles in 2011 was considered necessary to review the existing 5-cycle correction formula for the New Type car due to the recent rapid development of automotive technology. In this study, recent technology is targeting 14 units New Type car applied over the same test method and the existing check test mode specific fuel economy properties and, as a result of analyzing the corrected expression differences that have already been developed with the existing test vehicle resulting large did not show the difference was found to correction formula also not getting the existing fuel correction expression significant effect on the improvement of the current automobile technology as a maximum error of less than 1.5%.
This study suggests a few solutions to improve the post-monitoring activities under the Energy Efficiency Labeling Program. First, samples should be selected from each category for the post-monitoring activities, taking account of the consumer's continuous buying behavior, while it is also important to form and operate a deliberation committee. Second, it is necessary to alleviate the checking process of the label content of 9 items which have never been violated the labeling regulation since 2005. This study suggests the detailed checking of label contents and the reinforcement of the measurement of 17 items which have violated labeling more than once over the past few years. Third, this study suggests that the entire post-monitoring process should be disclosed and be posted on the websites of related agencies and on the Internet in general.
Kim, Duck-Jin;Sohn, Il-Yung;Jung, Jin-Heak;Yoon, Ok-Ja;Lee, N.E.;Park, Joon-Shik
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.549-549
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2012
Early detection of cancer biomarkers in the blood is of vital importance for reducing the mortality and morbidity in a number of cancers. From this point of view, immunosensors based on nanowire (NW) and carbon nanotube (CNT) field-effect transistors (FETs) that allow the ultra-sensitive, highly specific, and label-free electrical detection of biomarkers received much attention. Nevertheless 1D nano-FET biosensors showed high performance, several challenges remain to be resolved for the uncomplicated, reproducible, low-cost and high-throughput nanofabrication. Recently, two-dimensional (2D) graphene and reduced GO (RGO) nanosheets or films find widespread applications such as clean energy storage and conversion devices, optical detector, field-effect transistors, electromechanical resonators, and chemical & biological sensors. In particular, the graphene- and RGO-FETs devices are very promising for sensing applications because of advantages including large detection area, low noise level in solution, ease of fabrication, and the high sensitivity to ions and biomolecules comparable to 1D nano-FETs. Even though a limited number of biosensor applications including chemical vapor deposition (CVD) grown graphene film for DNA detection, single-layer graphene for protein detection and single-layer graphene or solution-processed RGO film for cell monitoring have been reported, development of facile fabrication methods and full understanding of sensing mechanism are still lacking. Furthermore, there have been no reports on demonstration of ultrasensitive electrical detection of a cancer biomarker using the graphene- or RGO-FET. Here we describe scalable and facile fabrication of reduced graphene oxide FET (RGO-FET) with the capability of label-free, ultrasensitive electrical detection of a cancer biomarker, prostate specific antigen/${\alpha}$ 1-antichymotrypsin (PSA-ACT) complex, in which the ultrathin RGO channel was formed by a uniform self-assembly of two-dimensional RGO nanosheets, and also we will discuss about the immunosensing mechanism.
The vehicle label fuel economy is used as an energy management indicator nationwide. It induces technology development of automobile manufacturers and plays a role of providing information when purchasing a consumer vehicle. However, consumers who purchase a new vehicle continued to complain that the label fuel economy is different from the mandatory fuel economy rate. The domestic fuel economy measurement method is the same as the North American measurement method. The results of the two test modes (urban (FTP-75 mode), highway (HWFET mode)) are calculated in five test modes reflecting various environmental conditions and driving patterns 5-cycle correction formula is used which is equivalent to the fuel efficiency value. In this study, to solve the consumers' curiosity about the fuel economy of new vehicle, we use domestic fuel economy measurement method to measure the new car condition within 150 km of driving distance and the cumulative driving distance condition of domestic label fuel economy test vehicle. A comparative evaluation of fuel economy was carried out for a durability vehicle of $6,500{\pm}1,000km$. A result, mean value of the fuel economy of the four gasoline vehicles increased by 2.7 % in the city center mode and by 2.5 % in the highway mode in the durable vehicle compared new vehicle. And in the case of the diesel vehicle it increased by 2.5 % and 3.9 % respectively. The harmful exhaust gas emitted from the vehicle also resulted in more emissions of both gasoline and diesel vehicles in new vehicles. It is considered that the increase of the frictional force of the vehicle driving system and the lubricating oil system would have an effect on the reduction of the fuel economy of the new vehicle, and it was found that the fuel economy and the exhaust gas were improved by proper cumulative distance (domesticate) to the new vehicle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2895-2912
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2014
Content-based image retrieval has been the most important technique for managing huge amount of images. The fundamental yet highly challenging problem in this field is how to measure the content-level similarity based on the low-level image features. The primary difficulties lie in the great variance within images, e.g. background, illumination, viewpoint and pose. Intuitively, an ideal similarity measure should be able to adapt the data distribution, discover and highlight the content-level information, and be robust to those variances. Motivated by these observations, we in this paper propose a probabilistic similarity learning approach. We first model the distribution of low-level image features and derive the free energy kernel (FEK), i.e., similarity measure, based on the distribution. Then, we propose a learning approach for the derived kernel, under the criterion that the kernel outputs high similarity for those images sharing the same class labels and output low similarity for those without the same label. The advantages of the proposed approach, in comparison with previous approaches, are threefold. (1) With the ability inherited from probabilistic models, the similarity measure can well adapt to data distribution. (2) Benefitting from the content-level hidden variables within the probabilistic models, the similarity measure is able to capture content-level cues. (3) It fully exploits class label in the supervised learning procedure. The proposed approach is extensively evaluated on two well-known databases. It achieves highly competitive performance on most experiments, which validates its advantages.
The development of detection techniques is needed, in order for regulating authorities to determine whether or not a particular food sample has been irradiated, and label it accordingly so that a consumer's free choice can be exercised. The chemical and physical changes brought about in foods by practical doses of irradiation are very small, and therefore very sensitive methods are required. A number of promising approaches have been developed and evaluated. These include chemical, physical and biological methods ranging from the very simple to highly sophisticated techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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