Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.2
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pp.203-210
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2003
A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.
The energy consumption of residential sectors is given a sizable portion in total energy consumption. So, improvement of building performance can be as a part of principal energy strategy. For this reason, an evaluation tool for estimation of energy consumption was developed and supportive policies were considered in this study. In particular, energy saving technology were examined to practice the green home project, among them 7 items were selected as a factor for estimating energy consumption. In addition, to the simulation study on energy consumption, heating load, hot water demand and electric consumption was also studied with actual measured value. Further more, several supportive policies were discussed to encourage green home project in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.3823-3840
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2017
This paper analyzes the nodes deployment optimization problem in energy constrained wireless sensor networks, which multi-hop cooperative beamforming (CB) based cooperative-multi-input-single-output (CMISO) transmission is adopted to reduce the energy consumption. Firstly, we establish the energy consumption models for multi-hop SISO, multi-hop DSTBC based CMISO, multi-hop CB based CMISO transmissions under random nodes deployment. Then, we minimize the energy consumption by searching the optimal nodes deployment for the three transmissions. Furthermore, numerical results present the optimal nodes deployment parameters for the three transmissions. Energy consumption of the three transmissions are compared under optimal nodes deployment, which shows that CB based CMISO transmission consumes less energy than SISO and DSTBC based CMISO transmissions. Meanwhile, under optimal nodes deployment, the superiorities of CB based CMISO transmission over SISO and DSTBC based CMISO transmissions can be more obvious when path-loss-factor becomes low.
Power consumption in the building thermal load could be the sum of the building fabric conduction load, building ventilation convection load and other such as radiation loss load. Dynamic Breathing Building (DBB) is the state-of-the-art to improve the wall insulation and indoor air quality(IAQ) performance as making air flow through the wall. This heat recovery type DBB contributes the power consumption saving due to the improved dynamic U-value. KIER twin test cell with static insulation(SI) and dynamic insulation(DI) at KIER was developed to test building power consumption at the real outside conditions. Then, the actual results were compared with the theory to predict the power consumption at the KIER twin test cell and introduced the building new radiation loss factor $\alpha$ to explain the difference between the both the theory and the actual case. As the results, the power consumption at the breathing DI wall building could saved 10.8% at the 2ACH(Air change per hour) compared with conventional insulation. The building radiation loss factor $\alpha$ for this test condition to calibrate the actual test was 0.55 in the test condition.
Kim, Se-Dong;Nam, Ki-Beom;Jung, Hyung-Yong;Shin, Hwa-Young;Kim, Sung-Hwan
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.05a
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pp.331-336
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2005
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in the office buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design demand factor in office buildings, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 54 office buildings and 34 electrical design offices. In this dissertation, it is necessary to analyse the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and thus it was carried linear and nonlinear regression analysis.
Kim, Se-Dong;Shin, Hyo-Seop;Kim, Soo-Gil;Oh, Kie-Bong
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.11a
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pp.233-237
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2005
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in the general hospitals and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design demand factor in office buildings, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 32 general hospitals and 9 electrical design offices. In this dissertation, it is necessary to analyse the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and thus it was carried linear and nonlinear regression analysis.
The Paris agreement at the 21st Conference of the Parties (COP21) emphasizes the reduction of greenhouse gas emissions and increase in energy consumption in all areas. Thus, an important aspect is energy saving in buildings where the lighting is a major component of the electrical energy consumption. This paper proposes a building energy management system employing visible light communication (VLC) based on LED lighting. The proposed management system has key characteristics including personalization and localization by utilizing such VLC advantages as secure communication through light and location-information transmission. Considering the efficient implementation of an energy-consumption adjustment using LED luminaires, this paper adopts variable pulse position modulation (VPPM) as a VLC modulation scheme with simple controllability of the dimming level that is capable of providing a full dimming range. This paper analyzes the VPPM performances according to variable dimming for several schemes, and proposes a VPPM demodulation architecture based on dimming-factor acquisition, which can obtain an improved performance compared to a 2PPM-based scheme. In addition, the effect of a dimming-factor acquisition error is analyzed, and a frame format for minimizing this error effect is proposed.
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.
Currently, many companies have succeeded in logistics delivery experiments utilizing drone and report it. When a drone is used commercially, long-term flight is an important performance that a drone should have. However, unlike vehicles operated on the ground, drone is a vehicle that continues to consume energy when maintaining the current altitude or moving to the destination. Therefore, the drones can fly for a long time as the capacity of the battery is large, but the batteries with large capacity are restricted by heavy weight and it acts as a limiting factor in a commercial use. To address this issue, we attempt to compare how far we can fly than forward flight based on the flight pattern with the same energy consumption condition. In this paper, the comparison of energy consumption was performed in three flight pattern, forward flight without altitude change and forward flight with altitude change, by computer simulation and it shows the increasing of flight distances when the quadrotor fly with altitude change from high altitude to low altitude.
By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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