본 연구의 목적은 전통적 에너지효율의 지표인 에너지원단위(Energy Intensity)를 넘어 확률적 프런티어 접근으로 우리나라의 지역별 에너지효율성을 추정하고 이를 에너지효율 개선을 위한 기초적 자료로 제공하고자 함이다. 이를 위해 1998 - 2018년 기간 동안의 우리나라 16개 시·도의 에너지효율성 및 에너지원단위 효율성을 확률적 거리함수를 활용하여 추정한다. 부가적으로 선행연구에서 혼재하고 있는 자본스톡 추계방법들에 따른 에너지효율성 순위의 강건성을 살펴본다. 분석 결과 첫째, 세 가지 에너지효율의 지표에 따라 지역의 순위에 상당한 변동이 있었으므로 이들을 상호보완적으로 사용해야 할 것이다. 둘째, 에너지효율성은 시간이 지남에 따라 미미하지만 조금씩 개선된 반면, 에너지원단위 효율성은 미미하지만 하락했다. 마지막으로 자본스톡 추계방법에 따른 지역별 에너지효율성은 강건하지 않았다. 경제분석에서 중요한 자본스톡 추정 시 신중을 기해야 할 것이다.
In response to the rapid climate change, in order to save energy in the field of buildings, the country is planning not only zero energy buildings but also zero energy cities. In the Urban Development Project, the Energy Use Plan Report is prepared and submitted by predicting the amount of energy demand at the planning stage. However, due to the activation of zero-energy buildings and the increase in the supply of new and renewable energy facilities, the energy consumption behavior of buildings in the city is changing from the previous ones. In this study, to estimate urban energy demand of Zero Energy City, building energy demand forecasts based on "Passive plans for use of energy based primary energy consumption", "Actual building energy usage data from Korea Appraisal Board" and "data from Certification of Building Energy Efficiency Rating" as well as demand forecast according to existing "Consultation about Energy Use Plan Code" were calculated and then applied to Multifunctional Administrative City 5-1 zone to compare urban total energy demand forecasts.
The main objective of this study is to provide an effective algorithm of the transmitted solar radiation calculation through window glazing on a clear day. This algorithm would be used in developing a computer program for fenestration system analysis and shading device design. Various simulation methods have been evaluated to figure out the most accurate and effective procedure in estimation of transmitted solar radiation on a tilted surface on a clear day. Characteristics of simulated results of each step have been scrutinized by comparing them with measured results of the site as well as results from other simulation programs. Generally, the Duffie & Beckman's solar calculation method introducing the HDKR anisotropic model provided the most reliable simulation results. The DOE-2 program usually provided over-estimated simulation results. The estimation of extraterrestrial solar radiation and beam normal radiation were conducted pretty accurately. However, the solar radiation either on horizontal surface or on tilted surface involves complicated factors in estimation. Even though the estimation results were close to the real measured data during summer when solar intensity is getting higher, the estimation provided more error when solar intensities were getting weaker. The convex polygon clipping algorithm with homogeneous coordinates was fastest model in calculation of sunlight to shaded area ratio. It could not be applied because of its shape limitation.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 자연스러우면서도 정확한 변이 정보를 추출하기 위한 변이 추정 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역 분할 기법을 이용한 계층적 변이 추정부와 편미분 방정식(PDE: Partial Differential Equation)을 이용한 에너지 기반 경계 보존 변이 평활화부로 구성되어 있다. 제안된 계층적 변이 추정 기법은 빠르면서도 신뢰도 있는 변이를 제공하며, 이러한 변이장은 정확도와 평활화도를 함께 고려한 에너지 모델의 최소화 기법에 의해 자연스럽고 정밀한 최종 변이장으로 추출된다. 에너지 모델의 최소화 과정은 대응되는 Euler-Lagrange 방정식으로 변형되어 유한차분법(FDM: Finite difference Method)을 이용한 근사화를 통해 구현된다. 실험을 통해 제안된 변이 추정 기법은 다양한 환경의 영상에 대해서도 자연스러우면서도 정확하고, 경계가 잘 보존된 변이를 추정해 낼 수 있음을 검증하였다.
We present a semi-rigid connection estimation method by using cross modal strain energy method. While rigid or pinned assumptions are adopted for steel frames in traditional modeling via finite element method, the actual behavior of the connections is usually neither. Semi-rigid joints enable connections to be modeled as partially restrained, which improves the quality of the model. To identify the connection stiffness and update the FE model, a newly-developed cross modal strain energy (CMSE) method is extended to incorporate the connection stiffness estimation. Meanwhile, the relations between the correction coefficients for the CMSE method are derived, which enables less modal information to be used in the estimation procedure. To illustrate the capability of the proposed parameter estimation algorithm, a four-story frame structure is demonstrated in the numerical studies. Several cases, including Semi-rigid joint(s) on single connection and on multi-connections, without and with measurement noise, are investigated. Numerical results indicate that an excellent updating is achievable and the connection stiffness can be estimated by CMSE method.
Accurate prediction of stochastic behavior of occupants is a well known problem for improving prediction performance of building energy use. Many researchers have been tried various sensors that have information on the status of occupant such as $CO_2$ sensor, infrared motion detector, RFID etc. to predict occupants, while others have been developed some algorithm to find occupancy probability with those sensors or some indirect monitoring data such as energy consumption in spaces. In this research, various sensor data and energy consumption data are utilized for decision tree algorithms (C4.5 & CART) for estimation of sub-hourly occupancy status. Although the experiment is limited by space (private room) and period (cooling season), the prediction result shows good agreement of above 95% accuracy when energy consumption data are used instead of measured $CO_2$ value. This result indicates potential of IoT data for awareness of indoor environmental status.
For the Reactor Coolant System(RCS) flow rate measurement by the secondary calorimetric heat balance method, the coolant temperature of the hot leg is needed. Several Resistance Temperature Detectors(RTD) are installed in the hot leg to measure the temperature, but the average value of RTDs does not correctly represent the energy-averaged(bulk) temperature because of the thermal stratification phenomenon. Therefore some correction is introduced to predict the bulk temperature, but the correction inevitably contains uncertainty because the stratification is not defined well quantitatively yet. Therefore a large uncertainty for the correction has been used for the conservative estimation. But unrealistically large uncertainty causes degradation of the measurement method and yields difficulty to meet the acceptance criterion in start-up flow measurement test. In this paper, an analytical estimation is made on the correction and the related uncertainty using the measured hot leg velocity profile of System 80 reactor flow model test and the measured temperatures of YGN 3&4 and PVNGS 1&2 start-up tests. The results reveal that the magnitude of the correction uncertainty is much smaller than that used in the previous design. Therefore, the confidence on the flow rate measurement method can be improved and the difficulty in start-up flow measurement test can be lessened if the smaller correction uncertainty obtained through this estimation is applied.
In this work, we propose techniques for estimating the SOC of Li-air battery. First, we describe and explain the operation principle of the Li-air battery. Energy density of the Li-air battery was compared with that of the Li-ion battery. The capacity and impedance value of the fully discharged voltage is analyzed, and the OCV value for SOC estimation is measured through the electrochemical characterization of the Li-air battery. Estimation value is obtained by SOC modeling through extended Kaman filter and is compared with the measurement value from the Coulomb counting method. Moreover, the performance of SOC estimation circuit is evaluated.
본 논문은 듀얼 에너지 X-ray 검색기의 영상을 이용한 물질의 추정 방법 알고리즘을 제안한다. 물질 추정 알고리즘으로 많이 사용되는 기존 4가지 분별 곡선 이외에 로그 함수를 사용한 새로운 분별곡선을 이용하여 물질을 분류한다. 여기에 기존의 선형 보간을 이용한 원자번호 추정 방법이 아닌 확률분포를 이용한 원자번호 추정 방법을 제시한다. 확률분포를 이용한 가중치 계산에는 근접한 두 기준물질을 사용하는 방법과 모든 기준물질을 사용하는 방식, 2가지 방식을 실험하였다. 확률분포를 가중치로 사용하여 물질의 원자번호를 추정 할 경우 기존의 방법보다 더 정확한 원자번호 추정 결과를 나타내었다. 추정된 원자번호를 육안으로 확인하기 위하여 HSI 모델을 이용하여 결과영상에 채색하였다.
A loose part monitoring system is used to detect unexpected loose parts in a reactor coolant system in a nuclear power plant. It is still necessary to develop a new methodology for the localization and mass estimation of loose parts owing to the high estimation error of conventional methods. In addition, model-based diagnostics recently emphasized the importance of a model describing the behavior of a mechanical system or component. The purpose of this study is to propose a new localization and mass-estimation method based on finite element analysis (FEA) and optimization technique. First, an FEA model to simulate the propagation behavior of the bending wave generated by a metal sphere impact is validated by performing an impact test and a corresponding FEA and optimization for a downsized steam-generator structure. Second, a novel methodology based on FEA and optimization technique was proposed to estimate the impact location and mass of a loose part at the same time. The usefulness of the methodology was then validated through a series of FEAs and some blind tests. A new feature vector, the cross-correlation function, was also proposed to predict the impact location and mass of a loose part, and its usefulness was then validated. It is expected that the proposed methodology can be utilized in model-based diagnostics for the estimation of impact parameters such as the mass, velocity, and impact location of a loose part. In addition, the FEA-based model can be used to optimize the sensor position to improve the collected data quality in the site of nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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