본 연구에서는 기존의 가스발생기 사이클 액체로켓 엔진 모드해석 프로그램(GEMAT)을 개선하여 엔진 구성품이 가지는 성능 분산으로 인한 시스템 수준에서의 성능 분산을 계산 하는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램을 이용하여 엔진 내부 인자의 성능 분산을 보정하기 위해 필요한 각 배관에서의 보정용 여유차압을 산정하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 활용하여 기존의 엔진 보정 방법을 보완하여 보정용 차압을 최적화하고 이를 통해 펌프 토출압을 감소시키거나 연소실의 연소압을 높임으로써 전체 엔진의 비추력 향상을 꾀할 수 있는 보정 방법을 제시하였다.
This study proposes an idea for energy saving in apartment machine rooms. A conventional district heating system is equipped with constant-flow pumps and bypass valves to regulate pump differential pressure. Each family unit is equipped with a constant-flow on/off valve. This leads to excessive hot water circulation and a high return temperature. To reduce energy loss, this study assumes that each family unit is renovated with a heating valve which regulates the return temperature at $35^{\circ}C$. The hot water supply pump is also replaced with a pump with an inverter to vary flow rate. Expected energy savings is then estimated from field test data. According to the results, pump electricity consumption was reduced by 6,100 kWh for a family unit building over about half a year. The supply temperature can also be lowered by $5^{\circ}C$, which can contribute to a production of electricity of 10.3 kWh/ton of hot water.
상수도관의 노후화 등으로 발생하는 누수는 안정적인 급수운영을 저해하고 경제적 손실을 발생시킬 뿐만 아니라 지반 침하 등 2차 피해가 발생할 수 있다. 상수도관 누수는 배관 내·외부 부식으로 발생하는 핀홀(Pin Hole)로 인한 관통누수, 강관 용접 시 발생하는 시공불량, 볼트 및 고무패킹 등 부자재의 노후화, 굴착 등 작업에서 발생하는 물리적 충격 등 여러 원인으로 발생할 수 있다. 상수도관에서 누수가 발생할 경우, 관 내부수가 관 밖으로 유출되어 발생하는 파열음, 유출수와 지반과의 마찰로 인한 진동 및 소음 등이 발생할 수 있다. 청음식, 상관식 누수탐사와 같은 기존 누수탐사 방식은 전문가의 경험에 대한 의존도가 매우 높으며, 기존 장비의 특성상 비금속관 및 대구경관 등 특정 환경에서는 적용이 어려우며, 효율적인 탐사가 쉽지 않은 실정이다. 이에 대한 해결책으로 본 논문에서는 상수도 누수가 의심되는 구간을 대상으로 실시간 누수음 데이터 수집 및 인공지능(Artificial Intelligence) 분석을 실시하여 기존 조사방법보다 효율적이고 신뢰성 있는 누수탐사를 수행한 사례를 분석하고자 한다.
조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
본 연구는 외국에서 이용해 왔던 기존의 상부 개방형 온실의 단점을 보완하여, 장기적인 연구가 요구되는 수목을 대상으로 설치한 상부 개방형 온실의 운영결과를 제공하고자 하는 것이다. 이 자료에는 이산화탄소의 농도 조절 능력 및 안정성을 비롯하여, 대기와 OTC 내부 간의 미세환경 차이에 대한 정보를 포함하고 있다. OTC 시설은 대조구인 OTC 외부 시험구, 대기와 동일 $CO_2$ 농도의 OTC 시험구, 대기 $CO_2$ 농도의 1.4배 증가시킨 OTC 시험구, 대기 $CO_2$ 농도의 1.8배 증가시킨 OTC 시험구로 구성되어 있다. 이시설은 온실 6기, $CO_2$ 폭로장치 6기, $CO_2$ 제어장치 6기, 액화탄산가스 탱크 1기, 제어감시실 1실로 구성되어 있다. 온실 6기는 직경 10m, 높이 7m의 10각형 구조물로 제작되었으며, 상부 개구율은 75% 이상을 유지하고 있다. $CO_2$ 폭로를 위해 16개 원통형 토출배관을 도입하였다. OTC의 평균 가동률은 2010년 6월에 94.2%로 가장 낮았으나, 7월 이후부터는 98% 이상의 가동률을 나타냈고, 2011년에는 100% 가동률을 보였다. 2010년과 2011년 모두 $CO_2$ 농도 조절 결과는 목표 값에 도달하였으며, 2011년이 보다 안정된 값을 나타냈다. 2011년 무처리 OTC의 $CO_2$ 농도는 목표 값의 106%였으며, 1.4배 OTC는 목표 값의 100%, 1.8배 OTC는 목표 값의 94%였다. 대기와 OTC 내부의 온도는 오전 10시부터 오후 2시 사이에 차이가 가장 컸는데, 편차는 $1.2{\sim}2.0^{\circ}C$를 기록했으나, OTC간 온도 차이는 크지 않았다. 대기와 OTC 내부간 상대 습도의 차이는 0.1~1% 사이로 매우 적었다. OTC를 운영하는데 사용된 $CO_2$ 가스 소비량은 2010년과 2011년 6월에 가장 많은 11.33톤과 17.04톤을 기록했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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