In this paper, a very new web-based software for renewable energy system (RES) design and economic evaluation was introduced. This solution would provide the precise RES estimation service including not only photovoltaic (PV), wind turbine (WT) and fuel cell (FC) individually but also energy storage system (ESS) as combined forms with PV or WT. The three reasons why we ought to develop it are: First, the standardized tool suitable to the domestic environment for estimating power generation from RES facilities and economic evaluation is required. Secondly, the standardized tool is needed to spread domestic RES supply policy and to promote the new industry in the micro-grid field. The last, the reliability of economic evaluation should be enhanced more for new facilities. To achieve those aims, the weather database of one hundred locations have established and the RES facility database has also constructed. For the energy management, mathematical models for PV, WT, ESS and FC were developed. As a final phase, the analytical process to evaluate economics has performed with field data verification.
Proceedings of the Korea Institute of Applied Superconductivity and Cryogenics Conference
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2002.02a
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pp.229-232
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2002
In this paper, we investigated the cost comparison between a 30 MVA high temperature superconducting(HTS) transformer and a conventional large power transformer, and estimated a break even point in time of the HTS transformer comparing to the conventional large power transformer. A value between 5, 000 and 8, 500 kA-m is chosen to calculate the price of HTS tape in a 30 MVA HTS transformer. And the number of cryocooler is decided by estimating the generated energy loss in HTS transformer.
In the paper it is proposed to use Ge(Li) detectors in determining fast neutron spectra. The spectrum at 691.4 KeV which is produced by the internal conversion of Ge nuclei being broadened by the coincident ionization energy deposited by recoil Ge atoms is proposed to be analysed in estimating the fast neutron spectra.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.10a
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pp.173-178
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2000
New prediction model is investigated estimating splitting tensile strength and modulus of elasticity with curing temperature and aging. New prediction model is based on the model which was proposed to predict compressive strength, and splitting tensile strength and modulus of elasticity calculated by this model are compared with experimental values. New prediction model well estimated splittinge tensile strength and elastic modulus as well as compressive strength.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.1957-1980
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2021
The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1992.07a
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pp.55-66
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1992
The energy and momentum coefficients ${\alpha}$ and ${\beta}$ are measures of homogenerity of velocity distribution in a chanel section. They indicate the effect of energy and momentum transport. However, in most practical applications, they are assumed to be unity due to the difficulty in estimating them. Efforts have been made in this study to estimate these coefficients and to develop equations for practical applications. The Prandtl-von Karman logarithmic equation as being used today has limitations and far-reaching assumptions. Therefore, this paper uses Chiu's velocity distribution equation which seems to be capable of serving as such an alternative, to estimate the velocity distribution and the energy and momentum coefficients, ${\alpha}$ and ${\beta}$ results are compared with those computed by other existing equations. For practical applications, this paper also uses Chiu's equation along with the Mannig's equation to calculate ${\alpha}$, ${\beta}$ without velocity data
This study was conducted to investigate the variation in nutrient composition of oilseed meals and to develop prediction equations for amino acid concentrations. Energy and nutrient contents were determined in a total of 1,380 feed ingredient samples including copra byproducts, corn distillers, dried grains with solubles, palm kernel byproducts, and soybean meal. The ingredient samples were imported to the Republic of Korea between 2006 and 2015. Data were analyzed using the MIXED procedure of SAS. The regression procedure of SAS was used to generate the prediction equation for the lysine concentration using the crude protein (CP) concentration as an independent variable. The concentrations of moisture, gross energy, CP, ether extract, crude fiber, ash, calcium, phosphorus, lysine, methionine, cysteine, and threonine in tested oilseed meals differed (P<0.05) depending on producing countries. The prediction equations for amino acid concentrations (% as-is basis) in the oilseed meals are: lysine = -1.08 + 0.080 × CP (root mean square error = 0.244, R2 = 0.924, and P<0.001); threonine = -0.297 + 0.044 × CP (root mean square error = 0.099, R2 = 0.958, and P<0.001). In conclusion, energy and nutrient compositions vary in the oilseed meals depending on the producing countries. Moreover, the crude protein concentration can be used as a suitable independent variable for estimating lysine and threonine concentrations in the oilseed meals.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.9
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pp.1-7
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2012
In this paper, we present a new lighting control method considering ambient light in addition to the required lighting illumination for efficient energy saving of a LED stand. We estimate accurate environmental illuminance using a cheap illuminance sensor by modeling measured- and actual-illuminance using quadratic polynomial approximation. The relation between PWM(Pulse Width Modulation) duty ratio and illuminance intensity is modeled by a linear model. Illumination of the LED stand is controlled by estimating the difference of required illumination and the estimated ambient illumination. The developed LED stand has reduced electric energy consumption compared with a conventional manually controlled LED stand with the same lighting source. In addition, human subject evaluation shows that the LED stand, which is applied the proposed method, is more satisfactory than conventional ones since the proposed automatic controlled illumination produce more accurately required lighting and it is convenient.
It is necessary to adopt a simple signal validation for avoiding the complexity of algorithm and verification in the design process of the instrumentation and control system in nuclear plants. This paper suggests a signal validation method developed on the basis of consistency checking for the multi-channel measurement system without any analytic process model. It includes a simplified algorithm for estimating the fixed bias error of each channel and a weighted averaging method. The weighting factor of each channel is updated according to its calculated bias error. The developed method has been tested to verify its performance through several input scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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