항공터빈유는 등유 기반의 석유제품에 산화 방지제(Antioxidant), 빙결 방지제(Fuel system icing inhibitor, FSII), 전기전도도 향상제(Electrical conductivity improver) 등의 첨가제를 첨가하여 항공기 연료로서 필요한 성능 향상 및 보관이나 이송 등에 관한 특정한 능력을 부여시키고 있다. 이들 첨가제는 항공터빈유의 품질에 이상이 발생하거나 다른 석유제품과 구별하기 위하여 그 첨가량을 정성 및 정량적으로 분석할 수 있어야 한다. 항공터빈유는 수많은 탄화수소 화합물로 구성된 복잡한 화합물이기 때문에 미량으로 첨가된 산화 방지제와 빙결 방지제를 분석하기 위하여 Multi-dimensional GC-MS (MDGC-MS)의 Deans switching 기술을 적용하였다. 2.5 - 20 mg/L 농도 범위의 산화 방지제와 빙결 방지제를 MDGC-MS로 정량 및 정성적으로 분석할 수 있었으며, 검출 한계는 1-dimensional GC-MS의 분석 결과와 비교하여 약 2배 정도 낮았다. 본 연구에서 개발된 시험 방법은 기존의 GC-MS보다 첨가제 피크의 분리능이 더 우수하였으며, 시료의 전처리가 필요없이 두 가지 첨가제를 동시에 분석할 수 있었다.
항공기 개발 및 개조를 위한 비행시험 또는 항행안전시설 및 관련 구성품 개발을 위한 비행 검사 등을 위한 목적으로 국가종합 비행성능시험장 구축이 추진되고 있다. 비행시험 업무는 특성상 안전 리스크가 높기 때문에 운용에 앞서 철저한 리스크 관리 프로세스의 엄격한 적용이 요구되고 있다. 또한 비행시험장은 현행법상으로 비행장 규정을 적용받기 때문에 안전관리시스템을 도입하면 일반 공항처럼 안전이 제고될 것이다. ICAO 기준을 기반으로 한 안전관리시스템 구축은 비행시험장의 안전하고 원활한 운영을 위한 최적의 보증 수단으로서, 비행시험 시에 발생할 수 있는 리스크를 크게 완화할 것이다. 본 논문에서는 비행시험장 안전관리에 요구되는 리스크 평가 및 완화 방안을 중점적으로 다루었다. 이전 연구에서 식별된 비행시험 위해요인에 대하여 리스크 평가를 실시하였다. 그리고 고 리스크 군의 위해요인을 선별한 후 회피, 감소, 수용, 통제 등의 리스크 완화 기법을 적용한 비행시험 리스크 경감 방안을 제시하였다.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
항공기 중량은 성능 및 연료효율성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 항공기의 개념 설계 단계에서는 요소 중량을 추정함에 중량 당 연료소모 비용과 같은 경험식을 이용하여 비용과 중량 간의 균형을 맞추는 과정을 수행한다. 또한, 항공사에서 항공기를 운용할 때 중량관리 활동을 통해 연료 효율성 향상 및 연료절감과 탄소저감을 추진한다. 항공기 중량 변화와 연료 소모 변화 사이의 연관성을 중량비용(Cost of Weight)이라고 하며, 중량비용은 항공기에 중량 추가 혹은 감소가 연료소모에 미치는 영향을 평가함에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 중량비용 산정 방법의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법의 중량비용 산정 방법을 소개한다. Breguet의 Range Formula와 A350-900 항공기의 실제 비행 데이터를 이용하여 이륙중량과 착륙중량 기반의 두 가지 중량비용을 산정한다. 결론에서는 이륙중량과 착륙중량 기반의 중량비용을 다른 용도로 사용함이 합리적임을 제시하였다. 특히, 착륙중량 기반의 중량비용은 유사 항공기 개념설계 단계에서 요소중량 추정 및 비용과 중량 최적화에 하나의 경험식으로 활용할 수 있다.
도심의 교통체증 문제를 해결하기 위해 eVTOL(Electric Vertical Take-Off and Landing) 항공기를 이용한 도심항공교통(UAM) 개념이 등장하여, 많은 국내외 기간들의 연구가 진행되고 있다. 하지만 도심 위를 필연적으로 비행하게 되는 eVTOL 기체가 차세대 교통수단으로 자리 잡기 위해서는 안전성의 확립이 필수적이다. 추락 시 위험도는 항공 안전과 관련된 대표적인 요소이며, 위험도 분석을 위해서는 돌발 상황으로 인한 기체의 추락 및 충돌 지점 예측이 필요하다. 고정익 모드로 운항하는 비행체의 경우 자세 혹은 방향을 결정하는 데 조종면이 큰 역할을 차지한다. 따라서 본 연구에서는 eVTOL 기체의 추락 시 위험도를 분석하기 위해 추진 시스템이 고장 난 기체의 조종면 각도에 따른 추락 지점의 분포를 추정하는 방법을 제시한다. 여기서, 성능과 형상이 공개된 eVTOL 기체를 대상으로 분석한 데이터를 사용하였다. 또한, 초기 조건에 따른 추락 지점의 분포와 확률을 계산하여 추락할 확률이 높은 구간을 도출하였으며, 추락 순간의 속도를 계산하였다.
국제해사기구(IMO)는 국제해운 분야의 온실가스(Green House Gas, GHG) 감축을 위하여 각국의 기술 개발 및 에너지 효율성 제고에 관한 정책 시행을 적극적으로 권장하고 있다. 이러한 IMO의 환경규제와 관련된 정책들은 해운 분야 전반에 큰 영향을 미치고 있으며, 선주들에게도 막대한 부담으로 작용하고 있다. 선박에서 발생하는 GHG 배출을 억제하기 위한 가장 합리적인 방안은 탄소제로배출(Zero Emission) 선박의 개발로 귀결된다. 즉 친환경 연료로 추진하는 연료전지선박(Fuel Cell Ship, FCS)의 개발이 IMO의 규제를 벗어날 수 있는 대안인 것이다. 아시아, 북미, 유럽 등의 각국에서는 독자적으로 PEMFC를 개발 및 생산하여 국제공인등록 기관으로부터 형식승인인증을 획득함으로써 국제표준화의 선점을 추구하고 있다. 현재 다양한 연료전지(Fuel Cell, FC) 중에서 선박용으로 권장하는 것은 크게 고분자전해질 연료전지(PEMFC), 용융 탄산염 연료전지(MCFC) 및 고체산화물형 연료전지(SOFC) 등의 세종류가 있다. 본 연구에서는 글로벌 FC 시장에서 지속적인 성장이 예상되는 PEMFC를 대상으로 하여 국내외 개발 동향, 제조업체별 규격, 성능 및 선박에 적용한 실증적 사례를 분석하였다. 그리고 PEMFC를 선박에 적용할 경우, 고려해야 할 사항과 개발 방향에 관하여 제안하고자 하였다.
UAM (Urban Air Mobility) 항공기에 대한 수요가 세계 각 도시들은 인구집중으로 인한 교통체증 문제로 늘어나고 있다. 세계 각국에서 고정익 날개의 유무와 추진 시스템에 따라 다양한 형태를 가진 항공기가 연구개발을 통해 상용화 준비 중이며, 도심을 비행하고 사람이 탑승하는 유인운송수단이므로 감항증명이 요구된다. UAM 항공기는 복합재 사용 비중 증가, 전기모터 사용, 다양한 전자 장비 탑재 등 낙뢰 및 HIRF 환경에 취약하다. 현재 UAM 항공기에 대한 낙뢰 및 HIRF 환경에서의 인증기술과 지침 및 요건 개발은 미비한 상태이다. 본 연구에서는 미연방항공청(FAA)에서 발행한 AC 20-136B와 AC 20-158A에 나타난 회전익 항공기의 낙뢰 및 HIRF 간접 영향에 대한 적합성 인증 절차를 확인하고 UAM 항공기 전자기 전산 시뮬레이션에 적용하였다. 덕티드 팬 형 UAM 항공기에 대한 낙뢰 및 HIRF 영향성을 전산 시뮬레이션을 통해 분석하였고, 향후 운용될 UAM 항공기의 인증을 위한 실무지침 수립의 근거를 제시하였다.
대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
한국판 뉴딜에서 제시된 그린리모델링은 공공건축물을 대상으로 신재생에너지 설비와 고성능 단열재 등을 사용하여 친환경, 에너지 고효율 건축물을 신축하거나 리모델링 하도록 하는 사업이며, 정부는 그린리모델링을 실시함으로써 탄소배출감축량 목표를 달성하고자 한다. 그린리모델링을 실시하는 해외의 주요 도시들은 건물 특성에 따른 에너지성능 평가, 민간 활성화를 위한 보조금, 세제혜택과 더불어 기술지원 및 홍보를 적극 추진하고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 그린리모델링 사업에 대한 현황과 문제점을 분석하고, 설문조사 결과를 토대로 그린리모델링 활성화 방안을 도출하였다. 또한 시민참여, 홍보, 행정 우선순위 선정 전략 등 전략적 방안, 그리고 민간영역 확대를 위한 공공부문의 선도적 역할, 사회적 약자를 위한 지원의 확대, 금융 및 조세 지원제도 확대 등 정책적 방안을 제안하였고, 본 연구의 결과는 그린리모델링 사업 활성화에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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