국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.
VoD(Video on Demand) 시스템의 QoS(Quali쇼 of Service)는 클라이언트들의 스트림 서비스 요청이 시스템으로부터 거부되거나 서비스 도중에 손실되는 장애현상의 발생을 줄임으로써 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 VoD 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 동적으로 작업부하(workload)를 조정하여 장애현상의 발생을 줄임으로써 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput)을 증가시킬 수 있는 동적 작업부하조정기 (Dynamic Workload Balancer) 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 에이전트개념을 사용하여 VoD 시스템과는 서로 독립적으로 작동할 수 있게 하였으며, VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 그리고 제안된 모델을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 모델을 적용하면 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 QoS가 향상된다는 것을 알 수 있었다.
PI제어기는 서보시스템에 널리 사용되어 왔다. 그러나 PI제어기로 설계된 시스템응답은 부하변동과 같은 외란이나 시스템 변수의 변화에 대하여 원하는 시간응답을 보존할 수가 없다. 따라서 시간응답 특성의 견실성을 확보하면서, 구현상의 어려움을 해결하기 위하여 선형요소만으로 구성되는 선형 모델추종제어(LMFC: linear model following control) 방법이 있다. 이 방법은 기준모델의 출력을 플랜트가 추종하도록 제어하는 것으로, 플랜트의 구조적 섭동에 무관한 시간응답 특성을 얻을 수 있으나 부하토크에 대한 응답속도가 느린 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 모델추종제어기에 강인성향상기를 보조모델을 사용하여 도입함으로써 지주파 부하토크에 대한 응답속도를 향상시켰다. 제안된 제어기(RMFC: LMFC with robust enhancer)는 저주파 부하토크에 대하여 LMFC보다 강인한 특성을 보였으며 시뮬레이션 및 TMS320C30 DSP 시스템에 의한 실험으로 검증하였다.
단일창호를 적용한 KNU 식물공장 모델의 냉난방 에너지 부하를 DesignBuilder를 이용하여 해석하였다. 상추의 적정생육온도인 $20^{\circ}C$를 기준으로 이중창호를 적용한 경우와 에너지 소모량을 비교 분석하였다. 단일창호가 이중창호에 비해 연간 냉방부하는 약 128 MWh 감소하고 난방부하는 약 26 MWh 증가하여 단일창호가 냉방부하저감에 유리하다고 판단된다. KNU 식물공장의 중앙에 위치한 공간의 상부를 지붕구조물로 닫거나 계절별로 개폐하면서 냉난방부하에 미치는 영향을 계산하였다. 지붕구조물을 설치하게 되면 단위유닛이 취득하는 태양열이 감소하여 냉방부하가 감소하게 된다. 또한 지붕구조물을 상시 닫아두는 것이 계절별로 여닫는 것보다 냉방부하 저감에 유리하다. 식물공장 측면벽에 overhang과 sidefin을 설치하면 차양효과로 냉방부하가 감소하지만 감소비율은 크지 않았다. 에너지 부하의 대부분을 차지하는 냉방부하를 낮추기 위해 구조물이나 차양을 설치할 수 있으나 절감효과에 비해 설치비가 증가할 수 있기 때문에 추가 경제성 연구가 필요하다.
본 연구에서는 부하의 급격한 변화 또는 병렬컨버터를 구성하는 단위컨버터의 고장 발생 시 안정적인 병렬컨버터의 운용을 위한 연구를 수행하였다. 단 위컨버터는 응답특성을 개선하기 위하여 평균전류모드제어를 채택하였으며, 병렬컨버터의 부하전류분담을 위하여 최대전류 제어법을 이용하였다. 병렬컨버터의 모델을 도출하여 부하전류분담 제어에 따른 동작특성을 분석하였다. 급격한 부하변화와 단위컨버터의 고장발생 시 안정된 병렬컨버터의 특성을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 오픈센터 시스템과 부하 감지형 시스템의 해석모델을 개발하고 시스템의 특성과 효율을 분석하였다. 오픈 센터 방식의 메인 컨트롤 밸브의 압력과 유량 특성을 분석하기 위해 각각의 포트별로 시험을 수행하였다. 시스템의 특성 분석 전 단계에서 시험 결과와 해석 결과를 비교함으로써 해석모델의 신뢰성을 검토하였다. 신뢰성이 검증된 오픈 센터 방식의 메인컨트롤 밸브에 유량 분배 밸브를 추가하여 부하 감지형 메인 컨트롤 밸브의 해석모델을 개발하였다. 두 가지 시스템의 효율을 분석하기 위해 동일한 부하 조건에서 해석을 수행하였으며 각각의 부하 특성에 따른 효율을 검토하였다. 또한, 서로 다른 부하 조건에서 유량 분배 시스템의 특성을 분석함으로써 복합 동작에 대한 성능도 검토 하였다.
형산강 유역의 일별 하천유량과 오염부하량을 산정하기 위한 유역유출모형(강우-유출모형)인 Tank 모델을 구축하여 영일만으로 유입하는 오염부하량의 계절별 변동특성에 대해 검토하였다. 산정된 영일만으로 유입되는 형산강의 연평균 하천유량은 878.34×10/sup 6/㎥/year로 형산강 유역면적내 연평균 총강우량의 약 73%로 나타났다. 영일만내 유입되는 연평균 오염부하량은 각각 15.11 ton-COD/year, 23.24 ton-SS/year, 10.65 ton-TN/year, 0.54 ton-Tp/year로 산정되었다 또한 계절별 변동특성으로 하천유량이 증가하는 하계 6~7월과 춘계 10월에 유입오염부하량도 증가하는 경향을 보였다. 영일만내로 유입하는 주된 오염부하원은 형산강 하구인근에 위치한 포항시와 포항공단인 것으로 밝혀졌다. 따라서 영일만의 효율적인 수질관리를 위해서는 오염부하원으로부터의 오염부하량 저감대책수립이 요구된다.
대청호 수질관리를 위한 대책 수립시 상류유역의 유출 및 오염부하배출 특성을 평가하는 것이 중요하다. 유역의 수환경 영향을 평가하기 위해서 복잡한 수문 수질 모델을 이용하는데 사용자 편의성을 고려한 모델 개발과 이용이 필요하다. L-THIA ArcView GIS 모형은 토지이용도, 토양도, 일강우 자료만으로 직접유출의 모의가 가능하여 전 세계적으로 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 L-THIA ArcView GIS 모형을 이용하여 대청호 상류유역인 안내천, 월외천 유역의 직접유출 및 비점오염 배출부하 특성을 평가하였다. 직접 유출량 평가 결과, 결정계수($R^2$)와 유효지수(EI)가 월외천 유역 및 안내천 유역에서 각각 0.95, 0.93 및 0.81, 0.71로 나타나, L-THIA ArcView GIS 모형이 실측치를 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우유출수에 포함된 SS 및 T-P 오염부하량 평가결과, 결정계수($R^2$)가 월외천 유역과 안내천 유역에서 각각 0.53, 0.95 및 0.89, 0.89로 평가되었다. 또한 유효지수(EI)가 월외천 유역과 안내천 유역에서 각각 0.44, 0.95 및 0.98, 0.99로 평가되었다. SS 부하량 평가 결과에서 월외천 유역이 안내천 유역보다 정확성이 낮은 것은 지역특성에 따라 SS 부하량 차이가 크기 때문이다. 따라서 L-THIA ArcView GIS 모형의 지속적인 개선이 이루어진다면 대청호 만입부 상류유역에서의 각종 수질관리대책 평가에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
제주도 남부연안해역을 대상으로 1997년 7월부터 1598년 6월 까지 매월 현장 조사와 수질 분석을 실시하였고, 생태계 모델을 이용한 시뮬레이션을 통하여 용존무기질소(DIP), 화학적 산소 요구량(COD) 및 용존산소(DO)의 수층별 분포를 재현하였다. 그리고 제주도 남부연안해역의 환경용량을 산정하기 위하여 해역수질 환경기준을 만족하지 못하는 환경악화 상태를 예측하는 수질 시뮬레이션이 실시되었으며, 이러한 예측 시뮬레이션은 생태계 모델을 이용하여 모델 해역으로 유입하는 주요 하천의 오염부하를 정량적으로 조절하면서 실시되었다. 그 결과 모델 해역으로 유입하는 4개 오염원으로부터의 오염부하가 증가할수록 오염원에 인접한 주변 해역에서 DIN, DIP 및 COD의 농도가 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 하천을 포함한 4개 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 3배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 DIN 농도가 해역수질 환경기준의 3등급 기준인 0.20mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다. 또한 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 10배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 COD농도가 해역수질 환경기준의 1등급 기준인 1.0mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다. 그리고 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 20배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 DIP 농도가 해역수질 환경기준의 2등급 기준인 0.015mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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