PURPOSES : This study devotes its energies to estimate greenhouse gas emissions for types of horizontal highway designs. METHODS : This paper suggested two types of road scenarios, scenario 1 is made by the lack of road design consistency. Beside scenario 1, scenario 2 is made by good road design. For comparisons of greenhouse gas emissions, driving simulator was used. RESULTS : Emission rates of road scenario 1 are 1.4 times higher than scenario 2 in the driving simulator. CONCLUSIONS : This study may have important implications for contributing to the application of road alignment technology for reduction of greenhouse gases as quantifying the correlations between greenhouse emissions and various road alignments. Consequently, this study will help road designers determine which roads are best alternatives in the process of choosing the roads in the future in terms of environmental benefits.
Studies have proved that the mechanical properties of concrete, suddenly is dropped off with employing waste materials as replacements. The effectiveness of fibre addition on the structural stability of concrete has been indicated in recent investigations. There are different waste aggregates and fibres as plastic, rubber tire, coconut, and other natural wastes, which have been evaluated throughout the last decades. The fibres incorporation has a substantial effect on the properties of concrete mix subjected to different loading scenarios. This paper has reviewed different types of wastes and the effect of typical fibres including Poly Ethylene Terephthalate (PET), rubber tire, and waste glass. Furthermore, waste plastic and waste rubber has been especially studied in this review. Although concretes containing PET fibre revealed a reduction in compressive strength at low fibre fractions, using PET is resulted to micro-cracking decrement and increasing flexibility and flexural strength. Finally, according to the reviews, the conventional waste fibres are well-suited to mitigated time-induced damages of concrete and waste fibres and aggregates could be a reliable replacement for concrete.
This study shows risk-based evaluation results of casualty accidents for passengers, railway staffs and MOP(Member of public) on the national railway in South Korea. To evaluate risk of these accidents, the hazardous events and the hazardous factors were identified by the review of the accident history and engineering interpretation of the accident behavior. A probability evaluation model for each hazardous event which was based on the accident appearance scenario was developed by using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The probability for each hazardous event was evaluated from the historical data and structured expert judgment. In addition, the severity assessment model utilized by the Event Tree Analysis (ETA) technique was composed of the accident progress scenarios. And the severity for the hazardous events was estimated using fatalities and weighted injuries. The risk assessment model developed can be effectively utilized in defining the risk reduction measures in connection with the option analysis.
Pennisi, Salvatore;Pulvirenti, Francesco;Scala, Amedeo La
ETRI Journal
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제33권6호
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pp.880-886
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2011
With the introduction of high-current 8-inch solar cells, conventional Schottky bypass diodes, usually adopted in photovoltaic (PV) panels to prevent the hot spot phenomenon, are becoming ineffective as they cause relatively high voltage drops with associated undue power consumption. In this paper, we present the architecture of an active circuit that reduces the aforementioned power dissipation by profitably replacing the bypass diode through a power MOS switch with its embedded driving circuitry. Experimental prototypes were fabricated and tested, showing that the proposed solution allows a reduction of the power dissipation by more than 70% compared to conventional Schottky diodes. The whole circuit does not require a dedicated DC power and is fully compatible with standard CMOS technologies. This enables its integration, even directly on the panel, thereby opening new scenarios for next generation PV systems.
To address mounting concerns over global warming, the Paris Agreement was reached in December 2015, which aims to limit the increase in global average temperature. South Korea has set a highly ambitious target to reduce emissions and submitted an Intended Nationally Determined Contribution (INDC). Based on the INDC, we investigated the impact of limiting carbon emissions on the power system and the electricity market in Korea. Through detailed simulations on assumed plausible scenarios, this work highlights a) the effects of different carbon emission targets on the annual carbon emission volumes, generation costs, and carbon price; b) the generation mix changes induced by carbon emission limits; and c) the difference in system marginal price and payments for generator owners that carbon emission constraint creates in electricity markets under three different pricing rules.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.401-404
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2011
Considerations for green house gas (GHG) monitoring over next generation network (NGN) are regarded as a green convergence service for the successful reduction of GHG emission leading to resolve global warming issue in that NGN is expected to provide secure connections to fixed-and-mobile converged (FMC) features. Model-based scenario approach is an appropriate way to standardize and actualize the desired service. This paper first describes the service scenario of GHG monitoring service over NGN.
In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.
Edge computing, which is computing on the edge of the network, is becoming a market value as a means of overcoming the fear of communication disconnection and delay reduction, which are the technical weaknesses of cloud computing. Edge computing is continuously expanding applications in various applications such as safety industry, smart factories, autonomous vehicles, mobile communications, and AR/VR. Looking at edge computing trends from Microsoft, IBM, HPE, and Dell EMC, current edge computing must be understood as an integral binding technology and not as a simple complement to the cloud. This paper examines market trends in edge computing and analyzes the impact of edge computing on major related industries.
Electric vehicles contribute greatly to energy conservation, $CO_2$ reduction and energy security through high fuel economy and various electric sources. Electric cars have a huge economic impact. More than 14 million hybrid electric cars have been sold worldwide. More than 3 million plug-in electric vehicles have been sold worldwide. The environmental impact depends greatly on the amount of national power generation, and as the electric grid becomes more and more carbon-intensive, countries are increasingly adopting hybrid and electric vehicles. Electricity is expanding beyond cars. Electric buses, trucks, and ships have similar benefits.
In many of the complex systems modeled in the field of nuclear engineering, it is often useful to use linear regression-based analyses to analyze relationships between model parameters and responses of interests. In cases where the response of interest is calculated by a simulation which uses Monte Carlo methods, there will be some uncertainty in the responses. Further, the reduction of this uncertainty increases the time necessary to run each calculation. This paper presents some discussion on how the Monte Carlo error in the response of interest influences the error in computed linear regression coefficients. A mathematical justification is given that shows that when performing linear regression in these scenarios, the error in regression coefficients can be largely independent of the Monte Carlo error in each individual calculation. This condition is only true if the total number of calculations are scaled to have a constant total time, or amount of work, for all calculations. An application with a simple pin cell model is used to demonstrate these observations in a practical problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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