본 논문에서는 주택이나 건물의 단열 진단을 통하여 에너지 손실 요인을 발견하고 이에 따른 에너지 효율 개선에 대한 방향을 제시하고 있다. 건축물의 에너지 효율 요소는 단열 진단, 열교 진단, 창호 진단, 기밀 진단, 설비 진단 등으로 구성된다. 에너지 복지 사각지대 주민 및 시설 중 전라남도 나주시에 위치한 한 경로당 건물을 대상으로 하여 에너지 효율 진단을 실시하고 단열 시공을 한 후의 에너지 효율 진단을 실시하였다. 에너지 측정과 진단 및 분석은 IoT 기반 통합 유무선 에너지 진단 플랫폼인 에너지 파인더를 이용하였다. 비교 결과 전체적으로 16.38%의 에너지 절감률을 달성하였다. 연간 단위 면적당 난방 에너지 소요량은 시공 전 333.51kWh에서 시공 후 277.35kWh로 감소되었고, 연간 단위 면적당 냉방 에너지 소요량은 시공 전 5.51kWh에서 시공 후 5.22kWh로 감소되었다. 연간 단위 면적당 1차 에너지 소요량은 시공 전 464.52kWh 였으나 시공 후 403.69kWh로 감소되었으며, 연간 에너지 사용 비용은 시공 전 3,063,307.14원이었으나 시공 후 2,641,072.49원으로 절감되었다. 단열 이외의 에너지 효율에 영향을 미치는 기준들에 대한 추가적인 개선 작업이 필요하다고 판단된다.
This paper proposes the PV module fault diagnosis sensor which is applied to Zigbee wireless network, and monitoring system using the developed sensor. It is designed with embedded sensor in junction box. The diagnosis elements for algorithm were voltage and temperature. For that reason, It is able to reduce the price and separate the fault of bypass diode from shading differently from other monitoring systems. This fault diagnosis algorithm verified through the Field-installed operations of PV module.
In this paper, a black box, which is provided the reliability and user safety of home battery energy storage system connected with solar energy generation, is developed. In the developed scheme, a status and diagnosis data of battery management system, power conditioning system, solar energy generation and grid is measured. This status and diagnosis data is stored and displayed in the developed black box. In addition, this status and diagnosis data is stored and displayed in a monitoring system and a smart phone of user. A performance evaluation of the developed black box is carried out using emulator of home battery energy storage system connected with solar energy generation. Consequently, the developed black box is proved its superiority of the reliability and user safety.
The authors are using Qi-diagnosis (integrated diagnosis by bio-energy) that is a method of diagnosis and treatment. We applied Qi-diagnosis to the main study to lay the foundation and framework for research and education about the Korean Medicine. The authors try to describe systemically and specifically the Qi-diagnosis that the authors are using in clinical diagnosis ane treatment so that anyone can use it. The authors have been able to grasp the flow of human bio-energy through years of training. It has had many effects by applying the Qi-diagnosis to patients. The steps of the bio-energy flow have become objective. And the authors have been applied to acupuncture, herbal medicine, moxibustion, bruising treatment and anthrax anesthesia in clinical through the Qi-diagnosis. Also, it is applied to the life management of patients. It is applied to arts such as music therapy and art therapy. The deeper the depth of the Qi-diagnosis, the greater the opportunity to utilize the Qi-diagnosis. The Qi-diagnosis is the origin of the korean medicine. It was able to make diagnosis and treatment correct and to establish clues that the medical problems would be solved through the Qi-diagnosis. In order to do so, the diagnostician must be able to feel the auricular flow of the body accurately and objectively. In addition, he must have a comprehensive understanding of the overall framework of medicine. As a result, diagnosis and treatment of the patient as well as general problems of the patient can be identified and advised, so comprehensive treatment is possible. And it is not only a specific person can do it, but it is a diagnostic method that anyone can take if they take the basic steps step by step.
In this paper, a black box, which is provided the reliability and user safety of home battery energy storage system connected with solar energy generation, is developed. In the developed scheme, a status and diagnosis data of battery management system, power conditioning system, solar energy generation and grid is measured. This status and diagnosis data is stored and displayed in the developed black box. In addition, this status and diagnosis data is stored and displayed in a monitoring system and a smart phone of user. A performance evaluation of the developed black box is carried out using emulator of home battery energy storage system connected with solar energy generation. Consequently, the developed black box is proved its superiority of the reliability and user safety.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
Park, Jin-Kyun;Chang, Soon-Heung;Cheon, Se-Woo;Lee, Jung-Woon;Sim, Bong-Shick
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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pp.340-345
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1996
Because of limited resources of time and information processing capability during abnormal situation, diagnosis is difficult tasks in nuclear power plant (NPP) operators. Moreover since minimizing of adverse consequences according to process abnormalities is vital for the safety of NPP, introducing of diagnosis support systems have particularly emphasized. However, considerable works to develop effective diagnostic support system are not sufficiently fulfilled because of the complexity of NPP is one of the major problems. To cope with this complexity, a lot of model-based diagnosis support systems have considered and implemented worldwide. In this paper, as a prior step to development of model-based diagnosis support systems, primary side of pressurized water reactor is functionally modeled by multilevel flow modeling (MFM) concept. MFM is suitable for complex system modeling and for diagnosis of abnormalities. Furthermore, knowledge-based diagnosis process, of NPP operator could be supported because this diagnosis strategy can represent operator's one.
Fault diagnosis depends critically on the selection of sensors monitoring crucial process variables. Boolean network (BN) is composed of nodes and directed edges, where the node state is quantized to the Boolean values of True or False and is determined by the logical functions of the network parameters and the states of other nodes with edges directed to this node. Since BN can describe the fault propagation in a sensor network, it can be applied to propose sensor selection strategy for fault diagnosis. In this article, a sufficient condition for parameter identifiability of BN is first proposed, based on which the sufficient condition for fault identifiability of a sensor network is given. Then, the fault identifiability condition induces a sensor selection strategy for sensor selection. Finally, the theoretical result is applied to the fault diagnosis-oriented sensor selection for a nuclear heating reactor plant, and both the numerical computation and simulation results verify the feasibility of the newly built BN-based sensor selection strategy.
In-situ diagnosis of chiller performance is an essential step for energy saving business. The main purpose of the in-situ diagnosis is to predict the performance of a target chiller. Many models based on thermodynamics have been proposed for the purpose. However, they have to be modified from chiller to chiller and require profound knowledge of thermodynamics and heat transfer. This study focuses on developing an easy-to-use diagnostic technique that is based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The effect of sample data distribution on training the ANFIS is investigated. It is found that the data sampling over 10 days during summer results in a reliable ANFIS whose performance prediction error is within measurement errors. The reliable ANFIS makes it possible to prepare an energy audit and suggest an energy saving plan based on the diagnosed chilled water supply system.
This study was written in order to help understanding of visible diagnosis of energy and color(기색). Visible diagnosis of energy and color is a very important factor of diagnosis and a necessary step of visible diagnosis. As human's body is under the control of spirit(신) and spirit(신) is stored by five viscera(오장), so spirit expresses the change of five viscera and is reflected by energy and color(기색). Strictly speaking, energy and color(기색) is not divided into each other. But, we can say that glittering glossy part belongs to energy(기) and blue, red, yellow, white and black part belongs to color(색). Various changes of energy and color(기색) observe the rules of yin-yang(음양). If we consider the interior and exterior(내외), top and bottom(상하), right and left(좌우), rise and fall(부침), clearness and muddiness(청탁), weak and severe(미심), spread and gather(산박), gloss and dness(택요) etc. we can decide the yin and yang(음양), inside and outside(표리), coldness and heatness(한열), truth and false(허보), life and death(생사) and prognosis. One man's own color is determined by the five human type(오형인), There are very various points of changing colors. As divided into principal groups, there are three main groups, that is, sky(천), earth(지) and man(인). A season(사시), day and night(주야) and cloud and clear(음청) belong to the factor of sky(천), a direction and configuration of the ground(지형) belong 治 the factor of earth(지), and motion and rest(동정), seven emotions(칠정), age and youth(노소), poor and rich(빈부) and high and low(귀천) belong to the factor of man(인).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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