본 연구는 암모니아/물 혼합냉매를 이용한 압축/흡수식하이브리드 히트펌프 개발에 관한 연구이다. 히트펌프 사이클은 증기압축식과흡수식을 혼합한 개념으로 이단압축기, 흡수기, 재생기, 과열냉각기, 용액열교환기(SHX), 용액펌프, 정류기, 기액분리기 등으로 구성되어 있다. 압축/흡수식 히트펌프는 상변화 열교환과정에서 높은 온도구배를 이용하여 $90^{\circ}C$ 이상의 고온을 제조하기 위한 목적으로 고안되었다. 특히 흡수기에서의 응축과정은 비열변화로 인하여 온도변화에 비선형성이 뚜렷한데, 시스템 성능 최적화를 위하여는 흡수기의 설계가 중요하다. 본 연구에서는 다수의 판형열교환기로 흡수기를 구성하였는데 열교환기의 용량, 형태, 배치에 따른 성능특성을 실험적으로 관찰하였다.
본 논문에서 B-dot 제어기 종류, Lyapunov 안정성 관점에서 B-dot 제어기 안정성 검토 결과 요약이 제시되었다. 6시 태양동기 궤도의 대형위성이 초기 자세획득 할 때 또는 이상상태 발생 후 태양획득을 위해 B-dot 제어기가 사용될 경우, B-dot 제어기의 활용성에 대한 검토 결과 제어기 활용성이 매우 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한 B-dot 제어기 작동원리의 이해를 위해 천이상태 제어토크와 정상상태 제어토크 개념을 도입해서 새로운 물리적 해석 결과를 도출 제시하였으며, 자기 토커가 고장 났을 때 자세 안정화에 미치는 영향을 이론적으로 분석 후 토커고장에 대한 설계 최적화 방안을 제시하였다. 또한 6시 태양동기 궤도의 대형위성에서 B-dot 제어기의 유용성 및 자기토커 고장 영향 분석결과 확인을 위해 비선형 시뮬레이션 결과 만족스런 태양지향능력 및 예측된 고장 영향 분석결과 등이 확인되었다.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 다수의 부반송파들이 동위상으로 중첩되면서 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 위상회전 기법은 OFDM 신호에 위상 가중치를 곱하여 신호의 비선형 왜곡 없이 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 따라서 위상회전 기법의 위상 탐색 과정에 계산의 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 위상 가중치를 구할 수 있는 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적해를 구하기 위하여 사용되는 Metaheuristic 알고리즘을 위상탐색 과정에 적용하기 위한 모델링 과정을 제시하고 PTS 기법에 최적화함으로써 PAPR을 감소시키는 구조를 제안한다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율을 시뮬레이션을 통해 분석했다.
최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.
본 논문은 풍력에너지가 전력계통에 투입되었을 때 전압안정도 마진을 보장할 수 있도록 최적화 기법을 적용한 발전력 재분배 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 풍력발전기는 대부분 유도기로 구성되기 때문에 일반적으로 풍력발전기가 기존 전력계통에 투입되는 경우 우리는 전압안정도와 같은 문제를 고려해야 한다. 풍력발전기가 계통에 투입되는 비중이 증가하는 경우 전압안정도와 같은 계통의 전반적인 안정도 문제에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 'Area 1'과 'Area 2'로 구성되어 있는 2-area 계통을 고려하고자 한다. 'Area 1'내의 발전기의 발전비용이 'Area 2'지역보다 상대적으로 비싸고 'Area 1'내의 부하량이 'Area 2'내의 부하량보다 더 많다고 가정하면, 계통운영자는 경제성 관점에서 보면 값비싼 'Area 1' 내의 발전기의 출력은 감소시키고, 'Area 2 지역내의 발전기 출력을 증가시키려고 할 것이다. 반면에 안정도 관점에서 보면 오히려 'Area 1' 지역내의 발전기 출력을 증가시켜야 하기 때문에 trade-off 점이 존재한다. 전력계통 해석은 비선형성이 매우 강하기 때문에 안정도 문제를 포함한 최적화 문제를 수치적으로 해결하기에 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 최적화 알고리즘인 유전알고리즘을 적용하여 본 문제를 해결하고자 한다. 시뮬레이션을 위해서 New England 계통을 이용하였고, 알고리즘은 Python 2.5로 구현하였다.
스타형 컴퓨터 네트워크의 최적 부하균형 문제를 생각한다. 스타형 모델에서는 세가지 부하균형방향정책을 생각할 수 있다. 첫 번째는, 주변노드로 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 중앙노드에 보내져 처리될 수 있다. 두 번째는, 중앙노드에 도착한 작업만이 자노드에서 처리되거나 중앙노드가 과부하인 경우 저부하의 주변노드로 작업이 전송되어 처리될 수 있다. 본 연구에서는 두 번째 정책에 대하여 비선형 최적화 문제를 만들고, 최적해를 이용하여 최적 부가균형 알고 리즘을 제안한다. 세 번째는, 중앙노드 혹은 주변노드를 가리지 않고 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 저부하의 타노드로 작업이 전송되어 처리된다. 이 세 번째 부하균형 정책을 위한 부하분산 알고리즘도 제안한다. 본 논문 에서 대상으로 하고 있는 세가지 부하균형 정책을 수치실험을 통하여 비교분석 하였다. 수치실험 결과중 다음과 같은 몇 가지 재미있는 실험결과가 발견되었다. 세 번째 부하 균형 정책은 대부분의 경우 다른 두 정책보다 시스템 성능을 크게 향상시킨다. 두 번 째 부하균형 정책은 대부분의 경우 미약한 성능향상 밖에 보이지 않는다. 마지막으로 중앙노드의 처리능력이 주변노드보다 훨씬 큰 경우에는 첫 번째와 세 번째의 부하균 형 정책은 동일한 성능향상을 보인다.
생물학적 하수처리공정에서 안정적인 방류수질 확보와 처리 비용을 적게 하는 것은 매우 중요하다. 하지만 유입수 유량 및 성분 농도의 변화와 미생물의 비선형적인 동특성, 기타 환경 요인에 의해서 최적의 운전 제어를 하기가 쉽지 않기 때문에, 기존의 하수처리장에서는 필요한 양 이상의 폭기 및 화학물질을 과량 주입하는 방법 등을 사용하였다. 본 연구에서는 포기조에서 미생물에 필요한 용존산 소농도를 유지함과 동시에 과폭기로 인한 전력 비용을 감소할 수 있는 최적 제어 방법을 제안하였다. 최적 제어를 위하여 실시간 미생물 호흡률 측정기(Oxygen uptake rate, OUR)을 이용하여 측정하였고, 실시간 호흡률 측정값을 바탕으로 현재 미생물에 필요한 최적 DO 농도를 제안하였으며, 이에 따라 공기송풍기가 자동제어될 수 있도록 구성하였다. 최적 제어 방법을 통하여 하수처리장 포기조의 공기 송풍량에 소요되는 전력비용을 절감할 수 있었다.
Box-Wilson 실험계획법은 보통 중심합성계획법으로 알려져 있으며, 변동성이 존재하는 정보를 실험 계획적 방법으로 수집하는 설계 기법이다. 이 방법은 최소의 설계비용으로 가능한 많은 정보를 얻는 목적으로 고안되었다. 본 연구에서는 60 MPa급 고강도 자기충전형 콘크리트(HSSCC)를 대상으로 다양한 성능에 대한 여러 배합인자들의 효과를 효율적으로 파악하고 최적배합을 찾는 과정에 이 방법을 적용하였다. HSSCC의 배합인자(요인)와 물리적 성능(반응) 사이의 비선형적 관계는 2차 다항식으로 반응표면을 근사화 모델링하였으며, 요인점=25=32개, 축점=2k=10개, 중심점은 각 축에서 2번 씩 10개, 총 52개의 실험점에서 물시멘트비, 단위시멘트량, 잔골재비, 단위플라이애쉬량, 단위고성능감수량의 총 5개의 인자에 따른 압축강도, 통과능력, 재료분리저항성, 제조비용, 밀도 등의 총 5개의 반응을 파악하기 위한 실험이 실시되었다. 연구의 결과 Box-Wilson 실험계획법은 배합인자와 반응 사이의 관계를 과학적인 방법으로 계획하고 객관적으로 해석하는 데 매우 효과적이었으며, 수치해석적인 방법으로 최적배합을 계산할 수 있었다.
양빈이 수행된 해빈의 침식률 산정을 위한 물리기반 해빈 지형모형이 제시되었다. 동수역학 모형은 OpenFOAM에 기반 한 tool box인 IHFOAM으로 구성되며, Morphology 모형은 부유사를 대상으로 한 이송확산방정식, 소류사 이송을 포함한 표사 수지 개념으로부터 유도된 Exner 식으로 구성하였다. 표사 이송여부, 부유사 농도저면 경계치, 소류사 이송률 산출과정에는 Shields Diagram, 삼차원 수치 모의된 유동계 정보로부터 직접 산출된 저면 전단응력이 활용된다. 본 논문에서 제시된 지형 모형을 검증하기 위해, 경사가 1/6인 단조 해안에서의 천수과정, 쇄파과정, 이에 따른 저면 변화를 수치 모의하였다. 모의결과 비선형 천수과정에서 예상되는 왜곡되고 왜도된 저면전단응력이 비교적 정확히 모의되었다. 또한 전빈에서 진행되는 쇄파로 인해 부유되고 침식된 표사가 up-rush에 의해 후빈으로 이동되어 형성되는 swash bar와 up-rush 정점에서 방향을 바꾸어 먼 바다 방향으로 진행되는 back-wash에 의해 쓸려간 표사가 수심증가에 따라 back-wash 흐름 강도가 약해지면서 퇴적하여 형성되는 breaker bar가 성공적으로 모의되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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