본 연구에서는 이산화탄소 해양지중저장을 위한 운송 수단으로 활용될 $CO_2$ 운송선의 타당성조사 결과에 대하여 논한다. 중고 화물선 개조에 의한 $CO_2$ 운송선 확보와 신조에 의한 운송선 확보를 위한 개념 설계를 수행하였고, 이를 토대로 $CO_2$ 운송선의 획득 비용을 추정하였다. 마지막으로 가정한 시나리오에 대한 운용 방안을 검토하여 연간 운송량을 수송할 수 있는 필요 척수와 소요 비용을 함께 추정하였다.
The development need of new renewable energy is more and more important to resolve exhaustion of chemical fuels and environmental pollution. Polymer electrolyte membrane fuel cell has been widely studied to the extent that it can be used commercially. But there are many problems to be solved. One of them is to enhance the stability of fuel cell stacks. This paper proposes a new fault diagnosis method using Least Square Method (LSM) which is one of parameter estimation methods. The proposed method extracts equivalent circuit parameters from on-line measurements. Parameters of the circuit are estimated according to normal and abnormal states using simulation. The variation of parameters estimated in each states enables the estimation of state in fuel cells. Thus the LSM presented can be a suitable on-line parameter estimation method in PEMFC.
해수면의 변화를 분석하는 대표적인 방법 중 하나는 관측된 조위자료를 평균하여 평균해수면을 산정하고, 이를 이용하여 해수면의 상승 혹은 하강 추세를 파악하는 것이다. 평균해수면의 산정시 별도의 분석없이 단순한 산술평균만으로 평균해수면을 산정할 수 있어 해수면의 변화를 간편하게 추정할 수 있는 장점이 있으나, 관측된 조위자료는 천문조, 기상조 및 기후변화 등에 의한 변화가 모두 반영된 자료이기 때문에 장래의 해수면 변화를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있다. 인위적인 개발이 없는 상태에서의 장기적인 해수면 변화는 주로 기후변화에 기인하기 때문에 미래의 변화를 정확하게 추정하기 위해서는 기후변화에 의한 해수면 변화, 즉 장주기 성분만을 고려한 분석이 수행되어야 정확한 미래 해수면 변화 산정이 가능하다(Kang et al., 2008; Pugh, 2004; Yang et al., 2002). 이에 본 연구에서는 관측된 조위자료에 저역통과필터(Low-pass filter)를 이용하여 천문조, 기상조 등의 단주기적 변동성을 제외하고, 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 변화 분석이 수행되었다. 분석결과, 산술평균으로 산정된 평균해수면의 상승경향에 비해 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 상승량이 더 큰 것으로 나타났다.
직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.
이 연구에서는 2007년, 2010년에 수행한 울릉분지 1, 2차 시추 지역의 시추공(UBGH1-1, UBGH1-4, UBGH1-9, UBGH1-10, UBGH1-14, UBGH2-2-1, UBGH2-2-2, UBGH2-6, UBGH2-9, UBGH2-10, UBGH2-11)에서 취득한 물리검층 및 코어분석 자료로 추정한 가스하이드레이트 함유층 주요 물성 자료를 활용하여 불균질성을 반영할 격자 수준의 3차원 공간 분포 모델링을 수행하였다. 가스하이드레이트 함유층 내 퇴적상의 공간 분포 추정을 위하여 퇴적상 추정 자료를 각 시추공별로 3차원 격자셀에 입력하고 순차지표시뮬레이션으로 3차원 분포를 모델링하였다. 가스하이드레이트 함유층의 공극률과 가스하이드레이트포화율은 퇴적상 분포 모델을 기반으로 순차가우스시뮬레이션을 통해 3차원 공간 물성 분포를 추정하였다.
본 논문에서는 전국 521가구를 대상으로 조사한 횡단면 자료를 분석에 이용하여 주택용 전력의 수요함수를 추정하고자 한다. 주택용 전력의 수요함수는 수용가의 전력 수요행태에 대한 정보를 제공하여 가격과 같은 주요 정책변수의 효과를 사전적으로 진단하는 데, 그리고 수요예측을 하는 데 유용하게 활용된다. 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 오차항의 분포에 있어서 동분산 및 정규성의 가정을 하지 않는 최소절대편차 추정량을 사용하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.68 및 0.14로 추정되었으며 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 가격 및 소득 변화에 비탄력적인 주택용 전력수요의 특징을 잘 보여주고 있다. 이는 주택용 전력이 필수적인 재화로서 가격이 변동된다고 해서 급격하게 수요를 조정하기 어려우며 소득이 변동된다고 해서 수요가 빠르게 조정되지 않음을 시사한다.
객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.
터빈 사이클의 성능 상태량을 결정하기 위한 보정 열 성능 분석은 발전소의 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 유용하고 정확한 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME PTC를 기분으로 하여 성능 데이터를 사용하여 주급수 유량의 영역별 판정 알고리듬을 개발하고 각 영역별 추정 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관관계를 기반으로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 서포트 벡터 머신 모델링을 이용하여 추정 모델을 구성하였으며, 서포트 벡터 머신 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델, 커널 회귀 모델과 비교하였다. 주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 향상된 성능 분석에 기여할 것이다.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 일반적으로 풍속은 풍력발전시스템의 동특성에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서 많은 풍력발전 제어 알고리즘은 성능향상을 위해 풍속의 측정을 요구하게 된다. 그러나 불행히도 풍속계와 같은 센서에 의한 실효 풍속의 정확한 측정은 어려운 실정이며 따라서 제어 시스템의 동작을 위해 풍속은 여러 가지 기법을 통해 추정되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신경망 학습을 통해 현재 풍속을 추정한 후 추정된 풍속을 이용하여 최대 전력점을 추종(MPPT)하는 방법을 제안하고자 하며, 제안된 기법의 유용성 검증을 위해 실제 제작된 실험환경에서의 적용실험을 수행하였다.
다수의 카메라를 이용하여 취득된 영상을 정합 하여 하나의 넓은 시야각을 가지는 영상을 합성하는 기술이 많은 영역에서 사용되고 있다. 영상의 정합 영역 내에 이동 객체가 등장한 경우 객체의 왜곡 없이 영상을 정합 하기 위하여 움직임 정보를 이용하는 시접선 추정 방법을 제안한다. 기존 시접선 추정 기반 기술들은 영상 외곽선 정보와 시차 등을 이용하여 에너지 함수를 형성하고 시접선을 추정하는 방법을 사용하여 왔으나, 본 논문에서는 프레임 별 외곽선 정보를 이용하여 움직임 정보를 계산하고, 이를 에너지 함수에 반영하여 영상 정합 시 이동 객체의 왜곡을 방지하는 시접선 추정 기술을 제안한다. 또한, 정합 영상의 왜곡 정도를 정량화 할 수 있는 지표를 제안하여 기존 기술과 제안된 방법의 성능 차이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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