본 연구는 최근 농촌 인구 및 농촌 물 부족으로 인해 대량 재배가 어려워 짐으로서, 물고기 양식과 수경 재배를 동시에 할 수 있는 시스템이 도입되고 있다. 수경재배 작물과 가정에서도 쉽게 구할 수 있는 물고기로 선정하여 연구를 진행하였다. 향후 이를 활용하여 가정에서도 쉽게 수경재배를 할 수 있는 이른바 "아쿠아포닉스" 시스템에 관한 연구이다.
본 논문에서는 첨단 주택에서 가전기기 에너지 절약을 위한 재실 기반 에너지 절약 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 센싱 시스템과 홈 게이트웨이 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 사람의 움직임을 감지하는 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드와 CT센서를 이용하여 전류 사용량을 측정하고 무선으로 전달하는 스마트 플러그로 구성된다. 스마트 플러그를 이용하여 가전기기의 전류 소모량을 측정하고, 방과 문에 설치한 재실 감지 센서를 이용하여 거주자의 재실 유무를 확인하였다. 제안한 시스템은 부재 공간의 불필요한 전기 에너지 사용량을 스위치를 끔으로서 절약한다. 실험 결과 재실 기반으로 전기 에너지를 절약한다면 약 34%를 절약할 수 있음을 확인하였다.
Objective: The purpose of this study is to identify visual perception of and satisfaction with the orange peel effect of surface. The orange peel effect is a type of finish on painted or coated surface. Background: Gloss paint sprayed on a smooth surface (such as car body, smart phone, and electric home appliances, etc.) should also dry into a smooth surface. Then, a surface resembling the texture of an orange peel can be caused by some factors. The orange peel effect can degrade user's satisfaction with a product. Method: Visual perception and emotional satisfaction were subjectively evaluated using Likert scale. The significance of orange peel effect on visual perception and satisfaction were then analyzed by the analysis of variance. The correlation between visual perception and satisfaction was also analyzed. Results: Surface roughness significantly influenced visual perception and emotional satisfaction. The level of visual perception increased and emotional satisfaction decreased with the increase of orange peel effect. Emotional satisfaction decreased with the increase of visual perception level. Conclusion: It was identified that orange peel phenomenon on surface was a very important factor for emotional satisfaction. The orange peel effect on the surface of a product should be minimized to improve the emotional satisfaction of the product. Application: The result of this study can be applied to the texture design of the body of a car, smart phones, and electric home appliances, etc.
The purpose of this study is to analyze information search activity in purchasing behavior of household electric goods. Qusetionare survey method was used in this research. The sample was taken from 302 housewives living in Seoul, from 9th of Nov. to 20th of Nov, in 1991. Used statical methods were Frequency, Percentage, Crosstab, Anova, and Regression Analysis. The major findings are summarized as follows : 1) Component elements of information search : The means of acquiring information is that friends, neighbors, sales are most. A cause of choosing information is the sequence of satisfaction after using, easiness of interaction. The time in choosing goods is more month. 2) Component element of information search as social economic status housewife : children numbers and means of acquiring information(P<.01), education and a cause of choosing information(P<.05), life cost per month and a cause of choosing information(P<.05), social economic status and a time information search are significant. 3) A perception of risk as searching information : Among searching content of information a price influence a perception of risk. 4) Content of searching information and satisfaction of purchasing experience : Best choice is significant as quality of goods, difference of quality is significant as safety and degree of offering information is significant as a brand. 5) Satisfaction of purchasing experience following practical use of information : Best choice is significant as viewing of an exhibit and opinion of user. Difference of quality is not significant as any vairable. Degree of offer information influence searching pamphlet, searching an advertisement and opinion of user. 6) A perception of risk following source of an information : A perception of risk is most influenced by pamphlet.
We have investited on the efficiency of the electric vacuum cleaners for household use. On this experiment, we have used the Expired Gas Analyer IHO6(SAN-EI, K.K) to get energy expenditure of house cleaning. The testing items are, (1) The difference of energy expenditure of cleaning for the each types of the test floors: Which are P-tile, Tatami, and 4 kinds of carpets. (2) The energy expenditure of cleaning for the room with a given quantity of furnitures: The volumes of furnitures are 0, 3, 10, 20% of the room with 2 kinds of chair. The results of the experiments are as follows. 1. The energy expenditure of cleaning for the types of test floors: Setting the energy expenditure on the basis of P-tile, Tatami needs 20~24% energy expenditure than P-tile, and carpet needs 60~64% energy expenditure than P-tile. 2. Cleaning time: The more the room has many furnitures, the more it takes longer. The types of vacuum cleaners, the Shoulder-type cleaner needs 1.19 times of the Upright-type, and the Cylender-type needs 1.08 times of the Upright-type. 3. The energy expenditure of cleaning for a given quantity of furnitures: The more the rooms has many furnitures, the more the energy expenditure increase. A 10% (20%) increases in the volume of the furniture causes a 100% (200%) increases in the energy expenditure of vacuum cleaners.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.177-182
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2022
Technology is progressing with every passing day and the enormous usage of electricity is becoming a necessity. One of the techniques to enjoy the assistances in a smart home is the efficiency to manage the electric energy. When electric energy is managed in an appropriate way, it drastically saves sufficient power even to be spent during hard time as when hit by natural calamities. To accomplish this, prediction of energy consumption plays a very important role. This proposed prediction model Coherent Weighted K-Means Clustering ARIMA (CWKMCA) enhances the weighted k-means clustering technique by adding weights to the cluster points. Forecasting is done using the ARIMA model based on the centroid of the clusters produced. The dataset for this proposed work is taken from the Pecan Project in Texas, USA. The level of accuracy of this model is compared with the traditional ARIMA model and the Weighted K-Means Clustering ARIMA Model. When predicting,errors such as RMSE, MAPE, AIC and AICC are analysed, the results of this suggested work reveal lower values than the ARIMA and Weighted K-Means Clustering ARIMA models. This model also has a greater loglikelihood, demonstrating that this model outperforms the ARIMA model for time series forecasting.
This paper presents an optimal operation scheduling algorithm for a smart home with energy storage system, electric vehicle and distributed generation. The proposed algorithm provides the optimal charge and discharge schedule of the EV and the ESS. In minimizing the electricity costs of the smart home, it considers not only the cost of energy purchase from the grid but also the life cost of batteries. The life costs of batteries are calculated based on the relation between the depth of discharge and life time of battery. As the life time of battery depends on the charge and discharge pattern, optimal charge and discharge schedule should consider the life cost of batteries especially when there is more than one battery with different technical characteristics. The proposed algorithm can also be used for optimal selection of size and type of battery for a smart home.
During recent years, various studies have demonstrated that indoor chemical pollution causes health problem and also negatively affect the performance of work by occupants. Building materials have been concerned as indoor chemical sources. Some of guidelines and certification system has been developed and resulted as dramatic decrease of harmful indoor chemicals such as formaldehyde and volatile organic compounds. Also, Home furniture and electrical devices has been concerned as one the primary influence the indoor chemical concentration in residential spaces. It is found that various kinds of electric home appliances have a significant source of chemical emission in indoor environments. In this study, the methodologies of detecting harmful chemicals from various kinds of products has been developed with large chamber measurement system and suggest some of the evaluation method for the chemicals from the home appliances as TV sets.
본 연구에서는 그린 홈의 보급확대와 평가기법 개발을 목적으로 하고 있다. 구체적으로는 기 조사된 실측 데이터를 기본으로 시뮬레이션 결과 값의 보간 및 설비시스템의 교체에 따른 효과 검토를 통하여 에너지 절감량 및 이산화탄소 배출 삭감량 평가 프로그램을 개발하였다. 또한, 그린 홈의 보급확대에 따른 비용 검토를 통하여 그린홈을 건설하는 사업자에게는 지방세법 개정에 따른 취등록세 감면 등의 지원대책을 수립하였다.
최근에 초고속 네트워크 인프라가 빠른 속도로 발전하고 있어 기존의 가전기기들이 디지털화 되어 네트워크로 연동됨으로써 가전기기들이 원격제어 되어지는 단계로 진화되고 있다. 또한, 홈 네트워크와 초고속 네트워크 인프라를 연동하여 인터넷상에서 가전기기들을 제어하고 모니터링 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 무선센서와 마이크로컨트롤러를 이용한 실내 환경 자동제어 시스템에 대해서 기술한다. 저전력, Zigbee센서와 무선모듈을 이용하여 실내온도를 측정하였으며, ATmega128 마이크로컨트롤러를 이용해 댁내에 있는 각 장치(온도,조도,습도)등을 사용하였으며 가습기, 선풍기 등을 제어하는 시스템을 구현하였다. 이러한 무선센서와 마이크로컨트롤러의 기반으로 인해 홈 네트워크 분야에서 다양하게 사용할 수 있으며, 홈 네트워크 분야뿐만 아니라 여러 산업분야에서 다양하게 응용할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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