• 한국가스학회지
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• 제21권5호
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• pp.95-103
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• 2017

제조산업 현장에서는 수많은 유해위험물질이 사용, 처리 및 생산되고 있으며, 암모니아를 취급하는 시설에서 많은 누출, 화재 폭발사고가 보고되고 있다. 유해위험시설에서의 위험관리 및 사고예방을 위하여 공정안전관리(PSM), 가스안전관리(SMS), 장외영향평가(ORA) 제도 등 다양한 안전환경관리 프로그램이 국내 산업현장에 적용되고 있고 학계에서도 위험성평가 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 암모니아 입하 및 저장 시설을 대상으로 정량적 위험성평가가 수행되었는데 사고 시나리오에 대한 피해영향범위 산정에는 장외영향평가용 KORA 프로그램, 사고 빈도 분석에는 LOPA PFD 활용 방식을 적용하였다. 평가 결과 추정된 위험도를 완화하고 지속적인 위험을 관리하는 방안으로 누출 감지 및 비상 차단, 물 분무 및 증기 희석 설비, 방류벽 및 트렌치, 누출 비산 방호 등 공정 안전설계 하드웨어 개선부분과 위험관리기준 효과적 적용, LOPA 보완적용, 보조 피해영향범위 산정 프로그램 활용, 위험도기반 공정안전관리제도 적용, 공정위험성 재평가 및 이행성 관리 등 프로그램 및 제도 운용 측면에서의 방안이 제시되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.279-285
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• 2019

작물의 일중 광합성량을 정확하게 추정하기 위해서는 일중 태양의 위치 변화에 따른 작물의 정확한 수광량 변화를 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 이는 많은 시간, 비용, 노력이 소요되며, 측정의 어려움이 수반된다. 현재까지 다양한 모델링 기법이 적용되었으나 기존 방식으로는 정확한 수광 예측이 어려웠다. 본 연구의 목적은 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 일중 시간 별 캐노피 수광 분포와 광합성 속도의 변화를 예측하는 것이다. 휴대용 3차원 스캐너를 이용하여 온실에서 재배되는 파프리카의 구조 모델을 구축하였다. 주변 개체의 유무에 따른 캐노피 수광 분포의 변화를 보기 위하여 작물 모델 별 간격을 60cm로 $1{\times}1$, $9{\times}9$ 정방형 배치하여 광학 시뮬레이션을 수행하였다. 광합성 속도는 직각쌍곡선 모델을 이용하여 계산하였다. 3차원 파프리카 모델 표면의 수광 분포는 오전 9시, 정오, 오후 3시의 태양 각도에 따라 서로 다른 양상을 보였다. 캐노피 총 수광량은 $9{\times}9$ 배치로 주변 개체 수가 늘어남에 따라 감소하였고, 태양 고도가 가장 높은 정오에서의 감소율이 가장 적었다. 캐노피 광합성 속도와 $CO_2$ 소모량 역시 수광량과 비슷한 양상을 보였으나 작물 상단부 엽의 광합성 속도 포화로 인해 수광량 변화에 비해 적은 감소율을 보였다. 본 연구에서는 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 가상 환경 조건에서의 캐노피 수광과 광합성 분포를 분석할 수 있었으며, 이는 추후 다양한 재배 조건에서 작물 수광량과 광합성 속도를 예측하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제44권2호
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• pp.149-159
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• 2006

본 연구는 고분자제품을 생산하는 실제 조업 중인 한 화학공장에서 발생되는 최적 생산일정을 얻어내고 그 결과를 산업에서 비전문가가 사용할 수 있도록 하는 프로그램을 작성한 것이다. 이를 위해 최적 생산계획의 목적함수를 생산량 환산 손실량(톤)으로 한 최적화용 모델을 작성하였고 최적화를 위해 유전 알고리즘을 적용하였다. 이 공장에서는 3가지 제품이 생산된다. 주요 생산품은 두 가지이나 제품 교체시 발생하는 저급 제품을 싼 가격에 판매하므로 총 3가지 제품으로 볼 수 있다. 하지만, 제품별로 포장의 종류가 bulk 제품, 국내용 포장제품, 수출용 포장제품 등 3가지(저급제품은 포장 종류가 한 가지)이다. 이 산업체는 여러 가지의 포장 종류에 따른 수요가 늘어 납기일에 제품을 완성하는데 어려움을 격고 있다. 본 연구에서는 정확한 모델링을 위해 현장 조업상황과 제약조건을 현실감 있게 구성하였고 이 모델을 바탕으로 최적의 생산일정을 찾아내는 S/W 프로그램을 개발하였다. 최적화에 사용된 유전알고리즘은 본 산업체의 공정특성을 최대한 반영하여 최적 해를 이끌어 내어 주었다. 그 결과 기존공정의 생산일정에 비해 50％ 이상의 손실액 감소를 얻어내었다.

• 수산해양기술연구
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• 제33권1호
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• pp.46-58
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• 1997

The energy saving is one of the most important factors for profit in marine transportation. In order to reduce the fuel oil consumtion the ship's propulsion efficiency must be increased as possible. The propulsion efficiency depends upon a combination of an engine and a propeller. The propeller has better efficiency as lower rotational speed. This situation led the engine manufacturers to design the engine that has low speed, long stroke and a small number of cylinders. Consequently, the variation of rotational torque became larger than before because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. As this new trends the conventional mechanical-hydrualic governors for engine speed control have been replaced by digital speed controllers which adopted the PID control or the optimal control algorithm. But these control algorithms have not enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. In this paper we consider the delay-time and the perturbation of engine parameters as the modeling uncetainties. Next we design the robust servo controller which has zero offset in steady state engine speed, based on H sub($\infty$) control theory. The validity of the controller was investigated through the response simulation. We used a personal computer and an analog computer as the digital controller and the engine (plant) part respectively. And, we could certify that the designed controller maintains its robust servo performance even though the engine parameters may vary.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권3호
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• pp.247-270
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• 2009

This paper reviews studies on information searching behavior in process control systems and discusses some implications learned from previous studies for use in human factors studies on nuclear power plants (NPPs) main control rooms (MCRs). Information searching behavior in NPPs depends on expectancy, value, salience, and effort. The first quantitative scanning model developed by Senders for instrument panel monitoring considered bandwidth (change rate) of instruments as a determining factor in scanning behavior. Senders' model was subsequently elaborated by other researchers to account for value in addition to bandwidth. There is also another type of model based on the operator's situation awareness (SA) which has been developed for NPP application. In these SA-based models, situation-event relations or rules on system dynamics are considered the most significant factor forming expectancy. From the review of previous studies it is recommended that, for NPP application, (1) a set of symptomatic information sources including both changed and unchanged symptoms should be considered along with bandwidth as determining factors governing information searching (or visual sampling) behavior; (2) both data-driven monitoring and knowledge-driven monitoring should be considered and balanced in a systematic way; (3) sound models describing mechanisms of cognitive activities during information searching tasks should be developed so as to bridge studies on information searching behavior and design improvement in HMI; (4) the attention-situation awareness (A-SA) modeling approach should be recognized as a promising approach to be examined further; and (5) information displays should be expected to have totally different characteristics in advanced control rooms. Hence much attention should be devoted to information searching behavior including human-machine interface (HMI) design and human cognitive processes.

• 한국CDE학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.362-371
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• 2008

Generally, a PLM education program in university consists of lectures of theory, software lab and software development raining as an advanced subject. Most industries want more than these, such as practical problem solving capabilities, teamwork skills and engineering communications including human relationship, rhetoric, technical writing, presentation and etc. Problem-Based Learning is a problem-stimulated and student-centered teaming method, and an innovative education strategy for collaborative and self-directed learning by applying real world problems. Education paradigm changes from "teaching" to "learning" accomplished by team working, and students are encouraged to develop, present, explain and defense their ideas, suggestions or solutions of a problem, and the "cooperative teaming" proceeds spontaneously during team operations. Co-operative education program is an into-grated academic model and a structured educational program combining classroom learning with productive work experience in a field related to a student's academic or career goals. Based on the partnership between academic institutions and industries, students are engaged in real and productive "work" in the industry, in contrast with merely observing. In this paper, PBL with Co-op program is suggested as an effective approach for PLM education, and we made and operated a PBL-based education course with industry co-op program. The Co-op education in industry accompanied with the PBL course in university can improve practical problem solving capabilities of students, including modeling and management of P3R(Product, Process, resource and Plant) using commercial PLM software tools. By the result, we found this to be an effective strategy for helping students, professors and industries succeed in engineering education, especially PLM area.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권2호
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• pp.97-109
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• 2020

On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.79-89
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• 2022

Soil moisture is significantly related to crop growth and plays an important role in irrigation management. To predict soil moisture, various process-based model has been developed and used in the world. Various models (Land surface model) may have different performance depending on the model parameters and structures that causes the different model output for the same modeling condition. In this study, the three land surface models (Noah Land Surface Model, Soil Water Atmosphere Plant, Community Land Model) were used to compare the model performance (soil moisture prediction) and develop the multi-model simulation. At first, the genetic algorithm was used to estimate the optimal soil parameters for each model, and the parameters were used to predict soil moisture in the study area. Then, we used the multi-model approach based on Bayesian model averaging (BMA). The results derived from this approach showed a better match to the measurements than the results from the original single land surface model. In addition, identifying the strengths and weaknesses of the single model and utilizing multi-model methods can help to increase the accuracy of soil moisture prediction.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.433-437
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• 2006

최근, 활성 슬러지 공법에 대한 수학적 모델링은 폐수처리장의 설계와 운영에 있어서 매우 중요한 인자로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고, BNR 공정에서 미생물의 성장 및 호흡과 관련한 내 외부 기질의 이용 경로에 관한 정보는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 ASM No.3와 비교되는 새로운 개념의 활성슬러지 모델을 제시하고자 한다. 미생물의 단계별 성장이론에 근거한 이 모텔의 구조는 호기성 저장, 내부저장물질(ISCs; Intercellular Storage Compounds)과 외부기질 활용에 따른 미생물의 성장, 내생호흡과 내부저장물질을 이용한 호기성 호흡 등 5 단계로 구성되어 있다. 단계적 성장모델에 기초한 예측결과는 산소이용율(OUR)과 TCOD에 의한 실험결과에 있어 ASM No.3의 결과보다 더욱 일치함을 나타냈다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-31
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• 2011

본 연구에서는 하수처리공정의 유출 수질을 안정적인 유지하기 위하여, 유입수 패턴을 이용한 모델 기반 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘을 개발하고 $A^2/O$ 공정을 대상으로 적용 및 평가하였다. 평가에 사용된 자료는 B 시 S 하수처리장에 위치한 pilot 규모의 $A^2/O$ 공정 운전자료를 사용하였다. 생물학적 반응조를 모사하기 위해 수정된 ASM3+bio-P 모델(Lee, 2003)을 사용하였고, 침전조 농도 거동 모사를 위해 일차원 이중 지수 함수 모델(Takacs et al., 1991)을 사용하였다. 유입수 패턴을 이용하여 하루 뒤 유출수 $NH_4-N$ 농도를 예측하고, 사전 작성된 $NH_4-N$ 제어 schedule을 사용하여 pilot plant의 호기조 DO를 조절하는 제어 로직을 적용하였다. 제어 적용성을 평가하기 위해 제어를 적용하지 않은 경우와 적용한 경우를 비교하였고, 계절적 영향을 알아보기 위해 여름철과 겨울철에 $NH_4-N$ 제어 schedule을 적용한 실험을 하였다. 여름철 및 겨울철 모두 제어를 적용하지 않은 경우 수질기준을 초과하는 사례가 발생하였지만, 제어를 적용한 경우 목표수질 이내의 안정적인 유출수질이 방출됨을 확인하였다. 제어를 적용하지 않은 경우에 비교해서, 예측 제어를 적용한 경우에는 송풍기의 RPM이 약 9.1% 증가하였고, 유출수의 $NH_4-N$ 농도는 약 45.2% 감소하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발된 유출수 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘 적용으로 인한 운영비용 증가 대비 수질 개선 효과가 크게 나타났기 때문에, 안정적인 유출수 확보를 위한 측면에서 효율적인 제어기법으로 판단된다.