Kai. Li.;Robert Tiong L. K.;Maria Balatbat ;David Carmichael
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.272-275
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2009
Carbon finance is the investment in Greenhouse Gas (GHG) emission reduction projects in developing countries and countries with economies in transition within the framework of the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM) or Joint Implementation (JI) and with creation of financial instruments, i.e., carbon credits, which are tradable in carbon market. The additional revenue generated from carbon credits will increase the bankability of projects by reducing the risks of commercial lending or grant finance. Meantime, it has also demonstrated numerous opportunities for collaborating across sectors, and has served as a catalyst in bringing climate issues to bear in projects relating to rural electrification, renewable energy, energy efficiency, urban infrastructure, waste management, pollution abatement, forestry, and water resource management. Establishing additionality is essential for successful CDM project development. One of the key steps is the investment analysis. As guided by UNFCCC, financial indicators such as IRR, NPV, DSCR etc are most commonly used in both Option II & Option III. However, economic indicator such as Economic Internal Rate of Return(EIRR) are often overlooked in Option III even it might be more suitable for the project. This could be due to the difficulties in economic analysis. Although Asian Development Bank(ADB) has given guidelines in evaluating EIRR, there are still large amount of works have to be carried out in estimating the economic, financial, social and environmental benefits in the host country. This paper will present a case study of a CDM development of a 18 MW hydro power plant with carbon finance option in central Vietnam. The estimation of respective factors in EIRR, such as Willingness to Pay(WTP), shadow price etc, will be addressed with the adjustment to Vietnam local provincial factors. The significance of carbon finance to Vietnam renewable energy development will also be addressed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.5
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pp.113-123
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2009
As environmental issues are emerging, many efforts are globally conducted to reduce waste of energies and resources for green growth, as well as low-carbon emitting and replacement of document papers with digital files and images. On the other hand, it may require much time and efforts for users to find the proper image files on the web, where enormous un-standardized digital files are flourishing. Therefore, power and resource consumption may also grow up again in searching and retrieving files. This paper suggests efficient system design and implementation for fast and precise massive image contents retrieval for saving the energies and resources. Eventually it will contribute to green growth in computing environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.101-110
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2009
The 6LoWPAN(IPv6 Low-power Wireless Personal Area Network) performs IPv6 header compression, TCP/UDP/IGMP header compression, packet fragmentation and re-assemble to transmit IPv6 packet over IEEE 802,15.4 MAC/PHY. However, from the point of view of security. It has the existing security threats issued by IP packet fragmenting and reassembling, and new security threats issued by 6LoWPAN packet fragmenting and reassembling would be introduced additionally. If fragmented packets are retransmitted by replay attacks frequently, sensor nodes will be confronted with the communication disruption. This paper analysis security threats introduced by 6LoWPAN fragmenting and reassembling, and proposes a re-transmission mechanism that could minimize re-transmission to be issued by replay attacks. Re-transmission procedure and fragmented packet structure based on the 6LoWPAN standard(RFC4944) are designed. We estimate also re-transmission delay of the proposed mechanism. The mechanism utilizes timestamp, nonce, and checksum to protect replay attacks. It could minimize reassemble buffer overflow, waste of computing resource, node rebooting etc., by removing packet fragmentation and reassemble unnecessary.
Recently, there have been many research efforts based on data-based deep learning technologies to deal with the interference problem between heterogeneous wireless communication devices in unlicensed frequency bands. However, existing approaches are commonly based on the use of complex neural network models, which require high computational power, limiting their efficiency in resource-constrained network interfaces and Internet of Things (IoT) devices. In this study, we address the problem of classifying heterogeneous wireless technologies including Wi-Fi and ZigBee in unlicensed spectrum bands. We focus on a data-driven approach that employs a supervised-learning method that uses received signal strength indicator (RSSI) data to train Deep Convolutional Neural Networks (CNNs). We propose a simple measurement methodology for collecting RSSI training data which preserves temporal and spectral properties of the target signal. Real experimental results using an open-source 2.4 GHz wireless development platform Ubertooth show that the proposed sampling method maintains the same accuracy with only a 10% level of sampling data for the same neural network architecture.
Cho, Kwon Neung;Choi, Do Young;Jeong, Young Woo;Lee, Seung Eun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.600-602
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2021
With the development of the mobile industry and growing interest in artificial intelligence (AI) technology, a lot of research for AI processors which applicable to embedded systems is under study. When implementing AI to embedded systems, the design should be considered the restriction of resource and power consumption. Moreover, it is efficient to include a dedicated hardware accelerator in order to complement the low computational performance of the embedded system. In this paper, we propose an stand-alone embedded AI processor. The proposed AI processor includes a hardware accelerator that is dedicated to the distance-based AI algorithm and a general-purpose MCU that supports flexible programmability for application to various embedded systems. The AI processor was designed with Verilog HDL and verified by implementing on Field Programmable Gate Array (FPGA).
Michiya Sasaki;Kyoji Furukawa;Daiki Satoh;Kazumasa Shimada;Shin'ichi Kudo;Shunji Takagi;Shogo Takahara;Michiaki Kai
Journal of Radiation Protection and Research
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v.48
no.2
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pp.90-99
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2023
Background: Quantitative risk assessments should be accompanied by uncertainty analyses of the risk models employed in the calculations. In this study, we aim to develop a computational code named SUMRAY for use in cancer risk projections from radiation exposure taking into account uncertainties. We also aim to make SUMRAY publicly available as a resource for further improvement of risk projection. Materials and Methods: SUMRAY has two versions of code written in R and Python. The risk models used in SUMRAY for all-solid-cancer mortality and incidence were those published in the Life Span Study of a cohort of the atomic bomb survivors in Hiroshima and Nagasaki. The confidence intervals associated with the evaluated risks were derived by propagating the statistical uncertainties in the risk model parameter estimates by the Monte Carlo method. Results and Discussion: SUMRAY was used to calculate the lifetime or time-integrated attributable risks of cancer under an exposure scenario (baseline rates, dose[s], age[s] at exposure, age at the end of follow-up, sex) specified by the user. The results were compared with those calculated using another well-known web-based tool, Radiation Risk Assessment Tool (RadRAT; National Institutes of Health), and showed a reasonable agreement within the estimated confidential interval. Compared with RadRAT, SUMRAY can be used for a wide range of applications, as it allows the risk projection with arbitrarily specified risk models and/or population reference data. Conclusion: The reliabilities of SUMRAY with the present risk-model parameters and their variance-covariance matrices were verified by comparing them with those of the other codes. The SUMRAY code is distributed to the public as an open-source code under the Massachusetts Institute of Technology license.
Byrne, Niall;Chassiakos, Athanassios;Karatzas, Stylianos;Sweeney, David;Lazari, Vassiliki;Karameros, Anastasios;Tardioli, Giovanni;Cabrera, Adalberto Guerra
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.408-417
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2022
Although traditionally perceived as being a visualization and asset management resource, the relatively rapid rate of improvement of computing power, coupled with the proliferation of cloud and edge computing and the IoT has seen the expanded functionality of modern Digital Twins (DTs). These technologies, when applied to buildings, are now providing users with the ability to analyse and predict their energy consumption, implement building controls and identify faults quickly and efficiently, while preserving acceptable comfort and well-being levels. Furthermore, when these building DTs are linked together to form a community DT, entirely new and novel energy management techniques, such as demand side management, demand response, flexibility and local energy markets can be unlocked and analysed in detail, creating circularity in the economy and making ordinary building occupants active participants in the energy market. Through the EU Horizon 2020 funded TwinERGY project, three different levels of DT (consumer - building - community) are being created to support the creation of local energy markets while optimising building performance for real-time occupant preferences and requirements for their building and community. The aim of this research work is to demonstrate the development of this new, interrelated, multi-level DT that can be used as a decision-making tool, helping to determine optimal scenarios simultaneously at consumer, building and community level, while enhancing and successfully supporting the community's management plan implementation.
The purpose of this study was to investigate the paths of the related variables that exert an influence upon the increase in mild and serious delinquencies of part-time work adolescents. Based on differential association theory, social control theory and power resource theory, the research model was composed and analyzed through structural equation model. Data came from survey which was done by fifteen high schools located in Seoul, and 201 questionnaire of returned were used for analysis. The results were congruent with theoretical expectations. The relationship between work hour per week and delinquency was mediated by delinquent propensity of fellow workers, amount of spending money and school adjustment. In conclusion, various theoretical and practical implications for social work practice focusing on the part time work students were discussed. Enforcement of regulation and revision of current law and various ways for helping and supervising working students in school, family and working places are needed.
Global warming is getting worse since a dramatic increase in greenhouse gas emissions recently. As a result, the necessity and implementation of carbon neutrality is required more urgently. To do this, among various new and renewable energies, attention in hydrogen arises. Hydrogen as a carbon-free power source is an abundant resource on Earth and is eco-friendly. Eventually, perfectly eco-friendly hydrogen can be obtained through electrolysis of water. However, the catalyst used in the oxygen evolution reaction is rare and expensive, and has a durability issue. Consequently, the development of a non-precious metal catalyst is necessary. In this review paper, we summarize and introduce Co- and Mo- based catalysts among recently announced oxygen evolution catalysts. This will help understand the design of catalyst to increase the activity and durability of non-precious metal catalysts.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.12
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pp.347-356
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2023
In the recent war between Ukraine and Russia, low-orbit satellite communication played a major role, and Korea laid a foothold for low-orbit satellite communication services with the successful launch of Nuri in May 2023 and entered a full-scale civilian space age competition. In order to create an ecosystem for ICT digital transformation and data convergence in the field of low-orbit satellite communication, this paper conducts user sentiment analysis by importing posts from Reddit, one of the world's SNS, and extracts need-related sentences through need mining to identify user needs, performs topic modeling to classify topics, and prepares an action plan according to these topics. We hope that this study will be used as a policy resource for the development and innovation of new business models in the field of low-orbit satellite communication, bridging the digital information gap and solving social problems, contributing to sustainable digital transformation and enhancing soft power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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