ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.
본 연구에서는 건축기초에 적용된 매입 PHC말뚝의 설계사례를 분석하였다. 전반적인 말뚝길이는 최대 35m 이내에서 다양하나, 지지층 조건에 따른 평균 길이는 17.0~18.9m로 큰 차이가 없었다. 지지층 소켓길이는 전체의 약 58%가 시방기준 최소길이인 1m에 따라 설계되었고, 최대 5m까지 설계되었다. 설계효율은 그 편차가 매우 크나 평균 약 70%로서 통상 알려진 범위와 일치하였다. 설계효율이 낮은 용도는 주로 설계하중이 적은 저층건물이나 놀이기구 기초 등으로 나타났다. 풍화암 지지층에서 설계하중은 설계를 지배하는 지반 허용지지력의 65~97%, 허용지지력에 대한 말뚝 허용축하중의 비는 36~115%로 광범위하게 분포하므로 설계효율과 함께 최적화 노력이 요구된다. 반면, 연 경암 지지층의 허용지지력은 대부분 말뚝 허용축하중의 90% 내외로 매우 균등했다. 설계 허용지지력은 선단지지력이 평균 75% 이상을 차지하였으나, 현장재하시험 연구결과를 보면 초기항타 조건에서는 선단지지력이 지배적이며, 재항타 조건에서는 선단지지력이 최소 25%에 불과한 경우도 있었다. 따라서, 설계시 산정된 허용지지력은 시공 초기조건만을 반영하는 것이며, 시간이 경과할수록 말뚝 주면부로의 하중전이가 증가하고, 일부는 시험시 타격에너지 부족으로 선단지지력의 확인이 이루어지지 못한다고 볼 수 있다. 균질한 지반으로 가정했을 때 근입비가 증가할수록 허용축하중이 감소하는 경향이 있었고, 이와 유사하게 지반의 허용지지력도 감소하는 경향을 보여, 큰 설계하중으로 초고강도 말뚝을 적용할 경우 지반의 지지력을 최대한 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
In the membrane process, it is important to improve water treatment efficiency to ensure water quality and minimize membrane fouling. In this study, a pilot study of membrane process using reservoir water was conducted for a long time to secure high flux operation technology capable of responding to influent turbidity changes. The raw water and DAF(Dissolved Air Flotation) treated water were used for influent water of membrane to analyze the effect of water quality on the TMP (Trans Membrane Pressure) and to optimize the membrane operation. When the membrane flux were operated at 70 LMH and 80 LMH under stable water quality conditions with an inlet turbidity of 10 NTU or less, the TMP increase rates were 0.28 and 0.24 kPa/d, respectively, with minor difference. When the membrane with high flux of 80 LMH was operated for a long time under inlet turbidity of 10 NTU or more, the TMP increase rate showed the maximum of 43.5 kPa/d. However, when the CEB(Chemically Enhanced Backwash) cycle was changed from 7 to 1 day, it was confirmed that the TMP increase rate was stable to 0.23 kPa/d. As a result of applying pre-treatment process(DAF) on unstability water quality conditions, it was confirmed that the TMP rise rates differed by 0.17 and 0.64 kPa/d according to the optimization of the coagulant injection. When combined with coagulation pretreatment, it was thought that the balance with the membrane process was more important than the emphasis on efficiency of the pretreatment process. It was considered that stable TMP can be maintained by optimizing the cleaning conditions when the stable or unstable water quality even in the high flux operation on membrane process.
When the decommissioning of South Korea nuclear power plants is promoted in earnest with the permanent shutdown of Kori Unit 1 in 2017, a large amount of various types of radioactive waste will be generated. For minimal generation and safe management of decommissioning waste, the waste should be made by appropriate classification of the dismantling waste characteristics in accordance with physical, chemical and radiological characteristics to meet the acceptance criteria of disposal facilities. Replacing the preliminary inspection at the site for the compliance of the waste acceptance criteria (WAC) of medium and low-level radioactive waste with the generator's own radioactive waste certification program (WCP), from the perspective of disposal, the optimization of waste management at the national level contributes to the efficient availability of disposal, such as the processing of non-conforming radioactive wastes at the site. To this end, it is important to evaluate radioactivity in each system and area such as nuclear reactors before decommissioning is carried out in earnest, and the prior removal of harmful wastes is important. From waste collection to waste disposal, decommissioning waste should be managed at each stage in consideration of the acceptance criteria of disposal facilities to minimize the generation of non-conforming waste.
본 연구에서는 교내 실습 중 방사선(학)과 에 지정된 방사선작업종사자 및 수시출입자의 피폭 정도를 분석하여 방사선(학)과에 대한 원자력안전법의 방사선 방호에 대한 타당성과 최적화에 대한 기초 연구에 목적을 두었다. 연도별 작업종사자의 평균 피폭선량 2014년과 2016년에 0.01 mSv로 가장 낮은 수치가 나타났으며. 가장 높은 수치는 2018년도로 0.12 mSv이다. 연도별 수시출입자의 평균 피폭선량은 2018년 0.013 mSv로 가장 낮은 수치를 보였으며, 2016년 0.022 mSv로 가장 높은 수치가 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선 발생장치만을 사용하는 대학의 담당교수, 실습 조교 및 방사선(학)과의 학생들은 교내실습 과정에서 받는 연간 피폭선량은 일반인의 선량한도인 1mSv에도 미치지 못하는 수준이다. 그러므로 방사선(학)과 학생들의 피폭선량이 일반인의 선량한도 보다 낮게 나오는 시점에서 현재 원자력안전법의 안전규제는 과도한 규제라고 판단된다. 따라서 현재의 원자력안전법에서 방사선 발생장치의 규정을 개정하거나 대학의 재학생에 대한 방사선안전관리 체계를 수정하는 것은 필요하다고 사료된다.
해양데이터를 수집하기 위해 필요한 엔지니어, 연구원 및 과학자를 대신할 수 있는 해양 모니터링 장치인 자율주행보트의 필요성이 대두되고 있다. 이 논문은 자율주행보트의 세일을 개발하기 위한 연구로 곡선형 트윈 세일의 공기역학적인 특성을 수치해석적으로 분석하고 이를 날개 형태의 세일과 성능비교를 통해 곡선형 트윈 세일의 공기 역학적인 성능을 확인하였고, 세일의 간격과 형상에 따른 성능을 비교하였다. 유체 해석을 위한 지배방정식은 Navier - Stokes를 사용하였다. 성능비교 결과 곡선 형 트윈 세일은 날개 형태의 세일과 비교하여 양력, 항력 및 추력 계수가 향상됨을 알 수 있다. 또한, 트윈 세일의 양 날개의 간격은 중요한 변수임을 확인 하였다. 0.035 L, 0.07 L, 0.14 L에서는 스톨로 인해 양력 계수의 감소로 나타났고 0.21 L, 0.28 L, 0.35 L에서는 개선되어 0.28 L에서 최대 양력을 보여준다.
가상현실(virtual reality) 구현을 위한 헤드마운트 디스플레이는 사용자의 눈과 가까이 위치하고, 화면의 위치가 고정되어 있기 때문에 좁은 시야각이 소비전력 측면에서 유리하다. 본 논문에서는 광시야각에 최적화된 일반적인 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD)에서 헤드마운트 디스플레이에 적합한 협시야각 구현을 위한 back light unit (BLU) 구조를 연구하였으며 도광판의 산란 패턴과 역프리즘 구조를 최적화함으로써 시야각을 제어할 수 있는 구조와 각 인자들 간의 상관관계를 시뮬레이션으로 분석하였다. 그 결과 도광판의 산란 패턴의 형태에 대응되는 이중각 역프리즘 구조를 선정하였고, 이는 기존의 일반적인 LCD 대비 휘도 14% 증가, 상하 시야각은 16% 감소, 최대 70%의 광효율의 결과를 얻었다. 이 구조는 기존의 불필요한 광손실을 제거한 고효율 LCD로서의 활용이 기대된다.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
본 연구는 수소 경제 사회에서 누출·농축 수소에 대한 안전성 확보를 위해 Pd/TiO2 촉매를 허니컴 형태로 코팅하여 그 성능을 평가하였다. 열원에 노출되지 않는 액상환원법을 기반으로 촉매를 제조하였으며, 2~4 nm의 매우 작은 활성입자로 존재함을 H2-chemisorption 분석을 통해 확인하였다. 또한 환원반응온도가 증가할수록 metal dispersion 감소 및 활성입자 크기가 증가함을 확인하였으며, 활성금속 입자 크기와 수소 산화 성능은 비례관계에 있음에 따라 수소 산화 성능 감소결과와 일치함을 확인하였다. 제조된 촉매를 실 공정에 적용할 수 있도록 허니컴 형태의 지지체에 코팅하였을 때, AS-40 바인더를 20 wt%이상 코팅하였을 때 저농도 수소 조건에서 90% 이상의 산화 성능을 관찰하였다. 이는 촉매의 부착강도를 증진시키고 촉매 탈리를 방지하여 장기적인 촉매 활성을 기대할 수 있음을 SEM 분석을 통해 확인하였다. 본 연구를 통해 가스화 등과 같은 유기물 자원화를 통해 수소 생산 및 수소 인프라 구축 사회에서 안전성을 확보할 수 있는 기초연구로, 추후 예측하지 못한 안전사고를 대응할 수 있는 시스템으로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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