The Korean government is planning to invest a lot of funds for conservation of the soil. Accordingly, it needs quantitative information on the soil. This paper attempts to analyze the total value of soil quantitatively: the total economic value of soil can be divided into use value and non-use value. To this end, we apply a replacement cost method (RCM) and contingent valuation method (CVM). Especially, CVM is most widely used to measure the non-use value such as environment goods. We employed the one-and-one-half-bounded dichotomous choice (OOHBDC) for willingness to pay (WTP) elicitation and a spike model. The monthly mean WTP was estimated to be KRW 3,949 per household for the next 10 years, which is statistically significant at the 1% level. Expanding the value to the relevant population gives us KRW 897.9 billion per year and as of the end of 2015, the non-use value of soil was assessed to be KRW 838.6 billion. Meanwhile, use value is subdivided into direct use value and indirect use value. This value was calculated KRW 3,277 trillion and KRW 51.8 trillion, respectively. As a result, total economic value of soil is estimated to be KRW 3,330 trillion in Korea.
The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.2
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pp.164-170
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2013
The commercial buildings are consuming about 30% of total energy used in Korea. And a large amount of energy consumption in commercial buildings is consumed by HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning) system. Therefore, if we can reduce the energy consumption in HVAC or air-conditioning system in commercial buildings, the overall energy consumption in Korea can be reduced. Currently, an electricity charge called Time of Use (TOU) is applied to typical commercial buildings. This paper proposes the novel energy management method where the temperature setting of air-conditioning system are adjusted to minimize the use of electrical energy while indoor comfort level is retained. The simulation test for a typical commercial building shows that the proposed method gives over 10% savings in electricity bills and electricity consumption compared to the conventional air-conditioning method.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2005.11a
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pp.319-322
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2005
An energy problem has become one of the many Problems awaiting solution to human society. Energy needs to support not only industry, but also building in city. The types of residential building, office building and public building account for much proportion among the totally amount used energy. A public institution shows a fine example for an energy conservation in the present situation. But, the amount used energy of electricity, air-conditioning and heating is different from a building use and condition. Because the building data of the energy consumption by a load is insufficient, it is unable to select a proper energy source. According to this study, it analyzed an energy load by each building that had investigated the actual conditions of energy consumption about public buildings in Daegu City. In order to plan the efficient energy use both existing buildings and new buildings, this study will present the efficient energy use plan, which has operated to new buildings of a public institution, at present.
PURPOSES : The authors set out to estimate the related carbon emissions, energy use, and costs of the national freeways and highways in Korea. To achieve this goal, a macro-level methodology for estimating those amounts by road type, road structure type, and road life cycle was developed. METHODS : The carbon emissions, energy use, and costs associated with roads vary according to the road type, road structure type, and road life cycle. Therefore, in this study, the road type, road structure type, and road life cycle were classified into two or three categories based on criteria determined by the authors. The unit amounts of carbon emissions and energy use per unit road length by classification were estimated using data gathered from actual road samples. The unit amounts of cost per unit road length by classification were acquired from the standard cost values provided in the 2013 road business manual. The total carbon emissions, energy use, and cost of the national freeways and highways were calculated by multiplying the road length by the corresponding unit amounts. RESULTS: The total carbon emissions, energy use, and costs associated with the national freeways and highways in Korea were estimated by applying the estimated unit amounts and the developed method. CONCLUSIONS: The developed method can be employed in the road planning and design stage when decision makers need to consider the impact of road construction from an environmental and economic point of view.
Purpose - This paper analyzes the economic and non-economic factors that contribute to environmental sustainability by reducing CO2 emissions, based on G20 panel data. Design/methodology - We conduct a comparative analysis of advanced and developing economies during 1995-2016. To examine the impact, an environmental Kuznets curve (EKC) model was employed, incorporating additional explanatory variables such as internet use, renewable energy, and services trade. Findings - The empirical findings show the existence of an inverted U-shaped EKC phenomenon between GDP per capita and CO2 emissions in G20 economies, with the turning point at a per capita GDP level of US$ 38,340. Moreover, an inverted U-shape relation exists between internet use and CO2 emissions, with the turning point at a 44% internet use rate. The comparative analysis show that the inverted U-shape curve only exits in advanced economies, with turning points of US$ 42,356 per capita GDP and 27% internet use rate, respectively. Renewable energy and services trade have a greater negative impact on CO2 emissions in advanced economies than in developing economies. Originality/value - Renewable energy and services trade have a greater negative impact on CO2 emissions in advanced economies than in developing economies. Overall, the results suggest the role of internet use, renewable energy and services trade in sustainable development in G20 countries.
Nowdays the most critical problem is global warming and the most important reason is the high emition of carbondioxide. 23% of the use of carbondioxide is used in building and decreasing the use of it is very important. One of the biggest factor that can decrease the use of energy is developing the heat conducting ratio of the materials we use in building. Heat conducting ratio is the important factor in the use of reducing energy comsumation. In this research, there are methods about how to measure the heat conducting ratio, and the existing the representing measuring method which is Heat Flow Meter HFM 436, Laser Flash Analysis and find out about the TCi of the new method C-Therm and compare the results.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.6
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pp.608-613
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2004
Artificial lighting accounts for a significant portion of the energy use in office buildings. Therefore, daylighting is considered one of the fundamental design features of energy-efficient buildings. However, complex daylighting simulation tools are not suitable for most designers to help in the decision-making process. This paper provides the results of a simulation analysis to determine the potential energy savings of daylighting effects reducing electrical energy consumption for office building. A whole building simulation tool is used to determine the effects of daylighting on lighting electricity use as well as total electricity use for typical office buildings. It was determined that daylighting does not provide significant additional lighting energy savings when glass transmittance is increased over 0.7 A simplified method is developed based on the analysis results to estimate the annual electrical energy savings attributed to daylighting.
Currently energy use planning council system is mandatory especially for the urban development project planned on a specified scale or more. The goal of existing demand prediction was to calculate the maximum load by multiplying energy load per unit area by building size. The result of this method may be exaggerated and has a limit in the information of period load. The paper suggests a new forecasting process based on standard unit household in order to upgrade the limit in demand prediction method of multi-family housing complex. The new process was verified by comparing actual using amount of multi-family housing complex to forecasting value of energy use plan.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.723-727
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2015
Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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