These test methods, the current domestic vehicles fuel economy calculation method is tested on a dynamometer for vehicles after you have installed the vehicle, given the test mode(FTP-75 & HWFET mode, etc.) are measured by vehicle emissions and fuel economy by seeking to have the results approach, the carbon balance method. At this point, using the carbon balance method is a test method was developed seeking fuel for a standard fuel properties, where the value of the constant and saved test was measured in THC, CO, $CO_2$ has a value calculation. Therefore, use fuel which is changed every time you test the fuel properties characteristics are not considered exactly. In this study, using the carbon balance method and fluid flow rate of the fuel used in the actual test is measured by comparing the results with the flow measurement methods, properties of the fuel used for the test attribute to study ways that can be considered, taking into account the physical attributes of a more diverse fuel line and fuel economy improved measurement methods that can be reviewed.
Sun, Young Ghyu;Kim, Soo Hyun;Lee, Dong Gu;Park, Sang Hoo;Sim, Issac;Hwang, Yu Min;Kim, Jin Young
Journal of IKEEE
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v.22
no.3
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pp.829-835
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2018
Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.23
no.5
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pp.547-556
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2007
The release, sampling and analytical methods have been developed and tested for perfluorocarbons (PFCs) atmospheric tracers in order to gain insight into the atmospheric transport and dispersion over the urban conditions of Seoul, Korea. Although PFCs tracer experiments provide unique opportunities to test local and urban scale of transport and dispersion, no previous experiment with PFCs has been conducted in Korea. PMCH and PDCH were chosen as targeted tracers in our study due to their extreme low ambient concentrations and great sensitivities among various PFCs. For PFCs release system, a set of micro-metering pump, electronic balance, vaporizing furnace and high speed blower was constructed for precise and accurate release of tracers. The precision of released rate by this system was estimated to be 1%. Samplings of PFCs were carried out by fabricated portable air samplers with micro pumps and rotameters into glass tubes packed with 150 mg of Carboxen-569. The uncertainty of these sampling system was maintained below 14%. PMCH and PDCH were quantified in GC/ECD with preconditioned injection system to eliminate the interference compounds using traps and subsequent catalytic conversion system prior to column separation. Three intensive field test were undertaken during the springtime of 2002 to 2004 in eastern part of Seoul. Daily background samples were collected to characterize the background levels of PMCH and PDCH prior to their release. The observed background concentrations of PMCH ranged from 3.5 to 10.1 fL/L and varied randomly in location and time in this study. Its mean and standard variation of background concentration ($6.8{\pm}1.9\;fL/L$) are higher than those ($3.2{\sim}5.8\;fL/L$) of other historic tracer studies. Identified uncertainty for background PMCH was $1.7{\sim}2.0\;fL/L$ using this analytical system. Combined relative uncertainty in determining the tracer's concentrations was estimated as 17%. However, its background concentrations and uncertainty in concentration determination were found to be low and stable enough for tracer study.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.117-124
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2017
A Smart Grid is a system that can efficiently use energy by exchanging real-time information in both directions between a consumer and a power supplier using ICT technology on an existing power network. DR(Demand response) is an arrangement in which electricity users can sell the electricity they save to the electricity market when the price of electricity is high or the power system is crisis. In this study, we developed a power meter data transmission device and power IT system that measure the demand information in real-time using a smart meter and transmit it to a cloud server. The power meter data transmission device developed in this study uses alight sensor connected to a Raspberry Pi 3 to measure the number of blinking lamps on the KEPCO meter per unit of power, in order to provide reliable data without any measurement errors with respect to the KEPCO power data. The power measurement data transmission device uses the standard communication protocol, OpenADR 2.0b. The measured data is transmitted to the power IT system, which consists of the VEN, VTN, and calculation program, via the LTE WiFi communication network and stored in its MySQL DB. The developed power measurement data transmission device issues a power supply instruction and performs a peak reduction DR when a power system crisis occurs. The developed power meter data transmission device has the advantage of allowing the user to adjust it every 1 minute, where as the existing smart metering time is fixed at once every 15 minutes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.7109-7117
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2015
Investors analyze corporate value using the methodology trying to simultaneously satisfy the profitability and stability. In this study, comparing/combining the methodology of corporate value analysis to present a method of analyzing the optimal corporate value. The results of this study can be classified into two. First, it is a model derivation for corporate value analysis. EVA, AEM, and DDM models, to analyze the results, it was look in terms of profitability and stability. EVA and AEM model was stable than the market, profitability appear high, it was suitable to assess the value of the company. However, DDM, which is more stable than the market, profitability is low, it was not suitable. Secondly, by metering the existing methodology presented a new analysis method. A result of a combination of methodology was analyzed by deformation model, "AEM + DEA" and "DDM + DEA", "AEM + EVA", it was found that it is better than the market and the traditional model. AEM and DDM modified model was also found to be better than the market and the existing methodologies. This was reflected in a situation where a change in market environment based on, for being able to present an appropriate analytical method, it can find the suggestions of the study.
The final goal of this research is to develop a botanical biofiltration system, which combines green interior, biofiltering, and automatic irrigation, which can purify indoor air pollutants according to indoor space and the size of biofilter. The biofilter used in this experiment was designed as an integral form of water metering pump, water tank, blower, humidifier, and multi-level planting space in order to be more suitable for indoor space utilization. This study was performed to compare indoor air quality between the space adjacent to a botanical biofilter and the space away from the biofilter (control) without generation of artificial indoor air pollutants, and to evaluate plant growth depending on multiple floors within the biofilter. Each concentration of indoor air pollutants such as TVOCs, monoxide, and dioxide in the space treated with the biofilter was lower than that of control. Dracaena sanderiana ‘Vitoria’ and Epipremnum aureum ‘N Joy’ also showed normal growth responses regardless of multiple floors within the biofilter. Hence, it was confirmed that the wall-typed botanical biofilter suitable for indoor plants was effective for indoor air purification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.7
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pp.56-64
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2012
A smart grid is the next generation power grid which combines the existing power grid with information technology, so an energy efficient power grid can be provided. In this paper, in order to build an efficient smart grid an AMI system, which gears with the existing home network and provides an user friendly management function, is proposed. The proposed AMI system, which is based on an extended home network, consists of various functional units; smart meters, communication modules, home gateway, security modules, meter data management modules (MDMM), electric power application modules and so on. The proposed home network system, which can reduce electric power consumption and transmit data more effectively, is designed by using IEEE 802.15.4. The extended home gateway can exchange energy consumption information with the outside management system via web services. The proposed AMI system is designed to enable two-way communication between the home gateway and MDMM via the Internet. The AES(Advanced Encryption Standard) algorithm, which is a symmetric block cipher algorithm, is used to ensure secure information exchange. Even though the results in this study could be limited to our experimental environment, the result of the simulation test shows that the proposed system reduces electric power consumption by 4~42% on average compared to the case of using no control.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.38-47
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2009
This paper aims to evaluate the freeway traffic management Strategy based on exTMS according to traffic situation of freeway. As freeway user's demands increase, we thus need future-oriented and optimized traffic management. So, through improving the existing system and introducing the advanced system, these systems evaluate for not only preparing the application in real world but also preliminary feasibility. To evaluate effects of the traffic management based on exTMS, in this study, shoulder LCS, advanced VMS(assumption in it is improving next-generation system which it can be offering diverse dynamic traffic information), Ramp-metering system are applicated in simulation. In addition, this study evaluates the effect when all proposed systems are applicated, and compare the individual effect of when independent system is applicated, through considering about traffic condition of V/C=0.5, V/C=0.8, V/C=1.2. The study results show that all assumed cases, the travel speed were improved according to the increasing V/C. Furthermore, the results of evaluated the individual system show that the shoulder LCS was found to be the largest effect, and the effect of VMS(detour rate is 11%) is larger than the other cases.
A gas turbine engine plays an important role as a prime mover that is used in the marine transportation field as well as the space/aviation and power plant fields. However, it has a complicated structure and there is a time delay element in the combustion process. Therefore, an elaborate mathematical model needs to be developed to control a gas turbine engine. In this study, a modeling technique for a gas generator, a PLA actuator, and a metering valve, which are major components of a gas turbine engine, is explained. In addition, sub-models are obtained at several operating points in a steady state based on the trial running data of a gas turbine engine, and a method for controlling the engine speed is proposed by designing an NPID controller for each sub-model. The proposed NPID controller uses three kinds of gains that are implemented with a nonlinear function. The parameters of the NPID controller are tuned using real-coded genetic algorithms in terms of minimizing the objective function. The validity of the proposed method is examined by applying to a gas turbine engine and by conducting a simulation.
There are many limitations in dealing with rapidly changing traffic demand in urban cities. Thus recently, traffic operation and management skills are more emphasized rather than the expansion of traffic facilities. In particular, in the interrupted flow formed by signalized intersections, it is quite important to give optimal signal timing to each intersection with consideration of progression. However, as fixed signal times per direction can affect passing capacity in signalized intersections, the present four-signal phase including a left-turn signal has many limitations, including reduction of directional road capacity when traffic demand is increases dramatically during peak hours. Because of this problem, lots of studies about internal metering techniques for oversaturated signal control skills have progressed but these techniques are not used widely due to the absence of detectors for queue sensing in real-time signal control systems. In this research, a new methodology called the "restrictive left-turn signal control", which is already used at the intersection above Samsung subway station, is suggested in order to reduce control delay of urban arterial roads. The restrictive left-turn signal control allows a driver to make a U-turn and then a right turn instead of turning left in that intersection. With this change, the restrictive left-turn signal control can contribute to increased intersection capacity by reducing the number of signal phases and maximizing the through phase time. However, road structure and traffic conditions at the target intersections should be considered before the adoption of the proposed signal control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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