본 연구에서는 palm oil과 서로 다른 HLB (hydrophile-lipophilie balance) value를 갖는 Tween-Span계 비이온성 계면활성제를 혼합하여 O/W (oil in water) 유화액을 제조하고, 유화액의 유화안정성을 향상시키기 위한 최적 유화조건을 결정하였다. 이를 위해 CCD-RSM (central composite design model-response surface methodology)을 이용하여 각 계량인자의 주효과 및 교호효과를 해석하였으며, 두 가지 반응치를 동시에 만족하는 최적조건을 결정하였다. CCD-RSM의 계량인자로는 유화시간, 유화속도, HLB value, 계면활성제의 첨가량 등을 설정하고, 반응치로는 O/W 유화액의 점도와 평균액적크기를 설정하였다. CCD-RSM 최적화 분석결과 반응치인 O/W 유화액이 점도와 평균액적크기의 목표치를 동시에 부합하는 최적조건은 유화시간(12.7 min), 유화속도(5,551 rpm), HLB value (8.0), 계면활성제의 첨가량(5.7 wt.%)으로 산출되었으며, 이 조건에서의 CCD-RSM 예측결과는 점도(1,551 cP)와 평균액적크기(432 nm)이었다. 이 조건의 실제 실험 결과 오차율은 2.5% 이하로 나타나 O/W 유화액 제조과정에 CCD-RSM 최적화 분석을 적용할 경우 비교적 높은 유의수준의 만족하는 결과를 얻을 수 있었다.
역해석 수행 시 상대적으로 복잡한 공간 및 목표 설계 변수가 많은 경우, 지반공학 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 지반공학 다변수 문제에 대한 모델로 터널 분야 및 흙막이벽체에 대해서 Sharan 공식 및 Blum 방법을 사용하였다. 최적화 방법은 크게 결정론적인 방법 및 확률론적인 방법으로 구분된다. 본 연구에서는 전자 중 모의강화법(SA), 후자 중 차분진화 알고리즘(DEA), 입자 군집 최적화 알고리즘(PSO)을 선택하여 다변수 모델을 적용해서 비교하였다. 지반공학 다변수 역해석 문제에서 결정론적인 방법은 문제가 있음을 확인하였고, 차분진화 알고리즘의 우수성을 확인하였다. DEA는 Sharan의 이론 해에 대한 문제에서 평균 3.12%, Blum 문제에 대해서 평균 2.23% 오차율을 보였고, 반복 탐색 회수도 가장 작은 것으로 파악되었다. DEA 대비해서 SA는 117.39~167.13배, PSO는 2.43~6.91배의 탐색시간이 소요되었다. 지반공학 문제의 다변수 역해석에 차분진화 알고리즘을 적용하면, 계산속도 및 정확도가 향상될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 예비 초등교사들의 과학 탐구 수업 비평 기준과 비평에서 드러나는 특성을 탐색하는 것이다. 연구에 참여한 예비 초등교사들은 초등과학 탐구 수업 강의를 수강하는 교육대학교 2학년 31명의 학생들로 2-3인이 한 조로 과학 탐구 수업을 설계 및 시연하였다. 예비교사들은 동료가 시연한 과학 탐구 수업에 학생 입장으로 참여하였으며, 매 수업이 끝난 이후에 시연된 수업에 대해 비평을 하였다. 예비교사들의 동료 수업 비평을 분석한 결과, 예비교사들은 수업 맥락, 과학 내용, 교수 전략, 학습자, 교육 목표, 비언어적 태도, 평가 기준 순으로 비평하였으며, 전반적으로 구성주의 관점을 가지고 학생 중심과 활동 중심의 교육관이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 예비교사들의 비평 내용을 분석한 결과, 수업 비평 내용에서 강의식, 학문적 엄격성, 활동 중심, 탐구 교수지향이 반영된 것을 확인할 수 있었으며 여러 교수지향이 혼재되어 나타나기도 하였다. 과학 탐구 수업 시연이 진행될수록 예비교사들의 비평은 단순히 비판만 하는 것에서 그치지 않고 수업 일반적인 대안과 탐구 수업 특성화된 수업 전략 대안을 제시하였다. 또한, 탐구 수업에 대한 인식적 이해가 높아지는 증거를 확인할 수 있었는데, 과학 탐구 수업과 관련된 탐구 특이적 비평 기준의 비율 증가 경향성이 나타나고, 교사와 학생 사이의 상호작용에서 모둠 내의 학생들 사이의 상호작용을 강조하는 것이 나타났으며, 실험의 오차를 인식하고 설명하는 것과 관련된 과학의 본성에 대한 이해를 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 예비 초등교사 교육에서 탐구 수업 시연과 비평 활동을 통해 탐구 수업에 대한 신념과 이해를 확인하는 것과 함께 이를 발달시킬 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.
위성 관측 카메라용 대구경 초경량 반사광학계를 제작하기 위해 소재 개발부터 최종 시스템 인증시험까지 전 과정을 수행했다. 완성된 비점보정 3반사경 구조의 위성용 반사광학계 망원경은 주반사경의 구경이 700 mm이고, 망원경 전체 질량은 66 kg이다. 광학소재 및 구조물에 적용하기 위한 반응소결법을 개발했고, 이 방법을 이용해서 실리콘 카바이드(silicon carbide, SiC) 재질의 광학 몸체를 제작하고 소결체의 화학특성, 표면특성, 결정구조를 확인했다. 광학 몸체의 기계적, 화학적 성질을 고려한 연마와 코팅 방법을 개발했으며 화학기상증착법을 적용해 SiC 경면 표면 위에 치밀한 SiC 박막을 170 ㎛ 이상 증착함으로써 광학 성능이 우수한 경면을 만들 수 있었다. 반사경 제작 후 반사경과 지지 구조를 조립하고 정렬해서 다양한 광학 시계에 대해 파면 오차를 측정했다. 아울러 우주 환경 및 발사환경에 대한 우주 인증에 맞추어 구성품 및 최종 조립체를 온도와 진동에 대한 환경시험을 실시하여 설계 목표 성능을 달성했음을 확인했다.
본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.
전 세계적으로 대기오염 관련 질병 발병률이 상승하고, 2022년 세계보건기구의 보고에 따르면 매년 약 700만 명의 사망자가 발생하고 있다. 또한, 산업 시설 확장과 다양한 배출원 증가, 그리고 악취 물질의 무분별한 방출로 인해 대기오염 문제는 사회적으로 중요성을 띄고 있다. 한국에서도 악취를 독립적인 환경오염으로 정의하며, 지역 주민의 건강에 직접적인 영향을 미치는 문제로 간주하고 있으나 현재까지 악취 관리가 미흡하며 악취 관리 시스템의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 악취 관리 시스템 개선을 목표로 충청북도 오창에 설치된 악취 센서에서 수집한 1,010,749개 데이터를 활용하여 앙상블 기반의 악취 농도 다지역 통합 예측 모델을 설계하고 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 알고리즘을 사용한 모델의 RMSE가 0.0096로 가장 성능이 좋았으며, 단일 지역 모델(0.0146)과 비교하여 평균 오차 크기가 51.9% 낮았다. 이를 통해 서로 다른 지역에서 수집된 악취 농도 데이터를 표준화한 후 다지역 통합 예측 모델을 설계함으로써 데이터의 양을 늘리고 정확도를 높일 수 있으며 또한, 하나의 통합 모델로 다양한 지역에서 예측이 가능함을 확인하였다.
건설사업의 사업초기단계에 산정되는 공사비 예산을 적절히 예측하는 것은 발주자의 올바른 의사결정을 지원하고 건설사업의 목표를 달성하기 위해 매우 중요한 현안이다. 이는 공공 건설사업의 경우에서도 마찬가지이다. 그러나 현재 공공 건설사업의 사업초기단계에서 수행되는 공사비 예산의 예측방식은 정확성 및 신뢰성 관점에서 정교하지 못해 이에 대한 개선의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 인공신경망을 활용하여 공공청사 프로젝트 사업초기단계에서 활용할 수 있는 공사비 예산 예측모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 조달청에서 제공하는 데이터와 SPSS Statistics 프로그램을 활용하여 인공신경망 모델을 구축하였으며, 공사비 예산 예측의 수준을 분석하고 추가 검증을 통해 모델의 정확성을 검증하였다. 검증 결과, 개발된 인공신경망 모델은 사업초기 단계에서 활용할 수 있는 견적의 오차범위를 보여주었으며 이를 통해 다양한 프로젝트 조건(변수)을 활용하여 보다 정교하게 공사비 예산을 예측할 수 있는 가능성을 시사하였다.
화장품, 비료 등 다양한 분야에서 사용되는 2,3-butanediol (2,3-BDO) 는 고부가가치 물질로 그 수요가 점차 증가하고 있다. 미생물의 발효로부터 생산된 2,3-BDO는 발효의 부산물을 포함하고 있을 뿐만 아니라 발효 조건에 따라 피드 조성의 변동이 심하여 생산물의 목표 순도에 도달하기 위한 분리 공정의 효율적인 운전이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바이오 기반 2,3-BDO 증류 공정의 동적 최적화를 통해 피드의 농도가 변화할 때 하단 생산물의 2,3-BDO 농도를 99 wt% 이상으로 제어할 수 있는 최적의 제어 경로를 탐색하였다. 정상 및 동적 상태 공정 모사와 Proportional integral (PI) 제어기 설계 후 동적 최적화를 차례로 수행하였다. 그 결과 하단 생산물의 2,3-BDO 농도와 설정점 사이의 오차가 75.2% 감소하였다.
본 연구는 온실환경의 변화 정도에 따라 환경제어 구동기를 조합하고 제어할 수 있게 하는 다중 위상 처리구조를 갖는 온실 복합환경제어 알고리즘을 설계하고 검증한다. 복합환경제어 시스템은 온실 내외부에 설치된 센서들이 감지한 정보를 복합환경제어기가 분석하여 작물 생육 환경이 유지되도록 각종 구동기를 복합적으로 작동시키는 시스템이다. 복합환경제어기는 복합환경제어 알고리즘으로 제어를 지시하는데, 복합환경제어 알고리즘은 측정장치의 입력값, 구동장치의 상태값, 초기 설정값 등으로 구동기 제어장치 운영에 필요한 결과값을 산출한다. 기존의 알고리즘들은 대부분 반복주기별로 구동기 제어장치들의 제어절차를 단일 위상에서 수행하는데, 산출값의 오차로 인해 온실환경에 이상변화를 일으킬 수 있다. 제안한 알고리즘은 환경통제, 환경조절, 장치운영이라는 다중 위상에 제어절차를 분산하였다. 즉 매 반복주기 마다 먼저 환경통제 위상에서 환경변화를 감지하고, 다음으로 환경조절 위상에서 해당 환경을 조절할 수 있는 구동기 제어장치들을 조합하며, 마지막으로 장치운영 위상에서 구동기 제어장치가 제어하는데 필요한 제어값을 산출한다. 제안한 알고리즘은 온실 환경요소와 구동기 제어장치 간의 관계를 분석한 결과를 기반으로 하여 설계되었다. 검증 분석에 의하면, 다중 위상 처리구조는 구동기 제어장치의 설정값을 수정 또는 보완할 수 있는 여지를 제공하고, 관련된 환경요소의 변화를 한꺼번에 반영한 구동기 제어장치의 운영을 가능하게 한다. 또한 이 구조는 기존 조건 기반 복합환경제어 알고리즘 개선에 적용할 수 있어서 최적 온실환경 조성을 목표로 하는 복합환경제어 시스템의 개발에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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