• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.937-944
• /
• 2022

Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1256-1263
• /
• 2022

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the amount of energy used in buildings has been increasing due to changes in the energy use structure caused by the massive spread of information-oriented equipment, climate change and greenhouse gas emissions. For the efficient use of energy, it is necessary to have a plan that can predict and reduce the amount of energy use according to the type of energy source and the use of buildings. To address such issues, this study presents a model embedded in a digital twin that predicts energy use in buildings. The digital twin is a system that can support a solution of urban problems through the process of simulations and analyses based on the data collected via sensors in real-time. To develop the energy use prediction model, energy-related data such as actual room use, power use and gas use were collected. Factors that significantly affect energy use were identified through a correlation analysis and multiple regression analysis based on the collected data. The proof-of-concept prototype was developed with an exhibition facility for performance evaluation and validation. The test results confirm that the error rate of the energy consumption prediction model decreases, and the prediction performance improves as the data is accumulated by comparing the error rates of the model. The energy use prediction model thus predicts future energy use and supports formulating a systematic energy management plan in consideration of characteristics of building spaces such as the purpose and the occupancy time of each room. It is suggested to collect and analyze data from other facilities in the future to develop a general-purpose energy use prediction model.

• Asia Pacific Journal of Business Review
• /
• 제7권1호
• /
• pp.23-47
• /
• 2022

Environmental pollution is becoming more and more serious, and people gradually realize the harmfulness of environmental pollution, so they pay more and more attention to environmental problems. Also, the conflict between environmental issues and economic growth, and the renewable energy consumption is increasing. The emergence of renewable energy in China has improved the problem of energy shortages and further protects the environment. This article studied the renewable energy resources and the status quo of development and utilization, examined China's renewable energy development countermeasures and suggestions, and conducted an empirical analysis of the effect of renewable energy on economic growth in China. The empirical research concluded that energy consumption and renewable energy consumption have a positive and significant impact on economic growth, and the driving effect of traditional energy on GDP growth is still greater than the driving effect of renewable energy on GDP growth.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.67-77
• /
• 2024

공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.515-522
• /
• 2024

전 세계적으로 전력 소비량이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 빌딩의 전력 소비 비율은 세계 전력 소비 비율의 20% 이상을 차지할 만큼 그 비중이 크다. 이에 따라 빌딩에서의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 최근에는 인공지능 기술의 발달로 인해 Smart BEMS 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기반 V2G(Vehicle-to-Grid) Station 연계형 스마트 에너지 빌딩 전력 제어 기법을 제안한다. 실제 빌딩의 전력량 데이터 기반 성능평가 결과, 학습이 진행됨에 따라 빌딩에서의 전력 요금이 감축하는 것을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제55권9호
• /
• pp.3441-3449
• /
• 2023

We determined the radiation shielding properties for 10CaO-xPbO-(90-x) deteriorated silica gel (DSG) glass system (x = 20, 25, 30, 35, 40, and 45 mol.%). The mass attenuation coefficient (MAC) has been estimated at photon energies of 74.23, 97.12, 122, 662, 1173, and 1332 keV using a narrow beam X-ray attenuation and transmission experiment, the XCOM program, and a PHITS simulation. The obtained MAC values were applied to estimate the half value layer (HVL), mean free path (MFP), effective atomic number, and effective electron density. Results show that the MAC value of the studied glasses ranges between 0.0549 and 1.4415 cm²/g, increases with the amount of PbO, and decreases with increasing photon energy. The HVL and MFP values decrease with increasing PbO content and increase with increasing photon energy. The recycled glass, with the addition of PbO content (20-45 mol.%), exhibited excellent radiation shielding capabilities compared to standard barite and ferrite concretes and some glass systems. Moreover, the experimental radiation shielding parameters agree with the XCOM and PHITS values. This study suggests that this new waste-recycled glass is an effective and cost-saving candidate for X-ray and gamma-ray shielding applications.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제31권4호
• /
• pp.825-848
• /
• 2022

이 논문은 국내 제조업부문의 에너지소비 증가 요인을 LMDI(Log mean divisia index) 분해 분석방법을 이용하여 분석하였다. 1999년부터 2019년까지 20년간의 에너지소비 변화를 분석하였다. LMDI 분해 분석방법 중 에너지소비 증가량을 분석한 가법적 요인분해 분석과 에너지소비 증가율을 분석한 승법적 요인분해 분석 모두를 사용하였다. 분석결과, 국내 제조업의 에너지소비를 증가시킨 요인은 생산효과이며, 구조효과와 집약도 효과는 에너지소비를 감소시키는 요인으로 나타났다. 특히 구조효과에 의한 에너지소비 감소가 집약도 효과에 의한 에너지소비 효과보다 더 크게 나타났다. 시기별로 보면, 2011년까지는 에너지소비가 생산효과에 의해 급속히 증가한 반면 그 이후에는 생산효과에 의한 에너지소비 증가가 둔화된 것을 알 수 있다. 이에 반해 그 이후에는 구조효과와 집약도효과에 의한 에너지 감소효과가 두드러지고 있는데 이는 2011년부터 실시된 온실가스·에너지목표관리제와 2015년 이후 실시된 배출권거래제의 효과가 나타난 결과로 보인다. 향후 제조업부문의 에너지절약을 위해서는 EMS(Energy management system), FEMS(Factory energy management system) 등을 통한 에너지진단과 관리가 더욱 필요해 보인다. 아울러 에너지저소비형 산업으로의 구조조정도 더 필요해 보인다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.127-132
• /
• 2021

우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2015년도 춘계 학술논문 발표대회
• /
• pp.113-114
• /
• 2015

Throughout the world, energy sector is increasing in importance. Reflecting this situation, the government has introduced an energy efficiency rating system for buildings. In particular, the government is planning to introduce the energy evaluator examination system. In this study will want to analyze the relevant sectoral perception for the energy evaluator through expert interviews and surveys. The research results are expected to contribute to the rational management of the energy evaluator system.

• Advances in Energy Research
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2019

The objective of the study is to examine the relationship between water resources, energy demand, food production, and environmental pollutants in selected SAARC nations, namely, Bangladesh, India, Pakistan, and Sri Lanka, during the period of 1990-2016. The results show that water, energy, and food (WEF) resources substantially affected air quality in the form of high mass carbon emissions, fossil fuel energy demand, methane discharges, nitrous oxide emissions, and greenhouse gas emissions in these countries. Food production and food deficit largely increase $CO_2$ emissions due to unsustainable production and malnutrition, while land use under cereal production increases $CH_4$ and $N_2O$ emissions. Electricity production escalates $CO_2$ emissions and fossil emissions across countries. The results support the carbon EKC hypothesis, while monotonic increasing function exists in case of fossil fuel energy. The study emphasizes the need to ensure environmental sustainability agenda by adopting cleaner production technologies in WEF resources.