본 연구는 '물리학' 수업에서 교과독서 활동으로 작성된 독후감상문의 교육과정 연계성을 분석하는데 목적이 있다. 연구를 수행하기 위해 교과독서 활동으로 작성한 332편의 물리학 독서감상문을 수집하여 키워드와 키워드들의 연결 관계를 분석하고, STM(Structural Topic Modeling)을 적용하여 토픽을 추출하였다. 분석 결과, 물리학 독서감상문의 주요 키워드는 '생각', '내용', '설명', '이론', '사람', '이해' 등으로 나타났으며, 도출된 키워드의 영향력과 연결 관계를 살펴보기 위해 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성을 제시하였다. 토픽모델링 분석 결과, 물리학 교육과정과 관련된 11개 토픽이 추출되었으며, 3과목(물리학I, 물리학II, 과학사), 6개 영역(힘과 운동, 현대물리, 파동, 열과 에너지, 서양과학사, 과학이란 무엇인가)에서 교육과정 연계성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 추후 교과 특성을 반영한 교과독서를 보다 체계적으로 시행할 수 있는 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.
딥러닝은 주가 및 농산물 가격 예측과 같이 데이터를 분석해 일련의 규칙을 발견하고 미래를 예상해 우리의 삶에서 다양한 도움을 주고 있다. 본 연구는 태양광 에너지 사용의 중요성이 늘어나는 상황에서 기상에 따른 태양광 발전 실적을 딥러닝을 통해 분석하고 발전량을 예측한다. 본 연구에서는 시계열 데이터 예측에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 이미지를 비롯한 다양한 차원의 데이터를 분석할 때 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)과 두 모델을 결합한 CNN-LSTM과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능은 태양광 발전 실적의 실제값과 딥러닝을 통해 예측한 값으로 MSE, RMSE, 결정계수를 계산하여 비교하였고 그 결과 LSTM 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 LSTM을 사용한 태양광 발전량 예측을 제안한다.
무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.
구리가 함침된 하이드로탈사이트 촉매의 고유 키네틱 데이터를 이용하여 메탄올 수증기 개질 반응의 고정층 반응기 Computational Fluid Dynamics(CFD) 시뮬레이션을 수행하였다. 이전 연구결과로부터 얻어진 20wt%의 구리가 함침된 하이드로탈사이트 촉매의 활성화 에너지는 97.4 kJ/mol, 전 지수 인자는 5.904 × 1010를 이용하였다. 그리고 고유의 키네틱 데이터를 사용하여 반응온도 (200-450 ℃) 및 메탄올과 물의 몰비 변화에 따른 전환율을 관찰하였다. 또한 위의 키네틱 상수를 power law 모델을 사용하여 Axial 2D Symmetry 시뮬레이션을 통해 상용반응기(I.D. 0.05 - 0.1 m, Length 1 m)의 열 및 물질유동해석을 예측하였다.
본 논문에서는 바이모달 트램의 차체와 바닥재 구조 재료로 적용되는 2종류의 샌드위치 패널에 대한 충격 손상을 시험과 수치해석을 통해 상호 비교하였다. 적용된 시편은 $100mm{\times}100mm$의 크기를 가지며 저속충격시험기를 사용하여 4가지 경우의 충격에너지에 대해 시험하였다. 또한, 저속충격 조건에 따라 차체 적용 샌드위치 구조물의 저속 충격 특성을 유한요소해석으로 분석하기 위해 범용 외연유한요소해석 프로그램인 LS-DYNA3D를 이용하여 특성을 분석하였다. 이때 금속재와 복합재 재료의 손상모델, 그리고 직교이방성 특성을 갖는 하니컴 재료의 유효손상모델을 제시하기 위하여 기계적 특성 시험을 수행하여 물성 파라메터를 획득하였고, 시험과 해석결과 충격 하중에 대한 샌드위치 패널의 손상 영역과 깊이를 비교적 잘 예측할 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 열전발전기에 장착된 열전소자 간의 불균일한 온도편차에 의해 발생하는 부정합 손실을 저감할 수 있는 Multi-layer Cascade (MLC) 전기연결 방법을 제안한다. MLC의 성능을 검증하기 위해 열유동 현상 뿐만 아니라 열전소자에서 발생하는 다중물리현상을 반영한 수치해석 모델을 개발하였다. MLC는 고온도차를 경험하는 소자와 저온도차를 경험하는 소자를 서로 다른 Layer에 배치하여 구현할 수 있으며, 고온도차 소자와 저온도차 소자의 분류에는 수치해석 모델을 통해 얻어진 소자별 고온부 표면 온도를 활용하였다. MLC를 구성하는 각 Layer의 전기분선 비율을 변화시키며 이상적인 열전발전 성능과의 비교를 통해 MLC의 부정합손실 저감특성을 확인하였다. 최적 분선비율로 구성한 MLC의 경우 이상적인 결과 대비 96.5%의 발전성능을 보였으며, 열원의 유량이 적거나 발전시스템의 크기가 증가하여 소자 간의 온도편차가 클수록 부정합손실 저감효과가 더욱 증가하는 것을 확인하였다.
하천 횡단구조물 하류부에서는 고유속 및 ±압력에 의해 하상재료가 유실되는 세굴현상이 발생한다. 이러한 세굴을 방지하기 위해 횡단구조물 하류부에는 석재, 콘크리트 및 콘크리트 블록 등을 설치 및 포설하여 하상보호공을 설치한다. 하상보호공을 설치하면 설치된 부분은 세굴이 방지 되지만, 하상보호공 끝단 이후에는 지반이 노출되어 있어 노출된 지반에서 고유속 흐름 및 압력변화에 의한 세굴이 발생하는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 하상보호공 끝단 즉, 하상이 노출된 지반에서 압력변화에 따라 하상재료가 유실되므로 압력에너지를 감쇄시키기 위한 하상보호장치를 개발하였다. 개발한 하상보호장치는 본래 다수개가 열을 지어 메트릭스 형태로 설치되도록 하여야 하지만 실험 여건상 단일체로 수리실험을 진행하였다. 하상보호장치는 상판과 하판이 조립된 형태이며 상판과 하판 사이에 이격공간이 구비되어있다. 하상보호장치 검증을 위해 상판과 하판에 쓰이는 판은 수로재질과 같은 아크릴로 제작하였으며, 하상재료의 공극률을 반영하여 다공성 판으로 제작하였다. 다공판의 전체 구멍 면적 대비 판 면적은 35 % 로 동일하다. 상판 구멍 지름 15.0 mm, 4.5 mm 2가지로 제작하였으며, 하판 구멍 지름 3.0 mm 으로 동일하다. 압력변화가 큰 곳에서 작은 곳으로 물이 이동하게 되므로 고유속 수리조건에서 상판과 하판 사이에서의 압력변화를 측정하기 위해 판 중간에 압력계를 설치하였다. 하상보호장치 설치지점 앞 0.3 m 부근에 PIV를 설치하여 유속을 측정하였다. 실험결과 상판의 구멍 직경(15.0 mm)이 클 경우 상판부 압력이 하판부로 전달되어 하판에서 측정되는 압력이 증폭 되었으며, 상판의 다공성 구멍 직경(4.5 mm)이 작을 경우 상판부에서 하판부로 전달되는 압력이 감소하여 하판에서 측정되는 압력이 감소하였다. 상판과 하판의 다공성 구멍의 직경을 적절한 사이즈로 조절하면 상판부의 압력이 하판부로 전달되는 것을 막고 압력에 의해 하상에서 흡출되는 유사를 막을 수 있는 것으로 판단되며 추후 상판과 하판의 다공성판 구멍 직경의 상대적 차이에 따른 압력 감소효율에 관한 연구가 필요하다고 판단된다.
석탄 및 석유와 같은 전통적인 화석 연료는 연소 시 발생하는 열을 통해 에너지를 공급한다. 이러한 과정에서 대기 중에 이산화탄소를 배출하고 지구 온난화를 유발한다. 이산화탄소 저감을 위해 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 방안 중 하나로, 이산화탄소 지중 저장 기술이 관심을 받고 있다. 이산화탄소 지중 저장은 플랜트 등에서 발생하는 이산화탄소를 포집하여 덮개암 하부 포화지반층에 이산화탄소를 주입하여 저장하는 방법을 일컫는다. 하지만, 제한된 공간에 더 많은 양의 이산화탄소 저장을 위해서는 저장 효율의 향상이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 계면활성제를 활용하여 이산화탄소 지중 저장의 효율을 향상하고자 한다. 또한, 지중저장소의 위치에 따라 압력 및 온도가 상이하기 때문에 이산화탄소는 기체, 액체 및 초임계 상태로 존재가능하다. 따라서, 이산화탄소 상태에 따른 저장 효율 특성을 평가하였다. 그 결과, 주입속도 및 계면활성제의 활용은 저장 효율의 향상을 기대할 수 있고, 그 효과는 기체, 액체 및 초임계 상태 이산화탄소에 발휘되는 것을 확인하였다.
최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.
Continuous increase of domestic meat consumption has inevitably increased generation of livestock manure and caused severe environmental impacts on ecosystem and human beings. This work produced biochar from cattle manure samples with different composting aging stages and investigated the properties of the produced biochar. The result of thermogravimetric analysis showed that thermal decomposition of the manure initiated at <600℃. The biochar yield was higher for the manure with a longer pre-composting period due to the elimination of microbially metabolized carbons during composting process. The result of FT-IR analysis showed that the number of surface functional groups were reduced during pyrolysis while enhancing the graphitic structures of the carbon framework. Manure samples tended to leach out N and P in leaching tests, with its amount higher for aged one than fresh one. However, their leaching was substantially suppressed when the manure was produced into biochar. In XPS spectra, it was found that N and P in the manure incorporated into biochar surface to form N-doped graphitic carbon and P-N-moieties, respectively. The findings of this work suggest that the thermochemical process can be of a viable option to valorize into biochar for potential environmental applications as well as to alleviate undesired nutrients loading to the environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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