교내 식당에서 분리 수거된 음식물류 폐기물에서 재생 에너지인 메탄가스를 생산하기 위해 혐기성 소화시스템에 대한 연구가 수행되었다. 1차 실험에서 침출수 인발/반송도 없고 혼합도 없는, 침출수 인발/반송은 없고 혼합이 있는, 침출수 인발/반송은 있고 혼합이 없는, 그리고 침출수 인발/반송은 있고 혼합이 있는 4개의 혐기성 시스템에서 침출수 인발/반송은 있고 혼합이 없는 시스템에서 가스발생이 가장 많은 것으로 나타났다. 반응조 혼합이 없고 침출수 인발/반송이 수행되는 시스템에서는 침출수의 반응조 내 침출수 유출속도가 빠른 경우에 혐기성 반응이 활발히 일어난 것으로 관찰되었다. 가스수집기 무게가 1kg이고 음식물류 폐기물 C/N비가 10이상이 되는 경우 혐기성 반응조의 가스가 소모되어 가스수집기에 부압이 걸리는 것이 관찰되었는데, 이에 대한 원인을 밝히는 것이 음식물류 폐기물에서 재생에너지를 회수하는데 필수적이다.
고속비행체의 내외부 환경에서 가열이 된 고온고압의 흡열연료를 구현하고, 촉매를 이용한 흡열 열교환기의 성능평가를 가능하도록 하는 시험장치를 설계/제작하였다. 시험장치를 원활히 운용하기 위해, 예비시험을 통하여 고온의 흡열연료를 공급하기 위한 시험절차를 확립하였다. 흡열연료의 공급조건에 따른 촉매성능 시험을 수행하고 흡열량을 분석하였다. 선행연구사례와 동일한 반응조건에서의 촉매 반응결과를 비교하여 시험장치의 타당성을 검증하였다. 본 시험장치는 향후 다양한 조건의 흡열연료와 촉매의 흡열반응 시험에 활용할 수 있다.
물의 전기 분해는 효과적인 그린 수소를 생산하기 위한 유망한 기술 중 하나로서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 수전해 시스템의 원료로 해수를 직접 사용하게 되면 지구상에 있는 물의 약 97%를 해수가 차지하고 있으므로, 기존 담수 원료의 제한성에 대한 문제를 해결할 수 있다. 동시에 풍부한 부생 원료를 얻을 수 있는데, 그 성분과 pH 환경에 따라 전기 분해 과정에서 생성되는 Cl2, ClO-, Br2 및 Mg(OH)2 등이 대표적이다. 성공적인 해수 수전해 시스템 개발과 이에 필수적인 산소발생반응(oxygen evolution reaction, OER)과 수소발생반응(hydrogen evolution reaction, HER) 촉매를 개발하기 위해서는 해수 환경에서 일어나는 반응의 원인과 결과에 대해 파악할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 해수 수전해 시스템의 반응 메커니즘과 특징 및 애노드와 캐소드 전극에 사용되는 전기화학 촉매들의 연구 개발 동향에 대해 살펴보고자 한다.
[ $CO_2$ ]원천 분리 수소제조 반응시스템은 금속 산화물의 산화/환원 반응을 이용하여 기존의 수증기-메탄 개질 반응을 3단계의 반응시스템으로 분리함으로써 메탄 연소 시 발생되는 $CO_2$를 원천적으로 분리함과 동시에 고순도 수소를 별도의 후단 공정없이 직접 생산해 내는 신 개념의 수소 생산 기술이다. 반응 시스템은 크게 연료(즉, $CH_4$)가 공급되는 연료반응기(FR: Fuel Reactor), 수증기가 공급되는 수증기반응기(SR: Steam Reactor) 및 공기가 공급되는 공기반응기(AR: Air Reactor)로 구성되며, 다른 반응기와 비교하여 반응 매체의 전환율과 선택도를 높이기 위하여 긴 체류 시간을 확보할 수 있는 두 개의 이동 층(FR, SR)으로 구성되었다. 본 연구에서는 200 L/h의 수소를 생산할 수 있는 매체 순환식 이동층 반응기 제작을 목적으로 수소발열량 기준 0.55kW급 이동 층 반응기의 개념 설계 및 cold model을 설계 제작하고 주요 운전 변수에 따른 수력학적 특성을 결정하였다. 개념 설계 결과 원하는 매체 전환율을 얻기 위해 필요한 고체 순환속도범위($20{\sim}100kg/m^2s$)를 결정하였다. Cold-model 실험 결과, loop-seal의 유속이 증가함에 따라 고체 순환 속도가 증가하였으며 이를 통하여 고체 순환속도 조절이 가능하였다. 반응시스템의 안정적인 조업을 위해서는 이동층(FR, SR) 조업 조건을 최소 유동화 속도 부근으로 유지하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 이동층 내 고체 체류 량은 기상유속 및 고체 순환 속도 종가에 따라 감소하였다. 본 연구를 통하여 조업조건에서 개념 설계에서 원하는 고체 순환 속도 및 흐름 특성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
이 논문은 에너지인터넷의 실시간 가격 수요 반응 시스템에서 금전적 이익 극대화를 위해 두 명의 플레이어가 있는 Stackelberg 게임 기반 진화 게임을 연구한다. 우리는 두 명의 플레이어인 발전자와 에너지 사용자의 통일된 이익을 극대화하는 대신 발전자와 에너지 사용자의 이익을 극대화하는 에너지 전략을 적용한다. 실시간 가격 수요 반응 시스템에서 적용한 에너지 전략을 시뮬레이션하였고 시뮬레이션 결과, 적용된 에너지 전략이 기존의 방식에 비해 발전자의 수익을 45 %까지 효과적으로 개선하고 에너지 사용자의 전기 요금을 평균 15.6 % 줄일 수 있음을 보여준다. 또한, 제안한 에너지 전략이 수요반응의 목표 중 하나인 피크 대 평균 비율 감소의 안정화에 기여할 수 있음을 확인했다.
SNCR 기술을 이용한 NOx 저감은 반응온도 850~$1100^{\circ}C$에서 효과적이였으며, 몰비($NH_3$/NOx), $O_2$ 농도에 상당히 영향을 받고 있었다. 최적온도 $950^{\circ}C$, 몰비 1.5에서 약65%의 NOx 제거효율을 얻을 수 있으며, 온도구배가 없고 $O_2$ 농도가 2~4%로 낮아질 경우 더 높은 제거효율이 기대된다. SCR 기술에 의한 NOx 저감을 위해 $V_3$$O_{5}$/-$WO_3$/$TiO_2$ 상용촉매를 사용하였으며, 반응 온도는 200~$500^{\circ}C$ 범위로 확인되었으며, 약 84%의 NOx 제거효율이 몰비 1.5 에서 얻어졌다. $O_2$ 농도가 21%로 높아짐에 따라 상당히 효율이 떨어짐이 밝혀졌다. SNCR/SCR combined 시스템은 몰비=2.0, $T_{SNCR}$/=$850^{\circ}C$, $T_{SCR}$ /=$350^{\circ}C$ 반응조건에서는 약 93%의 NOx 저감효율을 보여주어 SNCR, SCR 단위기술보다 더 효과적이었다.
신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.
본 논문은 교통을 수동 조작하는점에 대한 사람들의 반응을 분석하기 위해서 퍼지측도와 퍼지적분의 응용에 관련된 것이다. 이같은 목적을 위해 수동 교통조작에 대한 설문조사가 이루어지고 데이터는 전문가와 비전문가를 사이에 두고 이루어져 있다. 사람들의 반응의 기본구조를 파악하기 위해 요소분석을 수행하였다. 전문가와 비전문가 그굽들사이의 설문조사의 반응에 대한 태도가 퍼지측도분석에 의한 계층적 구저로서 잘 설명되어진다.
본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하$\cdot$폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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