Today's construction is more various and more complex. Because of that, a lot of uncertain factors are occurred and they related uncertain construction duration. For management complex architecture project, importance of construction schedule management also increased. In previous studies, one of solutions to overcome those problems is suggested. It was BIM based construction simulation process which focused on construction schedule and construction schedule management. But latest process had limited point which has no duration estimation function. So this paper suggested duration estimation method and developed duration estimation module. Duration estimation module developed with current scheduling tool MS Project and their macro function. However, this module has just developed Reinforced Concrete Structure and has to do more development and research.
타워형 태양열 발전용 체적식 공기흡수기의 열전달 성능 해석을 수행하였다. 타당한 관련문헌에 기초하여 채널 한 개의 벽과 공기 온도분포를 지정된 기하학적 크기와 입력조건에서 예측 할 수 있는 계산과정들이 제시되었다. 더 나아가서 흡수기 유용도의 수학적 모델이 온도프로파일 해석을 통해 유일하게 제시되었다. 흡수기 재질은 실리콘 카바이드이다. 공기 흐름을 유도하는 정사각형 직선채널 크기는 $2mm(W){\times}2mm(H){\times}0.2mm(t){\times}320mm(L)$이며, 모듈 한 개에는 225 개의 채널이 성형되었다. 일정한 일사량 및 공기유량 가정하에서 채널과 모듈 수의 변화에 따른 열전달량, 온도분포 및 유용도 추이가 제시되었다. 태양열 발전에 응용하기 위해서는 흡수기 출구 공기온도가 $700^{\circ}C$ 이상에 도달하여야 한다. 본 수치모델은 200 kW 급 타워형 태양열 공기흡수기의 설계에 사용되었으며, 지정된 기하학적 조건과 입력조건에서 요구되는 열전달 성능을을 만족하는 모듈 수를 얻을 수 있었다.
사회기반시설의 지중화로 인하여 쉴드 TBM 적용이 점차 확대되고 있는 추세다. 합리적인 공기기간 및 공사비 산정을 위해 쉴드 TBM의 실굴진율을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이라 할 수 있다. 이러한 이유로 국내에서는 지반의 물성을 합리적으로 반영한 쉴드 TBM의 실굴진율 예측모델이 필요한 상황이다. 본 연구는 쉴드 TBM의 순굴진율 산정을 위해 현장 데이터베이스를 기반으로 현장관입지수의 통계적 예측절차를 모듈화 하였다. 출력인자로 현장관입지수를 선정하였고, 비정상치 제거 및 전처리 그리고 최상 부분집합선택이 고려된 능형회귀를 적용한 예측시스템을 모듈에 포함하였다. 또한 현장 굴진 데이터를 활용하여 예측모델의 적용성을 확인하였다.
본 논문은 전기자동차 배터리 시스템에 공기를 이용한 직접 냉각 방식을 적용하여, 공기 유로 형상에 따른 냉각 성능을 비교 연구하였다. 이를 위해, 배터리 냉각 시스템에서 모듈의 배치 형상과 발열량을 고정하고, 입 출구 면적 및 외부 Case 형상을 변경하여, 이에 따른 냉각 성능 결과를 수치 해석적으로 비교 분석하였다. 해석 결과는 배터리 내부의 공기 유동 유선(Stream line), 속도장 분포(Velocity field), 온도 분포(Temperature distributions)를 정리하여 제시하였다. 해석 결과, 외기온도 $25^{\circ}C$에서 안정적인 배터리 작동온도인 $50^{\circ}C$ 이하를 만족하기 위해서는 공기의 유입 체적이 $400m^3/h$ 이상이 되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한, 출구 부근의 Diffuser 형상을 가지는 해석 조건에서 냉각이 끝난 공기의 배출이 원활히 진행되면서 냉각 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다.
지속적으로 악화되고 있는 공기, 토양 및 수질 등 주요 환경오염과 코로나 팬더믹에 의한 생활 패턴의 급진적인 변화로 인해 온라인 유통에 의한 친환경 식재료의 시장이 급성장하고 있다. 그리고 사회 구조 변화에 따른 인구 고령화 및 농업 관련 인구 감소하고 있는 가운데 아쿠아포닉스는 노후 경제 활동 자립, 환경 보호, 건강하고 안전한 먹거리 확보 등 문제들을 해결할 수 있는 시스템으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스 시스템에 여러 ICT 기술을 융합하여 최적 생육환경도출 및 정량생산예측을 위한 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 생산 환경과 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.
대심도 시추공사는 불확실성을 가진 공사영향요소가 많고, 시공리스크가 크며, 공사성능관리의 효율화여부에 따라 프로젝트의 경제성에 큰 영향을 미치기 때문에 체계적이고 효과적인 관리가 수행되어야 한다. 특히, 시추공사는 수많은 참여주체가 협업하여 진행되기 때문에, 실시간으로 발생되는 모든 시추정보는 원활하게 공유되어야 효율적인 성능관리가 수행될 수 있다. 본 연구에서는 지열정 설계정보를 활용하여 3차원 설계모델을 작성하였다. 또한, 지열정의 각 구간별로 최적화 설계된 성능제어변수 및 공기에 대한 성능정보의 예측결과를 3차원 모델과 연계하여 4D(3D+time)기반 진도 시각화시스템을 구축하였다. 공정간 선후행 관계 및 각 소요공기를 바탕으로 효과적인 공정 모델을 구축하기 위하여 선후행도형법을 활용하여 정보화 공정네트워크를 작성할 수 있는 모듈을 개발하여 3차원 정보와의 연계효율성을 고려하였다.
본 논문은 통계적에너지 해석법(SEA)을 이용하여 선박소음해석 프로그램을 개발하는 과정중에 얻어진 연구결과를 소개하였다. 주요 내용은 SEA를 이용한 실선 소음해석 프로그램 NASS의 해석 모듈 개발과 검증, 그리고 선체구조 및 격실에 대한 모델링 기법이 제시되었다. 또한 NASS를 이용하여 실선에 대한 공기음 및 고체음 예측을 수행하였으며 이를 실선 계측값과 비교검토하였다. 비교 결과로부터 모델링 기법 및 방사효율 산정의 문제점을 발견할 수 있었으나, 상부갑판에서는 오차가 5 dB 이내였으며 특히 종래의 경험적인 방법으로서는 불가능했던 밴드별 경향의 일치등 긍정적 결과를 얻을 수 있었다.
우주망원경용 비구면 반사경 가공 공정은 고정입자 연삭, 자유입자 래핑, 연마의 순서를 따른다. 숙련공에 의한 경험적 공정조절에 의해 목표 비구면을 가공하는 전통적 연삭 공정에서는 수 ${mu}m$ 높이의 표면 밑 손상을 남기며 뒤이은 자유입자 래핑 및 연마 공정에서 이를 제거하며 가공한다. 본 연구는 컴퓨터 수치 제어 연삭 공정진화 모델을 개발하여, 연삭가공을 통해 반사경 표면조도 최소 40nm이하, 가공 예측정확도 20nm급을 이루었다. 구체적인 방법론으로 초정밀가공기의 연삭모듈을 이용하여 연삭 휠 입자의 크기, 이송속도, 공작물 회전선속도 등 연삭 변수를 변화시키며 직경 20, 100mm Zerodur 소재를 초기 연삭하였다. 초기 연삭 변수와 측정된 표면조도와의 관계를 경험적 해석과 다 변수 회귀분석 해석 방법을 통하여 공정조절용 수치 연삭 모델을 구성하였다. 정량적 공정제어는 입력된 연삭변수들로부터 가공 후 표면조도를 예측하고, 측정된 표면조도를 이용하여 수치연삭 모델을 개량한 후 다음 가공에서 측정될 표면조도를 예측하는 순으로 만복 진행되었다. 본 연구에서는 CNC 연삭공정조절로부터 최소 평균 표면조도 36nm, 예측정확도 ${pm}20nm$를 얻었다. 이 연구결과는 정량적 연삭공정제어 모델을 사용하여 자유입자 래핑 공정을 수행할 필요 없이 연삭에서 직접 연마 공정으로 진행할 수 있는 획기적인 공정 효율 향상을 의미한다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.28-33
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2016
배터리는 휴대폰, 전기자동차, 무인잠수정 등과 같은 분야에서는 주 동력원으로 사용되고, 일반 자동차에서는 시동기 또는 램프구동용으로 사용되며, 일반 선박에서는 비상전원으로 사용되고 있다. 2차 전지로는 납축전지와 리튬이온 배터리를 많이 사용하고 있으며, 납축전지는 가격이 비교적 저렴하고 안전하다. 리튬이온전지는 에너지 밀도가 높고 출력이 우수하며 수명이 긴 장점이 있으나 공기 중의 수분과 반응하여 폭발의 위험성을 가지고 있다. 그러나 최근에는 방수, 방염, 방진 기술의 발달에 힘입어 리튬배터리의 사용이 증가하고 있고, 특히 하이브리드 선박 및 전기추진 선박 등의 주동력원으로 사용될 만큼 그 사용범위가 점점 넓어지고 있으므로 좀 더 엄격한 배터리의 관리가 필요하다. 하이브리드 선박에서는 500kWh 이상의 대용량 동력원을 만들기 위하여 셀(Cell) 단위로 이루어진 수십 개의 리튬배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 배터리 점검에 필요한 검출 전압, 전류 및 온도 데이터들을 관리용 서버로 보내 주는 유선 점검 및 감시시스템을 구현하는 데에는 많은 전선과 통신 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 직렬통신 모듈보다 가격이 저렴하고 전선을 사용하지 않는 저 전력 블루투스(Bluetooth low energy, BLE) 무선통신 모듈과 전력선 모뎀을 사용하여 하이브리드 선박용 리튬배터리 저가형 점검 및 감시시스템을 구현하고자 한다. 배터리의 점검요소에는 잔존용량(State of charge, SOC)과 잔존수명(State of health, SOH)이 있으며, 제안한 시스템은 이들을 규칙적으로 점검하여 배터리의 수명 예측과 예방 정비를 할 수 있기 때문에 안전사고를 방지할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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