생물공정의 운전에 있어서 적절한 공정변수가 부족한 경우가 많다. 이것은 멸균과정을 견딜 수 있는 신뢰성 높은 센서가 부족하기 때문이다[1]. 생물공정에 주로 사용되는 센서로서는 온도, pH, D.O., rpm, viscosoty 등이 있으나 이 센서들은 배양액의 물리적 혹은 화학적 상태를 측정할 수 있는 경우가 대부분이다[2]. 미생물의 대사활동과 관련이 있는 공정 변수로는 배출가스의 성분을 측정하여 얻을 수 있는 Oxygen uptake rate, Carbon dioxide evolution rate 및 Respiratory quotient가 있으며 현재 생물공정의 운전에 사용되고 있다[3]. 그러나 반복적인 센서의 보정과 연결관의 잦은 청소 및 보수를 필요로 하여 제한적으로 사용되고있는 실정이다. 자동화된 습식분석장치, Gas chromatograph, High Performace Liquid Chromatograph 혹은 Mass spectrophtometry 등을 온라인 샘플 처리장치와 연결하여 발효조의 배양액의 성분을 온라인으로 분석하고 공정의 운전에 응용하는 사례가 많이 발표되었다[4-6]. 고가의 장비 및 운전의 번거러움이나 추가적인 인력이 필요하므로 역시 특별한 경우에만 사용되고 있다. 이외에도 여러 종류의 온라인 센서 및 바이오 센서등이 개발되어 사용되고 있으나 역시 그 사용범위는 특수한 영역에 한정되어있다. 이와 같이 새로운 센서를 개발하여 공정변수를 측정하려는 시도중의 하나가 소프트웨어 센서의 개발이다. 이 것은 공정상에서 발생하는 1차 공정변수를 이용하여 배양액의 상태 혹은 2차적인 공정 변수를 추측해내는 것이다. 대부분의 경우 기존의 공정 변수를 사용하므로 추가적인 비용이 들지 않고 소프트웨어의 형태로 구현되므로 센서의 보정과 설치 및 유지관리의 노력이 매우 적은 장점이 있다. 본 연구에서는 생물공정에서 자동제어 과정에서 발생하는 여러 가지 공정상의 제어 신호로부터 새로운 공정 변수를 얻어내고자 시도하였다. 대부분의 생물공정에서는 pH의 자동제어가 필수적인데 자동제어 과정에서 발생하는 pH 제어 신호 및 pH의 변화 응답신호를 이용하여 배지의 완충용량의 변화와 알칼리의 소비속도를 온라인으로 측정할 수 있었다. 여기에 인공지능망을 설계하여 균체의 량을 온라인으로 추정하는 방법을 개발하였다 [7].산업용 발효조의 운전 온도는 주로 냉각수의 단속적인 공급에 의하여 항상 일정하게 조절된다. 따라서 냉각수의 냉각량을 측정하면 미생물의 배양시 발생하는 대사열량을 측정할 수 있게 된다. 본 연구에서는 실험실의 발효조를 냉각수의 단속적인 공급에 의하여 자동온도 조절이 되도록 개조하고 여기에 냉각수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.
핵연료 연소시험 도중 핵연료봉에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하기 위해서는 핵연료의 발열량을 정확하게 계산하고 충분한 유속을 갖는 냉각수를 순환시켜야 한다. 하나로는 개방형 수조 형태로서 핵연료 연소시험을 위한 별도의 냉각수 순환 루프를 갖추고 있는데, 여기에 핵연료 조사리그를 장착하고 냉각수를 순환시킴으로써 조사중인 핵연료봉의 온도를 일정온도 이하로 유지시킨다. 특히 순환되는 냉각수의 유속이 매우 높은 상태에서 조사리그 내에 부착된 부품이나 센서들이 유체유발 진동에 의해 파손되거나 기능을 상실하는 경우 매우 큰 기회비용을 야기한다. 본 연구에서는 조사리그 부품의 건전성 사전 검토 및 고속 유동에서의 센서 동작 특성에 대한 사전검토를 위해 냉각수 모의 순환장치를 개발하였다.
본 논문에서는 자동차 센서들의 신호들을 실시간으로 처리하여 디스플레이하는 시스템을 개발하였다. 실시간 자동차 센서 감시시스템은 센서의 신호를 받아들이는 센서 입력블록, 변환된 센서 데이터를 계산하는 Main Control 블록, 그리고 계산된 데이터를 실시간으로 표시하는 Display 블록으로 구성된다. 4개의 타이어에 부착된 센서로부터 압력 및 온도를 감지하고 이를 담은 데이터를 실시간으로 송신하고 운전자에게 수신된 데이터를 디스플레이하여 타이어의 압력상태를 점검하며 이와 함께 차내의 연료량 센서에서 입력된 연료잔량을 fl산하여 현재 주행가능거리를 표시하며 그 외에 냉각수 온도, 엔진오일레벨, 차내 온도센서를 일정한 시간간격을 두고 순차적으로 받아들여 각 센서들의 상태를 Craphic LCD를 이용하여 실시간으로 표시한다.
증발 농축공정중 각종 운전 조건의 제어 및 데이터 수집을 자동으로 하기 위하여 제어 및 데이터 수집 부위에 각종 조절기와 센서를 부착하여 컴퓨터 프로그램에 의하여 공정이 진행되도록 하였다. 증발 농축 장치는 원심식 박막증발기인 Centri-Therm$(CT-1B,\;{\alpha}-Laval\;Co.,\;Sweden)$이 이용되었으며 제어 변수로는 증발기의 압력, 급액 속도, 증기의 온도 및 냉각수의 유량 등을 택했다. 그리고 데이타 수집 부위로는 급액 및 농축액의 온도와 농도, 냉각수의 입구 및 출구 온도, 증기의 온도, 증발 온도, 원료 및 농축액의 중량 변화, 응축수의 양 등을 택했다. 운전 프로그램은 PASCAL language를 이용해 작성하였으며 전 공정은 균일하게 콘트롤되었다. 냉각수는 밸브 콘트롤러에 의해 시간당 125kg의 유속으로 흐르도록 하였으며 급액 속도 125/h에서 최대 증발 속도는 41.7kg/h였다.
본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.
자동차의 연료분사에 관여하는 전자제어 센서에는 공기유량 센서, 흡기온도 센서, 대기압 센서, 냉각수 온도센서, 스로틀 포지션 센서, 모터 포지션 센서 등이 있다. 본 논문에서는 흡기온도 센서의 온도 변화와 공기와 연료의 혼합비율인 공연비에 대해 퍼지 제어 기법을 적용하여 차량의 연료 소비를 제어하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 각각의 공기 유입량과 연료 분사량을 이용하여 공연비 수치를 구한 후, 공연비, 흡기온도, 최종 연료 보정량에 대해 설정된 퍼지 소속 함수와 퍼지 추론 규칙에 따라 차량 연료가 제어된다. 제어하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통한 일반적인 차량의 연료 제어 방법과 비교 분석한 결과, 제안된 방법이 차량의 연료제어에 있어 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과
KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research)의 보조 가열장치 중에 하나인 중성입자 빔 가열장치의 열량을 실시간으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간으로 열량을 측정하기위해 중성입자 빔 발생장치의 말단에 위치한 열량계(Calorimeter)의 냉각수 입 출구 온도를 온도센서 중의 하나인 열전대를 이용하여 측정하고 이를 열량 측정을 위해 개발한 알고리듬을 이용하여 실시간으로 중성입자 빔의 열량으로 연산한다. 연산된 열량은 사용자 인터페이스 화면에 출력하여 매 실험마다 열량계에 입사된 열량을 실시간으로 확인이 가능하도록 하였다.
고열부하 환경에 노출되는 핵융합로의 플라즈마 대향부품은 주로 낮은 원자번호 물질-열전도가 좋은 물질-구조체의 순으로 다층 구조를 이루고 있으며, 이들 간의 우수한 접합성은 부품의 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 이러한 플라즈마 대향부품의 건전성을 평가하기 위해서는 고열속의 열부하를 반복적으로 인가하는 시험이 요구되며, 이를 위해 본 연구원에서는 KoHLT-1, 2의 시험시설을 운용하고 있다. 본 시설에서는 열부하원으로서 그라파이터 히터를 사용하며, 히터는 두 개의 시험 대상부품 사이에 설치되고, 히터에 고전류를 인가하여 복사열에 의해 시험 부품에 열부하를 가하게 된다. 고열부하 환경에서 열피로 시험을 위해 히터에 인가되는 전류를 시간에 따라 일정한 패턴으로 반복적으로 ON-OFF 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 고열부하시험을 수행함에 있어 고려해야 할 여러 가지 요소에 대해 논의하였다. 우선 인가하는 열유속(heat flux) 값은 일차적으로 시험시설의 최대 출력에 의해 좌우되며, 시험대상물의 운전조건 및 열부하 반복횟수에 의해 결정된다. 열부하 반복횟수는 주어진 열유속 값에 대해 total strain이 파단에 이르는 수준에 의해 결정된다. 열부하를 인가하는 시간은 히터에 전류를 인가했을 때 요구되는 온도로 상승하는 데 걸리는 시간과 시험대상물의 온도가 더 이상 증가하지 않는데 걸리는 시간에 의해 좌우된다. 냉각시간은 길수록 시험대상물의 온도가 냉각수의 온도에 접근하게 되나 너무 길어지면 시험시간이 급격히 증가하게 되므로, 온도 감소 곡선을 검토하여 적절한 시간을 정하게 된다. 열유속 측정은 냉각수의 온도 상승값과 유량으로부터 계산하게 되며, 정확한 측정을 위해서는 열부하를 인가하는 시간이 충분히 길어야 한다. 또한 시험대상 부품에서 열부하가 인가되는 면적을 정확히 정의해야 하며, 냉각관로에 열부하가 인가되어서는 않된다. 또한 시험대상부품을 지지하는 지지구조체를 통한 열손실을 최소화해야 정확한 열유속을 측정할 수 있다. 시험대상부품을 설치할 때 히터와의 간격 또한 결정해야 할 중요한 요소이며, 간격이 좁을수록 최대 열유속 값을 증가시킬 수 있으나, 너무 가까운 경우 히터의 열변형에 의한 접촉 및 아크 방전의 가능성이 있으며, 이 경우 히터와 시험대상부품의 손상을 가져오게 된다. 시험대상물이 국제열핵융합로(ITER)의 일차벽과 같이 베릴륨이 포함되어 있는 경우 방전에 의한 손상은 인체에 유해한 오염의 원인이 될 수 있다. 또한 순간적인 방전은 고가의 고전류전원의 고장을 유발할 수도 있다. 열부하 시험 중 시험대상물의 온도를 정확히 측정하는 것은 필수적이며, 온도 변화 곡선으로부터 시험대상물의 건전성 여부를 판단할 수 있다. 이를 위해 변화를 가장 잘 탐지 할 수 있는 위치에 온도 센서를 설치하는 것이 관건이며, 이는 사전 분석을 통해 알 수 있다.
본 논문은 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 얻은 데이터(직접 취득 128대, 관련 사이트 획득 데이터 1,114대)를 토대로 승용차 엔진의 고장 유형별 분포를 분석하고, 이를 다시 승용차 엔진의 계통별 및 복잡한 경우의 고장 현상으로 구분하여 그에 따른 대표적인 진단 사례 방안을 제시하고 있다. 그 결과, 고장 유형별 분포는 공회전시 부조가 32%(394대), 가속 불량이 21% (261대), 주행중 시동 꺼짐이 19%(234대), 시동 불량이 11%(133대), 연비 불량이 9%(116대), 출력 부족이 8%(104대)의 순으로 나타났다. 또한 고장 현상을 입력, 제어, 출력, 기계적인 계통으로 나누어 분석하여본 결과, 계통별 고장현상 및 진단에서는 단순 부품에 의한 고장은 진단하는데 크게 어렵지 않으나 제어 계통에서는 복합적인 문제가 발생되면 OBD와 연계된 전용장비로 해당구간을 취하여 데이터를 얻어 파형을 겹쳐보는 등의 방법을 이용하여 분석함으로써 대표적인 진단사례 방안을 제시할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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