There was a dire need to compile data about energy consumption data by use to analyze residential energy consumption patterns relating to changes in lifestyles, or changes in life behavior. Accordingly, bottom-up model for residential energy consumption by residential use was developed by life behavior classification in an attempt to analyze energy consumption. This paper multiplied each appliance's running times by each appliance by life behavior and built a residential bottoms-up model to figure out the energy consumption of each household. The uses by life behavior were broken down into lighting, heating, cooling, entertainment, obtaining information, hygiene, and cooking.
The university is one of the main energy consumption facilities and thereby releases a large amount of greenhouse gas (GHG). Accordingly, efforts for reducing energy consumption and GHG have been established in many local as well as international universities. However, it has been limited to energy consumption and GHG, and has not included air pollution (AP). Therefore, we estimated GHG and AP integrated emissions from the energy consumed by Seoul National University of Science and Technology during the years between 2010 and 2012. In addition, the effect of alternative energy use scenario was analysed. We estimated GHG using IPCC guideline and Guidelines for Local Government Greenhouse Inventories, and AP using APEMEP/EEA Emission Inventory Guidebook 2013 and Air Pollutants Calculation Manual. The estimated annual average GHG emission was $11,420tonCO_{2eq}$, of which 27% was direct emissions from fuel combustion sectors, including stationary and mobile source, and the remaining 73% was indirect emissions from purchased electricity and purchased water supply. The estimated annual average AP emission was 7,757 kgAP, of which the total amount was from direct emissions only. The annual GHG emissions from city gas and purchased electricity usage per unit area ($m^2$) of the university buildings were estimated as $15.4kgCO_{2eq}/m^2$ and $42.4tonCO_{2eq}/m^2$ and those per person enrolled in the university were $210kgCO_{2eq}$/capita and $577kgCO_{2eq}$/capita. Alternative energy use scenarios revealed that the use of all alternative energy sources including solar energy, electric car and rain water reuse applicable to the university could reduce as much as 9.4% of the annual GHG and 34% of AP integrated emissions, saving approximately 400 million won per year, corresponding to 14% of the university energy budget.
Korean energy use in industrial sector has increased more rapidly than other sectors during 1980~2000 periods. Relatively higher increases in industrial sector energy consumption raise questions whether government policy of rationalization of industrial energy use has been effective. In this study, we use 80-85-90 and 90-95-00 constant price input-output table to analyze increases in industrial energy use. Using an adjusted version of structural decomposition model introduced by Chen and Rose (1990), we decompose Changes of energy use into 17 elements. We classify entire industry sector into 32 sectors including four energy sectors (coal and coal products, refined petroleum, electricity and town gas). We then analyze changes of energy use by industrial level to check differences among industrial energy demand structures. Finally, we compare three industries, electronic product manufacturing, metal manufacturing and construction, that represent technology and capital intensive, energy and material intensive and labor and capital intensive industry. As results, we find that high energy using industries make the most effort to reduce energy use. Primary metal, petrochemical and mon-metal industries show improvements in elements such as energy and material productivity, energy and material imports, energy substitution and material substitutions towards energy saving. These results imply that although those industries are heavy users of energy, they put the best effort to reduce energy use relative to other industries. We find various patterns of change in industrial energy use at industrial level. To reduce energy use, electronic product manufacturing industry needs more effort to improve technological change element while construction industry needs more effort to improve material input structure element.
Since the Korean War, Korea has experienced modernization. The population increase by baby booming has asked for more space for educational facilities. In such a situation, the purpose of educational facilities was to accommodate continuously increasing students, rather than seeking for quantitative demands. In addition, in accordance with social changes, educational shifts were required. After the revision of the seventh national curriculum in education in 1997, the school buildings became varied. The design of buildings in accordance with educational curriculum has been improved, but still lack of forming comfortable environment and considering energy efficiency in school buildings. For the improvement of educational environments, educational media such as TV and computers have been provided, and energy systems, including heating and cooling systems, has been continuously increased. As a result, it appeared that energy use in school buildings and facilities has been steadily increased and that the structure of energy consumption has been also changed, especially with regard to electricity use. Living in the 21st century, human beings face global environmental issues, such as global warming, geographical climate changes, and ozone destruction that are the consequences of fossil energy use. Therefore, even in industrial areas, considering a counterplan for low energy use is being paid attention. Starting with Kyoto Protocol in 1992, people try to decrease carbon dioxide and to develop alternative energies (i.e. natural energy); for example, solar energy, wind force, terrestrial heat, and water power. Advanced countries already set up a criterion for $CO_2$ decrease ranging from office buildings to residential houses and also propose alternatives for the $CO_2$ decrease. However, there is no such a plan for low energy use and $CO_2$ decrease in school facilities, and any research on the actual conditions was not accomplished. Thus, this study examines energy demand in classrooms that take up a large portion of energy demand in school building structure.
In thermal energy storage system, energy collected from many types of heat source is stored in a storage tank and then supply to load for demand. Lately, practical use of thermal energy storage system and attention to essential use of energy have been increased. From this point of view, especially, a study about the energy extraction process from a storage tank is necessary. So in this study, useful rate of hot water and hot water extraction efficiency was analysed respect to dynamic and geometric parameters dominating the hot water extraction process.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.127-127
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2013
The quest for renewable energy requires us to understand, predict, and ultimately control matter and energy at the electronic, atomic, and molecular levels. The ever-increasing demand to diversify the energy portfolio and to minimize environmental impact while supplying global energy needs, has intensified the urgency for developing alternative energy sources and carriers. Significant research efforts are under way and will continue in a broad range of materials synthesis, use-inspired and fundamental science with the use of light sources such as synchrotron and free electron lasers. Energy-related materials research faces urgent challenges today. We need to go beyond the Edisonian hit and trial approach to more systematic research with the use of advanced tools applicable under realistic in-situ and in-operando conditions capable of exploring electronic and atomic structure of catalysts and energy relevant materials. Through various scientific examples, I will explain the current state-of-the art and future directions in the aforementioned areas of research.
The energy use is increasing as the quality of human life improves. and research on the efficient use of energy in ESS (Energy Storage System) is ongoing. An air conditioner is required for the efficient use of an ESS, as are data on the distribution of the temperature of the latter based on the capacity of the air conditioner. In the absence of an air conditioner, the battery of the ESS reaches its maximum temperature of 40℃ after 2 h. When an air conditioner is present, the temperature of the battery stabilizes as the capacity of the former increases.
A lot of electrical energy is used in our daily life. While energy saving concerns are overall, consumption practices of people in general are very different. People want to control their energy use and by knowing the amount of energy they use. Smart plug is a new device that measures electricity usage through each plug at an outlet with on/off control. User experience for electrical devices in regards to electricity usage should be newly designed. In this study, based on the survey, personas have been devised and their energy use experience in relation with smart plugs have been designed. Service models have been designed as well. By designing service with smart plug, user could enhance the experience of energy usage and saving and energy consumption practices could be improved in a sustainable manner.
Use of SiPM has been considered as an alternative to PMT, because of its compact size, low-operating voltage, non-sensitive to electromagnetic, low costs and so on. The main limitation for the use of SiPM is due to its small sensitive area compared to PMT that limits the light collection, and therefore the sensor energy resolution. In this article we studied the effect of increasing the number of SiPM by connecting them in parallel to increase the active detection area. This allowed us to compare the different energy resolution measurements. 137Cs has been selected as reference to study the energy resolution for 662 keV gamma-rays. Another investigation was to compare the minimum detectable gamma energy under various SiPM configurations. It has been found that the use of 4 SiPM arrays can greatly improve the energy resolution up to 4% than only one SiPM array, meanwhile use of more than 2 SiPM arrays does not increase the energy resolution significantly. Thus we can conclude that for a large area of cylindrical scintillator (3 × 3 inches), the use of SiPMs are limited to a certain number or certai active area depending on the commercial SiPMs, and its cost should be less than traditional PMT for the cost-effective and compact size considerations. It is well known that the gain of SiPM varies with temperature. In this article, we also calibrated gain to guarantee the same position of photoelectric peak in response of different temperatures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.1957-1980
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2021
The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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