Effective energy consumption now becomes one of the area of knowledge management which potentially gives global impact. It is considerable for the energy management to optimize the usage of energy, rather than decreasing energy consumption at any cases. To resolve these challenges, an intelligent and personalized system which helps the individuals control their own behaviors in an optimal and timely manner is needed. So far, however, since the legacy energy management systems are nation-wide or organizational, individual-level energy management is nearly impossible. Moreover, most estimating methods of energy consumption are based on forecasting techniques which tend to risky or analysis models which may not be provided in a timely manner. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel individual-level energy management system which aims to realize timely and personalized energy management based on context-aware computing approach. To do so, an index model for energy consumption is proposed with a corresponding service framework.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.119-120
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2022
As the seriousness of the climate crisis is emphasized, movements to solve it are becoming active. In Korea, efforts to reduce environmental impacts across all industries are being strengthened through the Framework Act on Low Carbon Green Growth. The construction industry predicts the environmental impact of buildings during the entire life cycle, but in the construction process, there is a difference in energy usage depending on the amount of input, and it is difficult to predict the environmental impact if data cannot be collected. Therefore, this study evaluated the environmental impact of energy usage in the apartment construction process as part of the study on predicting and reducing the environmental impact of the construction process of the construction site. To this end, the environmental effects of buildings were set as global warming, resource consumption, and ozone layer effects, and the environmental effects of the actual energy use in the case were evaluated. In addition, based on the evaluation results, the characteristics of the input energy usage were compared and analyzed.
The energy used in Korea is strongly dependent on that produced by foreign countries. Accordingly, saving energy is more important than ever, because of the rise of international oil prices and depletion of oil resources. The development of energy efficient buildings is required especially for public buildings in Korea. In this study, the energy use of public buildings is identified. Then, the analysis of energy usage through regional offices in Busan City offers energy saving measures for public buildings.
Andrea B. Stefansdottir;Luis Vieira;Arni Johnsen;Daniel Isacson;Andres Rodriguez;Maria Mani
Archives of Plastic Surgery
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v.51
no.2
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pp.156-162
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2024
Background Perioperative management in autologous breast reconstruction has gained focus in recent years. This study compares two pain management protocols in patients undergoing abdominal-based free flap breast reconstruction: a past protocol (PP) and a current protocol (CP)-both intended to reduce opioid consumption postoperatively. The PP entails use of a pain catheter in the abdominal wound and the CP consists of an intraoperative nerve block in addition to refinements in the oral pain management. We hypothesize that the CP reduces opioid consumption compared to PP. Methods From December 2017 to January 2020, 102 patients underwent breast reconstruction with an abdominal-based free flap. Two postoperative pain management strategies were used during the period; from December 2017 to September 2018, the PP was used which entailed the use of a pain catheter with ropivacaine applied in the abdominal wound with continuous distribution postoperatively in addition to paracetamol orally and oxycodone orally pro re nata (PRN). From October 2018 to January 2020, the CP was used. This protocol included a combination of intraoperative subfascial nerve block and a postoperative oral pain management regime that consisted of paracetamol, celecoxib, and gabapentin as well as oxycodone PRN. Results The CP group (n = 63) had lower opioid consumption compared to the PP group (n = 39) when examining all aspects of opioid consumption, including daily opioid usage in morphine milligram equivalents and total opioid usage during the stay (p < 0.001). The CP group had shorter length of hospital stay (LOS). Conclusion Introduction of the CP reduced opioid use and LOS was shorter.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.22
no.2
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pp.215-221
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2017
This paper describes a method of precise estimation for printing time and material consumption which are directly related to the 3D printing cost. Printing process and head motion of 3D printers using digital printing head, which is analyzed by its digitized steps, is rapidly simulated without slicing to calculate estimated printing results. Using this method, printing time and material usage of 3D printer were estimated quickly and precisely and compared to the real printing result. Applying compensation using the printing parameters, transferred from the 3D printer to the printing estimation system, even more accurate estimation is achieved. This method is used in the 3D Sprint software.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.8
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pp.3243-3256
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2020
Recent years have shown a great interest of public in buying and selling of crypto/digital currency. With hundreds of digital currencies in financial market, bitcoin remains the most widely used, adapted, and accepted currency around the world. However, the critics of bitcoin still consider it a threat to modern day power usage. This paper discusses the important pitfalls, pros, and cons related to bitcoin's energy consumption. The paper begins by highlighting the flexibilities cryptocurrency can bring to online money transfers compared to traditional 'fiat' architecture. Then, the focus of the paper entirely remains on listing various facts related to bitcoin's energy utilization including a brief description of several emerging approaches for energy optimization. This paper is concluded by revealing key current challenges associated to bitcoin's energy usage.
As a prioiminary study on usage of metabolic charateristics of the indicator species for indirect estimation of environmental water quality, effects of environmental pollutants on survival, filtration and oxygen consumption rates in Corbicula aeana were investigated at 17$^{\circ}C$ and $25^{\circ}C$ in 10 day afrer treatmint of pollutants. In case of glucose and complex fertilizer, the survival rates of the clams were 100% without any relation to individual sizes and water temperatures. In small sizes at $25^{\circ}C$, the survival rates of the clams by NH$_{4}$CI concentration were shown 95% at 10 mg/1 and 15mg/1, and 90% at 20mg/1, respectively. But the survival rate was 95%at 20 mg/1 of NH$_{4}$CI concentration in small size at 17$^{\circ}C$. The higher filtration and oxygin consumption rates were shown in small size at higher water timperatures(over $25^{\circ}C$), and generally filtration and oxygen consumption rates decreased with increase of glucose, complex fertilizer and NH$_{4}$CI concentrations, respectively. In general, effects of filtration and oxygen consumption rates at NH$_{4}$CI concentrations were shown slightly larger than those of glucose and complex fertilizer.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.4
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pp.87-92
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2019
This paper describes the pattern analysis for data of the factory energy consumption by using machine learning method. While usual statistical methods or approaches require specific equations to represent the physical characteristics of the plant, machine learning based approach uses historical data and calculate the result effectively. Although rule-based approach calculates energy usage with the physical equations, it is hard to identify the exact equations that represent the factory's characteristics and hidden variables affecting the results. Whereas the machine learning approach is relatively useful to find the relations quickly between the data. The factory has several components directly affecting to the electricity consumption which are machines, light, computers and indoor systems like HVAC (heating, ventilation and air conditioning). The energy loads from those components are generated in real-time and these data can be shown in time-series. The various sensors were installed in the factory to construct the database by collecting the energy usage data from the components. After preliminary statistical analysis for data mining, time-series clustering techniques are applied to extract the energy load pattern. This research can attributes to develop Factory Energy Management System (FEMS).
The purpose of this study was to examine the effect of price-attitude toward apparel products on shopping values and consumption behavior. The study was carried out in Deagu and Kyungbook area. Applying the convenience sampling, total 326 questionnaire were collected from university students who were randomly selected as participants. This study used frequency, factor analysis, reliability analysis, regression analysis, and t-test for data analysis. The finding are as follows. Price-attitude toward apparel products was categorized into information leading, price dignity, price discount, list price orientation, quality value and using coupons. Shopping tendency factors were found as pursuit of pleasure, pursuit of sociality, and pursuit of economic feasibility. Consumption behavior factors were categorized into impulsive buying, ostentatious consumption, utilization of internet information, possession of material and brand trust. Price-attitude toward apparel products had a significant effect on shopping values and consumption behavior. University students seemed to consider the value of money to be very important as well as economic feasibility. They utilized information from the internet to buy products with good quality and showed high usage level of coupons. And, university students who buy at a least price tried to show dignity with expensive brand products and they consider those brands express self-confidence.
The objective of this study is to analyze the factors increased use of environmentalfriendly agricultural product in school food service. For this, I surveyed the perceptions on environmental-friendly agricultural product and willingness-to-pay for increasing use to 500 parents of elementary, middle and high school. As a result, the perception of environment and safety is the highest, but health and consumption is the lowest. The average of willingness-to-pay is about 12,136 Won per month. But 14.2 percent of the total respondents said that they did not have a willingness-to-pay, and 62.6 percent said that they would pay an additional 10,000 won or less. The factors affecting the willingness-to-pay were gender, income, health and consumption factors. Despite the low level of parents' perception of the health and consumption factors for environmental-friendly agricultural products, health and consumption factors affect statistically significant on the willingness-to-pay compared to others. Most of the promotion and education of environmental-friendly agricultural products has focused on safety, but this study suggests that education on the health and correct consumption of environmental-friendly agricultural products is important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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