In this paper, we attempted to suggest a way to evaluate appropriateness and efficiency for the energy consumption structure. For this, based on Markowitz (1952)' mean-variance portfolio model, we constructed an optimal fossil fuel mix. In constructing the optimal mix, we first defined returns on fossil fuels (oil, coal and natural gas) as TOE (Ton of Oil Equivalent) per $1. Then, by using the dynamic latent common factor model, we decomposed the growth rates of the returns on each fossil fuel into two parts : the common part and the idiosyncratic part. Finally, based on the results from the dynamic latent common factor model, we constructed the optimal fossil fuel mix implied by the mean-variance portfolio model. Our results indicate that for the fossil fuel mix to be on the efficient frontier, it is crucial to reduce oil consumption as low as possible. Moreover, our results imply that it is more efficient to increase natural gas consumption rather than coal consumption in reducing oil consumption. These results are in line with the strategies for the future energy consumption structure pursued by Korea and indicate that reduction in oil use can improve overall efficiency in energy consumption.
Yun, Seongjin;Song, Kyungjun;Park, Byung Kil;Kim, Wandoo;Kang, Sanghyeon;Lee, Sun Yong;Lim, Hyuneui
Transactions of the KSME C: Technology and Education
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v.1
no.2
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pp.211-219
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2013
Even though global warming and humid climate have resulted in an increase of use of dehumidifiers, they are not becoming more common because of high energy consumption. Furthermore, conventional dehumidifier technology finally reaches the limit to increase energy efficiency of water collection. As an alternative, nature-inspired technology may lead to a major breakthrough in the dehumidification performance. In order to improve the efficiency of dehumidifiers, we first analyze the energy consumption of commercial dehumidifiers and then study bioinspired water collection methods adopted by Namib beetles and grass.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.1
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pp.214-220
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2011
This paper studies about the assessment of thermal performance between wet ondol system and electric ondol system. Electrical ondol systems shows faster warm-up time, higher floor surface temperature distribution and lower power consumption than wet ondol system. However, if we provide heat regularly wet ondol system which has more heat capacity shows greater thermal storage than electric ondol system. Therefore, we could conclude that wet ondol system which keeps temperature regularly by the thermal storage show better energy-efficiency in case of using the central heating and district heating system. However, Electrical ondol system shows better efficiency in case of using the space during short time or individual heating systems which needs to heat quickly. The Experiment says that electric ondol system has more benefits on timing to reach the set temperature and energy-efficiency than wet ondol system.
Ultrasonic deinkings of white ledger were carried out to confirm whether the ink removal efficiency and pulp qualities can be improved by the ultrasonic deinking. The effects of conventional pulping and ultrasonic treatment of white ledger on the ink particle size distribution and ink removal coefficient were compared. The physical properties of paper, energy consumption and effluent qualities were measured. The ultrasonic treatment of white ledger resulted in the ink particle size distribution suitable for flotation. The ink removal efficiency, brightness, breaking length and effluent quality were improved by the ultrasonic deinking. It is expected that the competitiveness of ultrasonic deinking system can be improved by the optimization of treatment condition.
Korea is both a resource-poor country and a energy-consuming country. In addition, the use and dependence on electricity is very high, and more than 20% of total energy use is consumed in buildings. As research on deep learning and machine learning is active, research is underway to apply various algorithms to energy efficiency fields, and the introduction of building energy management systems (BEMS) for efficient energy management is increasing. In this paper, we constructed a database based on energy usage by device per household directly collected using smart plugs. We also implement algorithms that effectively analyze and predict the data collected using RNN and LSTM models. In the future, this data can be applied to analysis of power consumption patterns beyond prediction of energy consumption. This can help improve energy efficiency and is expected to help manage effective power usage through prediction of future data.
Today, global warming is one of main problems all over the world. The cause of the global warming is carbon dioxide outbreak by the rapidly increasing energy use. Therefore, it is necessary to save energy in each industrious field. It was investigated that the half of total energy consumption over the world was used for construction and building. Therefore, the saving of the building energy plays a significant role in decreasing total energy consumption. With the considerable increase in building energy consumption, a green building rating system and certification are required to reduce building energy consumption and $CO_2$ emissions. Of various elements reducing building energy, the thermal conductivity of materials affects the energy consumption as a basic element, which is directly related with reducing energy consumption. In particular, as the thermal conductivity of finishing materials is an important factor to decide heating energy efficiency of floor heating system, the investigation and development are necessary.
In this study, the numerical analysis model of π-beam explosion is established to compare and analyze the failure modes of the π-beam under the action of explosive loads, thus verifying the accuracy of the numerical model. Then, based on the numerical analysis of different protection forms of π beams under explosive loads, the peak pressure of π beam under different protection conditions, the law of structural energy consumption, the damage pattern of the π beam after protection, and the protection efficiency of different protective layers was studied. The testing results indicate that the pressure peak of π beam is relatively small under the combined protection of steel plate and aluminum foam, and the peak value of pressure decays quickly along the beam longitudinal. Besides, as the longitudinal distance increases, the pressure peak attenuates most heavily on the roof's explosion-facing surface. Meanwhile, the combined protective layer has a strong energy consumption capacity, the energy consumed accounts for 90% of the three parts of the π beam (concrete, steel, and protective layer). The damaged area of π beam is relatively small under the combined protection of steel plate and aluminum foam. We also calculate the protection efficiency of π beams under different protection conditions using the maximum spalling area of concrete. The results show that the protective efficiency of the combined protective layer is 45%, demonstrating a relatively good protective ability.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.60
no.4
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pp.236-240
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2011
Currently one of the most importance issues in industrial sector is energy cost and energy efficiency. The manufacturing plants especially have made many efforts to reduce energy cost by implementing maintenances. But in many cases, they are not aware that how much energy could be saved more. If we know the best energy consumption, which signifies energy baseline, we can control the intensity of maintenances. One way to obtain the baseline is using proper statistics from a specific plant, a sector of industry. Energy bandwidth signifies the gap between actual Specific Energy Consumption(SEC) of a certain plant and minimum SEC of the best plant, and estimate energy saving potential(ESP) is a result of bandwidth analysis. We chose a model plant and implemented some maintenance for a year, and then we obtained ESP. Additionally we could determine the decreased amount of carbon emissions from the plant using Carbon Emissions Factor(CEF) by Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.1074-1086
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2015
We Relay-assisted cellular network architecture has been developed to cover cell-edge users and to improve capacity. However, the deployment of relay stations (RSs) in cellular networks may increase the total energy consumption. Though energy efficiency has become a major concern in cellular networks, little work has studied the energy efficiency of relay-assisted cellular networks by sleep scheduling. In this paper, a distributed base stations (BSs) sleep scheduling scheme in relay-assisted cellular networks is proposed. The goal is to maximize the energy efficiency under the spectral efficiency constraint. Firstly, whether the BSs should be sleeping or active is determined by the traffic profile. Then, the transmission powers of the active BSs are optimized within the game-theoretic framework, by using an interior-point method, so as to maximize the energy efficiency. Simulation results demonstrate that the effectiveness of the proposed scheme is superior to that turning on all the BSs without sleep scheduling.
Exploiting the energy-delay tradeoff for energy saving is critical for developing green wireless communication systems. In this paper, we investigate the delay-constrained energy-efficient packet transmission. We aim to minimize the energy consumption of multiple randomly arrived packets in an additive white Gaussian noise channel subject to individual packet delay constraints, by taking into account the practical on-off circuit power consumption at the transmitter. First, we consider the offline case, by assuming that the full packet arrival information is known a priori at the transmitter, and formulate the energy minimization problem as a non-convex optimization problem. By exploiting the specific problem structure, we propose an efficient scheduling algorithm to obtain the globally optimal solution. It is shown that the optimal solution consists of two types of scheduling intervals, namely "selected-off" and "always-on" intervals, which correspond to bits-per-joule energy efficiency maximization and "lazy scheduling" rate allocation, respectively. Next, we consider the practical online case where only causal packet arrival information is available. Inspired by the optimal offline solution, we propose a new online scheme. It is shown by simulations that the proposed online scheme has a comparable performance with the optimal offline one and outperforms the design without considering on-off circuit power as well as the other heuristically designed online schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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