Park, Kyung-Eun;Kang, Gi-Hwan;Kim, Hyun-Il;So, Jung-Hoon;Yu, Gwon-Jong;Kim, Jun-Tae;Lee, Kil-Song
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.29
no.1
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pp.18-23
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2009
We intend to describe a 12kW building-integrated photovoltaic system which was applied into the south wall of a new building. This study showed the results that were appeared from describing the PV module manufacture and installation process, and performing generation performance analysis of BIPV system. From the result we confirmed that the generation performance of the BIPV system was changed by season. The performance ratio(PR) was about 83.6% in winter and it means that performance of this BIPV system was so good in that season. On the other hand, the PR in summer was about 75.0% dropped about 8%. It was believed that the change was influenced by the reduction of solar radiation irradiated into the PV modules by installation position and rainy spell in summer. And we also confirmed that low irradiation condition is cause of the additional loss in the total PV system. In this case, the efficiency ratio of PCS drops significantly at low input loads and the average conversion efficiency of PCS in summer was 76.4% decreased about 10% from 86% in winter.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.7
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pp.754-759
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2015
Nowadays, short distance communication systems with low power energy (LPE) are developed for identification and monitoring of site identification of vessel crews and passengers (SIVCP). LPE communication modules, such as Bluetooth low energy (BLE) and Zigbee, are used for short distance communications with LPE. These modules enable 1:N communications and their popularity is growing since the modules can be mounted on movable objects, such as mobile devices and human body. When these modules are used, the important factor that affects their operation time and design are the capacity and size of battery. Therefore, they must be made as small as possible, and the battery should be selected to be slightly smaller than the module. In this study, we calculate the theoretical life of batteries used in SIVCP BLE modules using data sheet and discharge characteristic graph under the condition of a 1/250 transmission-ratio (TR). We thus calculate experimental life by measuring transmission current for the same TR, and low speed mode current for a 1/5000 TR and measure long-term experimental life using 1/25 TR for days. Through these experiments, we verify experimental methods for the prediction and extension of battery life that would enable us to select appropriate sizes of batteries based on vessel usage and passenger types. The selections of the module TR and battery size are important factors affecting the cost reduction of module design, the battery maintenance, and passenger convenience.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.9
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pp.315-320
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2015
In cloud computing, server virtualization supports one or more virtual machines loaded on multiple operating systems on a single physical host server. Migration of a VM is moving the VM running on a source host to another physical machine called target host. A VM live migration is essential to support task performance optimization, energy efficiency and energy saving, fault tolerance and load balancing. In this paper, we propose open source based adaptive VM live migration technique. For this, we design VM monitoring module to decide VM live migration and open source based full-virtualization hypervisor.
Park, Joon-Kyu;Han, Woong-ji;Kwon, Young-Hun;Kang, Joon-Oh;Lee, Yong-Chang
Journal of Urban Science
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v.8
no.1
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pp.7-14
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2019
Recently, interest in solar energy, which is the center of new government energy policy, is increasing. However, the focus is on mass production of solar power plants, and policies and related technologies for maintenance and management of existing installed PV modules are insufficient. In this study, we use UAV (Unmanned Aerial Vehicle) to acquire RGB and infrared images, apply it to the structure-from-motion (SfM) based image analysis tool, model the three- And the position of the hot spot was monitored and coordinates were detected. As a result, it is possible to provide basic spatial information for maintenance of solar module by monitoring and position detection of hot-spot suspected solar cells by superimposing infrared image and RGB image based on unmanned aerial vehicle.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.2
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pp.125-130
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2013
According to the law revision of TPMS mounting obligations in Korea, researches about energy harvester which is the alternative of the battery are actively performed by many groups. Because WSN (Wireless Sensor Network) has the proposition of "Install and forget" and the power supplier also has the same performance as the vehicle's lifetime. In this paper, electromagnetic induction type of energy harvester through the relative motion between the rotating wheel and the fixed brake disc is introduced by using the most efficient source as the rotating motion in the view of vehicle's mechanism. The coil on the wheel and the permanent magnet at the brake disc are arranged in several ways. These various arrangements are the number of coil turns are consisted of design variables. By using the orthogonal array to reduce the experimental cost, the optimal composition is verified through the experiment. Finally the validity of the module is considered by measuring the level of storable electrical energy.
We developed an analysis software that automatically detects incoming isotopes for multi-purpose gamma-ray detectors. The software is divided into three major parts; Network Interface Module (NIM), Spectrum Analysis Module (SAM), and Graphic User Interface Module (GUIM). The main part is SAM that extracts peak information of energy spectrum from the collected data through network and identifies the isotopes by comparing the peaks with pre-calibrated libraries. The proposed peak detection algorithm was utilized to construct libraries of standard isotopes with two peaks and to identify the unknown isotope with the constructed libraries. We tested the software by using GammaPro1410 detector developed by NuCare Medical Systems. The results showed that NIM performed 200K counts per seconds and the most isotopes tested were correctly recognized within 1% error range when only a single unknown isotope was used for detection test. The software is expected to be used for radiation monitoring in various applications such as hospitals, power plants, and research facilities etc.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
D. W. KANG, J. S. CHOI, and G. R. TACK, A Study on Real-Time Sports Activity Classification & Monitoring Using a Tri-axial Accelerometer. Korean Jouranl of Sport Biomechanics, Vol. 18, No. 2, pp. 59-64, 2008. This study was conducted to study the real-time sports activity classification and monitoring using single waist mounted tri-axial accelerometer. This monitoring system detects events of sports activities such as walking, running, cycling, transitions between movements, resting and emergency event of falls. Accelerometer module was developed small and easily attachable on waist using wireless communication system which does not constrain sports activities. The sensor signal was transferred to PC and each movement pattern was classified using the developed algorithm in real-time environment. To evaluate proposed algorithm, experiment was performed with several sports activities such as walking, running, cycling movement for 100sec each and falls, transition movements(sit to stand, lie to stand, stand to sit, lie to sit, stand to lie and sit to lie) for 20 times each with 5 healthy subjects. The results showed that successful detection rate of the system for all activities was 95.4%. In this study, through sports activity monitoring. it was possible to classify accurate sports activities and to notify emergency event such as falls. For further study, the accurate energy consumption algorithm for each sports activity is under development.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.420-425
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1999
The maximum demand controller is an electrical equipment installed at the consumer side of power system
for monitoring the electrical energy consumed during every integrating period and preventing the target
maximum demand (MD) being exceeded by disconnecting sheddable loads. By avoiding the peak loads and
spreading the energy requirement the controller contributes to maximizing the utility factor of the generator
systems. It results in not only saving the energy but also reducing the budget for constructing the natural base
facilities by keeping thc number of generating plants ~ninimumT. he conventional MD controllers often bring
about the large number of control actions during the every inteyating period and/or undesirable loaddisconnecting
operations during the beginning stage of the integrating period. These make the users aviod the
MD controllers. In this paper. fuzzy control technique is used to get around the disadvantages of the
conventional MD control system. The proposed MD controller consists of the predictor module and the fuzzy
MD control module. The proposed forecasting method uses the SOFM neural network model, differently from
time series analysis, and thus it has inherent advantages of neural network such as parallel processing,
generalization and robustness. The MD fuzzy controller determines the sensitivity of control action based on
the time closed to the end of the integrating period and the urgency of the load interrupting action along the
predicted demand reaching the target. The experimental results show that the proposed method has more
accurate forecastinglcontrol performance than the previous methods.
We present a front-side micromachined thermopile with high sensitivity in the 3-5${\mu}m$ window, and discuss its application to a novel non-dispersive infrared (NDIR) $CO_2$ gas sensor with a light source emitting collimated light. The micromachined thermopile shows a measured sensitivity of 30 mV/W and a $D^*$ of $0.3{\times}10^8cm^{\surd}Hz/W$. Using this newly fabricated thermopile, we also have successfully developed a small, sensitive NDIR $CO_2$ detector module for accurate air quality monitoring systems in energy-saving building and automotive applications. The novel sample cavity comprising specular reflectors around the light bulb is configured to uniformly emit collimated light into the entrance aperture of the cavity in order to enhance the sensitivity of NDIR $CO_2$ detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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