가정부문 에너지소비의 경우 주로 전력, 난방유, 휘발유, 도시가스, 지역난방 등과 같이 가계가 직접 구입하고 있는 에너지에 대하여 분석이 이루어지고 있다. 총지출 중에서 이러한 직접에너지 구입이 차지하는 비중이 작기 때문에 많은 가계들은 에너지절약에 별 관심을 두지 않고 있다. 2000년의 경우 한국 가정부문은 총지출의 6.2%만을 직접에너지 구입에 사용하였다. 본고는 산업연관표를 사용하여 1990~2000년 기간 동안 한국의 가정부문 직간접 에너지소비를 추정하고, 요인분해방법을 사용하여 가정부문 에너지 총소비 증가요인을 성장효과, 구조효과와 효율효과로 분석하였다. 한국의 가정부문은 2000년에 직접과 간접적으로 각각 1차 에너지의 약 20%와 31%를 소비하였다. 반면에 기존 에너지통계는 자가용 수송에너지를 제외한 2000년 가정부문의 에너지소비를 최종에너지의 15.5%로 추정하고 있다. 간접 에너지를 포함하면 가정부문이 1차 에너지소비의 최대 경제부문이 된다. 가정부문 에너지소비의 60%는 간접 소비다. 에너지 다소비 철강 및 화학 업종을 제외하면 간접에너지 비율이 직접에너지 비율보다 월등히 높다. 따라서 직접 에너지소비보다는 간접과 총 에너지소비가 에너지절약 정책의 주요 대상이 되어야 한다.
Hak-Jae Lee;Sung-Bak Ahn;Jung Hyun Lee;Ji-Yeon Kim;Sungyeon Yoo;Suk-Kyung Hong
Journal of Trauma and Injury
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제36권4호
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pp.337-342
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2023
Purpose: This study aimed to compare the resting energy expenditure (REE) measured using indirect calorimetry with that estimated using predictive equations in severe trauma patients to determine the appropriate caloric requirements. Methods: Patients admitted to the surgical intensive care unit between January 2020 and March 2023 were included in this study. Indirect calorimetry was used to measure the patients' REE values. These values were subsequently compared with those estimated using predictive equations: the weight-based equation (rule of thumb, 25 kcal/kg/day), Harris-Benedict, Ireton-Jones, and the Penn State 2003 equations. Results: A total of 27 severe trauma patients were included in this study, and 47 indirect calorimetric measurements were conducted. The weight-based equation (mean difference [MD], -28.96±303.58 kcal) and the Penn State 2003 equation (MD, - 3.56±270.39 kcal) showed the closest results to REE measured by indirect calorimetry. However, the REE values estimated using the Harris-Benedict equation (MD, 156.64±276.54 kcal) and Ireton-Jones equation (MD, 250.87±332.54 kcal) displayed significant differences from those measured using indirect calorimetry. The concordance rate, which the predictive REE differs from the measured REE value within 10%, was up to 36.2%. Conclusions: The REE values estimated using predictive equations exhibited substantial differences from those measured via indirect calorimetry. Therefore, it is necessary to measure the REE value through indirect calorimetry in severe trauma patients.
Liu, Wei;Lin, Chang Hua;Wu, Zheng Ke;Liu, Guo Hua;Yan, Hai Jie;Yang, Hua Ming;Cai, Hui Yi
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권6호
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pp.849-856
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2017
Objective: The net energy requirement for the maintenance ($NE_m$) of broilers was determined using regression models by the indirect calorimetry method (ICM) or the comparative slaughter method (CSM). Methods: A $2{\times}4$ factorial arrangement of treatments including the evaluation method (ICM or CSM) and feed intake (25%, 50%, 75%, or 100% of ad libitum recommended) was employed in this experiment. In the ICM, 96 male Arbor Acres (AA) birds aged d 15 were used with 4 birds per replicate and 6 replicates in each treatment. In the CSM, 116 male AA birds aged d 15 were used. Among these 116 birds, 20 were selected as for initial data and 96 were assigned to 4 treatments with 6 replicate cages and 4 birds each. The linear regression between retained energy (RE) and metabolizable energy intake (MEI) or the logarithmic regression between heat production (HP) and MEI were used to calculate the metabolizable or net energy requirement for maintenance ($ME_m$) or $NE_m$, respectively. Results: The evaluation method did not detect any differences in the metabolizable energy (ME), net energy (NE), and NE:ME of diet, and in the MEI, HP, and RE of broilers. The MEI, HP, and RE of broilers decreased (p<0.01) as the feed intake decreased. No evaluation method${\times}$feed intake interaction was observed on these parameters. The $ME_m$ and $NE_m$ estimated from the linear relationship were 594 and 386 kJ/kg of body weight $(BW)^{0.75}/d$ in the ICM, and 618 and 404 kJ/kg of $BW^{0.75}/d$ in the CSM, respectively. The $ME_m$ and $NE_m$ estimated by logarithmic regression were 607 and 448 kJ/kg of $BW^{0.75}/d$ in the ICM, and were 619 and 462 kJ/kg of $BW^{0.75}/d$ in the CSM, respectively. Conclusion: The NEm values obtained in this study provide references for estimating the NE values of broiler diets.
상품 및 서비스 소비구조의 변경을 통해 에너지절약이 실현될 수 있기 때문에 가정부문의 간접 및 총 에너지소비를 추정할 필요가 있다. 가정부문의 직간접 에너지소비를 보다 정확히 추정하기 위해 본 연구는 기업과 소비자(가정부문) 간 석유제품 및 전력의 가격을 차별화하였다. 한국의 가정부문은 1995-2010년 기간 중 한국 1차 에너지소비 중 55% 이상을 소비하였다. 가정부문의 에너지소비 중 69% 이상이 간접 에너지소비였다. 따라서 가정부문의 직접뿐만 아니라 간접 에너지소비도 에너지절약의 대상이 되어야 한다. 전력 소비는 2009년 한국의 가정부문의 주 에너지소비가 되었다. 생활수준이 향상됨으로써 가정부문은 전력 원단위가 높은 상품과 서비스를 소비하게 되었다. 한국 가정부문이 소비하는 제품의 에너지 원단위가 낮아짐으로써, 에너지소비의 증가율이 감소하게 되었다. 반면에 한국 가정부문의 상품 및 서비스 소비구조는 에너지 다소비형으로 변경되어 오히려 에너지소비 증가를 가속시키는 결과를 초래함으로써, 구조효과는 악화되었다. 이에 따라 에너지정책은 에너지소비를 감소시키기 위해 소비자로 하여금 에너지 저소비형 재화와 용역을 소비하도록 유도하여야 한다. 에너지 저소비형 소비를 촉진시킬 수 있는 주요 수단인 에너지가격 현실화가 요구된다.
Weight-controlling can be supported by a proper prescription of energy intake. The individual energy requirement is usually determined through resting energy expenditure (REE) and physical activity. Because REE contributes to 60-70% of daily energy expenditure, the assessment of REE is very important. REE is often predicted using various equations, which are usually based on the body weight, height, age, gender, and so on. The aim of this study is to validate the published predictive equations for resting energy expenditure in 76 normal weight and 52 obese Korean children and adolescents in the 7-18 years old age group. The open-circuit indirect calorimetry using a ventilated hood system was used to measure REE. Sixteen REE predictive equations were included, which were based on weight and/or height of children and adolescents, or which were commonly used in clinical settings despite its use based on adults. The accuracy of the equations was evaluated on bias, RMSPE, and percentage of accurate prediction. The means of age and height were not significantly different among the groups. Weight and BMI were significantly higher in obese group (64.0 kg, $25.9kg/m^2$) than in the non-obese group (44.8 kg, $19.0kg/m^2$). For the obese group, the Molnar, Mifflin, Liu, and Harris-Benedict equations provided the accurate predictions of > 70% (87%, 79% 77%, and 73%, respectively). On the other hand, for non-obese group, only the Molnar equation had a high level of accuracy (bias of 0.6%, RMSPE of 90.4 kcal/d, and accurate prediction of 72%). The accurate prediction of the Schofield (W/WH), WHO (W/WH), and Henry (W/WH) equations was less than 60% for all groups. Our results showed that the Molnar equation appears to be the most accurate and precise for both the non-obese and the obese groups. This equation might be useful for clinical professionals when calculating energy needs in Korean children and adolescents.
The purposes of this study were to assess the physical activity level (PAL) and the total daily energy expenditure (TEE) as well as to evaluate the validity of prediction equation for the estimated energy requirement (EER) in normal weight and overweight or obese children and adolescents. The subjects comprised of 100 healthy Korean students aged between 7-18. The anthropometric data was collected. PAL was calculated from the physical activity diary by the 24-hour recall method, and the resting metabolic rate (RMR) was measured by an open-circuit indirect calorimetry using a ventilated hood system. Daily energy expenditure was PAL multiplied by RMR. EER was calculated by using the prediction equation published in KDRIs. There was no significant difference in the means of age and height between the 46 obese subjects and 54 nonobese subjects. The weight and BMI of the obese group (60.2 kg, $25.3kg/m^2$) were significantly higher than those of the nonobese group (42.4 kg, $18.4kg/m^2$). However, PAL was not significantly different between the two groups (nonobese 1.45, obese 1.46). TEE of the obese group (2,212 kcal/day) was significantly higher than that of the nonobese group (1,774 kcal/day). EER (individual PA) and EER (light PA) were significantly higher than TEE (p < 0,001); however, EER (sedentary PA) was not significantly different with TEE in the two groups. These results showed that the levels of physical activity were the same as the sedentary activity both in the nonobese and obese Korean students; moreover, the predictive equation for EER published in KDRI overestimated the TEE of Korean children and adolescents. Therefore, in further research, a new predictive equation for EER should be developed for Korean children and adolescents through the doubly labeled water method.
Objective: The objective of this experiment was to determine the net energy (NE) content of full-fat rice bran (FFRB), corn germ meal (CGM), corn gluten feed (CGF), solvent-extracted peanut meal (PNM), and dehulled sunflower meal (SFM) fed to growing pigs using indirect calorimetry or published prediction equations. Methods: Twelve growing barrows with an average initial body weight (BW) of $32.4{\pm}3.3kg$ were allotted to a replicated $3{\times}6$ Youden square design with 3 successive periods and 6 diets. During each period, pigs were individually housed in metabolism crates for 16 d, which included 7 days for adaptation. On d 8, the pigs were transferred to the respiration chambers and fed one of the 6 diets at 2.0 MJ metabolizable energy (ME)/$kg\;BW^{0.6}/d$. Total feces and urine were collected and daily heat production was measured from d 9 to d 13. On d 14 and d15, pigs were fed at their maintenance energy requirement level. On the last day pigs were fasted and fasting heat production was measured. Results: The NE of FFRB, CGM, CGF, PNM, and SFM measured by indirect calorimetry method was 12.33, 8.75, 7.51, 10.79, and 6.49 MJ/kg dry matter (DM), respectively. The NE/ME ratios ranged from 67.2% (SFM) to 78.5% (CGF). The NE values for the 5 ingredients calculated according to the prediction equations were 12.22, 8.55, 6.79, 10.51, and 6.17 MJ/kg DM, respectively. Conclusion: The NE values were the highest for FFRB and PNM and the lowest in the corn co-products and SFM. The average NE of the 5 ingredients measured by indirect calorimetry method in the current study was greater than values predicted from NE prediction equations (0.32 MJ/kg DM).
수소 육성과 비육단계에서 필요로 하는 유지에너지 요구량을 구하기 위해 체중 100kg에서 400kg까지 100kg 증체 간격(100, 200, 300, 400 kg)으로 각 9두를 이용한 3처리(에너지 급여수준) 3반복의 에너지 균형 시험을 수행하였다. 에너지 급여수준은 대사에너지(Metabolizable energy; ME)로 1) 유지에너지 수준(Maintenance, 1.0M), 2) 유지에너지의 1.5배(1.5M), 3) 유지에너지의 2배(2.0M)을 섭취 할 수 있도록 1일 사료급여량을 정하였고, 조사료와 농후사료의 비율은 40:60을 유지하였다. 이와 같은 시험 설계를 기초로 각 체중별로 국내에서 주로 이용되는 볏짚(실험 I), 목건초(실험 II), 옥수수 사일리지(실험 III)의 조사료가 다른 조건에서의 유지에너지 요구량을 구하였다. 체중별 MEm은 체중 100kg시 99.80 kcal/ MBS로 가장 높았던 반면 체중 200kg시 가장낮아 94.48 kcal/$W^{0.75}$였고, Kg의 경우 0.36-0.57의 범위에 있었다. 체중별 성적을 종합 분석한 결과, 유지를 위한 대사에너지(MEm)는 95.80kcal, 증체를 위한 대사에너지 이용효율(Kg)은 0.44로 평가되어졌다.
Objective: Feed energy required for pigs is first prioritized to meet maintenance costs. Additional energy intake in excess of the energy requirement for maintenance is retained as protein and fat in the body, leading to weight gain. The objective of this study was to estimate the metabolizable energy requirements for maintenance ($ME_m$) by regressing body weight (BW) gain against metabolizable energy intake (MEI) in growing pigs. Methods: Thirty-six growing pigs ($26.3{\pm}1.7kg$) were allotted to 1 of 6 treatments with 6 replicates per treatment in a randomized complete block design. Treatments were 6 feeding levels which were calculated as 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, or 100% of the estimated ad libitum MEI ($2,400kJ/kg\;BW^{0.60}\;d$). All pigs were individually housed in metabolism crates for 30 d and weighed every 5 d. Moreover, each pig from each treatment was placed in the open-circuit respiration chambers to measure heat production (HP) and energy retained as protein ($RE_p$) and fat ($RE_f$) every 5 d. Serum biochemical parameters of pigs were analyzed at the end of the experiment. Results: The average daily gain (ADG) and HP as well as the $RE_p$ and $RE_f$ linearly increased with increasing feed intake (p<0.010). ${\beta}$-hydroxybutyrate concentration of serum tended to increase with increasing feed intake (p = 0.080). The regression equations of MEI on ADG were MEI, $kJ/kg\;BW^{0.60}\;d=1.88{\times}ADG$, g/d+782 ($R^2=0.86$) and $ME_m$ was estimated at $782kJ/kg\;BW^{0.60}\;d$. Protein retention of growing pigs would be positive while REf would be negative at this feeding level via regression equations of $RE_p$ and $RE_f$ on MEI. Conclusion: The $ME_m$ was estimated at $782kJ/kg\;BW^{0.60}\;d$ in current experiment. Furthermore, growing pigs will deposit protein and oxidize fat if provided feed at the estimated maintenance level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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