This study was carried out in order to establish the estimation equation for school power consumption using regression analysis based on collected power consumption for two years of weather data and schools are located in Central Changwon and Masan district in Changwon city. (1) The power consumption estimation equation for Heating and cooling is calculated using power consumption per unit volume, the difference between actual power consumption and results of estimation equations is 4.1%. (2) The power consumption estimation equation for heating load is showed 2.6% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% difference compared to that in Masan district. Therefore, the power consumption prediction for each school using the power consumption estimation equation is possible. (3) The power consumption estimation equation for cooling load is showed 8.0% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% compared to that in Masan district. As the power consumption estimation equation for cooling load is expressed difference compared to heating load, it needs to investigate influence for cooling load.
As global warming becoming an environmentally serious issue, more attention is drawn to fuel consumption which is the direct source of green house gas emission. The fuel consumption by aircraft operation is not an exception. Motivated by the societal and environmental context, this paper explains a method for estimation of aircraft fuel consumed during their flights as well as the computational process using real flight track data. Applying so-called 'Total Energy Model' along with aircraft specific parameters provided in EUROCONTROL's Base of Aircraft Data (BADA) to aircraft radar track data, we estimate fuel consumption of individual aircraft flown between Gimpo and Jeju airports. We then assess the estimation accuracy by comparing the estimated fuel consumption with the actual one collected from an airline. The computational results are quite encouraging in that the method is able to estimate the actual fuel consumption within ${\pm}6{\sim}11%$ of error margin. The limitations and possible enhancements of the method are also discussed.
In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.
The purpose of this study is to develop a estimation method of energy consumption by end-use in office buildings. For this, the current status of information on building energy use was investigated, and the domestic and foreign literature on the classification of energy use in non-residential buildings and the estimation method of energy use were reviewed. In addition, the characteristics of energy consumption by end-use were analyzed with measurement data of 48 office buildings in Seoul. As results, the annual and monthly estimation method of energy consumption by end-use in office buildings using public and measurement data was presented, and the applicability of the estimation method was examined by applying to sample office buildings.
The low power motion estimation for MPEG-4 is a soft-core for hardwired motion estimation block in MPEG-4. This motion estimation is modified by 10 difference mode. So, this motion estimation decrease a power consumption compare conventional step search. This modified 4SS Low power Motion Estimation has been tested and verified to be valid for implementation of FPGA. The average PSNR between the original image and the motion-compensated image is 28.25dB. And Power consumption is 26mW.
This study suggested an improved algorithm of urban energy consumption estimation on the urban planning stage which concerns calculation accuracy. The results are as follows. (1) Urban energy consumption was estimated and managed per unit space using E-GIS DB which contains facility information per mesh. (2) Urban energy consumption was reflected by the urban facility classified and standardized by the characteristics of energy use. (3) Calculation accuracy of energy consumption was approached by separately suggested as summer algorithm reflecting urban heat island on summer energy use and winter algorithm reflecting heating system normally used in Korea.
This paper is to determine the clothing and footwear of urban household consumption expenditures and an analysis of historical data from relevant literature. Particularly, time-series and cross sectional analysis techniques are adopted in analysing the patterns of clothing and footwear consumption expenditures of urban households. Finally, this paper estimates consumption expenditures in the future by comparing these revealed data with the Korea and Japan. Annual Report on the family Income and Expenditure Survey and M.R.A. in S.P.S.S. were used. The results can be summarized as follows: 1. The proportion of the clothing and footwear expenditure has decreased with the increase of income in urban household during 1976-1987. 2.1) Household consumption function by Income group, the Lower group is higher than the other group. 2) Household consumption function by Occupation of household head. Income elasticity estimation in administrative managerial workers is higher than the other group. 3) Household consumption function by Family size. Income elasticity estimation in 6 Persons is higher than the other group. But 4 Persons is higher in 1986. 4) Household consumption function by Age of household head. Income elasticity estimation in 50 Years and over is higher than the other group. 3. Comparison of characteristics of clothing and footwear consumption expenditures in Korea and Japan were M.R.A. Generally, the priority correlation order for Korea is Outwear, Sweaters and Shirt, Other clothing. For Japan, the order is Sweaters and Shirts, Underwear, Services.
본 논문에서는 저전력 멀티미디어 통신을 위한 새로운 전력 의식 움직임 추정 기법을 제안한다. 동영상 압축 기법에서 가장 많은 전력을 소모하는 것은 움직임 추정 기법인데, 일반적으로 성능이 우수한 기법일수록 전력 소모도 높다. 제안하는 움직임 추정 기법에서는 서로 다른 전력 소모와 성능을 가지는 여러 개의 움직임 추정 기법 중에서 연산량과 전력 소모의 절충을 고려하여 최적의 움직임 추정 기법을 실행 중에 적응적으로 선택한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 사용되는 대부분의 움직임 추정 기법에 쉽게 적용될 수 있으며, 추가되는 연산량이나 하드웨어 부담도 거의 없다. 모의 실험 결과에 따르면 제안하는 움직임 추정 기법은 기존의 움직임 추정 기법에 비교하였을 때 동일한 성능에서 전력 소모를 1/15.7~1/5.6으로 줄일 수 있었다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
The purpose of this study was to analyze characteristics and to develop estimation model of IHG(Internal Heat Gain) from appliance in domestic apartment units. To do this, it was defined the source of IHG from appliance and the calculation method through the case study of international and domestic codes. And the equipment related datum such possession, usage or not, etc were collected through field survey in apartment units, and the appliances' electricity consumption were measured separately from overall electricity consumption. Annual electricity consumption value were calculated with field survey datum and appliances' electricity consumption measurement datum, and then IHG value was calculated by applying PHPP v9 method. And it was conducted correlation analysis between IHG value and the area for exclusive use, the number of occupants, and then the IHG from applianace estimation model was deducted with regression analysis. Finally, it was analyzed the present level and of the domestic code(The Building Energy Efficiency Rating System) comparing with the value of estimation model, and the various international codes(HERS, Building America, SAP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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