여러 해양에너지 중 유체의 빠른 흐름을 이용하는 조류발전은 서해안과 남해안에 적용하기에 적합하며 해양환경의 영향을 최소화 하면서 많은 에너지를 연속적으로 생산할 수 있는 장점이 있다. 조류발전에서 1차적으로 에너지를 변환시키는 로터는 조류발전시스템의 주요한 장치중의 하나로 여러 변수에 의해 그 성능이 결정된다. 블래이드 수, 형상, 단면적, 허브, 직경 등 여러 요소를 고려하여 로터를 설계하며, 설계정보와 실험데이터를 바탕으로 수치모델을 구현하여 실험에서 직접 계측할 수 없는 로터 주변의 유체현상 및 간섭영향 등을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 변화하는 유속에 따른 HAT 로터의 시동속도, 회전수를 측정하여 로터 형상과 허브-직경비가 다른 로터의 성능을 고찰하고, 이를 수치모델로 구현하여 로터주변 유동변화를 연구하였다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원으로 동작하므로 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 기법이 무선 센서 네트워크 설계에 있어 매우 중요한 요소이다. 센서 노드들의 에너지 효율을 개선하기 위한 다양한 방법 중 클러스터링 알고리즘에 기반 한 계층적 라우팅 방법이 무선 센서 네트워크의 성능과 수명을 증가시키기 위해 효과적인 기술임이 알려지면서 다양한 접근법이 제시되고 있다. 클러스터 기반 아키텍처에서 클러스터의 부하 균형을 위한 효율적인 군집 모델은 게이트웨이와 센서 노드의 수명을 증가시켜 전체 네트워크의 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 네트워크의 수명과 에너지 효율성을 높이기 위해 새로운 부하 균형 군집 모델을 제시한다. 또한 최적해를 보장하는 분기 한정 알고리즘을 설계하고 이를 이용해 다양한 조건에서 기존에 제시된 부하 균형 군집 모델과 실험하고 성능을 비교한다.
지구온난화에 따른 대체에너지 자원확보가 국가적으로 중요한 과제로 대두되고 있고 여러 대체에너지원 중 국내의 해양에너지는 잠재량이 매우 높다. 여러 해양에너지 중에서 빠른 흐름을 이용하는 조류발전은 서해안과 남해안에 적용하기에 적합하며 해양환경을 보존하면서 많은 에너지를 생산할 수 있는 장점이 있다. 조류발전에서 1차적으로 에너지를 변환시키는 로터는 주요한 장치중의 하나로 여러 변수에 의해 그 성능이 결정된다. 로터의 블레이드 수, 형상, 단면적, 허브, 직경 등 여러 요소를 고려하여 설계되어야 한다. 또한 조류발전을 적용하는 해양환경에서 최대 출력을 생산할 수 있는 로터가 적용될 수 있도록 블레이드의 후류 영향을 고려해야한다. 본 논문에서는 날개요소이론을 바탕으로 수평축 조류발전 터빈을 설계하여 실험 및 유동해석을 통해 성능을 평가하고, 후류에 미치는 영향을 분석하였다.
생활수준의 향상으로 따라 민생용 에너지의 소비량이 급격히 증가함에 따라 일상생활에서 발생되는 폐수의 양과 온도가 높아지면서 이들은 주요 에너지자원의 대상으로 부각되고 있다. 즉, 폐수열은 열원으로서의 경제성이 향상되어 에너지자원으로서의 잠재력이 높아지고 있으며, 또한 화석에너지의 과다 사용을 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 부각되면서 이들 에너지의 유효이용에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 일상생활에서 발생되는 생활폐수를 대상으로 냉·난방에너지원으로서의 활용 가치를 평가히기 위한 열특성을 파악하고, 이 폐수열을 열원으로 하는 熱펌프시스템을 제작·설치하여 운전 성능을 파악하므로서 장차의 에너지수요에 대응하기 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 아파트 단지를 대상으로 폐수열의 계절별 온도분포를 측정하고, 열원의 특성에 적합한 폐수열교환기, 세척장치 등 요소기기의 구조를 도출하였으며 이를 이용한 熱펌프시스템을 제작하여 성능실험을 수행하였다. 실험결과 난방기의 성적계수(COP)h를 3.5이상으로 유지할 수 있는 비교적 경제성이 높은 熱펌프시스템의 구성이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
고분자 전해질 연료전지(PEFC)는 백금 촉매를 이용하여 낮은 온도에서 화학에너지를 전기에너지로 전환시키는 시스템으로써 자동차 등의 이동용 전원으로 적합한 시스템이다. 그러나 고분자 전해질 연료전지가 실용화되기 위해서는 고가인 백금 촉매 사용량의 감소 등 제작비용 절감 문제, 전지 자체의 성능향상 등의 문제가 해결되어야 한다.(중략)
자연계에 존재하지만 사용되지 못 하고 버려지는 에너지를 효과적으로 채집하여 배터리를 충전하거나 전기 장치에 전기 에너지를 공급하는 에너지 하베스팅에 대한 연구를 수행하였다. 압전재료는 물체의 움직임이나 진동으로부터 에너지를 채집하는 주요한 재료로 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 PZT 압전 특성을 개량하고자 압전-복합재료 발전소자(Piezo-Composite Generating Element, 이하 PCGE)를 도입하여 성능 예측모델을 제안하고 이를 실험적으로 검증하였다. PCGE는 탄소/에폭시, PZT, 유리/에폭시 층으로 구성된다. 제작 과정에서 적층된 PCGE는 오토클레이브 안에서 $177^{\circ}C$의 온도에서 성형되는데, 이때 PCGE 내부에 초기잔류응력이 발생하게 되어 압전재료의 성능이 변화하게 된다. 세 종류의 PCGE를 제작한 후 에너지 채집 실험을 수행하여 제안된 성능 예측모델의 타당성과 기계적 진동을 전기적 에너지로 변환되는 성능을 검증하였다. 실험 결과 이론적인 성능 예측모델이 실험 결과와 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 주차시설 등에 적용할 수 있는 시설물 맞춤형 에너지 하베스팅 블록 구조에 대하여 구조적 거동 및 발전 성능 평가를 수행하였다. 본 논문에서 제시한 개선된 에너지 블록은 수치해석 및 실험적 모델을 통하여 구현되었다. 특히, 복합소재-PZT 하이브리드 에너지 블록은 향상된 구조적 내구성 및 발전 성능 효과를 위하여 제안되었다. 복합소재로 구성된 에너지 블록의 다양한 정적 및 동적 특성을 분석하기 ABAQUS를 통해 구현한 복합소재-PZT 유한요소 모델이 적용되었다. 또한, 실험실 규모 및 현장 실험 결과는 제안한 에너지 블록 구조의 다양한 발전 성능 효과를 보여준다.
한국중부발전 제주화력본부에서 방류되는 온배수로부터 열원을 회수하여 약 3 km의 원거리에 위치하고 있는 신촌백합영농조합법인의 시설온실에 냉온수를 공급하기 위한 300 RT 용량의 열펌프 시스템을 구축하였다. 원거리 시설로 온배수열을 공급하기 위한 최적화 방안을 도출하였고, 수송관로의 온도와 누수여부를 모니터링하기 위한 설비들이 설치되었다. 본 논문에서는 제주 시설온실 냉난방을 위한 발전소 온배수 활용 열펌프 시스템의 구성과 주요기기에 대해 기술하였다. 2018년 하절기에 열펌프 시스템의 냉방성능을 평가하기 위한 실증운전을 수행하였다. 냉방운전 시 열펌프 시스템의 주요 위치에서 측정된 유체의 온도와 유량, 그리고 냉방 성능계수를 분석하여, 구축된 열펌프 시스템의 안정성과 냉방성능을 검증하였다.
무선 센서 네트워크에서는 직접 접근이 어려운 환경에 대량으로 센서 노드들이 배치된다. 배터리 교체나 재충전 등 전력 공급이 어렵다. 에너지를 센서 노드와 같이 사용하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 네트워크의 수명을 늘리기 위해 중요한 고려 사항은 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하는 것이다. 무선 센서 노드의 에너지가 에너지를 다하여 방전되면 센서 노드의 제 역할을 할 수 없으며, 네트워크 내 노드의 일정량(50% 또는 80%) 이상이 소진되면 네트워크가 제 역할을 하지 못한다. 따라서 노드의 에너지 소비를 최소화하고 네트워크를 장기간 유지하기 위해 다양한 프로토콜에서 제안된 방법이다. 우리는 클러스터의 중심점과 잔류 에너지를 고려하고 플롯 포인트와 K-평균을 고려한다(WSN은 최적의 클러스터링 클러스터링을 제안한다). KOCED 프로토콜에 대한 성능 평가를 하고자한다. 최근 머신러닝 방법 중 하나인 K-평균 알고리즘을 적용한 프로토콜을 비교하고 성능 평가 요소를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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