• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.314-321
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• 2012

Harmful gases which are generated from various rout at growth environment of livestock ban have a direct and indirect bad influence to the livestock and farmers, and also step-up breeding density and long-term exposure to the sealed environment of winter can be fatal. In this paper, we propose a gas measurement system for monitoring gases of ammonia, hydrogen sulfide, volatile organic compounds, etc. which arise from the muck. The measurement system consist of both wireless gas sensor node and gas recognition software using a Fuzzy Min-Max neural network. To evaluate the performance of suggested system, gas measurement experiments are performed in laboratory environment by using the designed wireless gas sensor node. And we show the performance through classification test for the target gases by the designed gas recognition software.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.105.2-105.2
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• 2010

석탄의 직접 연소 대신 고온/고압의 조건에서 불완전연소 및 가스화 반응을 통하여 일산화탄소(CO)와 수소($H_2$)가 주성분인 합성가스를 제조하여 이용하는 석탄 가스화 기술은 현실적인 에너지원의 확보를 위한 방법인 동시에 이산화탄소를 저감할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 non-slagging 방식의 pilot급 분류층 석탄가스화기를 대상으로 고압 미분탄공급장치, 합성가스 냉각장치, 고온 집진장치 등을 연계하여 상용급 석탄가스기와 유사한 $1,300^{\circ}C$, 20 kg/$cm^2$의 운전조건에서 미분탄의 안정적인 공급을 통한 양질의 합성가스 제조 및 제조된 합성가스의 분기 공급특성 시험을 진행하였다. 그리고, 고압 미분탄공급장치는 공급호퍼에 저장된 미분탄을 고온/고압 조건으로 운전되는 석탄가스화기에 공급하기 위한 설비로서, 이러한 고압 미분탄공급장치를 이용한 기류수송 방식의 미분탄 공급 기술은 가스화기 설계 및 운전제어 기술과 더불어 석탄가스화기 시스템의 안정적 연속운전을 위한 가장 핵심적인 기술 중 하나라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 아역청탄인 인도네시아 ABK탄을 대상으로 향후 dense phase 고압 기류수송을 목적으로 하는 고압 미분탄공급장치의 성능특성을 시험을 진행하였는데, 시험 결과 73 kg/h 조건에서 20 kg/$cm^2$의 가스화기에 대한 안정적인 미분탄 공급특성을 확인할 수 있었으며, 이러한 미분탄 공급 조건에서 CO 40～45%, $H_2$ 16~20%, $CO_2$ 5~8% 조성의 양질의 합성가스를 평균적으로 $230{\sim}50Nm^3/h$ 안정적으로 제조할 수 있었다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2008.11b
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• pp.2953-2961
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• 2008

습식 석탄가스화란 석탄을 물과 혼합한 슬러리 형태(CWM, Coal Water Mixture)로 사용하는 것을 말하며, 분류층 가스화기에 빠르게 적용되었던 이유는 석유류 가스화와 공급방식이 유사하다는 점에서 출발하였다고 볼 수 있다. 1950년도에 사용되어 왔던 석유류 가스화 이용은 1970년 이후로는 유가 상승의 영향으로 석탄가스화로 바뀌게 되었다. 합성가스의 활용공정인 화학물질 제조 또는 복합발전의 운전 압력이 대부분 높기 때문에 가스화 압력을 높게 유지하기 위하여 슬러리 공급 방식이 많이 이용되었다. 슬러리 형태의 석탄 연료는 석유류가스와 시스템을 유사하게 활용할 수 있는 장점이 있으며, 특별히 고압을 필요로 하는 경우에도 비교적 간단한 시스템을 이용하여 공급 가능하다. 본 고에서는 현재까지 한국에너지기술연구원에서 수행된 습식 석탄가스화 기술개발 내용에 대하여 기술하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2003.05a
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• pp.523-526
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• 2003

본 연구센터에서는 폐기물의 무해화 처리 및 합성가스 제조를 통한 에너지화를 목적으로 가스화용융시스템의 개발을 진행 중에 있다. 현재까지 개발된 가스화용융시스템은 분류층(Entrained bed) 방식의 가스화용융로를 핵심장치로 하고 있으며, 폐유, 중질잔사유, 액상슬러리등의 액상폐기물과 건조하수슬러지, 소각재등의 입자상 폐기물을 대상으로 개발되었다.(중략)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.431-435
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• 2013

Aroma has been used for healing for a long time. The healing effects depend on aroma used. We made gas sensor array system to classify aromas systematically. We used outputs of sensors as the input to IAFC neural network. Results show that the neural network successfully classified jasmine, orange, roman chamomile, and lavender into 4 classes, and classified without any error.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.71.1-71.1
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• 2011

석석탄가스화 기술은 고온, 고압 조건에서 미분탄과 산소의 가스화 반응에 의해 CO와 $H_2$가 주성분인 합성가스를 제조하는 기술로서 차세대 화력발전 뿐만아니라 다양한 화학원료 제조를 위한 분야에서 각광을 받고 있다. 또한, 가스화 기술은 향후 CCS기술, CTL(Coal To Liquid, 석탄액화)기술, SNG(Synthetic Natural Gas, 합성천연가스)생산, 수소생산, 각종 화학원료 생산 등과 연계가 가능한 미래 석탄이용 분야의 핵심 기술이라 할 수 있다. 따라서, 고등기술연구원에서는 이러한 석탄가스화를 통해 양질의 합성가스를 제조하기 위한 기술 개발의 일환으로 pilot급 고온, 고압 건식 분류층 가스화기, 기류수송 방식의 미분탄공급장치, 수냉자켓 구조의 합성가스 냉각장치, 합성가스 중 분진제거를 위한 금속필터 장착 집진장치 등을 연계하여 20기압의 고압 조건에서 장시간 연속운전을 진행하였다. 본 연구에서는 미분탄 공급을 위하여 상부공급 버너를 적용하였고 석탄가스화기는 $1,300{\sim}1,350^{\circ}C$ 정도의 온도에서 운전을 진행하였으며 미분탄을 75 kg/h의 조건에서 연속적으로 공급하였다. 그리고, 이러한 조건에서 5.5일 정도의 연속운전을 진행하는 동안 CO 44~48%, $H_2$ 20~21%, $CO_2$ 4~5% 조성의 석탄 합성가스를 $200Nm^3/h$ 안정적으로 제조할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1998.05a
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• pp.3-8
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• 1998

석탄을 이용한 차세대 발전 시스템으로 석탄가스화 복합발전(IGCC, Integrated Gasification Combined Cycle)이 하나의 대안으로 제시되고 있다. 기존 석탄화력 발전소의 발전 효율인 36-38%보다 적어도 2-6% 우수한 효율을 나타내고 있으며 21세기 석탄 이용시 적용될 환경 규제치를 가장 현실적으로 만족시킬 수 있는 차세대 석탄화력발전 시스템으로 평가받고 있다. (중략)

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.18 no.4
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• pp.68-75
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• 2014

It is necessary to control and evaluate human factors to reduce economic loss by major accident in toxic gas facilities. Conventional works to evaluate hazards have been focused on mechanical and systematic failure, while only a little works have been studied on managing human errors. In this work, a classification system of performance shaping factor (PSF) was suggested to consist human error in managing accident in the toxic gas facilities. Four types of PSFs (human, system, task characteristics, and task environment) were collected, reviewed, and analyzed to be categorized selected according their characteristics of situational, task, and environmental parameters. The PSFs were further modified to set up PSF systems adequate to evaluate human error, and the proposed system to consist PSFs to evaluate human error was further studied through accident analysis in toxic gas facilities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1846-1848
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• 2015

가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.8 no.6
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• pp.461-468
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• 1999

In this paper, we have implemented a gas recognition system for classification and identification of explosive gases such as methane, propane, and butane using a sensor array and an artificial neural network. Such explosive gases which can be usually detected in the oil factory and LPG pipeline are very dangerous for a human being. We analyzed the characteristics of a multi-dimensional sensor signals obtained from the nine sensors using the principal component analysis(PCA) technique. Also, we implemented a gas pattern recognizer using a multi-layer neural network with error back propagation learning algorithm, which can classify and identify the sorts of gases and concentrations for each gas. The simulation and experimental results show that the proposed gas recognition system is effective to identify the explosive gases. And also, we used DSP board(TMS320C31) to implement the proposed gas recognition system using the neural network for real time processing.