Recently, most of the energy consumed in vehicle is derived from fossil fuels. For this reason, the demand for clean, renewable and affordable alternative energy is forcing the automotive industry to look beyond the conventional fossil fuels. Natural gas represents today a promising alternative to conventional fuels for vehicles propulsion, because it is characterized by a relatively low cost, better geopolitical distribution than oil, lower environmental impact, higher octane number and a higher self ignition temperature. Above all, CNG is an environmentally clean alternative to the existing spark ignition engines with the advantages of minimum change. In this study was installed bi-fuel system that a conventional 2 liters gasoline engine was modified to run on natural gas by a gas injection system. Experiments were mainly carried on the optimization of an ECU control strategy affecting the emission characteristics of CNG/Gasoline bi-fule vehicle. The test results shown that CO2 emission in bi-fuel mode was reduced 16% compared to gasoline fuel in the NEDC mode. Also the amount of CO and HC emissions in bi-fuel and gasoline modes were found to equality. But Compared to gasoline, the bi-fuel mode resulted in higher NOx emissions.
The growth of the algae strain Chlorella vulgaris under mixotrophic conditions in the presence of saccharified acorn-starch (acorn-glucose) was evaluated with the objective of increasing biomass growth and triacylglycerols (TAGs) content. The results indicated that 81.3% of starch was converted to glucose in acorns. C.vulgaris algal strains grown with acorn-glucose produced higher biomass and TAGs content than with autotrophic growth. The highest biomass production and TAGs content with 3 g/L acorn-glucose were 12.44 g/L and 32.9%, respectively. Biomass production with 3 g/L acorn-glucose was 16.4 fold higher than under autotrophic growth condition. These findings suggested that 3 g/L acorn-glucose is economic and efficient for biomass production/productivity and TAGs content of microalgae. This study provides a feasible way to reduce the cost of bioenergy production from microalgae.
The extensible supply of New & Renewable energy resources desperately needs to counter the high dependence on imported energy, recent high oil prices and the Climate Change Conference, and the government has operated the 'Renewable Portfolio Standard' (RPS) as one of the renewable energy policy from 2012. By analyzing the operation case of combined heat and power plant using the woodchip biomass, we drew the price of wood chip fuel, plant capacity factor, electricity selling price, heat selling price and LCOE value. After analyzing the economic feasibility of 3MWe combined heat and power plant based on the operating performance, the minimum of economic feasibility has appeared to be secured according to the internal rate of return (IRR) is 6.34% and the net present value (NPV) is 3.6 billion won as of 20 years life time after installation, and after analyzing the cases of the economic feasibility of the price of wood chip, plant capacity factor, electricity and heat selling price are changed, the economic feasibility is valuable when the price of wood chip is over 64,000 won/ton, NPV is minus, and the capacity factor is above 46.9%, the electricity selling price is 116 won/kWh and the heat selling price is above 75,600 won/Gcal. When going over the new installation hereafter, we need the detailed review of the woodchip storage and woodchip feeding system rather than the steam-turbine and boiler which have been inspected many times, the reason why is it's hard to secure the suitable quality (constant size) of woodchip by the lack of understanding about it as a fuel because of the domestic poor condition and the calorific value of woodchip is seriously volatile compared with other fuels.
This study was conducted to develop the standard breakfast menu for those weak groups having insufficient breakfast intake. The following three target groups are classified as: 16-19 years old high school male student, 20-29 years old female who have job or college students, 20-29 years old male or female who have job (double income family). While developing menus for each target groups, we applied several basic guidelines for meal planning as follows: Nutrient intake level was set to $\graction one-Third$ of RDA, while the energy level to $\fraction one-quarter $ of RDAs. Most Sequent meal pattern of Koreans was adapted; Suitabilities of appropriate serving size and cost for middle-income families were considered; Domestic foods and ingredients were used. We developed 24 menus summed by 2 menus for each season and three target groups. When evaluating the menus, most of the breakfast menus were sufficient of nutrients as a meal for the subjects. Three food groups such as grain/starch group, meat/fish/egg/bean group, vegetable/fruit group were included in all menus. Even though milk/dairy products group was not excluded for some menus, other calcium substitutes like anchovies were used. Oil/nut/sugar group was used to a minimum. The average number of foods for each menu was 12.8, which ranged from 10 to 17 depending on the menus. The average weight of the menus including soup was 822 g, 633 g and 730 g for each target group, respectively. The average price of the menu ranged from 2,000 to 3,500 won per person. The above results could be applied at home as well as foodservice institutes and furthermore could offer information for developing breakfast-substituting food products.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.361-366
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2019
The amount of data created in the present intelligence information society is beyond imagination. Big data has a great diversity from every information via SNS and internet to the one created by government and enterprises. This various data is close at hand having infinite value as same as crude oil. Big data analysis and utilization by data mining over every areas in the modern industrial society is getting more important for finding useful correlation and strengthening forecasting power against the future uncertainty. Efficient management and utilization of big data produced by complex modern society will be researched in this paper. Also it addresses strategies and methods for securing overall industrial competitiveness, synergy creation among industries, cost reduction and effective application based on big data in the $4^{th}$ industrial revolution era.
Growing pollution due to industrialization leads to difficulties in survival of mankind. Generation of clean water from wastewater by membrane separation process is emerging cost efficient technology. Membrane prepared from renewable resources are in lots of demand to reduce burden on synthetic polymers which is one of the source of environmental pollution. Bacterial cellulose (BC) is very pure and distinct form of cellulose nanofibrils (CNF). Nanopapers prepared from CNF are used ad ultrafiltration (UF) and nanofiltration (NF) membrane for different applications. High crystallinity of BC gives rise to excellent mechanical property, an essential criterion for wastewater treatment membrane. In this review, BC based membrane for application in dye, oil, heavy metal and chemical removal from wastewater is discussed.
Realized volatility is well known to have long memory, strong association with other global financial markets and interdependences among macroeconomic indices such as exchange rate, oil price and interest rates. This paper proposes autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive (AE-FAHAR) model for realized volatility forecasting. AE-FAHAR incorporates long memory using HAR structure, and exogenous variables into few factors summarized by autoencoder. Autoencoder requires intensive calculation due to its nonlinear structure, however, it is more suitable to summarize complex, possibly nonstationary high-dimensional time series. Our AE-FAHAR model is shown to have smaller out-of-sample forecasting error in empirical analysis. We also discuss pre-training, ensemble in autoencoder to reduce computational cost and estimation errors.
The Arctic Circle's huge amounts of fossil fuels and mineral resources are being developed and subjected to active construction projects. Global efforts are continuing to actively respond to climate change, but the dependence on fossil fuels remains high. This study reports a preliminary survey conducted in Alberta, Canada, where oil sand resources are actively developed. A land cover map was prepared using satellite imagery to reduce the cost and time of surveying a wide area. Results likely useful to resource development projects such as ground surface temperature and snow cover distribution were derived by using the obtained image classification results. It is expected that the results of the present research and analysis will be used to establish strategies for the successful promotion and operation of projects to develop resources in the Arctic.
In the oil and gas exploration market, various cableless seismic systems have been developed as an alternative to improve data acquisition efficiency. However, developing such equipment at a small scale for academic research is not available owing to highly priced commercial products. Fortunately, building and experimenting with open-source hardware enable the academic utilization of cableless seismic equipment with relatively low cost. This study aims to develop a cableless seismic acquisition module using Arduino. A cableless seismic system requires the combination of signal sensing, simple pre-processing, and data storage in a single device. A conventional geophone is used as the sensor that detects the seismic wave signal. In addition, it is connected to an Arduino circuit that plays a role in implementing the processing and storing module for the detected signals. Three main functions are implemented in the Arduino module: preprocessing, A/D conversion, and data storage. The developed single-channel module can acquire a common receiver gather from multiple source experiments.
Shin, Sun-Kyoung;Jeon, Tae Wan;Yoon, Jeong-Ki;Kim, Tae-Seung;Oh, Gi Jong;Kim, Young Shik;Kim, Kyoung Soo
Analytical Science and Technology
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v.21
no.3
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pp.174-182
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2008
The study on the development of rapid analytical method of PCBs containing waste was performed by considering the extraction, column cleanup process, analytical condition and so on. In the established method, new sample clean-up procedure, new quantification peaks and temperature program were introduced. Method detection limit of the method was 0.5 mg/L, and the method could save the total run time to 2/3, therefore save the analysis cost, The new rapid analytical method of transformer oil was suggested to the waste official test method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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