본 연구에서는 도로터널 내 화재 시 임계풍속 산정을 위해 3차원 전산유체역학 기법을 이용하여 격자수, 그리고 화원의 크기와 위치에 따라 그 결과를 비교 분석하였다. 본 대상터널에서 1차원 식으로 산출된 임계풍속은 터널 높이 대신 수력지름을 적용한 경우 2.22 m/s로 산정되었다. 임계풍속 2.25 m/s를 적용하여 격자수에 따른 6가지 수치해석 결과, 격자수에 따라 역류의 위치와 온도, CO 농도 값이 상이하게 나타났으며, 본 대상터널의 경우는 약 84만개 격자수를 사용한 case 1이 적절한 격자임을 알 수 있었다. 또한 화원의 크기와 위치에 따른 수치해석 결과, 화원의 크기와 위치에 따라 상이한 기류분포, 온도분포 및 CO농도분포를 나타내어 임계풍속에 영향을 미친다는 것을 확인했다. 이것은 열교환 면적과 위치에 기인된다고 판단된다. 향후 실제 실험결과와 상세히 비교하여 3차원 수치해석의 격자 의존성과 화원의 위치 및 크기를 반드시 확인해야 할 것으로 판단된다.
국제 사회는 산업경제의 발달과 더불어 온실가스 배출량이 날로 증가하고 있으며, 이로 인한 기후 변화 피해가 날로 심각해지고 있는 상황에서 온실가스 배출량을 줄이기 위해 전세계가 노력을 하고 있다. 정부는 온실가스 배출량을 감축하여 지구온난화를 막기 위해 "저탄소 녹색성장"의 국가정책 하에서 신재생에너지와 같은 친환경적인 녹색산업에 많은 관심과 투자에 집중하고 있다. 신재생에너지 분야는 태양력, 풍력, 수력, 조력 등 자연에너지를 활용하는 기술에 투자하면서 관련 핵심 부품 및 소재기술은 기술적으로 발전하고 있다. 반면에, 도로 공간에 존재하는 다양한 미활용 에너지를 이용하는 기술에 대한 연구는 세계적으로도 미흡한 실정인데, 본 논문에서는 이러한 도로 공간에서의 미활용 에너지를 통해 전기를 수확하는 기술에 대한 기초적인 실험방법과 결과를 제시하였다. 도로 공간에서의 미활용 에너지는 다양한 자원이 있을 수 있는데, 예를 들면 도로 주행 차량의 압력 및 충격 에너지, 도로 포장면의 복사열, 도로 소음 및 파동 등이다. 본 논문은 도로를 주행하는 차량으로부터 전기를 수확하기 위한 압전체 형상을 제안하였으며, 이를 검증하는 몇 가지의 기초 실험을 실시하였다. 즉, 압력을 전기로 변환하는 압전기술을 활용한 것으로 국내에서 쉽게 생산하는 PZT 세라믹을 이용하여 충격하중에 따라 발생하는 전압을 측정하였고, 아스팔트 및 콘트리트 포장 조건에 따른 압전 발전 실험을 실시하여 에너지 수확 성능을 비교 분석하였다.
악성 조직의 온열 치료는 성공적인 암 치료 방법의 하나로서 방사선 치료 및 화학 요법에 비해 생체 적합성이 우수하고 비교적 온화한 조건에서 사용할 수 있어 최근 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 온열 치료를 목적으로 생체 적합성 고분자인 poly(2-methacryloyloxyethyl phosphorylcholine/fluorescein O-methacrylate) (P(MPC/FOM))를 코팅한 초상자성 산화철 나노 입자 (IONP)를 제조하고 관련 특성을 분석하였다. 15 nm 직경을 갖는 IONP는 먼저 공침법에 의해 제조된 후, 4-cyanopentanoic acid dithiobenzoate (CTP) 을 사용하여 IONP의 표면을 개질하였으며, 이 후 MPC 및 FOM 단량체의 reversible addition-fragmentation chain transfer (RAFT) 공중합을 통해 P(MPC/FOM)의 코로나 층을 형성시켰다. 투과 전자 현미경 (TEM)과 동적 광 산란 (DLS) 분석을 통해 IONP@P(MPC/FOM)의 형태 및 수력학적 크기를 확인할 수 있었으며, 열 중량 분석 (TGA)을 통해 P(MPC/FOM) 코로나 층의 형성을 확인하였다. 또한 교류 자기장을 이용해 IONP 분산액을 노출시킨 결과, 0.2 중량 %의 IONP @ P(MPC / FOM) 수분산액이 온열 치료에 사용될 수 있음을 확인하였다.
최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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