• 에너지공학
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• 제11권1호
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• pp.1-9
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• 2002

우리나라에 보급된 축냉시스템 이용효율 향상과 전력사용 합리화 방안을 제시함으로써 빙축열 시스템의 보급활성화를 통한 하절기 피크부하 경감에 기여코자 빙축열 설비의 성능시험을 실시한 결과 COP주간 3.8, 축열 3.0대비 30% 이상 성능이 감퇴한 주간 2.6∼3.4, 축열 2.1∼3.0정도로 냉동기가 가동되고 있으며, 축열율은 15개 건물 중 3개 건물(21.4%)만이 축열능력 대비 40% 이상의 축열을 실시하고 있는 것으로 분석되었다. 이처럼 운전성능 감퇴를 개선하기 위하여는 축냉(빙축열)설비 운전시 빈번히 발생하는 3-Way 밸브오동작, 냉각능력 감소, 팽창밸브 동작 부적절, 운전모드별 제어설정 오류 등에 의한 축냉능력 감퇴현상을 시정하고, 냉동기의 브라인배관 By-pass, Ice Slurry system운전모드별 배관분리, 냉온수펌프의 회전수제어 등의 배관계통 개선검토가 필요하며, 축냉(비축열) 시스템특징 별로는 Ice on Coil system은 냉방부하 확장성에 제약, Ice Ball system은 축열조의 수밀유지, Ice lens system의 제빙운전시 COP 저하, Ice Slurry system은 주간 운전시 저온운전에 따른 낮은 COP, Ice Harvest system은 Hot Gas 탈빙으로 동력손실증가 등에 대한 개선이 향후 축냉(빙축열)시스템의 운전성능 향상을 위해 필요한 것으로 도출되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.45-54
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• 2010

본 논문에서는 동반논문에서 구축된 수치해석 모델을 이용하여 SCW의 성능을 평가하기 위한 매개변수연구를 수행하였다. 매개변수연구에는 공극률, 투수계수, 열전도도, 비열, 지열경사 등 5개의 지반환경변수와 유량, 심정심도, 심정직경, 유입관 직경, 블리딩율의 설계변수가 적용되었다. 수치해석은 24시간 연속가동과 가동 중지를 반복하는 14일간의 가동 두 가지로 수행되었다. 해석결과 SCW 성능에 중요한 영향을 미치는 변수는 열전도도, 수리전도도, 지열경사, 유량, 심정 심도, 블리딩율인 것으로 나타났다. 열전도도가 높을수록 SCW의 효율이 향상되는 것으로 나타났다. 지열경사가 클수록 심정 저부의 온도가 증가하여 난방모드에서는 효율이 향상되지만, 냉방모드에서는 유입수의 온도가 증가하여 오히려 효율이 감소하는 것으로 나타났다. 수리전도도도는 $10^{-4}m/s$ 이상일 경우에는 큰 영향을 미칠 수 있으나 $10^{-6}m/s$ 이하에서는 영향이 적은 것으로 나타났다. 심정심도가 증가할수록 SCW의 효율이 향상되는 것으로 나타났지만 심정심도를 높일수록 시공비가 증가하게 된다. 블리딩을 적용하며 추가적인 비용 없이 심정온도를 조절할 수 있으며 성능을 향상시킬 수 있는 매우 효과적인 방법인 것으로 나타났다. 단, 블리딩은 유출수를 배출할 공간이 확보되며 지하수량이 풍부한 경우에만 적용할 수 있다. 본 매개변수 연구결과, SCW의 성능에 영향을 미치는 요소는 매우 다양하며 이들의 복합적인 영향을 정확하게 규명하기 위해서는 수치적 모델을 수행해야 할 필요가 있는 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권9호
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• pp.979-988
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• 2014

자동차를 이용하는 시간이 늘어남에 따라 자동차 실내의 온열쾌적성에 대한 관심이 급증하고 있다. 그러나 아직까진 실제 자동차 중에서 공조시스템의 냉방성능은 자동차 제조사별로 온열쾌적성 지표를 통해 평가되지 않고, 실내의 공기 속도와 온도 등 열환경 기준에 의해 평가되고 있다. 또한 차 실내의 온열쾌적성을 수치해석으로 평가하는 경우 타당한 결과를 도출할 수 있는 수치기법에 대한 기준이 확립되지 않은 상황이다. 본 연구에서는 외부 열원을 모사하기 위하여 태양광선 추적모델을 사용하고, 공조시스템 작동 후 20 분까지 다양한 매개변수(공조시스템의 작동모드와 작동풍량, 인체모델 탑승조건)에 대한 자동차 실내의 온열쾌적성 평가를 수행하였다. 이를 통해 자동차 실내의 온열쾌적성 지표를 예측할 수 있는 평가모델을 도출하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2022

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.22-28
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• 2017

전기자동차에 사용되는 리튬이온 배터리의 성능은 배터리 온도에 따라 큰 차이를 보인다. 본 논문에서는 유한차분법을 이용하여 배터리의 발열량에 따른 배터리의 온도변화를 평가하고, 배터리의 충전량, 내부저항 및 전압변화를 조사하였다. 이 배터리 모델을 1차원 해석 프로그램인 AMESim과 연동하여 전기자동차가 NEDC 모드로 주행 시, 배터리의 온도 변화에 따른 전기자동차의 주행거리를 산출하였다. 배터리는 온도가 $25^{\circ}C$ 이하로 감소하면 내부저항이 증가하기 때문에 발열량이 증가하여 주행거리는 줄었다. 또한, 배터리의 온도가 $25^{\circ}C$ 이상이 되면, 배터리의 충전량이 감소하여 배터리의 성능이 떨어지고 그 결과로 주행거리가 줄었다. 배터리의 성능을 최적으로 유지할 수 있는 온도인 $25^{\circ}C$를 기준으로 배터리의 온도가 $-20^{\circ}C$와 $45^{\circ}C$일 때, 전기자동차의 주행거리는 각각 33%와 1.8% 감소하였다. 배터리의 최적 온도를 유지하기 위해 효율적인 배터리 열관리를 통하여 저온에서는 가열, 고온에서는 냉각이 이루어져야 한다. 해석 결과 외기온이 $-20^{\circ}C$인 경우 500 W의 열을 공급해주어야 하며, 외기온이 $45^{\circ}C$ 경우에는 냉방을 통해 250 W의 열을 방출해줌으로써 배터리 구동의 최적 온도인 $25^{\circ}C$를 유지할 수 있다.