In order to comply with the global energy crisis and environment problem, it is necessary to research and develop the energy utilization technology with the reduction of the primary energy usage. Although the increasing rate of energy consumption started to attenuate, the entire consumption of energy as well as $CO_2$ emission rate tends to increase steadily along with an economic growth in Korea. The energy demand in Korea increases by annual 3.7% during the period from 2000 to 2006. And it is expected that we should take a charge of the greenhouse gas reduction obligation by the Climatic Change Convention(Kyoto Protocol) during the 2nd pledge period($2013{\sim}2017$). According to the IEA report in 2005, the emission amount of carbon dioxide is the 10th place in the world, and the increasing rate is 4.7% annually. Considering the economic scale of Korea, the degradation of energy usage is inevitable when the greenhouse gas reduction obligation come into effect. Therefore, effective energy usage is a very important issue to minimize baneful influence on industrial and economic activities.
본 연구는 자료포락분석의 target-setting approach를 기초로 우리나라 16개 지자체의 에너지 효율성을 추정하고, 에너지 효율향상을 통해 저감할 수 있는 에너지 소비수준을 계측한다. 나아가 에너지 믹스변화에 의한 지역별 환경성과를 분석하고 그에 따른 이산화탄소 감축효과를 평가한다. 분석결과, 표본기간 2004년~2013년 동안 평균적으로 14.0%의 에너지 비효율이 존재하며, 특히 석유연료의 비효율적 사용이 주요 광역시를 중심으로 크게 나타났다. 또한 에너지 소비구조의 변화를 통해 에너지 효율향상과 추가적인 이산화탄소 저감가능성이 발생하며, 적극적인 에너지 믹스전략의 필요성을 확인할 수 있었다.
이 논문은 국내 제조업부문의 에너지소비 증가 요인을 LMDI(Log mean divisia index) 분해 분석방법을 이용하여 분석하였다. 1999년부터 2019년까지 20년간의 에너지소비 변화를 분석하였다. LMDI 분해 분석방법 중 에너지소비 증가량을 분석한 가법적 요인분해 분석과 에너지소비 증가율을 분석한 승법적 요인분해 분석 모두를 사용하였다. 분석결과, 국내 제조업의 에너지소비를 증가시킨 요인은 생산효과이며, 구조효과와 집약도 효과는 에너지소비를 감소시키는 요인으로 나타났다. 특히 구조효과에 의한 에너지소비 감소가 집약도 효과에 의한 에너지소비 효과보다 더 크게 나타났다. 시기별로 보면, 2011년까지는 에너지소비가 생산효과에 의해 급속히 증가한 반면 그 이후에는 생산효과에 의한 에너지소비 증가가 둔화된 것을 알 수 있다. 이에 반해 그 이후에는 구조효과와 집약도효과에 의한 에너지 감소효과가 두드러지고 있는데 이는 2011년부터 실시된 온실가스·에너지목표관리제와 2015년 이후 실시된 배출권거래제의 효과가 나타난 결과로 보인다. 향후 제조업부문의 에너지절약을 위해서는 EMS(Energy management system), FEMS(Factory energy management system) 등을 통한 에너지진단과 관리가 더욱 필요해 보인다. 아울러 에너지저소비형 산업으로의 구조조정도 더 필요해 보인다.
The advent of the state-of-the-art technologies such as cloud computing and big data processing stimulates the provision of various new IT services, which implies that more servers are required to support them. However, the need for more servers will lead to more energy consumption and the efficient use of energy in the computing environment will become more important. The next generation nonvolatile RAM has many desirable features such as byte addressability, low access latency, high density and low energy consumption. There are many approaches to adopt them especially in the area of the file system involving storage devices, but their focus lies on the improvement of system performance, not on energy reduction. This paper suggests a novel approach for energy reduction in which the MRAM-based SSD is utilized as a storage device instead of the hard disk and a downsized page is adopted instead of the 4KB page that is the size of a page in the ordinary file system. The simulation results show that energy efficiency of a new approach is very effective in case of accessing the small number of bytes and is improved up to 128 times better than that of NAND Flash memory.
Construction equipment is a major energy consumption source in construction projects. If 10% reduction of the diesel fuel usage is achieved in the construction industry, it may reduce 5% of the total energy usage. Energy saving operation is a major issue in equipment-intensive operations (e.g., earthmoving or paving operations). Identifying optimal equipment fleet is important measure to achieve low-energy consumption in those operations. This study presents a system which finds an optimal equipment fleet by computing the low-energy performance of earthmoving operations. It establishes construction operation model and compares numerous combinations using alternative equipment allocation plans. It implements sensitivity analysis that facilitates searching the lowest energy consumption equipment fleet by enumerating all cases.
Recently, the energy consumption has been sharply increased and the environmental pollution has been serious, resulted in increased use of fossil fuel. These facts are applied to most fields, and are especially important issues in the field of architecture. The energy consumption rate of building is about 30% of all energy consumption, and the rate of residential is about 20% of the rate of building and is increasing gradually. The purpose of this article is firstly to analyse an actual energy consumption rate of model building and compare it with alternative methods, which are applied passive system to, and secondly to suggest an optimal passive method for saving energy. The conclusion of this study is as follows; 1) As compared with the existing house on actual energy consumption rate, 6% in changing orientation to a south, 9% in using double low-e glazing and 23% in shading is decreased. 2) The change of insulation from 50 to 100mm did not show dramatical difference in energy consumption rate. 3) As changed indoor temperature at 2$0^{\circ}C$ in winter and 27$^{\circ}C$ in summer, the rate shows a reduction of 14% compared with the existing condition.
It is difficult to check the exact building energy consumption reduction such as when green remodeling of buildings, because it is due to outdoor air temperature over the years. And in Korea although Big Data of building energy consumption is collected and managed through "The Information System of the Building Energy and Greenhouse Gases" it is underutilized because of non calibration of outdoor air temperature change. Therefore, this study aims to develope calibration method of building energy consumption by outdoor air temperature according to micro climates, and building use types. As a result of analysis, Regression equations of Building energy consumption and $HDD_m/CDD_m$ are derived and calibration method is developed by Regression coefficient.
This study aims to empirically examine the relationship between building energy consumption and building and local factors in Seoul. Building energy issue is an important topic for low carbon and eco-friendly city development. Building physical, socio-economic and environmental factors effect to increasing or decreasing energy consumption. However, there are different characteristic in each area, and this kind of variable has a hierarchical structure. The multi-level model was used to consider the hierarchical structure of the variables. In this study, a multi-level model was applied to confirm the difference between areas. Spatial area is Seoul, Korea and the temporal scope is August, summer season. As the result, in Model 1 (Null Model), ICC is 0.817. This shows that the energy consumption differs by 8.174% due to factors at the Dong level. Model 2 (Random Intercept Model) suggests that building's physical factors and Average age, Household size and Land price in Dong level have significant effects on Building energy consumption. In Model 3 (Random Coefficient Model), random effect variables have intercepts and slopes to vary across groups. This study provides a perspective for policy makers that the building energy reduction policies to be applied for buildings should be differently applied on area. Furthermore, not only physical factors but also socio-economic and environmental factors are important when making energy reduction policy.
The most crucial point of reducing building energy is application of high performance envelope. The amount of heat exchange through window is highest in comparison of other envelopes so that heat exchange through window influence directly with building energy consumption. The window energy performance can be define with thermal, leakage and optical performance. In previous study we can confirmed that not only thermal performance but also optical performance are considered, 11% to 15% of building energy consumption can be reduced. Smart window system has potential of energy saving so that many industry field use smart window system including architectural area and these aspect causes smart window market continuous growth year by year. In this study, building energy consumption has been analyzed which consist of smart window that dynamically control optical states. The consideration of standard commercial building model for research, the reference medium size commercial building model of DOE (Department Of Energy, USA) has been used. The building energy simulation result of 4 axis in 8 regions in Korea shows 8% to 22% reduction of building energy consumption by application of smart window system.
In this paper, we investigate a group building based power consumption scheduling to minimize the electricity cost. We consider the demand shift to reduce the peak load and suggest the compensation function reflecting the relationship between the change of the building demand and the occupants' comfort. Using that, the electricity cost minimization problem satisfied the convexity is formulated, and the optimal power consumption scheduling algorithm is proposed based on the iterative method. Extensive simulations show that the proposed algorithm achieves the group management gain compared to the individual building operation by increasing the degree of freedom for the operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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