In this study, a geothermal power generation system using the Kalina cycle was investigated by the simulation method. The Kalina cycle system can be used for the utilization of a low-temperature heat sources such as geothermal and industrial waste heat that are not hot enough to produce steam. The sea/river water can be considered as a cooling media. A steady-state simulation model was developed to analyze and optimize its performance. The model contains a turbine, a pump, an expansion valve and heat exchangers. The turbine and pump were modelled by an isentropic efficiency, while a condenser, an evaporator and a regenerative heat exchanger were modeled by UA-LMTD method with a counter-flow assumption. The effect of the ammonia fraction at the separator inlet on the cycle performance is investigated in detail.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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1996.10a
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pp.64-66
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1996
수경재배에서 요구되는 최적의 배양액 pH는 5.5-6.5 이고, pH를 최적의 상태로 조절해 주는 방법으로 비료의 흡수생리를 이용하는 방법과 화학적인 산알칼리 용액을 이용하여 조절해 주는 방법이 있다. 이러한 pH 조절은 자동적으로 행해야 효과가 크며 본 실험은 흡수생리적인 면에서 산 혹은 알칼리 비료를 화학적인 산 알칼리와 비교하여 pH 조절효과의 차이를 보고자 하며 생육제어시스템 중 pH의 자동계측 및 제어를 통해서 계속적인 pH의 안정적인 수준을 유지하면서 상품성과 품질이 우수한 작물을 생산하고자 이 실험을 수행하였다. (중략)
Recently, the power and refrigeration cogeneration based on Kalina cycle has attracted much attention for more efficient utilization of low-grade energy. This study presents a thermodynamic performance analysis of a cogeneration cycle of power and absorption refrigeration based on Kalina cycle. The cycle combines Kalina cycle (KCS-11) and absorption cycles by adding a condenser and an evaporator between turbine and absorber. The effects of ammonia mass fraction and separation pressure were investigated on the system performance of the system. Results showed that the energy utilization of the system could be greatly improved compared to the basic Kalina cycle.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.424-427
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1999
적은 연산으로 정확한 정합점을 추출한다는 것은 고전적인 스테레오비전의 가장 큰 단점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 효과적인 정합점 검출 알고리듬이 많이 연구되고 있으나, 뚜렷한 해결 방법은 없다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 문제점들을 해결 할 수 있는 거울을 이용한 스테레오 비전 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보다 저렴한 가격으로 스테레오 시스템을 구추할 수 있으며, 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 거울에 반사된 오른쪽과 왼쪽 영상은 거울의 각도에 의해서 동일 이미지 평면의 좌우에 촬상이 된다. 같은 이미지 평면에 촬상된 두 영상의 epipolar line은 x축과 평행한 scan line을 갖는다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 정합점을 추출하기 위한 epipolar 검출 알고리듬이 필요하지 않고 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 또한 동일한 이미지 평면에 오른쪽 이미지와 왼쪽 이미지가 촬상되기 때문에 두 영상의 명암도 차이를 보정하기 위한 정규화 작업도 필요하지 않다. 위와 같은 장점은 고전적인 스테레오 비전에서 발생되는 문제점들을 효과적으로 보완한다. 본 논문에서 제안된 시스템에 대한 프로토타입을 제작하여 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.445-447
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2019
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 다양한 사물들과 연결되어 새로운 서비스를 제공하는 사물인터넷 기술이 각광받고 있으며, 실생활에 적용하기 위한 연구들이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 도서관의 좌석과 좌석에 설치된 조명을 자동으로 관리 및 제어하기 위한 사물인터넷 기술 기반의 스마트 도서관 자동화 모델을 제시한다. 제시된 모델은 좌석과 조명을 자동으로 관리하기 위한 아두이노 보드, 사용자 인터페이스 제공을 위한 모바일 웹 서버, 좌석 상태 관리를 위한 데이터베이스 서버, 그리고 구성요소 간 연동을 위한 게이트웨이로 구성된다. 좌석에 부착된 압력 센서로부터 압력을 감지하여 좌석의 점유 및 비점유 상태를 판단하고, 판단 결과에 따라 조명을 제어하며 사용자에게 잔여 좌석 정보를 제공한다. 이를 통해 사용자에게는 편리함을 제공해주는 것과 동시에 에너지 효율을 극대화하고자 한다.
The recently proposed Kalina based power and cooling cogeneration cycles (KPCCCs) have shown improvement in the energy utilization of the system compared to the basic Kalina cycle. This paper suggests a combined tri-cogeneration system for power, heating and cooling based on the Kalina cycle. And thermodynamic performances of the suggested system based on the first and second thermodynamic laws are parametrically investigated with respect to the ammonia mass fraction and the boiler pressure. Results showed that the thermodynamic performance of the system could be greatly improved compared to the former KPCCCs.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.337-339
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2021
본 연구는 최근 펜데믹 위기에서 교육의 변화하는 모습을 점검하고 미래의 학습에 대한 모습들을 예측하기 위해 이러닝과 학습분석에 대한 신흥기술의 동향을 살펴보고자 한다. 연구방법으로 신흥기술의 '하이프 사이클'과 '이러닝 예측 하이프 커버'를 기반으로 하여 각 단계별 기술들을 점검하고 펜데믹 위기에서 더 공고히 된 이러닝과 학습 관련 기술들이 무엇인지 살펴본다. 또한 하이프 사이클의 5단계인 기술촉발 단계, 부풀려진 기대의 정점 단계, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계인 각 단계별 학습과 관련된 기술들은 어떤 것이 있으며, 그 기술들이 이러닝과 학습분석에 어떠한 영향을 미칠 것인지 예측해 본다. 향후 연구로는 본 연구를 기반으로 인공지능이 이러닝과 학습분석에서의 역할을 알아보고자 한다.
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