This paper present a review of trends in world energy demand and a close outlook over the offshore market, especially in deepwater developments. The market requirements, characteristics and risks involved in the contract type of offshore projects are explained, followed by the strategic approaches of Korean main yards along with, the HHI's development and introduction of innovative construction methodologies to be a competitive contractor.
국내에는 다양한 스마트 전력기기들이 충분히 개발되어 있는 상황으로 빌딩의 전력 관리 시스템(이하 BEMS)를 구축하고 효율적으로 사용하기 위한 인프라가 충분히 갖추어 있다. 하지만 기존 건물 내배선의 유연성 부족으로, 효율적인 운영을 위해서는 상태 정보를 취득하고 이를 바탕으로 전기 설비 구조 변경 공사를 통할 수밖에 없는 상황이다. 그리고 빌딩의 대형화에 따라 전력 사용량이 커짐으로, 운영을 통한 효율성 관리 여지가 커지고 있다. 따라서 본 문에서는 빌딩 내 전력 배분의 유연성을 가질 수 있는 전력 설비를 투자하고 이를 운영하기 위해 취득 데이터를 바탕으로 3상 급전 해석 코어를 설계하고 BEMS에 추가적으로 운영을 지원하는 시스템을 설계한다.
Problems of housing, healthcare, social exchanges, and lonely feelings of vulnerable social groups such as the elderly living alone in rural and fishing villages should be resolved by guaranteeing minimum residential rights and levels to restore the sense of self-esteem and social stability and to maintain the rural communities and these should be the object of social interest and support. The housing problems of rural and fishing villages should be resolved not through supply to meet demand but by beginning with providing the ways to attain mutual interaction through the program that recognizes housing as merit goods to maintain the regional communities This research examines more minutely the problems caused by poor housing conditions of rural and fishing villages and attempts to present rural and fishing village type community living home as an alternative through regeneration. The results of this research are as follows. First, the administrative support system should be built to support the community living home in its beginning, process, completion, and even post management. Second, education for reinforcing capabilities to help understand the community living home should continually conducted on the occupants, villagers, and related organizations. Third, in order to expand the community living home, research and development should be made so that the zero-energy house, the alternative energy utilizing house, etc. can be widely used. In building community living home for vulnerable social groups in rural and fishing villages, practical alternatives suitable to the regional realities should be presented and practiced so that the community living home can be built to the satisfaction of all the villagers and the occupants, and the improvement measures should be presented through constant interest and monitoring.
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
The machine learning model can capture the dynamics of building systems with less inputs than the first principle based simulation model. The training data for developing a machine learning model are usually selected in a heuristic manner. In this study, the authors developed a machine learning model which can describe supply air temperature from an AHU in a real office building. For rational reduction of the training data, the progressive sampling method was used. It is found that even though the progressive sampling requires far less training data (n=60) than the offline regular sampling (n=1,799), the MBEs of both models are similar (2.6% vs. 5.4%). In addition, for the update of the machine learning model, the normalized mutual information (NMI) was applied. If the NMI between the simulation output and the measured data is less than 0.2, the model has to be updated. By the use of the NMI, the model can perform better prediction ($5.4%{\rightarrow}1.3%$).
1980년대 이후 국내 하 폐수 처리시설에 대한 지속적인 투자로 하수도 보급률이 90%에 이를 만큼 비약적으로 확충되었다. 21세기 들어 물 부족에 대비한 대체수자원 확보, 기후변화 등 지구환경문제에 대비한 에너지 절감 및 생산, 하천 호소의 지속적인 수질개선 요구 등 사회적 환경적 영향 요소를 감안할 때 더욱 고도화된 선진 하 폐수 처리기술이 필수적이다. 신개념 처리기술은 수질유해물질 및 독성관리기술 등 초고도 처리기술, 맞춤형 재이용기술, 에너지 절감 회수 활용 기술을 유기적으로 조합 연계하는 기술이다. 이러한 선진 처리기술은 국내 수질환경개선은 물론 개도국을 중심으로 급성장세를 보이는 국제 환경시장에서의 경쟁력 확보의 토대가 될 것이므로 글로벌 탑 수준을 지향하는 하 폐수 고도처리 기술개발 사업에서는 상기 기술 분야를 중점 개발하고자 한다. 본 사업단은 방류수 고품질화. 재이용 기술 분야, 에너지자립 분야, 통합관리 분야로 구분, 향후 1단계 5개년(2011-2015) 사업을 본격 추진할 예정이다.
Trend of mechanical ventilation system applied to apartment house is introduced and feasibility study on installation of the individual room control ventilation as energy-saving method is carried out through field experiment. While initial cost of installation for the individual room control ventilation increases, the running cost is lower than the individual household control ventilation due to automatic flow rate control and reduction of fan power, and the management cost also decreases due to extension of use life of components. As the results of field experiment on $115m^2$-type apartment house, the individual room control ventilation could save the amount of 1,459.5Wh/day when compared with the individual room control ventilation
딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국내외 단위수량 규정을 조사하고 현장 타설 콘크리트의 단위수량을 평가하였다. 콘크리트 품질을 타이틀로 하여 핵심 단어 시각화했을 때 단위수량이 높은 중요도를 가짐을 확인할 수 있었다. 또한 단위수량 관리 및 단위수량 측정 방법에서 한국과 일본 간 상대적으로 큰 차이가 나타나지 않음을 알 수 있었다. 현장에 반입된 콘크리트의 단위수량을 단위용적질량법을 이용하여 계산한 결과, 현장에서 임의로 채취한 샘플에서 단위수량이 불균일하고 가변적이며, 단위수량이 적정 단위수량 기준을 초과하는 결과를 확인할 수 있었다. 현장 타설 콘크리트의 품질관리를 위해서는 레미콘 업체, 건설업체, 검사관이 단위수량에 대한 엄격한 기준을 준수하는 것이 중요하며, 명확한 단위수량 측정 매뉴얼 제공과 철저한 교육, 주기적인 현장 점검 등 보다 체계적이고 실용적인 시스템 구축이 필요하다고 판단된다.
온실가스 배출로 인한 기후변화가 심각한 문제로 대두되면서, 국내 외에서 건물 에너지 절감을 위한 노력이 전개되고 있다. 특히, 국내 주거용 건축물 사용단계의 에너지 사용에 따른 온실가스 배출량은 전 생애주기에서 매우 큰 비중을 차지하고 있으며, 노후 공동주택의 수가 급격히 증가하고 있는 상황에서 기존 공동주택의 개선을 통한 에너지 절감의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 그러나, 기존 공동주택의 개선에 대한 의사결정 과정에서, 에너지 절감에 대한 부분은 주요 고려사항으로 반영되지 못하고 있으며, 이를 반영하기 위해 필요한 의사결정 지원도구 역시 미비한 실정이다. 본 논문은 공동주택 개선여부의사결정 단계에서 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 개발하는 첫 단계로서, 유사 특성을 지닌 공동주택 단지간의 군집을 형성하는 분류체계를 구축하고자 했다. 이를 위해 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무를 활용하여 공동주택 단지 특성 및 전력, 가스, 지역난방 에너지 사용량 기반의 군집을 형성했다. 향후 본 연구의 결과를 더욱 발전시켜 공동주택 개선단계에서의 의사결정 시 에너지 사용량을 고려사항으로 반영함으로써, 노후 공동주택 개선을 통한 에너지 절감 및 이산화탄소 배출량 감축 효과를 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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