본 연구는 15~16세의 여자 고등학생 7명을 대상으로 4주간 평상시와 같은 생활양식과 식생활 환경하에서 에너지 섭취량(GE)과 체내 에너지 보류량(BE)의 변동을 측정하므로써 (에너지 평형법) 에너지 소비량을 산출하였다. 에너지 섭취량과 대변으로의 에너지 손실량(FE)은 열량계로 측정하였고 소변으로의 에너지 손실량 (UE)은 질소 배설량으로부터 환산하였다. 체내 지방조직량 (FM)은 피부두께를 측정하여 산출한 신체 밀도법에 의하였다. 총 에너지 섭취량에 대한 당질, 단백질 및 지방질의 구성비는 각각 70.1$\pm$1.8%, 12.2$\pm$0.7% 및 17.7$\pm$2.0% 이었다. 총 에너지 섭취량에 대한 대변으로의 에너지 손실율은 2.8%이었다. 대변과 소변으로의 에너지 손실량을 감하여 산출한 1일 1인당 평균 대사에너지량(ME)은 2022 $\pm$50㎉ 이었다. 28일동안의 체성분 변동량으로부터 산출한 체내 총 에너지변동량(BE)은 평균 2400$\pm$950㎉ 가 증가하였다. 1일 1인당 평균 에너지 소비량은 1958$\pm$87㎉로서 체중 kg당 39$\pm$2㎉ 이었다.
College of Architecture, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, US Abstract The intermittent heating and cooling energy need calculation of the ISO 13790 monthly method was examined. The current ISO 13790 method applies a reduction factor to the continuous heating and cooling need calculation result to derive the intermittent heating and cooling for each month. This paper proposes a method for the intermittent energy need calculation based on the internal mean temperature calculation. The internal temperature calculation procedure was introduced considering the heat-balance taking into account of heat gain, heat loss, and thermal inertia for reduced heating and cooling period. Then, the calculated internal mean temperature was used for the intermittent heating and cooling energy need calculation. The calculation results from the proposed method were compared to the current ISO 13790 method and validated with a dynamic simulation using EnergyPlus. The study indicates that the intermittent heating and cooling energy need calculation method using the proposed model improves transparency of the current ISO 13790 method and draws more rational outcomes in the monthly heating and cooling energy need calculation.
This paper presents a case study to investigate the monthly calculation method of ISO 13790 applied for a office building. The energy performance analysis according to improvement of insulation and air permeability of windows in K office buildings is investigated by means of building energy efficiency rating tool ($ECO_2-OD$). The K building energy system is tested experimently by the measurement of PMV(predicted mean vote) for the control of indoor thermal environment and heat transmission coefficient of windows and interior walls respectively, before and after the example K office building is remodeled passively. Therefore, Internet based energy assessment program of energy efficiency rating of office building can be applied as a program for the annual energy requirement and for evaluation of energy savings from the experimental and simulation results.
태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.
We examine historical contributions of inter fuel substitution, changes in carbon efficiency and energy intensity, growth of economy and population to Korea's $CO_2$ emissions from 1970 to 1998 using the log mean weight Divisia index method. The study reveals that economic growth is the most significant factor to $CO_2$ emissions growth among the five factors. Changes in the fuel substitution and carbon coefficient are found negative contributors to $CO_2$ emissions growth. Energy intensity, which played dominant role in halting $CO_2$ emissions growth in the 1980s, began to play reversed role in the 1990s. When evaluated with the log mean Divisia index technique, deterioration of energy intensity in the 1990s is found worse and expected to contribute $CO_2$ emissions growth further.
The more or less homogeneous fuel-air mixture that exists at the end of the compression process is ignited by an electric ignition spark from a spark plug shortly before top dead center. The actual moment of ignition is an optimization parameter; it is adapted to the engine operation so that an optimum combustion process is obtained. Brake mean effective pressure (BMEP) of the spark ignition energy control device (IECD) than conventional spark system at the stoichiometric mixture is increased about 9%. For lean burn engine, the lean limit is extended about 25% by using the IECD. It was considered the stability of combustion by the increase of flame kernel according to the high ignition energy supplies in initial period and discharge energy period lengthen by using the IECD.
A 4-week energy balance study was conducted to estimate the energy expenditure (EE) of 16 college age men and women, 20 to 26 year of age, by measurement of energy intakes and changes in body energy(BE) content(intake/balance technique), keeping their normal living pattern and maintenance body weight. Energy intake was measured by bomb calorimetry and estimated by food table. Fecal energy loss was calculated from nitrogen excreted. Fat mass was determined from body density estimated from skinfold tickness. 1) Gross energy (GE) intakes calculated from food table was not only 13.4% lower than those of bomb calorimetry but also lower 4 and 5% than metabolizable energy(ME) intakes for the male and female subjects, respectively. 2) Fecal energy loss was 7.2% and 6.9% proportion of the gross energy intake for the male and female subjects, respectively. 3) Mean daily metabolizable energy intakes estimated by subtract fecal and urinary energy loss was 2467kcal for the male subjects and 1897kcal for the female subjects. 4) Total body energy change estimated from body composition change over 31 days was decreased 7672kcal for the male subjects and 2689kcal for the female subjects. 5) Mean daily energy expenditure was 2714kcal (45kcal/kg of body weight) for the male subjects and 1984kcal(40kcal/kg of body weight) for the female subjects. 6) The estimated energy expenditure of college-age subjects in this study provide evidence to support the Recommended Dietary Allowances for energy of Korean normal adult.
본 연구에서는 새만금 개발구역에서 환경조절 비용이 적게 드는 시설원예단지 적지선정에 앞서 기상환경을 분석하고 평가기준을 정립하였다. 연구대상지는 28,300ha에 조성계획 중인 새만금 지역을 중심으로 하였다. 12곳의 기상 자료를 평가등급 및 주제도 작성에 활용하였다. 전문가 설문조사를 통해 10개 주제를 선정하였다. 10개 주제는 여름철 20일간 최고온도 평균, 겨울철 20일간 최저온도 평균, 여름철 90일간 평균온도, 겨울철 90일간 평균온도, 연중 순간 최고풍속과 연중 평균풍속, 겨울철 일간 일사량의 평균, 연중 안개 발생일수, 연중 일간 최고 강수량, 봄철 평균습도 분포 등으로 주제를 선정하였다. 선정된 주제에 대한 평가 등급은 연구대상지 기상환경을 분석하여 10 등급화 하여 구분하였으며, 전문가의견을 반영하여 가중치를 설정하였다.
Predictions of Energy Consumption for Industries gain an important place in energy management and control system, as there are dynamic and seasonal changes in the demand and supply of energy. This paper presents and discusses the predictive models for energy consumption of the steel industry. Data used includes lagging and leading current reactive power, lagging and leading current power factor, carbon dioxide (tCO2) emission and load type. In the test set, four statistical models are trained and evaluated: (a) Linear regression (LR), (b) Support Vector Machine with radial kernel (SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) random forest (RF). Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are used to measure the prediction efficiency of regression designs. When using all the predictors, the best model RF can provide RMSE value 7.33 in the test set.
[Purpose] The goal of this study was to review data on physical activity level (PAL), a crucial index for determining estimated energy requirement (EER), calculated as total energy expenditure (TEE, assessed with doubly labeled water [DLW]) divided by resting metabolic rate (RMR, PAL = TEE/RMR) in female athletes and to understand the methods of assessing athletes' EERs in the field. [Methods] For the PAL data review among female athletes, we conducted a PubMed search of the available literature related to the DLW method. DLW studies measuring TEE and RMR were included for the present review. [Results] Briefly, the mean PAL was 1.71 for collegiate swimmers with moderate training, which was relatively low, but the mean PAL was 3.0 for elite swimmers during summer training camp. This shows that PAL can largely vary even within the same sport depending on the amount of training, and the differences in PAL were remarkable depending on the sport. Aside from the DLW method, there is currently no research tool related to athletes' EERs that can be used in the field. [Conclusion] Briefly, the mean PAL was 1.71 for collegiate swimmers with moderate training, which was relatively low, but the mean PAL was 3.0 for elite swimmers during summer training camp. This shows that PAL can largely vary even within the same sport depending on the amount of training, and the differences in PAL were remarkable depending on the sport. Aside from the DLW method, there is currently no research tool related to athletes' EERs that can be used in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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