최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지 패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합 방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다.
공기청정기에 사용되는 이오나이저 모듈은 권선형 transformer를 사용하여 방전전극인 HV+/HV-에 3.5KV/-4KV의 고전압을 공급하여 carbon fiber brush의 전계 방사에 의해 양이온과 음이온을 발생시킨다. 기존의 MCU를 이용한 이오나이저 모듈 회로는 PCB 사이즈가 크고 가격이 비싼 단점이 있고, 기존의 ring oscillator를 이용한 게이트 구동 칩은 oscillation 주기가 PVT(Process-Voltage-Temperature) 변동에 민감하고 HV+와 GND, HV-와 GND의 단락에 의한 fault detection 기능이 없으므로 화재나 감전의 위험이 있다. 그래서 본 논문에서는 7bit binary UP counter를 이용하여 PVT 변동이 있더라도 oscillation 주기를 조절하여 HV+ 전압이 목표 전압에 도달하게 한다. 그리고 HV+와 GND 사이의 단락을 검출하기 위한 HV+ short fault detection 회로, HV-와 GND 사이의 단락을 검출하기 위한 HV- short fault detection 회로와 HV+가 과전압 이상으로 올라가는 것을 검출하기 위한 OVP(Over-Voltage Protection) 회로를 새롭게 제안하였다.
예로부터 중요한 에너지원인 석탄은 화석연료 중 가장 풍부하며 세계 각지에 골고루 분포되어 있다. 저급연료인 석탄을 보다 효율적으로 활용하기 위하여서 직접 연소에 의한 에너지 획득뿐 아니라 열분해 및 가스화를 통한 청정 고부가 가치의 연료로 전환기술이 개발되고 있다. 석탄 가스화를 통하여 생성된 합성가스는 전기 생산 및 화학물질의 합성 등 여러 가지 방법으로 활용이 가능하며, 공해물질 발생저감 및 에너지 이용효율 증가를 위하여 석탄 가스화 기술이 계속적으로 발전되고 있다. 석탄의 가스화는 steam, 공기, 질소 등을 agent로 이용하게 되는데, 주로 steam이 gasification agent로 이용되고 있으며, 이 때 생성가스의 특성은 가스화기의 온도, 압력 그리고 steam/carbon 비에 의해서 결정되게 된다. 본 연구에서는 초고온의 steam을 이용하여 석탄의 가스화를 수행하고 steam/carbon 비에 따라 생성된 $H_2$, $CH_4$, Co 그리고 $CO_2$ 등의 가스특성 및 tar, ammonia, cyan과 같은 부산물의 생성에 대하여 연구를 수행하였다.
The electrostatic precipitator(ESP) is a device for removing particulate pollutants in the form of either a solid (dust or fumes) or a liquid (mist) from a gas using an electrostatic force, Electrostatic precipitation has been widely used for cleaning gas from almost all industrial processes with a medium to large gas volume(>2,000 $m^3/min$), including utility boilers, blast furnaces, and cement kilns. ESP is also in wide use for air cleaning in living environments (home, offices, hospitals, etc.) ESP has large advantages over other particulate control device : a low operating cost, a high collection performance, and ease of maintenance. The purpose of this study is to investigate the characteristics of the smoke removal of an air cleaner by adjusting variable frequency and monitoring of turbidity three results of this research are as follows ;the first is the best efficient switching frequency which is 60Hz, the second is the smoke removal time which is obtained to 9 seconds, third is that the best efficient firing angle is $90^{\circ}$ As a result, the switching trigger frequency and SCR gate firing angle is very important factor to predict the best collection efficiency.
본 논문에서는 LNG 냉열 에너지를 활용한 지역 냉방 시스템 가능성에 대해 고찰하고자 한다. 액상의 LNG는 기상의 가스로 변환하는 과정에서 많은 냉열 에너지를 발생한다. 최근에 빙축열을 이용한 건물의 냉방 시스템 구축과 심층수를 이용한 지역 냉방 시스템이 도심지의 기존 사무실 건물이나 대규모 건물의 냉방장치로 도입되고 있는 상황이다. LNG의 냉열 에너지는 기존의 냉매에 의존한 개별 냉방 시스템을 대체하는 새로운 냉열 에너지 공정으로 쾌적한 공간을 제공하는 천연의 대규모 냉각매체로 재사용될 수 있다. 버려지는 냉열 에너지는 낮은 코스트로 운영될 수 있는 중요한 청정 에너지원이기 때문에 냉방 시스템으로 개발되면, 기존의 에어콘 시스템에 견주어 볼 때 공기중에 유해한 오염원의 발생과 환경적으로 유해한 냉매 방출을 대폭적으로 줄일 수 있는 우수한 냉방 시스템이 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 냉열 에너지를 활용한 지역 냉방 시스템에 대한 환경 친화적 기본적 설계 개념, 여러 가지 냉방 시스템 성능에 대한 유익한 기반적 정보를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
이 연구에서는 건축자재로부터 방출되는 휘발성유기화학물과 폼알데하이드의 오염물질 방출강도를 포함하는 데이터베이스를 개발하였다. 건축자재 분류체계는 환경부와 한국공기청정협회에서 사용하는 분류체계와 연계하여 세분류하여 정립하였다. 개발된 데이터베이스는 각 건축자재로부터 방출되는 총휘발성유기화합물과 5가지 휘발성유기화합물, 그리고 폼알데하이드의 방출강도를 포함하며 화학적 성분 및 일반적인 정보를 함께 포함하기 때문에 평가 모델링을 통한 실내공기질 예측에 입력변수로 사용 가능하다. 건축자재 분류별 폼알데하이드와 총휘발성유기화합물의 방출강도를 box plot을 이용해 통계적 분석을 하였다. 또한 각 분류별 오염물질의 방출특성을 확인함으로써, 실내공기질을 악화시키는 주된 원인이 되는 건축자재를 확인 할 수 있었다.
대기 오염 물질 저감과 연소 효율 증가를 위해서 연소 환경 내 일산화탄소를 정밀하게 측정하는 것은 필수적인 요소이다. 일산화탄소(carbon monoxide, CO)는 불완전 연소 때 급격히 증가하며 질소산화물(nitrogen oxide, NOx)과 Trade-off 관계로 오염 물질 배출량과 불완전 연소 반응에 기여하는 중요한 가스종이다. 특히, 대형 연소 시스템 중 열처리로의 경우, 강판 표면위 산화층 형성을 억제하기 위해 과잉 연료 조건에서 환원 분위기로 운전이 진행된다. 이는 많은 양의 미연분 일산화탄소가 배출되는 원인이기도 하다. 하지만 연소 환경 내에서 일산화탄소 농도는 불균일한 연소 반응과 열악한 측정 환경으로 인하여 실시간 측정이 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 광학적 측정 방식인 파장 가변형 다이오드 레이저 흡수 분광법(tunable diode laser absorption spectroscopy, TDLAS)이 각광을 받고 있다. TDLAS 기법은 열악한 현장 측정, 빠른 응답성, 비접촉식 방식으로 연소 환경 내 특정 가스종 농도 측정에 적합하다. 본 연구는 과잉 연료 조건에서 당량비 제어를 위한 연소시스템을 제작하였으며 연소 배기가스 생성을 위해 LPG/공기 화염을 이용하였다. 당량비 변화에 따른 CO 농도 측정은 TDLAS와 Voigt 함수 기반 시뮬레이션으로 분석하였다. 또한 연소 생성물로부터 간섭이 없는 CO 광 흡수 영역 확보를 위해 근적외선 영역의 4300.6 cm-1을 선택하여 실험을 진행하였다.
Kim, Byeong-Chan;Kim, Hye-Jin;Kim, Ji-Eun;Park, Eun-Ju;Noh, Ji-Sun;Kang, Hyun-Jung;Shin, Seung-Ho;Jo, Wan-Kuen
청정기술
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제19권2호
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pp.105-112
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2013
폴리아닐린 기반 이산화티타늄 복합체(폴리아닐린-이산화티타늄 복합체)를 다른 소성온도 조건에서 제조하여 일반 공기질 수준의 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대한 제어 적용성 연구를 수행하였다. 모든 조사대상 오염물질에 대하여 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 제조 시 적용된 소성온도 변화에도 아무런 경향을 나타내지 않았다. 대신에, 소성온도를 $350^{\circ}C$에서 $450^{\circ}C$로 증가시켰을 때 3시간의 광촉매 공정 동안에 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대하여 61%에서 72%로, 21%에서 39%로 각각 증가하였다. 그러나, 소성온도를 $450^{\circ}C$에서 $550^{\circ}C$와 $650^{\circ}C$로 더 증가시켰을 경우에는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체에 의한 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 제어효율이 점진적으로 감소하였다. 이러한 결과는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체 내 아나타제 결정상의 생성량과 입자의 비표면적 변화 때문으로 판단되었고, 이러한 특성 변화는 X-선 회절과 주사전자현미경 분석결과를 통하여 확인하였다. 가장 낮은 주입농도(0.1 ppm) 조건에서 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 72%와 39%이었고, 반면에 가장 높은 주입농도(1.0 ppm) 조건에서는 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 52%와 18%로 나타났다. 공급 유량을 0.1 L $min^{-1}$에서 1.0 L $min^{-1}$로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 47% 그리고 약 100%에서 18%로 감소하였다. 또한, 상대 습도를 20%에서 95%로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 23% 그리고 약 100%에서 8%로 대폭 감소하였다. 본 연구결과를 종합해볼 때, 작동조건을 최적화할 경우 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체가 일반 공기질 농도 수준의 염소계 화합물질 제어를 위해서 효율적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
[ $CO_2$ ]원천 분리 수소제조 반응시스템은 금속 산화물의 산화/환원 반응을 이용하여 기존의 수증기-메탄 개질 반응을 3단계의 반응시스템으로 분리함으로써 메탄 연소 시 발생되는 $CO_2$를 원천적으로 분리함과 동시에 고순도 수소를 별도의 후단 공정없이 직접 생산해 내는 신 개념의 수소 생산 기술이다. 반응 시스템은 크게 연료(즉, $CH_4$)가 공급되는 연료반응기(FR: Fuel Reactor), 수증기가 공급되는 수증기반응기(SR: Steam Reactor) 및 공기가 공급되는 공기반응기(AR: Air Reactor)로 구성되며, 다른 반응기와 비교하여 반응 매체의 전환율과 선택도를 높이기 위하여 긴 체류 시간을 확보할 수 있는 두 개의 이동 층(FR, SR)으로 구성되었다. 본 연구에서는 200 L/h의 수소를 생산할 수 있는 매체 순환식 이동층 반응기 제작을 목적으로 수소발열량 기준 0.55kW급 이동 층 반응기의 개념 설계 및 cold model을 설계 제작하고 주요 운전 변수에 따른 수력학적 특성을 결정하였다. 개념 설계 결과 원하는 매체 전환율을 얻기 위해 필요한 고체 순환속도범위($20{\sim}100kg/m^2s$)를 결정하였다. Cold-model 실험 결과, loop-seal의 유속이 증가함에 따라 고체 순환 속도가 증가하였으며 이를 통하여 고체 순환속도 조절이 가능하였다. 반응시스템의 안정적인 조업을 위해서는 이동층(FR, SR) 조업 조건을 최소 유동화 속도 부근으로 유지하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 이동층 내 고체 체류 량은 기상유속 및 고체 순환 속도 종가에 따라 감소하였다. 본 연구를 통하여 조업조건에서 개념 설계에서 원하는 고체 순환 속도 및 흐름 특성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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