하천에서 물 흐름이 보와 댐과 같은 수공구조물을 지날 때 일반적으로 흐름상태에 다양하고 급진적인 변화가 발생한다. 특히 흐름이 구조물을 지나면서 사류(supercritical flow)로 변하고 다시 상류(subcritical flow)로 복원되면서 일어나는 도수(hydraulic jump) 현상은 수위의 급변화, 흐름 에너지 소산, 변동성이 강한 압력 분포 등이 특징이다. 이러한 흐름 특성들은 보나 여수로와 같은 수공구조물 자체의 성능뿐만 아니라 이들 수공구조물의 하류에서 발생하는 국부세굴로 인해 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 수공구조물을 설계할 때는 이들 구조물을 통과하는 흐름의 비정상 난류 흐름 특성을 정확하게 해석하여 반영하여야 한다. 이 연구에서는 k-omega SST 난류 모형과 자유수면의 급격한 변동을 해석하기 위한 하이브리드-VOF(hybrid volume of fluid)기법을 이용하여 도수현상을 수치적으로 재현하고자 한다. 기존 CFD(computational fluid Dynamics) 모델링에서는 자유수면 변동의 영향을 고려하기 위해 VOF 기법을 많이 사용하였다. 하지면 전통적인 VOF 기법은 다상흐름(multiphase flow)을 오직 부피분율(volume fraction)의 함수로만 고려하며 모의함으로써 강한 수면변동뿐만 아니라 공기연행(air entrainment)를 동반하는 난류 흐름을 모의하는데는 한계가 있다. 이 연구에서 이용하는 Eulerian 기법인 하이브리드 VOF 기법은 물과 공기의 각 상에 대하여 흐름 특성들을 개별적으로 계산하기 때문에 공기연행을 포함한 급변류 흐름에서 전통적인 VOF 기법보다 적용성이 우수하다. 이와 같은 난류모형과 자유수면 포착기법을 이용하여 3차원 비정상 난류 흐름 수치모형을 구축하여 수공구조물 주변에서 발생하는 강한 공기연행과 난류 특성를 보이는 급변류를 수치적으로 재현한다. 이 연구는 계산된 수치해석 결과를 기존 수리실험 결과와 비교하여 수치모형의 적용성을 평가하고 도수 현상에서 발생하는 독특한 흐름 특성을 제시한다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
Thermoelectric (TE) energy harvesting, which converts available thermal resources into electrical energy, is attracting significant attention, as it facilitates wireless and self-powered electronics. Recently, as demand for portable/wearable electronic devices and sensors increases, organic-inorganic TE films with polymeric matrix are being studied to realize flexible thermoelectric energy harvesters (f-TEHs). Here, we developed flexible organic-inorganic TE films with p-type Bi0.5Sb1.5Te3 powder and polymeric matrices such as poly(3,4-eethylenedioxythiophene):poly(styrene sulfonate) (PEDOT:PSS) and poly (vinylidene fluoride) (PVDF). The fabricated TE films with a PEDOT:PSS matrix and 1 wt% of multi-walled carbon nanotube (MWCNT) exhibited a power factor value of 3.96 µW·m-1·K-2 which is about 2.8 times higher than that of PVDF-based TE film. We also fabricated f-TEHs using both types of TE films and investigated the TE output performance. The f-TEH made of PEDOT:PSS-based TE films harvested the maximum load voltage of 3.4 mV, with a load current of 17.4 µA, and output power of 15.7 nW at a temperature difference of 25 K, whereas the f-TEH with PVDF-based TE films generated values of 0.6 mV, 3.3 µA, and 0.54 nW. This study will broaden the fields of the research on methods to improve TE efficiency and the development of flexible organic-inorganic TE films and f-TEH.
본 논문에서는 확률론적 처리기법을 적용하여 플랜트 시설물의 폭발 재현주기에 따른 폭발 위험도를 분석하였다. HSE에서 제공하는 누출 데이터, DNV에서 제시한 플랜트당 연간 누출 빈도, 다양한 연구진이 제시한 점화 확률을 고려하여 누출량에 따른 폭발 재현주기를 산정하였다. 산정된 폭발 재현주기를 통해 폭발 위험도를 증기운의 부피 및 반경, 폭발하중에 대하여 평가하였다. 재현주기에 따른 증기운의 반경과 과거 실제 증기운 폭발 사례, 내폭설계 가이드라인을 비교 분석하여 설계폭발하중 모델을 위한 기준거리를 제시하였다. 멀티에너지법을 통하여 폭발 재현주기에 따른 폭발하중의 범위를 분석하였으며, 설계폭발하중 모델의 기준이 되는 재현주기를 제안하였다. 본 연구의 결과로 플랜트 시설물에 대한 성능기반 내폭설계의 간략한 표준안으로 활용이 가능하다.
리튬이온 배터리는 높은 에너지 밀도 빠른 충전조건 긴 사이클수명의 특성으로 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 리튬이온 배터리는 과충전, 과방전, 물리적손상, 고온에서의 사용은 배터리 수명 감소와 보호회로 손상에 의한 화재 및 폭발에 의한 인명피해를 입힐 수 있다. 이러한 배터리의 위험성을 낮추며 배터리 성능을 향상시키기 위해서는 충전 및 방전 과정에서의 특성들을 분석하고 이해하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 배터리 충방전기와 시뮬레이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 충전 및 방전 특성을 분석하여 과충전 과방전에 따른 배터리 수명 감소와 보호회로 손상에 의한 화재 및 폭발에 의한 인명피해를 줄이고자 한다.
비내진상세 골조는 낮은 횡저항성을 가지고 있어 큰 변형을 경험하게 되는 반면, 벽체는 높은 강성으로 인해 낮은 변형에서도 전단에 의해 파괴된다. 따라서 이러한 골조와 벽체가 동시에 거동할 경우 발생하는 거동 특성은 개개 부재에서의 거동특성과 매우 다르게 된다. 본 연구에서는 끼움벽에 노치를 둘 경우 내진거동특성을 평가하고자 배근상세를 변수로 하였다. 이 때 노치로 인해 벽체 중앙부에 손상이 집중되는 것을 방지하기 위하여 변형경화형 시멘트 복합체(SHCC)를 사용하였다. 실험결과, SHCC 끼움벽은 다수의 미세균열을 형성하였으나, 대각보강근을 갖는 PIW-ND 실험체가 PIW-NC 실험체에 비해 낮은 변형능력, 강성 및 에너지소산능력을 보였다.
본 논문에서는 hemin, 폴리에틸렌이민(PEI) 및 탄소나노튜브(CNT)를 이용하여 제조 CNT/PEI/hemin/PEI 복합재에 가교제인 테레프탈알데하이드(TPA)를 첨가하여 전자전달이 개선된 과산화수소 환원 반응(HPRR) 촉매를 합성하였다. 합성된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/TPA)를 과산화수소 10 mM 농도에서 HPRR 반응성을 확인한 결과, 0.2 V (vs. Ag/AgCl)에서 0.2813 mA cm-2의 전류 밀도로 나타났으며, 이는 가교하지 않은 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI)와 범용 가교제인 글루타르알데하이드(GA)에 의해 가교된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/GA)에 비해 각각 2.43 및 1.87배 증가하였다. CNT/PEI/hemin/PEI/TPA의 HPRR 개시전위는 0.544 V로서 CNT/PEI/hemin/PEI와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 0.511 및 0.471 V에 비하여 원활한 전자전달에 의해 개선되었음을 확인할 수 있었다. 이는 전기화학 임피던스 분광법(EIS)을 이용한 분석 결과에서도 확인되었는데, CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 경우, 전자전달을 방해하는 가교제의 도입에 따라 CNT/PEI/hemin/PEI에 비하여 높은 전자전달저항을 나타낸 반면, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA는 6.2% 감소하여, 가장 낮은 전자전달저항을 나타냈다. 막이 없는 흐름형 과산화수소 연료전지를 이용한 평가에서도, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA를 환원극으로 활용한 전지의 최대 출력 밀도가 36.34±1.41 μWcm-2로, CNT/PEI/hemin/PEI (27.87±0.95 μWcm-2)와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA(25.57±1.32 μWcm-2) 보다 높게 측정되어, TPA는 전자전달을 개선 성능을 확인할 수 있었다.
WBAN (Wireless Body Area Network)은 센서 노드를 신체에 삽입 또는 부착하여 생체 신호를 지속적으로 모니터링하기 위해 사용하는 네트워크이다. 특히 의료서비스에서 사용하는 센서 노드는 교체가 어렵기 때문에 배터리 전력 소비가 적어야하며, 지속적으로 생체 신호를 모니터링하기 위해서는 데이터의 높은 전송률과 짧은 전송지연 시간을 보장해야 한다. 본 논문에서는 액티브 노드 개수를 추정하여 슈퍼프레임 내 임의접근구간의 길이와 센서 노드의 데이터 전송확률을 동적 할당함으로써 전송지연시간과 에너지 소모량을 감소시키고 안정적인 처리량을 보장하는 알고리즘을 제안한다. 추정한 액티브 노드 수는 이전 슈퍼프레임의 채널상태에만 의존하기 때문에 잘못 추정될 가능성이 있다. 따라서 액티브 노드 개수를 추정하여 패턴을 정의한다. 그리고 슈퍼프레임의 임의접근구간 길이와 전송확률을 결정하기 위해 정의된 패턴을 이용하여 추정한 액티브 노드 개수를 보정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Matlab을 통해 WBAN과 동일한 환경을 구성하였다. 실험 결과, IEEE 802.15.6 표준의 Slotted ALOHA 방식과 비교한 결과 처리량은 향상되고 전송지연시간과 에너지 소모량은 줄어드는 것을 확인하였다.
지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드를 활용하여 음성 데이터나 영상 데이터 등과 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 환경 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터를 기반으로 하는 기존의 분산 다중 경로 라우팅 기법들은 주로 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고 에너지 효율성과 데이터 전송률을 높이는 것에 초점이 맞춰졌다. 하지만 이러한 기법들은 대용량 멀티미디어 데이터 특성으로 인해 기존의 키 기반의 암호화 방식을 사용할 수 없기 때문에 보안성에 있어서는 매우 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안성 있는 비-중첩 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 다중경로로 전송함으로써 기존의 키 기반 방식을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 제공한다. 성능 평가 결과, 기존 기법에 비해 소모되는 에너지가 평균 약 10% 감소하였으며, 악의적인 노드에 의해 손실되는 데이터 패킷의 수는 평균 약 65% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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