본 연구에서는 천공과 유동 가이드를 활용한 방사형 히트싱크의 자연대류 열전달 향상에 관해 수치적으로 탐구하였다. 천공과 침니 기반의 유동 가이드를 활용한 개선된 형상의 방사형 히트싱크의 성능을 평가하고, 기존의 방사형 히트싱크와 열 성능을 비교하였다. 연구 결과, 천공형 히트싱크는 연구범위 내에서 천공의 개수와 직경이 클수록 열 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 침니 기반의 유동 가이드를 활용한 히트싱크에 대해서는, 핀의 개수, 침니와 바닥면 사이의 거리의 영향을 분석하였다. 그 결과 핀의 개수와 침니와 바닥면 사이의 거리에 최적화된 값이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 히트싱크의 방향이 상 방향($0^{\circ}$)에서 최고의 열 성능을, 측 방향($90^{\circ}$)일 때 최악의 열 성능이 나타나는 것을 알 수 있었다. 천공형 히트싱크와 최적의 구조를 갖는 유동 가이드를 갖는 히트싱크는 기존의 방사형 히트싱크와 비교하였을 때, 각각 최대 17%, 20% 개선된 열 성능을 가짐을 알 수 있었다. 본 논문은 공학과 관련한 획기적인 아이디어를 제시함으로써 창업기술개발, 벤처 및 기업가정신 함양에도 중요한 의미를 지닐 수 있다.
최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.
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.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 문자 메시지를 전송할 때 표준어가 아닌 왜곡된 어휘들을 사용하고 있으며, 이러한 변형된 어휘들은 음성 인식, 음성 합성, 문서 정보 추출 등 언어처리 및 관련 분야의 응용 시스템에서 많은 문제점을 유발시킨다. 본 논문에서는SMS 문장들의 변형 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 변형된 문자열 사전을 구축하는 방법으로 (1) 통신 어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법, (2) 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, (3) 자동으로 변형된 문자열을 추출할 때 좌우 문맥을 고려하는 방법에 대하여 시스템을 구현하고 실험을 통하여 비교-분석 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
냉 난방 수요에서 일어나는 환경오염의 최소화와 화석연료 소비를 감소시키기 위해서 에너지보존을 개선시키는 것은 필수적이다. 이러한 점에서 흡수식 열펌프기술은 에너지 절약을 위해서 많은 가능성을 가지고 있다. 흡수식 열펌프는 에너지를 주입하지 않고 폐열의 이용을 높일 수 있는 방법이다. 흡수식 열펌프는 흡수기에서 흡수된 양의 증가가 매우 중요하기 때문에 흡수기 성능이 매우 중요하다. 본 연구에서는 흡수기의 성능을 개선시키기 위해서 메탄올과 글리세린을 작동유체로 하는 두 종류의 흡수기에 관한 연구를 수행하였다. 전자는 흡수기 내에 액상을 접선방향으로 공급하는 것이고 후자는 흡수기 내벽에 나선형 관을 설치하여 액상을 접선방향으로 공급하는 것이다. 실험 결과 후자가 흡수기에서 발생하는 열 및 물질전달이 향상되어 흡수성능이 증가되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 화자독립 음소 모델을 사용하는 개인용 음성 다이얼링 시스템의 성능 개선 방법을 제안하였다. 화자독립 음소모델을 사용한 음성 다이얼링 방법은 각 화자가 발성한 단어와 연관된 음소 열만을 저장하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있으나 화자독립 모델을 음소 인식에 사용할 때 발생하는 오차로 인하여 화자종속 모델을 사용하는 방법보다는 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 학습과정에서 학습 데이터의 음소 열과 화자 적응을 위한 변환 벡터를 동시에 추정한 후 음소 열과 함께 저장하고, 인식 시에 화자독립 음소 모델을 각 화자의 변환벡터를 사용하여 변환한 후 인식을 수행하는 방법을 제안하였다. 여기서 화자적응을 위한 변환 벡터는 확률적 매칭 (stochastic matching)을 위한 최고 유사도 (maximum likelihood) 방법을 이용하여 구하였으며 음소 열과 함께 반복적으로 추정되었다. 인식 실험에서 제안된 방법은 음소 열만을 사용하는 기존 인식 시스템보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 인버터 압축기를 적용한 3실형 멀티-열펌프 시스템의 냉방운전 시 시스템의 성능특성을 조사하였다. 시스템의 운전특성은 항온항습 기능을 가진 공기엔탈피방식의 칼로리미터를 이용하여 측정되었으며, 냉방표준 및 냉방저온 온도조건에서 실내기 조합에 따른 실험이 수행되었다. 3실형 열펌프의 실내기 조합운전에 따른 냉방 표준운전 및 냉방저온운전 시의 냉방능력, COP, P-h선도로부터, 3실형 열펌프의 운전특성과 냉방사이클의 거동을 이해하였다. 열펌프의 운전부하와 성능은 실내기 조합에 의존하므로 시스템의 능력과 사이클의 거동은 다르게 관찰되었다. 과냉도 증가와 압축일의 감소로 표준조건보다 저온조건에서 냉방능력과 COP가 더 높았다. 또한 P-h 선도를 이용하여 사이클의 운전특성도 분석하였다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각(false dismissal)이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
고성능 로켓엔진 연소기의 벽면 열유속 측정을 위하여 추력 2톤급 칼로리미터를 개발하였으며 고온에서 전열특성과 강도특성이 뛰어난 크롬동합금을 연소실 내벽 소재로 적용하였다. 전체적인 냉각성능은 경험식을 기반으로 하는 1차원 해석으로 확인하였으며 국부적인 냉각성능은 3차원 CFD 해석으로 검증하였다. 연소압 53 bar 조건에서 노즐목에서의 열유속은 43 $MW/m^{2}$ 으로 예측되었다. 연소실의 구조적인 안전성은 150 bar에서 2차원 해석과 시편에 대한 변형실험으로 확인하였다. 최종적으로 상온 150 bar에 대한 가압실험으로 안전성을 검증하였고 개발된 칼로리미터와 동일한 냉각성능을 갖는 시험용 노즐을 사용하여 예비시험을 수행하였다. 노즐목에서 측정된 열유속이 설계값에 비하여 10% 높았음에도 연소실 내벽에 열손상은 발생하지 않았다.
한국에너지기술연구원에서는 가정용 고분자연료전지 열병합 발전시스템을 위한 통합형 천연가스 연료처리 시스템을 개발해 왔다. 가정용 시스템으로서 필수적인 소형화와 고효율을 현실화하기 위해, 연료처리 시스템의 각 단위 공정 즉 수증기 개질, 수성가스 전이, 선택적 산화 공정 등을 이중 동 심관형 반응기에 통합하여 상호 열교환이 용이하도록 반응기를 설계하였다. 현재 시험 운전 중인 Prototype-I 연료 처리 시스템은 1kW급 고분자 연료전지 열병합 발전 시스템에 개질 가스를 공급하기 위해 설계되었으며, 기초 성능은 정격 부하 운전시 열효율 78% (HHV 기준), 메탄 전환율 91%이다. 개질 가스 내 일산화탄소 농도는 고분자 연료전지 전극의 피독을 피하기 위해 10ppm 이하로 유지되어야 하며, Prototype-I 연료 처리 시스템은 백금과 루테늄 촉매를 적용한 선택적 산화 반응기를 통해 개질 가스 내 일산화탄소 농도를 10ppm 이하로 제거하였다. 일반 가정에서는 고분자 연료전지 시스템의 부하 변동이 예상되기 때문에 연료 처리 시스템의 부하 변동 운전 특성도 살펴보았다 정격 부하에서 80%, 60%, 40%로 부하를 변동하며 운전하였고, 각 부하에서 안정한 메탄 전환율과 10ppm이하의 일산화탄소 농도를 보였다. 80%까지는 열효율이 77%로 큰 변화를 보이지 않았으며, 60%에서는 76%, 40%에서는 72%로 열효율이 감소하는 현상을 보였다 연료 처리 시스템의 일일 시동-정지 운전시 내구성을 테스트 중이다. 현재까지 50여회의 일일-시동 정지를 시도하였다 시동 후 약 세 시간가량의 정력 부하 운전을 실시한 후 부하 변동을 실시하였고, 총 운전 시간 8시간 정도 운전한 후 시스템을 정지하였다 메탄 전환율과 일산화 탄소 농도, 열효율을 모니터링 하고 있으며, 현재까지 초기 성능을 그대로 유지하고 있다. 앞으로 일일시동-정지 운전 시험을 지속하면서 초기 시동 특성 및 부하 변동에 따른 응답 특성 개선, 그리고 연료전지와의 연계 운전을 실시할 예정이다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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