PET는 합성섬유, 필름, 음료수병, 성형 플라스틱 등의 다양한 용도를 가지고 있으며 특히 섬유 원료부분에서는 전세계의 약 40%이상을 차지하고 있는 상업적 입장에서 아주 중요한 소재이다.[1]그러나, PET 제조공정은 긴 반응시간과 높은 반응온도, 대용량의 다단계 공정시설을 필요로 하는 대표적인 에너지 다소비 공정으로서 현대의 치열한 고분자 제품의 시장경쟁 상황에서 에너지 투입량 감축을 위한 공정의 해석 및 개발과 그로 인한 생산원가의 절감이 필수적이다. 본 연구에서는 실제 공장에서 사용되는 단일 연속식 직접 에스테르화 반응기(CSTR Direct Esterification Reactor)를 모델링하고 Van Krevelen[2]의 Group contribution method로 계산된 올리고머의 열용량값을 이용하여 에너지 소모량을 계산하였다. 모델링 결과는 모두 실제 공장의 자료와 비교되었으며 가장 제어하기 쉬운 변수에 따른 반응물의 물성과 에너지 소모량을 분석하였다. 또한 압력이 일정한 조건 하에서 입력변화에 따른 반응기의 동적 모델링을 동시에 수행하였으며 투입에너지량과 반응기의 운전지표와의 관계를 분석하였다. 이러한 연구는 실제 공정분석과 최적화에 있어서 소모 에너지량을 고려한 보다 정확한 지표를 제시하고 에너지 사용의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.
우리나라는 태권도의 종주국임에도 불구하고 신체활동량과 그에 따른 에너지 소모량에 대한 기초연구가 미흡하며 이에 대한 연구가 시급한 상태이다. 본 연구에서는 센서(SenseWear$^{(R)}$$PRO_2$ Armband)를 이용하여 태권도의 신체활동량을 획득하였고, Inbody 520을 통하여 체성분 데이터를 획득 하였으며, CT로 하체부위(허벅지)를 스캔하여 허벅지 근육면적 데이터를 추출하였다. 획득된 데이터를 이용하여 허벅지 둘레와 근육면적의 상관관계, 허벅지 근육면적과 분당 에너지 소모량의 상관관계를 분석하였다. 분석결과 실험자 8명의 평균 허벅지 근육면적은 132.79 $cm^2$ 였으며, 무릎뼈(Pattela) 위 20 cm의 평균 허벅지 전체 면적은 178.79 $cm^2$이었다. 실험자들의 허벅지 둘레와 근육면적은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 실험자들의 평균 분당 에너지 소모량은 6.94 칼로리였으며, 허벅지 근육면적과 평균 분당 에너지 소모량도 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 인체의 활동량과 음성 신호를 기반으로 에너지 소모량을 추정하고자 수행하였으며, 3축 가속도 센서와 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름을 이용하여 활동량과 음성 신호를 검출하였다. 인체의 움직임과 음성 신호, 그리고 실제 에너지 소모량 값은 MP-150 시스템과 호흡가스 분석기를 이용하여 수집하였다. 음성신호의 전력 값과 피험자의 체중을 독립 변수로 활용하였을 때 0.918의 R 제곱 값을 보였으며, 활동량 분석에 있어서는 SVM(signal vector magnitude), BMI(body mass index), 키, 그리고 나이를 독립 변수로 활용하였을 때 가장 높은 상관성을 나타냈다. 음성과 활동량을 토대로 하는 에너지 소모량 추정은 활동량만을 이용하여 추정하는 기존의 기기보다 정확한 결과값을 제공할 수 있음을 확인하였다.
중앙정부 및 지방자치단체는 자전거 이용 활성화를 위해 자전거 도로 및 공공 자전거 대여소의 인프라를 지속적으로 확충하고 있다. 이와 같은 인프라 공급과 더불어 이용 편의성 제고정책을 병행한다면, 자전거 이용은 더욱 활성화될 수 있다. 본 연구는 자전거 이용 편의 측면에서 자전거 경사를 고려한 경로 안내 알고리즘을 제안하고 있다. 구체적으로는 경사도와 심장 박동수 측정을 통해, 경사도를 고려한 자전거 주행자의 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였고, 경사도에 기인한 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하고 있다. 연구결과, 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량은 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 더 적은 에너지가 소요되는 것으로 확인되었다. 본 모형을 모의실험 구간에 적용하여 에너지 소모량을 추정한 결과, 본 연구모형의 RMSE는 경사도가 미 반영된 모형보다 41% 우수하였다. 본 연구결과는 자전거 주행로의 종단과 횡단을 함께 고려한 자전거 인프라 계획과 자전거 경로 안내 시스템의 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
제시된 스케줄링 기법은 병렬처리 기법을 활용하여 실시간 작업들의 데드라인 제약과 결함 포용 제약을 만족하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모 효율성을 향상시켰다. 최소 에너지 소모량 스케줄을 찾는 것은 NP-hard 문제이므로, 제시된 기법은 다항식의 시간 내에 최소 에너지 소모량에 근접하는 스케줄을 찾는다. 제시된 기법은 연관된 최신 기법과 비교하여 높은 병렬처리 속도는 물론 낮은 병렬처리 속도에서도 에너지 소모량이 현격하게 낮았으며, 에너지 소모량을 최대 86% 줄였다.
미니트램(Mini-Tram)은 승하차 시간 동안 정거장에서의 무선급전 방식에 의한 급속충전(약, 2분 30초 이내)을 통해 에너지를 공급받으며, 운행 시 차상에 설치된 에너지저장 매체(LIC: Lithium-Ion Capacitor)로부터 전기에너지를 공급받아서 운행된다. 차량에 요구되는 에너지 소모량을 분석하고 이에 맞춰서 저장 매체의 직-병렬 구성 및 전력 변환 장치(Regulator 및 DC-DC 컨버터 등)를 설계하는 것은 전기 구동 차량인 미니트램의 설계에서 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 미니트램 시스템을 개발하는 과정에서 수행된 에너지공급시스템의 사양 선정을 위한 에너지 소모량 예측과 더불어 이와 관련된 주행저항 및 주행성능 분석에 대해서 다룬다.
승마 시뮬레이터는 승마동작을 모사하여 실내에서 신체활동을 수행하기 위한 운동기구이다. 본 연구는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동 시 소모되는 에너지 추정에 관한 연구이다. 실험은 총 9개의 동작으로 구분된 승마 동작에 대해 운동부하를 1분 단위로 변화시켜 총 25분 동안 운동을 수행하도록 설계하였으며, 호흡가스측정을 통해 에너지소모량을 수집하였다. 그 결과 신체조건에 따라 각 동작별 에너지소모량에 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해 사용자의 생체정보 측정 없이 신체정보만을 활용한 승마운동의 에너지소모량 추정방법을 개발하였다. 연구결과는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동시 동작의 변화와 주행시간, 성별, 연령을 이용하여 실시간 에너지소모량의 계산이 가능해질 것이다.
제시된 기법은 실시간 태스크들의 데드라인들을 만족하고 또한 기본-백업 태스크 모델을 사용하여 영구 결함을 포용하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모량을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링한다. 기존의 방법들이 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링했지만, 제시된 기법에서는 코어 속도를 최대한 줄이기 위해서 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최대화하여 에너지 소모량을 감소시켰다. 제시된 기법이 에너지 소모량을 최소화시킴을 수학적으로 분석하였고, 또한 성능평가 실험을 통해서 제시된 기법이 기존 방법의 에너지 소모량을 최대 77%까지 감소시킴을 보였다.
그린 네트워킹(Green networking)은 유선 데이터 네트워크(Wired data network)에서 통합적인 에너지 관리를 통해 에너지 낭비와 CO2 배출 감소를 유도하기 위해 주요 관심분야가 되었다. 그러나 액세스 네트워크(access networks)는 유선 데이터 네트워크 영역에서 사용자 단말을 제외하면 가장 많은 에너지를 소비하는 영역임에도 불구하고 그 범위가 매우 광대하여 통합적인 관리가 어렵고, 그 에너지 소모량과 에너지 절약 잠재성을 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 기존의 다양한 수학적 예측 모델과 실험 및 실측 데이터를 이용하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량 데이터를 수집하고 머신러닝(Machine learning)의 지도학습을 이용한 다중 선형 회귀모델을 생성한다. 또한 생성한 모델로부터 다양한 실험을 통해 회귀모델의 성능을 최적화하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 예측하였고 생성한 회귀모델은 널리 알려진 평가 지표를 통해 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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