이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.
본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.
휴대용 단말기의 기능은 점차 더 높은 사양의 멀티미디어를 처리할 수 있도록 진화하고 있다. 특히, 고화질의 동영상과 게임 등을 지원할 수 있는 높은 성능을 사용사의 끊임없는 요와 밀접하게 관련이 있다. 따라서 요구되는 높은 성능을 충족시키기 위한 휴대용 임베디드 시스템의 동작과정에서 전력소비는 기존보다 상대적으로 커지게 되었으며, 이 효율적으로 관리하는 전력 관리 기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 휴대용 미디어 플레이어에서의 동적 전압 조절 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 최근 프레임의 정보와 실행 시간 등을 적절한 크기의 윈도우로 유지하며 이를 기반으로 프로세서가 지원하는 (주파수, 전압)레벨을 조절하여 프로세서의 전력소비를 낮추게 된다. 이 알고리즘은 간단한 모듈 형태로 구현이 되었으며 일반적인 동영상 재생기에 손쉽게 추가시킬 수 있다. 성능 측정은 실제환경에서 많이 사용되고 있는 MPlayer를 사용하였으며 수행 결과, 최대 56%의 프로세서의 전력소비 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서 대상으로 삼은 순항 200 W급 전기동력무인기는 태양전지, 연료전지, 배터리를 동시에 주 전력원으로 사용한다. 각 전력원별 출력은 능동전력제어 방식에 의해 연료전지의 최대 출력을 제한한 상태에서 배터리의 적정용량을 유지하도록 각 전력원별 전력제어를 수행하게 된다. 능동전력제어 방식에 의한 각 전력원별 출력변동은 지상통합시험을 통해 확인하였다. 또한 연료전지의 최대출력제한이 전체 시스템의 출력변동에 미치는 영향을 실험적으로 확인하였으며, 연료전지의 최대출력값은 연료전지 시스템용 6직렬 소형 배터리의 과방전을 방지하기 위해서는 150W가 적절함을 확인하였다.
본 연구는 스마트 LMS의 상호작용 효과를 밝히는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 전공영어 과목에서 한 학기 동안 강의실 안과 밖에서 스마트 LMS를 활용한 후 이 과목을 수강하는 35명의 학생을 대상으로 사전 설문과 사후 설문을 실시하였다. 연구결과 스마트 LMS는 교수 학생 간, 학생과 학생 간, 학생과 학습내용 간 모두에서 상호작용 효과가 있음을 알 수 있었다. 특히 수업 중에 활용한 수업활동게시판은 교수자의 즉각적인 피드백을 가능하게 하였고 위키는 강의실 밖에 조별 발표를 위해 학생들이 협업하는 것을 편리하게 하였다. 또한 수업활동 게시판에 정리된 조별활동 산출물과 스마트 LMS에 탑재된 강의자료들 역시 상호작용 효과를 높이는 역할을 하였다. 그러나 향후 상호작용성을 더 높이기 위하여 고려할 점은 학생들에게 스마트 LMS를 활용하는 수업방식에 잘 적응할 수 있게 하는 방안 마련과, 스마트 LMS 기능에 대한 사전 실험, 스마트폰의 데이터와 배터리 문제를 해결하기 위한 적절한 대응을 꼽을 수 있다.
4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.
알루미늄-공기 전지의 성능을 향상시키기 위해서는 전극의 전기화학적 특성에 미치는 전해질의 영향을 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 NaCl, LiCl, CaCl2, ZnCl2와 같이 동일한 음이온을 가지나 양이온이 다른 전해질을 사용하여 음극과 양극에서 진행되는 전기화학적 산화·환원 반응에 미치는 전해질 양이온의 영향에 관하여 조사하였다. 전극의 방전 전위 및 비용량에 전해질 양이온이 영향을 준다는 것이 방전 시험, 주사전자현미경과 X-선 회절 분석에 의해 확인되었다. NaCl과 LiCl 전해질 용액 중에서 상대적으로 높은 셀 전압과 비용량이 얻어졌다. 양극 표면에는 Ca2+와 Zn2+ 이온에 의해 전극 반응을 방해하는 침전물이 생성되었으며, 이로 인해 양극 성능이 저하되었다. 게다가 Ca2+ 이온은 음극의 부동태화를 유발하면서 음극의 성능 저하를 촉진시켰다. 이것은 전해질의 양이온이 양극과 음극의 전기화학적 성능에 각각 다른 영향을 주고 있음을 시사하는 것이다.
국가 총에너지 소비량 중 건축물에서 소비하는 에너지는 전체의 10% 이상을 차지고 있다. 이러한 이유로 우리나라는 2025년부터 제로에너지 건물 의무화 정책을 채택하였고, 결국 건축물 에너지 절감 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 건축물 중 빌딩의 에너지 소비 형태를 분석해보면 조명 및 냉난방 에너지가 전체 에너지 소비량의 60% 이상을 차지하고 있는데, 이는 태양광 취득률 및 창문의 개폐 운용과 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 건축물에너지 관리시스템에 취득 정보를 전송하기 위한 창호용 저전력 IoT 센서 모듈을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 이 모듈은 외부 환경 및 창문 개폐 상태 정보를 실시간으로 빌딩 에너지 관리 시스템에 전송하여 능동적으로 에너지 절감 조치를 취할 수 있게 네트워크를 구성하였다. 모듈에 사용되는 전력은 하베스트 에너지 중 태양광 발전을 이용한 독립적인 전원으로 설계하였다. 전원은 Buck 컨버터를 적용하여 MPPT 제어를 통해 리튬이온 배터리에 4V로 충전하는 방식으로 효율은 약 85.87%이다. 통신은 WiFi 방식을 적용하여 실시간으로 전송할 수 있도록 구성하였다. 모듈의 소비전력 저감을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 분석하여 저전력 IoT 센서 모듈을 구현에 대한 연구를 진행하였다.
최근 몇 년 사이 바다 신호등 역할을 하는 항로표지 시설이 디지털화되면서 단순한 표지판 기능을 넘어 해양 정보 수집, 감독, 관제 등 다양한 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 국내에서도 울산항과 부산항이 부표 일부에 카메라를 설치하고 영상정보를 수집하여 충돌을 감독하는 등 선도 기술 적용을 주도하고 있다. 그러나, 이 첨단기술은 장기간 배터리 운용이 필요하고 관리·유지 등이 해양 특성에 지장을 받기 때문에 주요 기능을 수행하는 것이 어렵다. 이러한 문제들은 육상시설과 해양시설의 특성 차이를 극복하기 위한, 해양 분야의 풍부한 연구의 필요성을 제기한다. 본 연구에서는 표지 주변을 지나가는 해양 객체를 영상정보로 분석해 자동으로 알림을 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 표지와 해양 객체가 충돌하면 센서를 기반으로 객체를 포착해 서버로 전송하지만, 이 방식은 사고가 발생한 뒤에야 안전사고 대처가 가능해 개선의 여지가 필요하다. 따라서, 제안하는 시스템은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 해양 특성을 기반으로 해상 객체 감지 시스템을 설계하였다. 이는 기존의 해양 영상처리 감지 시스템과 유사한 성능을 보였으며, 보다 효율적인 모니터링을 위해 약 5배 빠른 처리 속도를 기록한 해상 안전 시스템을 제안한다.
스피넬계 산화물 중 (Nix, Mny, Co3-x-y)O4(NMC)는 부온도계수 온도센서 소재로 활용되어 전기자동차용 배터리 관리 시스템을 포함한 다양한 산업적 응용이 가능하다. 일반적으로 NMC는 Ni, Mn, Co 화합물 분말을 이용하여 고상반응법을 통해 제조되는데 이 중 소결 공정을 통한 치밀화 과정이 온도센서 소재의 온도에 따른 전기적 특성을 결정하는 중요한 인자로 알려져 있다. 본 연구에서는 NMC 펠렛을 고상반응법을 통해 제조하고 결정구조 및 미세구조를 관찰하였다. 또한, 소결 과정 동안의 치밀화 거동 분석을 위한 활성화 에너지를 도출하였다. 분석 결과에 따르면, NMC 펠렛의 상온 저항은 10.03 Kohm이었으며 센서민 감도인 B-value는 3601.8 K로 다양한 산업군에 온도센서로 적용이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 치밀화를 위한 활성화 에너지는 273.3 ± 0.4kJ/mol로 도출되었으며, 이는 소결 과정의 열역학적 특성을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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