본 연구에서는 온실 내부의 태양 잉여열과 외부의 공기열을 선택적으로 열원으로 이용함으로써 히트펌프의 성능을 향상시키고, 온실의 환기 지연을 통해 이산화탄소 시용비용을 절감할 수 있는 온실 공조시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템의 축열 과정은 태양 잉여열을 이용하는 내부순환모드와 외기열을 이용하는 외부순환모드가 온실 내부온도에 따라 자동으로 절환되도록 구성하였으며, 히트펌프 가동, 축열모드 절환, 난방 가동을 위한 6개의 온도값을 입력함으로써 축열과 난방이 자동으로 수행되도록 설계하였다. 단동온실을 대상으로 무환기 조건에서 기초시험을 수행한 결과, 태양 잉여열을 이용한 축열은 약 11시부터 시작되어 평균 3시간 30분 정도 유지되었으며, 주간의 온실 내부온도는 환기를 수행하지 않음에도 대부분 약 $20{\sim}28^{\circ}C$ 범위를 유지하였다. 주간 내부순환모드에서 시스템의 난방성능계수는 약 3.35로 야간 외부순환모드의 2.46 및 주간 외부순환모드의 2.67에 비해 각각 36% 및 25% 향상됨을 확인하였다. 본 시스템의 개선사항으로 태양 잉여열의 효율적 이용을 위해 축열조 관리온도를 상승시킬 수 있는 고효율 히트펌프의 적용이 필요하며, 온실의 무환기 운용에 따른 과습환경의 조성을 방지하고 태양 잉여열 수준이 높은 시기에 온실의 온도상승을 방지하기 위해 강제환기를 운전모드에 추가할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 균일한 스트랜드 시편을 얻기 위해 자동 와인딩장치를 이용하여 스트랜드 시편을 제작하는 경우 맨드렐의 열팽창이 스트랜드 시편에 미치는 영향을 조사하고 맨드렐의 재료와 구조 변경의 필요성을 확인하고자 해석과 시험을 진행하였다. 해석은 자동 와인딩장치에 사용되는 맨드렐을 모델링하여 수행되었다. 연구결과에 따르면 맨드렐의 열팽창으로 개별 스트랜드 시편에 의도하지 않은 추가 장력이 발생하며 그 크기는 경화 온도와 스트랜드 시편의 위치에 따라 달라졌다. 또한 초기 장력이 토우 프리프레그의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 시편을 제작하고 인장시험을 진행하였다. 시편은 다른 조건을 모두 고정시키고 장력만 40, 60, 80 N으로 제어하여 제작하였다. 해석 및 시험 결과 맨드렐의 열팽창으로 인한 추가 장력 및 장력 편차 그리고 초기 장력 차이 모두 인장시험 결과에 큰 영향을 미치지 못하였다. 이는 탄소섬유의 높은 강도에 비해 장력의 크기가 충분히 작기 때문으로 판단된다. 따라서 자동 와인딩 장치의 맨드렐 재료와 구조의 변경은 불필요한 것으로 확인되었다.
본 연구진은 선행 연구를 통하여 R-22 ($CHClF_2$) 폐냉매를 질소 열플라즈마 시스템을 이용하여 열분해공정에 관하여 보고한 바 있다. 하지만 해당 공정에서 열분해를 거쳐 발생된 폐수 중 불소이온이 고농도로 존재한다는 문제점이 제기되었다. 본 연구는 폐수 중 불소 이온을 중화하기 위한 추가 후단처리 공정에 관한 연구이다. 선행 연구와 동일한 공정을 통해 R-22의 열분해를 수행하여 발생한 폐수를 대기압 플라즈마를 이용하여 처리하였으며, 이를 물과 중화제인 $Ca(OH)_2$ 용액으로 후단 처리한 것과 비교하여 폐수 중 $F^-$ 이온의 농도 변화를 확인하였다. 물만 사용하여 중화한 경우 폐수 중 불소이온 농도가 가장 높았으며 중화액을 살포하거나 대기압 플라즈마로 추가로 후처리를 수행한 경우 폐수 중 불소이온 농도가 현저하게 감소하는 것이 확인되었다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
로켓엔진 연소기의 분사면 냉각성능을 개선하기 위한 연료 매니폴드의 최적형상을 제시하였다. 매니폴드의 형상은 분사균일성을 최대한 유지하면서 분사면 중심의 냉각성능을 높일 수 있어야 한다. 이를 위하여 7가지 후보 형상에 대하여 냉각성능을 비교한 결과 분사기 2-3열과 9-10열 사이에 분할 판이 설치된 형상이 최적인 것으로 판단된다. 분사균일성은 설계원형과 유사한 수준이며 분사면의 최고온도는 $27\%$ 감소하였다. 또한 매니폴드의 형상 변화에 의한 추가적인 압력강하는 거의 없을 것으로 예측되었다.
이 연구는 열하중이 발생하는 구조물에 강판 콘크리트구조를 적용하는 경우, 역학적 특성을 평가하기 위하여 수행하였다. 원자력발전소 구조물 중 사용후 핵연료 저장조 구조물과 같이, 구조물 내부는 지속적인 열 하중을 받고 구조물 외부는 대기에 노출되어 있는 경우, 구조물은내 외부의 온도차이로 인해서 열응력이 발생한다. 본 연구는 이러한 구조물에 강판 콘크리트 구조를 적용할 경우를 가정하여 보 형태의 강판 콘크리트 구조실험체에 온도하중을 재하한 상태에서 휨 내력 및 구조특성을 평가하고 추가적으로 실험체가 항복 시까지 하중을 가력하여 최종 휨내력을 평가하였다.
신뢰도를 이용하여 댐의 물 공급 안전도를 정의하였다. 그리고 보장 공급량 분석에 의한 댐의 물 공급 안전도 평가 절차를 제안하였고, 소양강댐과 충주댐의 물 공급 안전도를 평가하였다. 여러 묶음의 월 유출 시계열을 모의발생시키기 위하여 SAMS-2000을 사용하였고, 보장공급량 결정을 위한 저수지 모의운영에는 HEC-5가 사용되었다. 50년 계획 기간에 대하여 설계 유출자료에 의한 소양강댐 보장 공급량의 물 공급 안전도는 $80.5\%$로 평가되었고, 준공 후 기록 유입량에 의한 보장 공급량의 물 공급 안전도는 $53.7\%$였다. 기록 유입량 자료의 보장 공급량(15.85억 $M^3/yr$)을 계획 공급량으로 하면 연간 0.94억 $m^3 $의 용수를 추가 공급할 수 있다. 충주댐의 설계 유출자료에 의한 보장 공급량 34.22억 $M^3/yr$를 계획 공급량으로 하면 모든 시계열에 대하여 반드시 물 부족이 발생하였다. 이는 설계 당시 유입량의 과대평가에 기인한다. 제안된 절차를 적용하면 보다 객관적으로 댐의 물 공급 안전도를 평가할 수 있다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권1호
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pp.9-15
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2013
지구 온난화 현상과 유가급등에 따른 에너지 부족 현상은 생산된 에너지의 효율적인 사용과 관리 문제를 부각시켰다. 이에 열교환기의 에너지 효율 향상을 위한 새로운 방안이 요구되었고 새로운 작동유체로서 나노유체의 열전달 특성 연구가 필요한 실정이다. 나노유체의 전도열전달특성의 경우 많은 선행연구에서 예측 가능한 패턴을 보이며 증가한 반면, 대류열전달 특성의 경우 특성이 명확하지 않아 추가적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$의 입구온도 조건에서 레이놀즈수와 나노유체의 vol%를 증가시키며 실험을 수행하였다. 수행 결과 레이놀즈수와 vol%, 입구 온도가 증가할수록 대류열전달계수가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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