최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 VDI 서비스 제공 시 클러스터링을 이용하여 사용자 인스턴스의 성능을 보장하기 위한 자원 스케줄링 알고리즘을 제안하였다.
최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 일반 저비용 웹서비스 인프라를 오픈소스 기반 클라우드 플랫폼으로 변환하고 Linux Virtual Server 로드 밸런싱을 구현하여 그 성능을 분석하였다.
아연-산화은 전지는 높은 에너지 및 전력밀도를 가지고 있으나 비싼 제작비용 때문에 우주항공, 군사무기 등 특수한 분야에서 주로 이용되며, 특히 전해액이 별도의 용기에 보관되어 있다가 외부 신호에 의해 충전된 dry상태의 전지에 주입되어 활성화되는 1차 또는 비축형 아연산화은 전지는 우수한 고율방전 특성, 장시간의 저장기간 및 활성화와 동시에 부하를 인가 할 수 있는 특성 때문에 많은 무기체계에서 이용하고 있다. 이러한 아연-산화은 전지의 아연전극은 높은 다공도와 반응 면적을 가져야 하며, 특히 방전중 아연전극의 전위는 가역 수소전위 보다 더 음전위이기 때문에 수소가스가 다량 발생하게 되므로 수은과 같은 높은 과전압을 갖는 물질을 첨가하여 가스 발생량을 줄이고 부동태화(passivation)를 억제하게 된다. 그러나 국내 여건상 수은을 사용하여 전지를 제작하는 것은 환경문제 등으로 인하여 어렵기 때문에 본 연구에서는 수은을 사용하지 않고 비축형 아연-산화은 전지의 음극판을 제작하기 위하여 전착법(electro deposit)과 mesh 제작방법을 혼합하여 아연전극을 제작하였으며, 기판에 석출된 아연과 아연 mesh의 질량비율에 따른 전지의 성능을 평가하였다.
현재의 세계 자동차 시장은 석유 자원의 고갈과 전자화로 높은 연비의 기술적 성숙을 요구하고 있으며, 이는 미래 자동차 기술의 전동화를 가속시키고 있음에 따라 종래 엔진부하로 사용되는 시스템 및 유압시스템의 전동화 기술추이가 지속적으로 증가하고 있다. 이중 엔진 부하 메커니즘의 하나인 엔진 쿨링 팬 분야는 소비용량이 크고, 고 연비증감 기술증진의 전동화에 따른 차량 성능개선의 효과가 높아 실용 전동화 용의성에 의해 새로운 최우선 차량 전동부하로 나타나고 있다. 특히, 대형 차량(버스, 트럭)의 엔진 Cooling Fan 시스템은 차량 연비저감의 주요원 중에 하나로 대두되고 있으며, 도시 소음의 주된 요인이 되고 있어 전동화 기술개발의 필요성이 매우 높다. 전동 Cooling Fan 시스템은 종래 엔진 구동형 시스템에 비하여 엔진부하를 감소시킬 수 있고, 차량 연비향상 및 유해배출 가스를 저감시킴으로 기술적, 환경적 개발효과가 매우 높다. 본 연구에서는 쿨링팬 고출력 BLDC모터 설계제작에 관한 내용과, 최적 팬 블레이드 설계제작, 마지막으로 개발 전동 쿨링팬 성능평가에 관한 내용이 포함되어 있다.
폐 FRP 양의 증가는 환경적 문제를 일으키고 있다. 최근 폐 FRP로부터 콘크리트를 보강시킬 수 있는 섬유를 만들 수 있는 기술이 개발되었으며, 재활용 섬유로 강화된 콘크리트 제품의 구조적 성능을 연구하기 위한 시험도 수행되었다. 본 연구의 목적은 폐 FRP에서 생성되는 재활용 섬유 분진이 고강도 콘크리트의 압축강도와 내화성능에 주는 영향을 연구하는 것이다. 실험적 강도 측정 결과 재활용 섬유 분진의 부피 분율이 0.7%보다 작으면 그 분진을 사용하더라도 고강도 콘크리트의 압축강도가 감소하지 않았다. 전기로 시험 결과 역시 재활용 섬유 분진의 사용으로 고강도 콘크리트의 내화성이 크게 향상될 수 있음을 보였다.
태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.
본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.
고온 초전도체를 이용한 에너지 저장장치는 종래의 저온 초전도체를 이용한 장치에 비해 효율이 높고, 설치 면적이 작으며, 환경 친화적 특성을 갖고 있다. 또한 냉각비용이 저렴하고 저장되는 에너지 밀도가 높다. 고온초전도 선의 성능향상이 가속화됨에 따라 고온초전도 선을 이용한 초전도 전력기기의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 초전도 선이 구리선에 비하여 고가라는 단점이 여전히 문제가 되고 있다. 가격적인 측면에서 선의 사용량을 줄이기 위한 대책이 필요하다. 또한 코일의 손실해석은 전력기기의 경제성 여부와 성능향상을 위해 수행되어야 할 중요한 연구 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 초전도 선으로 권선한 코일의 자장분포 및 인덕턴스를 유한요소법(FEM)해석을 통해 확인하였으며, 솔레이드 코일, 팬케이크 코일, 트로이달 코일의 저장용량을 결정하기 위해 비교를 통하여 최적의 형상을 도출하였다.
본 논문에서는 GPU 컴퓨팅 환경에서 물리적 모델링 기반의 음 합성 알고리즘을 수행하는 경우에 GPU의 개수에 따른 성능 및 에너지 효율의 변화를 분석한다. 실험결과, 6개의 GPU를 사용하였을 때 가장 좋은 성능을 보였으며, 1개의 GPU에서 가장 높은 에너지 효율을 보였다.
[ $SiC_f/SiC$ ] 복합체는 고온에서 우수한 특성을 지니므로 고온 구조용 재료로 적용 가능성이 증대되고 있다. 우수한 SiC 섬유의 개발과 함께 복합체를 제조하는 공정의 기술적인 진보도 이루어졌지만 경제성 측면에서는 아직도 일반산업에 널리 이용되기에는 제약이 있다. 그러나 효율성과 안정성을 증진시키기 위하여 시스템의 운전조건이 고온의 극한환경까지도 고려되는 현 상황에서 $SiC_f/SiC$ 복합체의 중요성은 증대되고 있다. 향후 경제성이 향상된 공정개발, 고온 물성 및 성능 자료의 확보, 시스템 및 재료 설계를 위한 코드와 모델 개발 등이 진행되면, 가까운 미래에 에너지 산업, 항공 우주산업 등을 시작으로 그 적용 영역이 확대될 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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