Over the world, social demands and concerns of energy and resource depletions and environmental conservation have resulted in many researches and applications on sustainable development and construction. In order to support these demands and concerns, international green building certification systems such as LEED(Leadership in Energy and Environmental Design) and BREEAM(Building Research Establishment Environmental Assessment Method) were developed. In Korea, the green building certification system was introduced in 2000 and widely applied to all types of new buildings in order to induce the diffusion of sustainable buildings on May, 2010. This paper investigates the importance of assessment criteria on multi-unit apartment projects among certification rating systems using the AHP(Analytic Hierarchy Process) method and suggests a new direction on certification assessment standards. For applying the AHP method, the survey of staffs in green building certification consulting companies and architectural design companies was conducted via e-mail. As a result, criteria like energy, indoor environment, land use, pollution control, and ecological environment among 9 main ones turned out important on assessing green building certification at multi-unit apartment projects, while criteria like water resource, transportation, maintenance management, and material and resource did relatively unimportant.
Nonionic sorbitan monostearate have been successfully prepared by esterification using 1,4-sorbitan and stearic acid. 1,4-sorbitan were prepared using D-sorbitol and acid catalyst at solvent-free conditions. The synthesized surfactants were characterized by NMR and FT-IR. We also investigated the effect of temperature, pressure and catalyst on the synthesis of nonionic sorbitan monostearate. The yields of 1,4-sorbitan were 90% at $160^{\circ}C$ under 160 mmHg vacuum, and the yields of nonionic sorbitan monostearate were 92% at $230^{\circ}C$ under 60 mmHg vacuum.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
Sun, Guolin;Boateng, Gordon Owusu;Huang, Hu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3821-3841
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2019
Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.
Waste to Energy Plant were recognized as hateful facilities, and there were many conflicts in the location due to social problems such as the NIMBY phenomenon due to problems such as damage to property in the surrounding area, odor, and image loss. Problems such as air pollution and odor are solved by the development of advanced prevention facilities such as electric dust collectors, wet cleaning systems, semi-dry reaction towers, bag filters, and catalyst towers (SCR: Selective Catalytic Reduction), and air recycling facilities in waste storage tanks. However, it is being avoided because of the perception that it is an incinerator. To resolve these conflicts, the government installs and operates resident convenience facilities to compensate residents near resource recovery facilities, provides green space and improves the environment, and supports heating expenses in accordance with the 「Waste Treatment Facility Support Act」. The purpose of this study is to derive implications through the analysis of domestic and overseas case studies for resident convenience facilities and environment improvement for the promotion of local communities in resource recovery facilities and use them as basic data for community promotion and environmental improvement when installing resource recovery facilities in the future.
Massive offshore wind projects of have recently been driven in full gear on the Western Offshore of Korea including the 2.5 GW West-Southern Offshore Wind Project of the Ministry of Trade, Industry and Energy, and the 5 GW Offshore Wind Project of the Jeollanamdo Provincial Government. On this timely occasion, this study performed a general wind resource assessment on the Western Offshore by using the MERRA reanalysis data of temporal-spatial resolution and accuracy greatly improved comparing to conventional reanalysis data. It is hard to consider that wind resources on the Western Sea are excellent, since analysis results indicated the average wind speed of 6.29 ± 0.39 m/s at 50 m above sea level, and average wind power density of 307 ± 53 W/m2. Therefore, it is considered that activities shall be performed for guarantee economic profits from factor other than wind resources when developing an offshore wind project on the Western Offshore.
한국방사성폐기물학회 2004년도 Proceedings of the 4th Korea-China Joint Workshop on Nuclear Waste Management
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pp.143-149
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2004
China is facing the challenging problems in both the potential energy resource shortage and the serious environmental pollutions. The author suggests that nuclear energy could play an important role for ensuring the long term energy security in China. The technical problems to be solved for the sustainable development of nuclear energy in China are also discussed and the R&D work in next 20 years are briefly suggested to meet the requirements of nuclear energy development in China.
This paper analyzes the correlation between Net Benefit Test (NBT) and System marginal price (SMP), which has a significant impact on the allocation of demand response (DR) resources in resource scheduling and commitment (RSC) process, based on the performance data of the demand resource market which has been established in 2014. Demand resources compete with generation resources in the RSC process, and it is prescribed to use demand resources only when net benefit occurs. Analysis result shows that the larger the SMP than the Net Benefit Threshold Price (NBTP), the more the winning bid of demand response resource was. It is interpreted that the introduction of NBT in DR market is justified. The demand resource market has been steadily growing. It is required to expand the scope of resources up to the small-sized DR, and to expand the functionalities of demand resources not only in the current energy market but also in the reserve market in the future. In order for that, institutional improvements are required.
협력 네트워크는 중계기를 이용하여 신호를 전송하고, 수신기에서는 여러 중계기를 통해서 수신된 신호를 결합하여 복조함으로써 통신성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 송신기-중계기 사이에서는 일반적인 변조 방식을 사용하고 중계기-수신기 사이에서는 공간 시간 코드 방식을 적용하는 협력 네트워크 시스템을 가정하여, 자원 할당에 따른 효과를 분석한다. 일반적인 변조 방식은 동기 변조 방식과 차등 변조 방식 두 가지를 고려하고 공간 시간 코드 방식은 차등 변조 방식을 적용한다. 자원 할당은 중계기의 위치와 전송에너지를 고려하며 중계기의 개수에 따른 성능 또한 분석한다.
가상발전소(Virtual Power Plant)는 비상발전(DG), 열병합발전(CHP), 에너지 저장 장치(ESS), 부하(Load)등과 같은 분산 에너지 자원을 ICT기반의 기술로 연계하여 하나의 단일 발전소와 같이 운영하는 기술이다. 지금까지의 가상발전소는 하나의 가상발전 플랫폼을 통하여 광범위하게 산재해 있는 다양한 분산 에너지 자원을 네트워크로 연결하는 구조를 기반으로 개발되고 실증되었다. 그러나 분산 에너지 자원 종류 및 수가 지속적으로 증가할 경우 이러한 분산 에너지 자원과 관련된 데이터 또한 기하급수적으로 증가할 수밖에 없으며 분산 에너지 자원의 분포가 광범위한 지역에 분포되어 있는 경우 하나의 가상발전 플랫폼으로 이들 모든 자원에 대한 네트워크를 중앙 집중형으로 가져가는 것은 네트워크 구성을 위한 기술적, 비용적 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 광범위한 지역에 분포되어 있는 분산 에너지 자원을 효율적으로 관리함으로써 시스템 부하에 따른 오류 확률을 낮추고, 분산 에너지 자원과의 데이터 교환의 견고성과 가상발전소의 확장성을 확보할 수 있는 대단위 가상 발전소 구성 방법을 제안한다. 또한 대단위 가상 발전소 구성 시 분산 에너지 자원을 직접적으로 제어하고 모니터링하는 소단위 가상발전 플랫폼에서 가변 및 민감성 부하를 고려한 최적의 자원 스케줄링 방법 또한 시뮬레이션을 통해 그 결과의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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