파력발전은 파랑에너지를 이용하여 유용한 에너지를 얻어내는 것인데, 본 논문에서는 그 가운데 진동수주 (Oscillating Water Column)형을 연구 대상으로 취하였다. 이는 외해에서의 파랑에너지를 공기실에 유입 집중시켜 공기실 내 수면의 승강운동을 증폭시키고 이로 인해 발생한 공기실 내의 공기 흐름을 터빈의 구동력으로 사용하는 것을 말한다. 적지 선정과정에서 채택된 곳의 설계파고를 바탕으로 원하는 정격출력인 500kW를 얻어낼 수 있도록 유량과 임펄스 터빈의 최적 직경을 산출하고자 하였는데 개념설계된 파력발전장치의 덕트가 쌍동형 형태를 취하고 있으므로 한 터빈당 250kW급을 목표 발전용량으로 하였다. 지난 연구를 통해서 기 작성된 터빈 성능도표를 활용하여, 본 연구에서는 1차적으로 임펄스 터빈의 개략적인 직경 및 유량을 구하고, 터빈의 자기 기동 특성을 고려하여 최종적인 형상을 구체적으로 도출하였다.
외팔보의 형상적인 해석과 압전효과에 의거하여, 최대 전력량 산출을 위한 에너지 수확기를 설계하였다. 두가지의 외팔보 형상으로 에너지 수확기의 구조가 설계되었다. 에너지 수확기의 성능을 좌우하는 주요 변수는 외팔보 형상과 끝단에 부착된 질량이다. 수확되는 전하량은 압전재료의 압전상수와 외팔보의 기계적인 변형량에 비례한다.
본 연구에서는 태양전지로 구동되는 전기추진 소형선박을 제안하여 선체의 설계 및 모형선 시험을 행하였다. 선체 모양은 배의 안정성 및 태양과의 수광면적을 고려하여 차타마란형으로 제작하였다. 계산에 의하면 설계 선박의 선속을 5 knots로 할 때 1.1마력으로 충분한 추력이 산출되었으나 실제의 선속은 태양에너지 등 기후조건에 의해 산출된 값보다 약간 낮았다.
본 논문은 콘텐츠 플랫폼에서 절대음량을 산출하는 알고리즘을 서술한다. 절대음량은 개별 음원을 대표하는 하나의 음량이며, 실용적인 범위 내에서, 음원파일 자체의 디지털 영역과 스피커로 출력되는 물리 영역의 음량단위를 통합하여 활용할 수 있도록 설계한 개념이다. 이 개념이 콘텐츠 플랫폼 등에서 실제로 활용되기 위해서는 마스터링 엔지니어의 청음을 거치지 않아도, 자동으로 절대음량 수치를 도출할 수 있어야 한다. 사람이 개별 단일 음원의 대표 음량을 인지하는 핵심 파라미터는 "주파수, 최대에너지, 에너지 변동 계수, 인지가중 에너지 분포도" 영역이며, 가중치 정규화를 통하여 절대음량 수치를 산출하였다.
본 논문은 2000년, 2005년, 2008년의 3개년을 대상으로 접속불변에너지산업연관표(76개의 산업분류)를 작성하여 집계통계와 함께 산업별 미시적 통계를 제시하고, 이를 이용하여 산업별로 에너지소비량의 변화에 영향을 미치는 요인과 그 크기를 분석하였다. 본 논문에서 부가가치 총액 변화, 부가가치비중 변화, 산출구조 변화, 에너지원단위 변화의 4가지 요인을 고려하였다. 분석모형으로는 우리나라가 수출주도형의 산업구조를 갖고 있다는 점을 고려하여 공급측 모형을 이용한 구조분해분석을 적용하였다. 집계통계를 이용한 분석결과에 따르면 시기에 상관없이 부가가치 총액 변화는 에너지소비량을 증가시켰지만, 산출구조 변화는 에너지소비 변화량을 감소시켰다. 부가가치비중 변화와 에너지원단위 변화에서는 시기별로 에너지소비 변화량의 증감이 반대로 도출되었다. 산업별 통계를 이용한 결과에 따르면 부가가치비중 변화는 시점과 상관없이 전자기기에서 에너지소비 변화량을 증가시키고, 석유제품, 시멘트, 석탄제품에서 에너지소비량을 감소시켰다. 그리고 에너지원단위 변화는 석유제품, 화력, 사업서비스, 금융 및 보험, 보관 및 운수관련서비스에서의 에너지원단위 변화가 에너지소비 변화량을 증가시켰다. 이상의 결과처럼 집계통계를 이용하면 각 산업에서의 현상이 나타나지 않는다. 정부가 정책을 입안하고 시행할 때에 집계통계만을 기준으로 하면 효율적 성과를 거두기 어렵다.
이 연구에서는 구석기 고토양층 석영의 시간분해 광자극 냉광 신호를 측정한 후 측정된 냉광신호로부터 시료의 냉광수명을 산출하였다. 냉광수명의 방사선 조사 후 열전처리 의존성 및 조사선량 의존성, 광자극 펄스 의존성을 모두 고려한 결과, 고토양층 석영의 시간분해 광자극 냉광은 방사선량 100 Gy 조사 후 별도의 열전처리 없이 펄스 주기 $250{\mu}s$, 펄스 폭 $10{\mu}s$, 반복수 100,000번인 광 자극 펄스를 가하여 측정할 때 정확한 냉광수명이 산출됨을 알 수 있었다. 냉광수명의 측정온도 의존성으로부터 산출된 열소광 활성화 에너지 ${\Delta}E$, thermal assistance 활성화 에너지 $E_a$는 각각 $0.60{\pm}0.14eV$, $0.053{\pm}0.029eV$ 이었으며, 이 결과는 기존에 보고된 연구 성과와 매우 잘 일치하였다. 결론적으로 이 연구에서 산출된 고토양층 석영의 운동학 변수 값은 매우 신뢰할 수 있다고 판단된다.
최근 계속되는 유가 상승과 화석에너지의 고갈 문제, 그리고 환경에 대한 관심 증가로 인해 자동차의 연비 개선 및 배기가스 저감을 위한 친환경 저연비 자동차 기술이 요구되고 있다. 이들 중 하이브리드 차량은 화학적 에너지 저장 장치에 차량 감속 시 회생 제동을 통해 전기 에너지를 저장하고 가속 시 이 에너지를 다시 사용함으로써 연비 개선과 배기가스 저감 효과를 가져 올 수 있다. 이를 위하여 회생 제동 시에 발생하는 에너지를 저장하기 위해 배터리 또는 초고용량 커패시터가 사용 된다. 본 논문에서는 두 에너지 저장 장치의 특성을 전기적인 등가회로 모델로 표현하고 주파수 응답을 통해 온도와 SOC에 따른 각각의 회로 정수를 산출할 뿐 아니라 이 때 주파수 변화에 따른 전압과 전류의 위상차와 역률에 관하여 알아보고자한다.
태양광 및 태양열 설비의 효율적인 관리를 위해서는 관련 일사정보가 사전정보로 제공되어 시스템 운용을 위한 입력인자로 활용되어야 한다. 특히 전력그리드에 연계되어 설비가 활용된다고 하면, 그 에너지 공급이 불규칙적인 신재생에너지원의 특성으로 인해 에너지 공급량의 예측이 선행되어 기존의 전력공급체계가 이를 지원할 수 있는 모델과 시스템이 구비되어야 한다. 기존의 다양한 연구들이 한정된 국소지점에 대해 다양한 예측기법을 적용하여 평가를 실시하였지만, 장기간의 결과 축적이 이루어지지 못해 그 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 한국에너지기술연구원에서 관리되는 일사정보를 활용하여 청명한 날의 표준 일사 데이터베이스를 생성하고, 기상청에서 RSS(Rich Site Summary) 형태로 지원하는 운량정보를 이용하여 3시간 이상의 미래정보를 계속적으로 산출할 수 있는 시스템을 제작하고자 하였다.
다모선 계통의 정확한 과도 안정도 직접해석을 위해 댐핑영향은 고려해야 할 중요한 요소 중의 하나이나 일반화가 어려워 최근까지 무시되어 왔다. 본 논문에서는 시스템을 나타내는 함수들의 적분 관계식들을 고려함으로써 다모선 계통에서의 댐핑영향을 반영한 에너지 함수를 유도하였으며 유도 과정에 있어 최근 다모선 계통에 보편적으로 적용되고 있는 관성중심(Center of Inertia :COI) 표현법으로 전개를 시도하였다. 유도된 에너지함수를 PEBS(Potential Energy Boundary Surface) 직접법에 적용하여 임계위치에너지를 산출하였으며, 임계고장제거시간을 계산함으로써 과도안정도직접해석법을 수행하였다. 제안된 에너지 함수를 WSCC 3기 9모선 샘플 시스템에 적용하여 댐핑이 고려된 에너지함수가 실제 계통을 보다 정확하게 표현하고 있음을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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