An accurate feed formulation is essential for optimizing feed efficiency and minimizing feed cost for swine and poultry production. Because energy and amino acid (AA) account for the major cost of swine and poultry diets, a precise determination of the availability of energy and AA in feedstuffs is essential for accurate diet formulations. Therefore, the methodology for determining the availability of energy and AA should be carefully selected. The total collection and index methods are 2 major procedures for estimating the availability of energy and AA in feedstuffs for swine and poultry diets. The total collection method is based on the laborious production of quantitative records of feed intake and output, whereas the index method can avoid the laborious work, but greatly relies on accurate chemical analysis of index compound. The direct method, in which the test feedstuff in a diet is the sole source of the component of interest, is widely used to determine the digestibility of nutritional components in feedstuffs. In some cases, however, it may be necessary to formulate a basal diet and a test diet in which a portion of the basal diet is replaced by the feed ingredient to be tested because of poor palatability and low level of the interested component in the test ingredients. For the digestibility of AA, due to the confounding effect on AA composition of protein in feces by microorganisms in the hind gut, ileal digestibility rather than fecal digestibility has been preferred as the reliable method for estimating AA digestibility. Depending on the contribution of ileal endogenous AA losses in the ileal digestibility calculation, ileal digestibility estimates can be expressed as apparent, standardized, and true ileal digestibility, and are usually determined using the ileal cannulation method for pigs and the slaughter method for poultry. Among these digestibility estimates, the standardized ileal AA digestibility that corrects apparent ileal digestibility for basal endogenous AA losses, provides appropriate information for the formulation of swine and poultry diets. The total quantity of energy in feedstuffs can be partitioned into different components including gross energy (GE), digestible energy (DE), metabolizable energy (ME), and net energy based on the consideration of sequential energy losses during digestion and metabolism from GE in feeds. For swine, the total collection method is suggested for determining DE and ME in feedstuffs whereas for poultry the classical ME assay and the precision-fed method are applicable. Further investigation for the utilization of ME may be conducted by measuring either heat production or energy retention using indirect calorimetry or comparative slaughter method, respectively. This review provides information on the methodology used to determine accurate estimates of AA and energy availability for formulating swine and poultry diets.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.3
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pp.115-122
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2017
In this paper, we propose an adaptive data aggregation and compression scheme for wireless sensor networks with energy-harvesting nodes, which increases the amount of data arrived at the sink node by efficient use of the harvested energy. In energy-harvesting wireless sensor networks, sensor nodes can have more than necessary energy because they harvest energy from environments continuously. In the proposed scheme, when a node judges that there is surplus energy by estimating its residual energy, the node compresses and transmits the aggregated data so far. Conversely, if the residual energy is estimated to be depleted, the node turns off its transceiver and collects only its own sensory data to reduce its energy consumption. As a result, this scheme increases the amount of data collected at the sink node by preventing the blackout of relay nodes and facilitating data transmission. Through simulation, we show that the proposed scheme suppresses the occurrence of blackout nodes and collect the largest amount of data at the sink node compared to previous schemes.
Interest in new and renewable energies like solar energy and wind energy is increasing throughout the world due to the rapidly expanding energy consumption and environmental reasons. An essential requirement for wind force power generation is estimating the size of wind energy accurately. Wind energy is estimated usually using meteorological data or field measurement. This study attempted to estimate wind energy density using meteorological data on daily mean wind speed and the Weibull parameters in Seoul, a representative inland city where over 60% of 15 story or higher apartments in Korea are situated, and Busan, Incheon, Ulsan and Jeju that are major coastal cities in Korea. According to the results of analysis, the monthly mean probability density distribution based on the daily mean wind speed agreed well with the monthly mean probability density distribution based on the Weibull parameters. This finding suggests that the Weibull parameters, which is highly applicable and convenient, can be utilized to estimate the wind energy density distribution of each area. Another finding was that wind energy density was higher in coastal cities Busan and Incheon than in inland city Seoul.
This study was carried out to develop the regression model for estimating biomass of natural Pinus densiflora forests by stand density in northeast Chinese area of Mt. Paekdu. Four allometric regression models(W=aD$^b$, W=a(D$^2$H)$^b$. logW=a+b$\cdot$ logD+cD and logW=a+b$\cdot$log(D$^2$H)+c(D$^2$H)) were used to estimate biomass for each of the tree components. The suitable regression model for estimating biomass of stem, bark and whole tree above ground was logW=a+b$\cdot$log(D$^2$H)+c(D$^2$H), and that for biomass of branch, needle and needle area, logW=a+b$\cdot$logD+cD for all of the stand density classes.
Ha, Young-Cheol;Park, Seo-Jong;Park, Won-Sic;Choi, Kyoung-Seok;Lee, Chang-Eon
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.9
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pp.961-967
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2011
The objective of this study was to develop a new method for estimating gas interchangeability for 13A gas appliances. The three basic principles for the development of this method are as follows: 1) to derive the secondary interchangeability factor that represents the effect of gas composition, in addition to the major interchangeability factor, i.e., Wobbe index; 2) to test every type of and each maker's domestic gas appliances that are widely used in our country, particularly including premixed gas appliances; and 3) to develop a simple estimation method. On the basis of these principles, thirty representative gas appliances were tested, and as a result, a simple two-dimensional interchangeability diagram consisting of Wobbe index and relative density was developed. Unlike conventional methods for estimating interchangeability, this method can be applied to premixed gas appliances, which have a narrow stable flame range, and the interchangeability range of this method then becomes narrower than that of the conventional methods.
When various kinds of outputs are produced from a single energy system, the methodology which allocates the common cost to each output cost is very important because it is directly related with the profit and loss of producers and purchasers. In the cost allocation methodology of the heat and the electricity on a cogeneration, there are energy method, work method, proportional method, benefit distribution method, various exergetic methods, and so on. On the other hand, we have proposed a worth evaluation method which can be applied to any system. The definition of this methodology is that the unit cost of a product is proportion to the worth. Where, worth is a certain evaluating basis that can equalize the worth of products. In this study, we applied this methodology to a gas-turbine cogeneration which produces 119.2 GJ/h of electricity and 134.7 GJ/h of heat, and then we allocated 3,150 $/h of fuel cost to electricity cost and heat cost. Also, we compared with various cost allocation methods. As the result, we conclude that exergy of various kinds of worth basis evaluates the worth of heat and electricity most reasonably on this system.
Precise modelling of the interaction of ions with materials is important for many applications including material characterization, ion implantation in devices, thermonuclear fusion, hadron therapy, secondary particle production (e.g. neutron), etc. In this study, a new approach using the Geant4 toolkit in combination with the Bayesian regularization (BR) learning algorithm of the feed-forward neural network (FFNN) is developed to estimate the range of ions in materials accurately and quickly. The different incident ions at different energies are interacted with the target materials. The Geant4 is utilized to model the interactions and to calculate the range of the ions. Afterward, the appropriate architecture of the FFNN-BR with the relevant input features is utilized to learn the modelled ranges and to estimate the new ranges for the new cases. The notable achievements of the proposed approach are: 1- The range of ions in different materials is given as quickly as possible and the time required for estimating the ranges can be neglected (i.e. less than 0.01 s by a typical personal computer). 2- The proposed approach can generalize its ability for estimating the new untrained cases. 3- There is no need for a pre-made lookup table for the estimation of the range values.
This study estimates an energy efficiency of 16 metropolitans and provinces in Korea, and measures potential energy-saving and carbon emission reduction using a non-radial data envelopment analysis method. Based on energy mix scenarios, this study also evaluates the impact of changes in energy structural adjustment on a regional environmental performance. The empirical results show that, on average, 12.70% of energy consumption and 13.73% of carbon emission can be reduced by improvement in energy efficiency, and low efficiency of oil usage in metropolitan cities is a major source of the inefficiency. Furthermore, it is found that energy mix policy should be considered to achieve an extra energy-saving and carbon reduction.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.2
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pp.150-160
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2014
Greenhouse gas (GHG) and Air Pollution (AP) emission inventories have been constructed and estimated independently up-to-date in Seoul. It causes difficulty in GHG and AP integrated management due to a difference in emission inventories. In this study, we constructed GHG and AP integrated emission inventories for direct and indirect sources in Seoul during the year 2010 in Energy activities for estimating GHG and AP emissions were derived from IPCC guideline, guidelines for local government greenhouse inventories, air pollutants calculation manual, and Indirect Emission Factors (IEF) reported by Korea Power Exchange. The annual GHG emission was estimated as 50,530,566 $tonCO_{2eq}$, of which 54.8% resulted from direct sources and the remaining 45.2% from indirect sources. Among direct sources, transportation sector emitted the largest GHG, accounting for 47.3% of the total emission from direct sources. As with indirect sources, purchased electricity sector only emitted 98.6% of the total emission from indirect sources. The annual AP emission was estimated as 283,701 tonAP, of which 85.9% was contributed by the combined AP emissions of transportation and fugitive sectors. Estimation of individual air pollutant showed that the largest source were transportation sector for CO, $NO_x$, TSP, $PM_{10}$ and NH3, non-energy sector for $SO_x$, and fugitive sector for VOCs. This study found some limitations in estimating GHG and AP integrated emissions, such as nonconforming emission inventories between GHG and AP, and no indirect AP emission factor of purchased electricity, and so on. Those should be further studied and improved for more effective GHG and AP integrated management.
In order to clarify characteristics of variation in wind energy over a long-term period, an investigation was carried out at Seoguang site on Jeju island. The wind data for 10 years from Automatic Weather System (AWS) were analyzed for each year. The variation in the annual energy production (AEP) for the 2 MW wind turbine was estimated through statistical work. The result shows that the range of the yearly average wind speed at 15 m above ground level for 10 years was from -22.6% to +13.7%, which is wider range than that in Japan. The coefficient of variation for the AEP was 22.7%, which is about twice of that for the yearly average wind speed. Therefore, for estimating the wind energy potential accurately at a given site, the wind data should be analyzed over a long-term period based on the data from the meteorological station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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