Kim, Jongrack;Rhee, Gahee;You, Kwangtae;Kim, Dongyoun;Lee, Hosik
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.36
no.6
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pp.535-545
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2020
This study aims to conserve and monitor energy use in public sewage treatment plants by utilizing data from the SCADA system and by controlling the aeration rate required for maintaining effluent water quality. Power consumption in the sewage treatment process was predicted using the equipment's uptime, efficiency, and inherent power consumption. The predicted energy consumption was calibrated by measured data. Additionally, energy efficiency indicators were proposed based on statistical data for energy use, capacity, and effluent quality. In one case study, a sewage treatment plant operated via the SBR process used ~30% of energy consumed in maintaining the bioreactors and treated water tanks (included decanting pump and cleaning systems). Energy consumption analysis with the K-ECO Tool-kit was conducted for unit processing. The results showed that about 58.7% of total energy consumed was used in the preliminary and biological treatment rotating equipment such as the blower and pump. In addition, the energy consumption rate was higher to the order of 19.2% in the phosphorus removal process, 16.0% during sludge treatment, and 6.1% during disinfection and discharge. In terms of equipment energy usage, feeding and decanting pumps accounted for 40% of total energy consumed following 27% for blowers. By controlling the aeration rate based on the proposed feedback control system, the DO concentration was reduced by 56% compared pre-controls and the aeration amount decreased by 28%. The overall power consumption of the plant was reduced by 6% via aeration control.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.564-567
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2011
Preserving energy of sensor node in wireless sensor network is an effort to prolong the lifetime of network. Energy of sensor node is very crucial because battery powered and irreplaceable. Energy conservation of sensor node is an effort to reduce energy consumption in order to preserve resource for network lifetime. It can be achieved through efficient energy usage by reducing consumption of energy or decrease energy usage while achieving a similar outcome. In this paper, we propose optimization of energy efficient base station assisted hierarchical routing protocol in wireless sensor network, named BSAH, which use base station to controlled overhead of sensor node and create clustering to distribute energy dissipation and increase energy efficiency of all sensor node. Main idea of BSAH is based on the concept of BeamStar, which divide sensor node into group by base station uses directional antenna and maximize the computation energy in base station to reduce computational energy in sensor node for conservation of network lifetime. The performance of BSAH compared to PEGASIS and CHIRON based of hierarchical routing protocol. The simulation results show that BSAH achieve 25% and 30% of improvement on network lifetime.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1999.05a
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pp.171-176
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1999
Nondestructive inspection and accompanying life analysis based on fracture mechanics were the major conventional methods for evaluating remaining life of critical high temperature components in power plants. By using these conventional methods, it has been difficult to perform in-service inspection for life prediction. Also, quantitative damage evaluation due to unexpected abrupt changes in operating temperature was almost impossible. Thus, many efforts have been made for evaluating remaining life during operation of the plants and predicting real-time life usage values based on the shape of structures, operating history, and material properties. In this study, a core software for on-line life monitoring system which carries out real-time life evaluation of a critical component in power boiler(high temperature steam headers) is developed. The software is capable of evaluating creep and fatigue life usage from the real-time stress data calculated by using temperature/stress transfer Green functions derived for the specific headers and by counting transient cycles. The major benefits of the developed software lie in determining future operating schedule, inspection interval, and replacement plan by monitoring real-time life usage based on prior operating history.
Carbon neutrality has been emerged as important mission for all the manufacturing industry to reduce energy usage and carbon emission equivalent. Korean semiconductor and display manufacturing industries are also in huge interest by minimize the energy usage as well as to find a less global warming product gases in both etch and cleaning. In addition, Korean government is also investing long term research and development plan for the safe environment in various ways. In this paper, we revisit previous research activities on carbon emission equivalent and current research activities performed in semiconductor process diagnosis research center at Myongji University with respect to the reduction of NF3 usage for the PECVD chamber cleaning, and we present the analytical result of the exhaust gas with residual gas analysis in both 6 inches and 12 inches PECVD equipment. The presented result can be a reference study of the development of new substitution gas in near future to compare the cleaning rate of the silicon oxide deposition chamber.
Purpose: The energy consumption of apartment units is affected by the lifestyle of the residents rather than system technology. In this study the numerical analysis of assumed energy consumption correlation factors with arbitrary value due to uncertainty. It is intended to be used as a simulation correction value which can be utilized as a predicted value of actual energy usage. The correction value of the simulation is set in the developed form of the existing process that derives the actual usage amount. The simulation results used in the existing evaluation system are used to maintain the useful value as the current system evaluation scale and predict the actual capacity. Method: The method of the study is to statistically analyze the data frames of all complexes capable of collecting the annual energy usage and to reconstruct the population by adding the variables that are expected to be correlated. Repeat the data frame configuration with variables that are assumed to be highly correlated with energy use levels. Determine whether there is correlation or not. The intensity of the external characteristics of the building equipment related to the energy consumption is presented as the quantitative value. Result: The correlation between electricity consumption and trading price since 2010 is analyzed as (Correlation coefficient 0.82). These results are higher than (Correlation coefficient 0.79), which is the correlation between residential area and trading price. This paper signifies the starting point of the methodology that broadens the field of view of verification of simulation feasibility limited to the prediction technique focused on the simulation tool and the element technology scope.The diversified phenomenon reproduction method develops the existing energy simulation method.It can be completed with a simulation methodology that can infer actual energy consumption.
Of school buildings, university building requires various case analysis unlike buildings in the elementary, middle and high schools in accordance with its characteristic for variables such as characteristic of department, construction structure and material, the number of persons admitted and schedule. Through the case research on the 'D' university located in Daejeon, this study made a comparison on the monthly and yearly consumption of gas and electricity of the most recent 3 years and implemented analysis on the usage pattern and standby power of air conditioning and heating by the hour and month using PCCS(Power Consumption Consulting System) as respects electricity that is considered to have a possibility of energy-saving. The result of analysis showed that enormous amount of electric power was used during the night time for freeze protection and burst in winter season and standby power was increased in winter season as a result.
Hong, Sun Hwa;Kim, Ji Seul;Sim, Jun Gyu;Lee, Eun Young
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.48
no.1
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pp.36-43
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2015
Excess use of chemical fertilizer causes soil acidification and accumulation of salt, and thus might bring to desertification of soil. To overcome this problem, it needs limited usage of chemical fertilizer and increased usage of natural fertilizer as an alternative. In this study, dry soil-borne Bacillus sp. SHL-3, which was isolated from arid and barren soil, with plant growth promoting activity was isolated for identification and to determine optimal culture condition. A bacterial strain SHL-3 had the IAA productivity ($5.16{\pm}0.10mg\;L^{-1}$), ACC deaminase activity ($0.36{\pm}0.09$ at 51 hours) and siderophore synthesis. It was identified as genus Bacillus sp.. Also, optimal culture condition of SHL-3 were $20^{\circ}C$ and pH 7 in LB medium. Bacillus sp. SHL-3 had up to 4% salt tolerance in the medium. We evaluated the plant growth promotion ability of SHL-3 using yam (Dioscorea japonica Thunb.). As a result, Bacillus sp. SHL-3 was effective on the increase of the shoot length (202.4% increase for 91 days). These results indicate that Bacillus sp. SHL-3 can serve as a promising microbial resource for the biofertilizers of soil.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.3
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pp.471-479
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2024
Recent advancements in cloud computing have significantly increased its importance across various sectors. As sensors, devices, and customer demands have become more diverse, workloads have become increasingly variable and difficult to predict. Cloud providers, connected to multiple physical servers to support a range of applications, often over-provision resources to handle peak workloads. This approach results in inconsistent services, imbalanced energy usage, waste, and potential violations of service level agreements. In this paper, we propose a novel engine equipped with a scheduler based on the Hot-Threshold concept, aimed at optimizing resource usage and improving energy efficiency in cloud environments. We developed this engine to employ both proactive and reactive methods. The proactive method leverages workload estimate-based provisioning, while the reactive Hot-Cold Scheduler consists of a Predictor, Solver, and Processor, which together suggest an intelligent migration flow. We demonstrate that our approach effectively addresses existing challenges in terms of cost and energy consumption. By intelligently managing resources based on past user statistics, we provide significant improvements in both energy efficiency and service consistency.
Yu, Byeong Ho;Seo, Byeong-Mo;Moon, Jin-Woo;Lee, Kwang Ho
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.27
no.9
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pp.455-462
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2015
Residential buildings account for a significant portion of the total building-energy usage in Korea, and a variety of research studies on the domestic boiler have therefore been carried out; however, most of these studies examined the boiler itself, whereby the part-load ratio characteristics and the corresponding gas-energy consumption patterns were not analyzed. In this study, the part-load ratio and operating characteristics of a domestic gas boiler were analyzed within a residential building equipped with a radiant floor-heating system; in addition, the energy consumption between condensing and conventional boilers was comparatively analyzed. Our results show that significant portions of the total operating hours, heating load, and energy consumption are in the part-load ratio range of 0 through 40%, whereby the energy consumption was significantly affected by the boiler efficiency under low part-load conditions. These results indicate that the part-load operation of a boiler is an important factor in residential buildings; furthermore, replacing a conventional boiler with a condensing boiler can reduce annual gas-energy usage by more than 20%.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.4
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pp.87-92
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2019
This paper describes the pattern analysis for data of the factory energy consumption by using machine learning method. While usual statistical methods or approaches require specific equations to represent the physical characteristics of the plant, machine learning based approach uses historical data and calculate the result effectively. Although rule-based approach calculates energy usage with the physical equations, it is hard to identify the exact equations that represent the factory's characteristics and hidden variables affecting the results. Whereas the machine learning approach is relatively useful to find the relations quickly between the data. The factory has several components directly affecting to the electricity consumption which are machines, light, computers and indoor systems like HVAC (heating, ventilation and air conditioning). The energy loads from those components are generated in real-time and these data can be shown in time-series. The various sensors were installed in the factory to construct the database by collecting the energy usage data from the components. After preliminary statistical analysis for data mining, time-series clustering techniques are applied to extract the energy load pattern. This research can attributes to develop Factory Energy Management System (FEMS).
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