• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.351-354
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• 2018

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권9호
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• pp.743-749
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• 2015

본 연구의 목적은 간접식 증발냉각 장치의 성능을 예측하고, 장치를 공기조화기의 배기열 회수에 적용하였을 경우의 에너지 절약효과를 분석하는 것이다. 플라스틱 열교환기를 사용한 간접식 증발냉각장치의 성능 상관식을 여러가지 조건에서 얻어진 실험 데이터로부터 구하였으며, 이 상관식을 이용하여 환기와 외기의 조건을 변화시켜가면서 장치의 성능변화를 예측하였다. 또한 간접식 증발냉각장치의 배기열 회수에 의한 에너지 절약효과를 우리나라 몇개 도시의 표준기상데이터를 사용하여 분석하였다. 여름철 배기열 회수를 위한 현열냉각장치의 사용율은 평균 44.3%이며 증발냉각장치의 사용율은 96.7% 이다. 증발냉각장치의 배기열 회수에 의한 에너지 절약은 현열냉각장치에 비해서 훨씬 높으며, 서울의 경우 약 3.89 배로 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권12호
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• pp.1071-1078
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• 2010

본 논문은 냉장고용 증발기의 핀 형상을 변화시켜가면서 열전달 성능을 실험적으로 규명하는 것을 목적으로 하고 있다. 냉장고용 핀-튜브 증발기에 나선형 원형핀, 개별 평판핀 및 연속 평판핀을 적용하여 무착상 및 착상 열전달 성능과 제상성능을 측정하고 특성변화를 고찰하였다. 무착상조건에서 나선형 원형핀 증발기의 총괄열전달계수가 개별 평판핀 증발기에 비하여 22.3% 우수하고, 연속 평판핀 증발기에 비하여 40.2% 우수함을 알 수 있었다. 착상조건에서 나선형 원형핀 증발기의 총괄열전달계수가 개별 평판핀 증발기에 비하여 27.0% 우수하고, 연속 평판핀 증발기에 비하여 46.3% 우수함을 알 수 있었다. 또한, 나선형 원형핀 증발기의 제상량은 개별 평판핀 증발기에 비하여 3.2% 적고, 연속 평판핀 증발기에 비하여 9.4% 적었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2020

이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.5795-5801
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• 2015

식생활의 향상 및 다양화로 신선한 제품에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이에 따라 냉장 및 냉동식품의 저온유통 또한 점차 증가되고 있다. 현재 냉동산업에는 주로 R134a 냉매가 사용되고 있으며 GWP(Global Warming Potential)가 1300으로써 매우 높아 지구온난화에 영향을 미친다. 이를 대체하기 위한 냉매로써 R1234yf 냉매가 있으며, GWP는 4로써 매우 낮다. 냉동탑차 냉장시스템에 사용되는 증발기는 저온조건에서 작동되기 때문에 서리가 형성되어 시스템의 성능을 급격히 감소시킨다. 따라서, 본 연구에서 R134a와 R1234yf 냉매를 작동유체로 사용한 증발기의 성능을 착상조건 하에서 다양한 운전조건으로 분석하였다. 해석결과, 서리성장 조건에서 공기측 입구온도, 상대습도, 증발온도 변화에 대하여 R134a 증발기의 성능이 R1234yf 증발기보다 더욱 민감하게 나타났으며 서리의 성장 또한 R134a 증발기가 더 크게 나타났다.

• 에너지공학
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• 제12권3호
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• pp.216-222
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• 2003

실험실 규모의 진공 증발 수분 제거 시스템을 이용하여, 압력, 윤활유의 온도, 초기 수분농도 및 윤활유 분사 노즐의 형태 등 폐윤활유 속에 포함된 수분 제거 성능에 영향을 미치는 각각의 운전 변수들에 대한 실험적인 연구를 수행하였다. 연구의 결과 압력 및 폐윤활유 온도의 증가는 수분 제거 성능에 매우 중요한 변수임을 확인하였으며, 또한 진공 증발실로 폐윤활유를 분사하기 위한 노즐의 형태는 다공성 매질의 노즐 형상인 경우가 가장 우수한 수분 증발 성능을 나타내었다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1999년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.177-182
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• 1999

감압증발의 효율을 향상시키기 위한 방법으로 액주내의 기포생성에 의한 자기 미립화를 수반하는 과열액분류의 증발을 분사 감압증발이라고 하며, 특히 적절한 방법으로 액체내에 기포핵을 공급하는 경우에는 매우 좋은 증발성능이 얻어 진다는 것이 보고되어 있다. 따라서 본 연구에서는 온배수를 감압증발시켜 저온저압의 증기를 제조하여 MVR로부터 승온승압에 의해 고온의 증기를 얻기위한 것이 연구의 목적이므로, 증발효율향상을 위해 기포핵 공급용 전해전류장치를 설치하고, 감압증발용의 노즐을 원통형 튜브로 대체하기위해 튜브형 노즐로 부터 과열액을 급격히 감압시켜 자기미립화에 의한 증발을 유도하여 전해전류가 증발효율에 미치는 영향을 실험적으로 연구하고자 작동액체로써 물을 사용하고, 액체온도, 액체유량, 과열도 및 기포핵 공급용의 전해전류량을 변화시켜 실험을 수행하였다.(중략)

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1993년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.54-55
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• 1993

본 연구에서는 물-에탄올 혼합액에서 물을 탈수시켜 분리하기 위한 고분자 복합막을 제막하고, 그 투과증발 분리 특성을 고찰하였다. 친수성을 갖는 poly(acrylonitrile) [PAN] 을 상전환법에 의하여 지지막을 만득고, dextran 혼합용액으로 한외여과에 의하여 지지막의 성능을 평가, 분석하였다. 이 지지막의 표면에 poly(acrylic acid) [PAA] 수용액을 도포하고 열처리시킨 복합막에 대한 투과증발 분리의 성능에 관하여 고찰하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권1호
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• pp.37-43
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• 2015

현열 뿐만 아니라 잠열을 이용하는 증발냉각은 배기열 회수에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구의 목적은 증발냉각을 이용한 배기열 회수장치의 성능을 실험적으로 규명하는 것이다. 성능실험장치는 플라스틱 열교환기, 물 분무 노즐, 공기유동용 홴, 물 순환용 펌프, 수조, 온도 습도 유량 측정 센서 등으로 구성되었다. 증발이 없는 현열 회수에서의 유용도와 증발을 수반하는 전열 회수에서의 유용도를 여러가지 작동조건에서 측정하여 비교하였다. 현열냉각과 증발냉각의 유용도는 공기의 유량이 증가함에 따라 감소하고, 대향류에서의 유용도가 평행류에서의 유용도 보다 휠씬 높다. 증발냉각의 경우 물 유량이 증가함에 따라 유용도는 증가하고, 평행류가 대향류보다 물 유량에 더 민감함을 알 수 있다.