본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.
면 단위의 고해상도 토양 수분 측정이 가능한 Cosmic-Ray Neutron Probe(CRNP)를 이용한 토양수분 관측 데이터는 위성기반의 큰 공간해상도를 지닌 토양 수분 자료와 지점 관측 토양 수분 자료를 연결하는 통로의 역할을 수행할 것으로 기대된다. 이러한 CRNP 센서를 이용하여 토양 수분을 산출하기 위해서는 측정된 중성자 강도의 교정이 필요한데 기존의 교정 방법은 관측 기간의 단일 교정 중성자 강도($N_0$)를 이용하여 장기간의 토양 수분 관측에 어려움이 있다. 또한 기존 방법을 이용한 $N_0$는 시간에 따라 변동하는 인자들에 의해 영향을 고려하지 못하며 이로 인해 CRNP 센서를 이용한 토양 수분 관측 값에 불확실성을 초래한다. 이를 극복하기 위해 새로운 교정 방법(Dynamic-$N_0$ 교정 방법)을 제시한다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법은 시간에 따른 $N_0$의 변동을 고려함으로써 토양 수분 관측 값을 개선하는 방법으로 비선형 회귀 모델을 이용하여 $N_0$의 시계열 자료를 구하여 토양 수분 산출에 이용한다. 본 연구에서는 Dynamic-$N_0$ 교정 방법을 이용하여 산출된 토양 수분을 지점 기반 토양 수분 및 기존의 교정방법을 이용한 토양 수분 산출 값과 비교하였으며 결과적으로 상관계수를 0.7에서 0.72로 개선하였다. RMSE와 Bias는 각각 $0.036m^3m^{-3}$에서 $-0.026m^3m^{-3}$으로, $-0.006m^3m^{-3}$에서 $-0.001m^3m^{-3}$으로 개선되었다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법의 기존의 방법 대비 탁월한 성능은 CRNP 센서 주변의 수소 공급원에 의하여 $N_0$의 변동이 발생했음을 시사한다. 그러나 몇몇 중성자 강도에 영향을 미치는 수소 공급원들에 대한 고려가 구체적으로 이뤄지지 않았는데 이는 향후 연구를 통해 Cosmic-Ray를 이용한 토양 수분 관측이 보다 개선될 수 있음을 보여준다.
최근 전력 계통에 사용되는 주파수 조정용(F/R) 에너지 저장장치에 대하여 높은 에너지 밀도와 장수명의 안정성에 대한 요구가 증대되고 있다. 이와 관련하여 슈퍼커패시터는 장수명과 급속 충방전 특성이 우수하므로 이러한 F/R 적용을 위한 에너지 저장장치로 적합하게 여겨지고 있다. 슈퍼커패시터는 단주기 F/R 영역의 보완 운전을 담당하고 전력계통에 설치된 ESS의 장주기 운영 수명을 연장함으로써 기존 용량을 담당하는 리튬 배터리의 설치 규모와 양을 획기적으로 줄일 수 있다. 하지만 낮은 에너지 밀도는 전력 계통과 같은 큰 시스템에서 적용에 한계가 있으며 여전히 배터리를 대체할 수 있는 높은 에너지 밀도 요구에 어려움을 겪고 있다. 그러나 최근에는 리튬이온 커패시터(Lithium ion capacitor; LIC) 구조가 3.8 V 이상의 전압 구간을 구현할 수 있기 때문에 전기이중층 커패시터(Electric double layer capacitor; EDLC) 구조보다 고에너지 밀도 구현을 위한 구조로 각광을 받고 있지만 여전히 상용화를 위해서는 여러가지 전기화학적 성능에 대한 구체적인 검증 및 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 LIC의 에너지 밀도와 관계되는 용량을 증대하기 위하여 새로운 전극사전-도핑 방법을 설계하였다. 양극 활물질은 0.1% 이하의 상대습도 분위기 드라이룸에서 기계적 강도와 음극 도핑을 안정되게 수행될 수 있도록 $100{\mu}m$의 두께로 제작되었다. 또한 접촉 저항을 최소화하기 위하여 제조된 전극은 상온에서 $65^{\circ}C$까지 열 압축공정을 실시하였다. 최종적으로 LIC 구조에 대한 다양한 사전-도핑법을 설계하고 그 메커니즘을 분석하여 용량과 전기화학적 안정성이 향상된 새로운 LIC 사전-도핑 방법을 제안하였다.
미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.
본 논문은 3차원 물방울 조형 생성장치로 구현된 3차원 물방울 조형을 생성할 때 위성 물방울이 생성되지 않고 형상 왜곡이 일어나지 않으면서 조형의 해상도를 최대한으로 높일 수 있는 기법을 제안한다. 3차원 물방울 생성장치는 보통 표현하고자 3차원 조형을 등 간격으로 배치된 슬라이스들의 집합으로 이산화하여 표현하고 각 슬라이스를 순서대로 읽어 각 슬라이스를 실현하는 물방울을 솔레노이드 밸브를 개폐하여 생성한다. 각 슬라이스의 해상도는 솔레노이드 노즐 매트릭스의 해상도와 같다. 본 논문에서는 위성 물방울이 생성되지 않으면서 형상의 왜곡도 생기지 않는 새로운 기법 두 가지를 제시하고자 한다. 첫째 방법은 등간격 기법이라고 하는데, 등간격으로 배치된 각 슬라이스를 생성하는 시점을 조절하여 중력에 의해 시간이 지날수록 물방울의 속도가 빨라지더라도 조형 전체가 다 형성되는 순간에 물방울 슬라이스들이 등 간격을 유지하게 하여 원래의 형상이 왜곡되는 것을 방지한다. 두 번째 방법은 최소시간 간격 기법이라고 하는데, 3차원 조형을 슬라이스로 이산화시킬 때, 슬라이스를 등 간격으로 배치하는 것이 아니라 가능한 한 촘촘하게 배치한다. 중력을 고려하여 조형 위쪽으로 갈수록 슬라이스를 더 촘촘하게 배치하고, 아래로 내려올수록 슬라이스 간의 간격이 늘어나게 배치한다. 이때 주어진 노즐의 성능 한도 내에서 최대한 촘촘하게 불균등 간격 슬라이스를 배치하고 조형이 완성되는 시점에 이 간격이 실현되게끔 노즐 개폐를 제어한다. 이 방법을 구현하기 위해 주어진 물방울 생성장치의 솔레노이드 밸브가 위성 물방울 생성 없이 인접한 두 물방울을 연달아 생성하는데 필요한 최소 시간 간격 (노즐 오픈 명령후 노즐이 완전히 오픈되는데 걸리는 시간과 완전 오픈상태를 유지하는 시간, 그리고 노즐 클로즈 명령후, 노즐이 완전히 클로즈 되는데 걸리는 시간의 합) 을 실험으로 구했다. 두 번째 방법은 첫 번째 방법에 비해 조형의 해상도가 상당히 증가하는 장점이 있다.
최근 국내외 도심지역의 교통정체 완화와 공간의 효율성 증대를 위해 대도시내 도로의 지하화 시행빈도가 증가하고 있다. 도시부 터널은 극심한 정체상황 중 화재가 발생할 경우 대형 참사를 유발할 가능성이 산악터널보다 높기 때문에 소단면으로된 소형차전용터널로 시공이 될 가능성이 높다. 소형차 전용의 터널로 시공이 될 경우, 소형차 전용터널은 차량에 의한 설계화재강도를 감소할 수 있는 반면, 터널 높이 감소 등에 따른 단면적 축소에 따라 유해가스농도가 증가하여 위험도는 증가하는 상반된 특징이 있다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 대배기구의 설치간격과 형태에 따른 화재양상을 터널 내 온도 및 CO농도를 분석하여 비교 검토하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 설치간격에 따른 연기확산거리는 큰 차이가 없는 것으로 분석되었으나, 본 연구에서는 간격이 100 m인 경우가 가장 효과적으로 분석되었다. 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 $4m{\times}3m$, $6m{\times}2m$, $3m{\times}2m$ (2열) 순으로 배연성능이 우수한 것으로 분석되었으며, 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 플래시오버 이후에는 큰 차이가 없지만 화재 성장과정에서 $3m{\times}2m$인 경우 다른 경우보다 확산거리가 큰 것으로 분석되었고, 대배기구 종횡비에 따른 연기확산거리는 횡방향으로 긴 경우보다 종방향으로 긴 경우가 화재연기의 확산거리가 더 짧은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 단순 폐기 되는 농업폐기물(토마토, 고추, 파프리카)을 고형연료로 재활용하기 위한 열풍건조장치를 개발하고 실험을 통해 그 성능을 확인하고자 하였다. 연구를 위해 건조용량 500 kg/hr인 쓰레기소각장 폐열을 열원으로 사용하는 건조기를 제작하였다. 경상남도 진주시 농산물 시장에서 구입한 남해산 시금치를 실험원료로 사용하였다. 열교환기에서 스팀 열교환에 의해 가열된 건조공기를 열풍으로 사용하여 절단 원료 투입량(126, 250, 300 kg), 원료교반여부(수동 교반, 수동 비교반), 건조방식(건조물 정치, 건조물 이송), 건조시간(0.25, 0.5, 0.6 hr)에 따른 건조특성을 파악하였다. 투입 원료의 함수율은 85.65%로 측정되었으며, 소각장 공급 스팀에 의해 열교환기에서 가열된 건조공기온도는 건조기에 투입된 실험원료의 퇴적고에 따른 압력저항에 의해 다소 차이를 보였으며 약 108 내지 144℃로 측정되었다. 동일 건조방식, 투입량, 건조시간, 건조공기온도에서 상하층간 원료를 교반하는 하는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 약 2배 정도의 높은 건조속도를 보였다. 각 실험에서 건조용량은 약 500 kg/hr으로 나타났다. 국내 농산물 건조기 157개의 농업실용화재단 검사성적서를 기준으로 투입 에너지에 대한 건조 소요에너지 비를 나타내는 건조효율을 비교한 결과 국내 농산물 건조기 57.76%, 개발된 농업폐기물 건조기 33.46%로 기존 농산물 건조기에 비해 낮게 나타났다. 개발된 농업폐기물 건조기는 건조시간이 1시간 이내로 건조시간이 짧으며, 건조 중 많은 풍량이 손실되어 건조효율이 저하된 것으로 판단되었다. 소각장 폐열을 직접 건조열원으로 사용하는 경우 건조공기온도는 최저 160℃ 이상으로 예상 되는 바 건조용량이 크게 향상될 것으로 예측된다.
최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 권취식 측창을 갖는 아치형 단동 플라스틱 온실 내 강제환기장치 설치 및 운용, 환기 성능 개선방안 등을 제안하기 위해 온실 내부에 유동팬과 배기팬을 설치하여 강제환기장치 사용에 따른 온실 내부기온 강하 특성을 정량적으로 조사하였다. 시험은 3가지 환기 조건(측창, 측창+순환팬, 측창+순환팬+배기팬)에서 수행되었다. 각 조건 데이터로거를 이용하여 환기 시작과 동시에 온실 내외부 기온 및 외부환경 변화를 측정·기록하였고, 환기 방식별 기온차 변화의 평균값으로 부터 정규기온차를 계산하여 기온 강하 효과를 비교하였다. 오전(11:00-12:00)에는 환기 방식에 상관없이 환기 초반 정규기온차가 일시적으로 증가했다가 감소하는 것으로 나타났다. 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 최대 정규기온차는 1.158에서 1.037로 감소하였고 최대 정규기온차에 도달하는 시간도 340초에서 110초로 단축되었다. 강제환기장치의 사용은 정규기온차가 0.8까지 감소하는데 소요된 시간을 1,030초에서 550초로, 0.6까지는 1,610초에서 915초로, 0.4까지는 2,315초에서 1,360초로, 자연환기의 약60% 수준으로 감소시켰다. 오후(14:00-15:00)에는 정규기온차의 증가가 관측되지 않았지만, 환기 시작과 동시에 기온차가 감소하기 시작했다. 또한 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 정규기온차가 0.8까지 내려가는 시간을 560초에서 345초로, 0.6까지는 825초에서 540초로, 0.4까지는 560초에서 345초로, 약70% 수준으로 감소시켰다. 따라서, 보다 효과적이고 경제적인 환기를 위해 강제환기장치는 오전과 같이 열부하가 높은 환경에서 적극적으로 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.