봉다발 유동에서 비틀림 혼합날개 지지격자의 대류열전달 성능을 실험적으로 평가하였다. 시험부는 $4{\times}4$ 정사각 배열의 봉다발로 제작하였고, 모의 봉다발에서 봉 중심 간 거리와 봉 외경의 비는 ~1.35이다. 대류열전달 성능 평가를 위해 혼합날개 지지격자 하류에서 봉 벽면 온도의 원주방향 및 축방향 분포를 측정하였다. 원주방향의 경우, 지지격자 하류에서 비틀림 혼합날개 끝이 향하는 벽면의 온도가 가장 낮게 나타났는데 이는 비틀림 혼합날개에 의해 왜곡된 유동 때문으로 판단된다. 반면, 축방향의 경우, 혼합날개 지지격자 근처에서 벽면의 온도가 크게 낮아졌는데, 이는 비틀림 혼합날개에 의해 대류열전달이 향상됨을 의미한다. 비틀림 혼합날개 지지격자에 의해 대류열전달 성능은 지지격자 상류에 비해 지지격자 근처 하류에서 ~35 % 향상되었고, 실험데이터를 기반으로 비틀림 혼합날개 지지격자에 대한 열전달 성능 예측 상관식을 제안하였다.
문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 사용되는 이진 트라이를 선형 이진 비트열로 표현하여 저장 공간 효율성을 높이기 위한 여러 연구들이 제안되었다. 한 개의 이진 트라이를 기반으로 생성된 이진 집약 트리기법은 입력 키 집합의 크기가 커지면 이진 비트열이 매우 길어지게 되어 키 탐색 시간이 크게 증가한다. 키 탐색 범위를 축소하고자 여러 개의 작은 크기의 이진 집약 트리를 계층적으로 표현한 계층적 집약 이진트리 기법이 제안되었으나 키 탐색 시 근본적으로 이진 비트열을 순차적으로 접근하여 처리하므로 탐색 범위에 포함되는 이진 비트열의 개수와 길이에 따라 검색 시간이 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 포화이진 트라이로 표현된 여러 개의 이진 집약 트리를 계층적으로 구성하고, 키 탐색 범위에 해당하는 이진 비트열 경로를 간단한 숫자 변환을 통해 결정할 수 있도록 하여 검색 성능을 높였다. 최악의 시·공간 복잡도 계산을 이용한 성능 평가를 통해 검색 및 키 삽입 또는 삭제에 대해 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여 주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 약 67%~68%의 공간만을 필요로 하여 가장 우수한 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
국내 승용차용 삼원촉매담체의 경우 배기가스 변환 효율이나 압력 강하 등은 엔진 효율 측면에서 만족되고 있지만 열적 내구성은 요구 내구 수명을 만족시키지 못하여 차량정비현장에서 상당한 파손사고가 발견되고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 밝히기 위하여 국내 승용차용 삼원촉매담체에서 발생되는 열응력을 온도측정자료와 단순한 열응력 모델을 이용하여 구하였으며 열피로 성능은 확정론적 강도가 아닌 확률과 크기 및 피로 인자를 고려한 확률론적 설계 강도로 평가함으로서 확정론적 설계 강도에 의한 열피로 성능 평가 방법을 극복하였다.
In this study, the coefficient of performance of a vapour compression heat pump system was analyzed for the evaluation of the heat pump performance. A water-to-air heat pump was assembled and tested by changing the level of the compressor driving speed and the air mass flow rate during air heating process. The coefficient of performance for air heating was 2.6~3.8 and that for water cooling was 1.0~1.4. The coefficient of performance was not depending on the levels of the compressor driving speed or levels of the air mass flow rate, but on the temperature of the air and water. The coefficient of performance for air heating increased by about 0.2 with the water temperature increasing by 1$^{\circ}C$.
3상 인버터의 PWM 구동시 인버터 파워모듈의 IGBT와 Diode에서는 도통 손실 및 스위칭 손실이 발생하며 이러한 손실은 소자의 정션 온도를 증가시킨다. 하이브리드 차량(HEV)의 경우 다양한 주행 조건에서 IGBT와 Diode가 제한 온도를 초과하지 않도록 해야한다. 본 연구에서는 순시 전압 및 전류에 대한 3상PWM 인버터의 손실을 계산하고 열모델을 통해 소자의 온도를 파악함으로써 하이브리드 차량의 성능 예측에 활용하였다. 열모델은 파워모듈 각 상의 IGBT와 Diode 사이의 상호 열전달을 고려하였으며 시험 결과와 시뮬레이션 결과 비교를 통해 열모델의 타당성을 살펴보았다. 제안된 모델을 통해 다양한 주행 조건에서 하이브리드 차량의 성능 분석을 실시하였다.
오늘날 전자 장비는 매우 다양한 기능의 채용으로 많은 양의 부품을 필요로 하고 그에 따른 전체 시스템의 무게와 크기를 줄이기 위해 소형화와 슬림화가 필수적이다. 따라서 다수의 부품 사용과 고성능화로 인한 열 발생 밀도도 크게 증가하여 열로 인한 온도 상승이 부품의 성능에 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 기기에서의 지속적인 열 발생은 기기를 탑재하고 있는 전체 시스템의 성능에도 큰 영향을 미치며, 특히 고온의 외기에 장시간 노출된 디지털전광판의 시효문제는 시급히 해결해야 할 당면 과제이기도 하다. 본 연구에서는 이와 같은 LCD 패널의 발열로 인한 기기의 성능 저하와 다운 현상을 예방할 수 있도록 열전소자를 이용한 알루미늄 압출형 히트싱크에 대한 열 저항기술을 개발하고, 냉각모듈에 대한 설계기술을 확보하여 LCD 패널용 고효율의 냉각시스템의 개발 과제를 수행했다.
본 연구에서는 웨이브릿과 신경망을 결합하여 플라즈마 고장을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 본 기법은 플라즈마 증착장비에 의해 수집된 18 개의 센서정보에 적용하여 평가하였다. 이산치 웨이브릿(Discrete Wavelet Transformation)은 장비에서 수집된 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 시계열 모델의 성능은 과거와 미래정보의 함수로 평가하였다. 수집된 18 개의 센서정보에 대한 모델성능 비교를 위해 표준화된 성능평가지표가 적용되었다. 평가결과, 본 기법에 의해 개발된 시계열 모델은 대략 4% 정도의 예측에러를 보였다.
에너지 절약적 차원에서 한 대의 실외기에 다수의 실내기가 접속되는 개별공조형 멀티 열펌프에 관한 연구 및 개발과 보급이 증대되고 있다. 본 연구에서는 복수의 실내기를 갖고 가변속 압축기를 채용한 지열원 물대공기 멀티열펌프시스템을 학교 현장에 설치하여 제조사의 운전 제어 알고리즘에 따라 일일 냉난방 실증 성능 특성을 분석하였다. 2008년 9월 30일의 냉방부하가 낮은 일자에 대하여 시간에 따른 부하 변동에 따라 압축기의 용량가변으로 실내기 냉방용량은 정격용량 대비 17.1%에서 111.3%의 범위에서 변이되었으나, 열펌프 유닛의 일일 최대 COP는 6.2를 나타냈으며, 일일 평균 열펌프 유닛 COP는 4.5로 열펌프 유닛 인증 기준 이상의 성능을 나타냈다. 2008년 11월 10일 대비 2008년 12월 15일에는 시스템 가동 중의 평균 외기온도가 $9.6^{\circ}C$ 감소하였으나, 각 재실공간의 용도별 부분 부하특성으로 11월 10일 보다 난방 부하량이 작게 나타났다. 하지만, 12월 15일에는 부하량이 매우 작아서 11월 10일보다 잦은 압축기 가변에 따른 손실로 일일 평균 COP가 낮게 나타났다. 2009년 1월 12일에는 정격 용량대비 94%의 부하율로 11월 10일과 12월 15일 대비 4배 이상의 부하량으로 압축기 용량 가변율이 작아서 난방용량과 COP 변화율이 작게 나타났다. 2009년 1월 12일에는 지중순환수의 실외열교환기 유입온도가 2008년 12월 15일보다 감소하고, 시스템의 난방용량 증가로 상대적으로 응축기와 증발기 크기가 감소한 효과로 히트펌프 유닛 COP가 감소하였으나, 본 지열원 열펌프 제조사에서 생산하고 있는 본 지열원 시스템과 동일한 압축기 등을 채용한 동일 용량의 공기열원 열펌프의 1월 12일 외기온도 $-10^{\circ}C$에서의 열펌프 유닛 COP 대비 70% 우수한 성능을 나타냈다. 본 지열원 히트펌프의 2008년 11월 10일의 일일 평균 히트펌프 유닛 COP는 외기온도가 낮고 일일 부하량이 크게 나타난 1월 12일의 일일 평균 히트펌프 유닛 COP 대비 37% 높게 나타났으나, 지중순환펌프의 정속운전으로 시스템 요구 지중순환수 유량 증가에 따른 성능 향상보다 소비전력 증가 영향이 커서 1월 12일의 시스템 COP 보다 33.3% 작은 값을 나타냈다. 본 연구의 용량 가변형 압축기를 채용한 지열원 멀티 히트펌프 유닛을 지열원 냉난방 시스템의 히트펌프 유닛으로 사용할 경우 시스템 최적화를 통한 시스템 COP 향상과 연간에너지 절감을 이루기 위해서는 히트펌프의 용량 변화 시에 지중순환펌프의 순환 유량 최적화를 위한 효율적 운전 제어 알고리즘 개발이 요구된다.
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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