This study investigated the effect of anode fuel composition on the performance of direct borohydride/hydrogen peroxide fuel cells (DBHPFCs). The effect of sodium borohydride (NaBH4) and sodium hydroxide (NaOH) concentrations on fuel cell performance was determined through fuel cell tests. Fuel cell performance increased with an increase in the NaBH4 concentration, whereas it decreased with an increase in the NaOH concentration. The anode fuel composition was selected as 10 wt% NaBH4+10 wt% NaOH+80 wt% H2O based on the fuel viscosity, electrochemical reaction rate, and decomposition reaction rate. DBHPFCs were also tested to analyze the effect of operating temperature and operation time on fuel cell performance. The present results can be used as a reference basis to determine operating conditions of DBHPFCs.
Roll moment usually is ignored when analyzing the maneuverability of surface ships. However, it is well known that the influence of roll moment on maneuverability is significant for ships with small metacentric height such as container ships, passenger ships, etc. In this study, a pure roll test is performed to determine the hydrodynamic derivatives with respect to roll motion as added mass and damping. The target ship is an autonomous surface ship designed to carry containers with a small drift and large freeboard. The commercial code of STAR CCM+ software is applied as a specialized tool in naval hydrodynamic based on RANS equation for simulating the pure roll of the ship. The numerical uncertainty analysis is conducted to verify the numerical accuracy. By distinguishing the in-phase and out-of-phase from hydrodynamic forces and moments due to roll motion, added mass derivatives and damping derivatives relative to roll angular velocity are obtained.
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
매년 증가하는 전력수요에 대한 해결방안으로 미국, 일본 및 유럽에서는 스마트그리드 도입 등의 방법으로 전력계통의 전반적인 변화를 도모하고 있다. 이 중 전력저장장치 ESS는 전력의 효율적 사용을 도모하고, 신재생에너지시스템의 계통연계를 위한 대안으로 이에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 우리나라 정부도 ESS 보급 활성화 방안으로 ESS를 신재생에너지 부대설비로 포함토록 법개정을 완료하였다. 본 연구에서는 정부의 ESS 보급을 활성화 시키고자 하는 정책에 발맞춰 신재생 발전사업자가 ESS 도입 시 투자경제성을 보장할 수 있는 수준의 REC 가중치를 결정하는 방법론을 제시하였다.
스마트 디바이스의 보급과 함께 컨텍스트 인지 애플리케이션에 대한 수요가 증가하는 추세이다. 하지만, 센서를 통한 컨텍스트의 수집은 추가적인 배터리 소비가 요구된다. 이것은 제한된 배터리 수명을 가진 모바일 디바이스에서 다수의 컨텍스트 인지 애플리케이션을 구동하는데 큰 제약사항이 된다. 그러므로 에너지 효율적인 컨텍스트 모니터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 안드로이드 디바이스에서 가능한 네 가지 컨텍스트 모니터링 기법을 제시하고, 각 기법 간의 에너지 소모량을 분석하여 적합한 적용 지침을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 컨텍스트 모니터링 애플리케이션에 적용하면 컨텍스트 모니터링에 소비되는 에너지 소모량을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위해 적용하여 사용자 행동 인지 애플리케이션을 개발하여 각 기법에 대한 에너지 소모량을 정량적으로 비교한다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
본 연구는 스마트도시 구축과정에서 시민참여 활성화를 위한 연구동향을 파악하고자 한다. 이를 바탕으로 스마트도시에서 시민참여의 역할과 방향을 제시하고 시민참여를 유인할 수 있는 정책적·산업적·학술적·방향성을 제시하는데 있다. 전 세계적으로 급격하게 진행되는 도시화와 도시인구 증가로 교통, 환경, 에너지 등 각종사회 문제가 도시를 중심으로 확산 및 심화되고 있다. 세계 각국은 이런 도시문제 해결 및 지속가능한 발전을 이루기 위해 스마트도시를 도입하고 있다. 최근에는 인프라 확대 등 스마트도시 건설을 위한 기존의 하향식(Top-Down) 도시계획 방식에서 벗어나 시민들이 직·간접적으로 도시건설 과정에 참여 및 상호작용할 수 있는 상향식(Bottom-Up) 방식으로의 접근이 경주되고 있다. 한편, 국내에서도 국가전략관점에서 스마트도시 건설이 추진되고 있지만, 스마트도시에 대한 일반 시민의 인식과 참여는 낮은 것으로 나타나고 있다. 이런 상황을 극복하기 위해 스마트도시의 구축과정에서 시민참여를 촉진하기 위한 연구가 시급한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 스마트도시의 구축과정에서 시민참여를 촉진하기 위한 전략모색을 위해 Scopus DB에서 'Smart City'와 'Participation(Engagement)'가 동시에 포함된 문헌 995건을 수집 후 토픽모델링 기법을 활용하여 관련 연구주제를 유형화하고, 연구동향을 분석하였다. 이를 통해 스마트도시에서 시민참여에 관한 연구방향을 이해하고, 향후 관련 연구에 대한 방향성을 제시하는 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.
본 논문은 사용자의 핸드셋 처리를 최소화하기 위해 스마트 폰에 내장된 GPS 센서 및 가속도계를 기반으로 사용자의 외부 상황을 수집하고 사용자 스케줄의 데이터와 상호작용하여 스케줄 컨텍스트 기반의 모바일 폰의 프로파일 모드를 자동 설정하는 기법을 제안한다. 그러나 모바일 폰에서 실시간의 데이터 수집은 배터리 소모로 인하여 장치에 에너지 부족 현상을 나타낸다. 즉, GPS 및 기타 센서와 같은 측정 장치에 액세스하면 휴대용 장치의 전력 소모가 커질 수 있으므로 자원 소모를 효율적으로 처리할 수 있는 서비스 제어 방법을 설명한다. 따라서 주별 스케줄과 스마트 폰 모드 제어를 위한 상황인식의 효과적인 데이터 공유가 이루어져 데이터 수집을 위한 센싱에 대한 에너지 효율적면에서도 향상되었고, 최종 사용자의 로컬 컨텍스트와 스마트 폰 강제 제어와 같은 다양한 상황에 대한 환경 적응력을 제공함으로써 사용자의 컨텍스트의 이용에 보다 효과적으로 사용할 수 있다.
모바일 플랫폼에서 게임은 가장 전력을 많이 소모하여 배터리 사용시간을 단축시키는 응용 중 하나이다. 따라서 모바일 게임은 스마트폰의 배터리 사용시간을 늘리기 위한 중요한 전력관리 대상이다. 그러나 모바일 게임 실행 중에 배터리 용량이 급격히 감소하는 현상은 빈번하게 발생하는 문제이며 사용자가 많은 여러 모바일 게임의 동작을 검토해 본 결과 멀티 쓰레드로 동작하는 동안 특정 쓰레드가 불필요하게 CPU 사용량을 높게 점유하여 에너지가 낭비되는 경우가 발생하였다. 따라서 본 논문은 게임 실행 중 Quality of Service(QoS)와 무관하게 비정상적으로 CPU 사용량이 높은 쓰레드를 검출하고 이종 멀티프로세싱 (Heterogeneous Multi-Processing)의 특성을 활용하여 QoS 저하 없이 전력소모를 감소시키는 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법을 상용 스마트폰(삼성 Galaxy S6 Edge)에 적용하여 QoS 저하 없이 최대 58%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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