구름이 유입하는 경우 해양대기경계층의 발달을 분석하기 위하여, 울릉도에서 관측한 레윈존데 자료와 AWS 자료, 위성사진, 동해에 설치된 부이 자료를 이용하였다. 이 자료를 이용하여 열의 이류와 표층 열속, 구름 유입에 따른 복사에너지를 추정하였다. 혼합층 내의 열 변화 및 혼합층의 발달을 표층 열속과 구름에 의한 장파복사속으로 설명하였다. 열속의 변화를 알아보기 위해 벌크법을 이용하였다. 울릉도, 동해상의 부이, 포항에서 관측한 자료를 이용한 열수지 방정식으로 대기경계층의 열보존 관계를 분석하였다. 구름의 유입으로 인해 일몰 후 지면의 복사냉각이 방해되고, 구름에서 장파복사가 방출된다. 그로 인해 야간에 오히려 기온이 증가하였다. 또 남서쪽으로부터 따뜻한 공기가 이류되어, 하층 대기의 온도를 증가시켰다. 이러한 이유로 혼합층이 파괴되지 않고, 잔류층을 형성하며 남아있었다.
지하구내에 물이 유입되기 시작하면 미리 설치되어 있는 펌프를 동작시켜서 배수를 해야한다. 이 경우 지하구내로 유입되는 물의 경로로 구분한 내수와 외수의 양을 알 수 있다면 위험도의 평가에 있어서 좋지만 유입량을 정확히 알 수 없으므로 시계열 분석으로 미래의 값을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 시계열 분석으로 예측한 값을 토대로 퍼지 이론을 이용한 지하구내 침수 상황 통제 시스템을 구현하였다.
직류 아크 토치를 이용하여 열플라즈마를 발생시키는 방법은 전극의 구성에 따라 크게 비이송식(non-transferred)과 이송식(transferred)의 2가지 형태로 나눌 수 있다. 1950년대 H. Maecker 등에 의해 이론적 기초가 형성되기 시작한 이송식 아크 플라즈마 발생장치는 처리 대상물질을 전극으로 사용하여 양극에서의 에너지 전달을 직접 이용할 수 있으므로 열효율이 매우 높기 때문에 이를 이용한 고출력 토치에 관한 활발한 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 대기압 아르곤 자유연소아크 방전에 의해 발생되는 열플라즈마의 열유동 특성을 수치적으로 해석하기 위하여 아크 기둥의 온도, 압력 및 속도 특성을 Navier-Stokes 방정식과 Maxwell 방정식을 연계 계산하였다. 또한 아크-전극 상호작용(arc-electrode interaction) 모델링을 통한 양극(anode)인 처리 대상물질로의 에너지 플럭스 유입을 고려하여 전극 내부의 온도분포를 계산하였다. 해석결과를 검증하기 위하여 음극과 양극 사이 플라즈마 기둥(column)의 중심축 온도는 Haddad & Farmer(1984)의 실험데이터와 비교하였고, 양극으로의 에너지 플럭스 및 온도분포 데이터는 Bini 등(2006)의 실험 및 해석데이터와 비교하여 만족스런 일치를 확인하였다.
최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.
쾌적한 실내환경을 유지하고, 공기조화 설비에 있어서 냉방동안 에너지를 절약하기 위한 실내로 유입되는 냉기의 열유동 특성에 관한 연구이다. 실물 크기의 모형room에 대하여 실내로 유입하는 냉기의 유속(1, 2, 3m/s)과 실내온도와 유입냉기와의 기준온도차(10, 20, $30^{\circ}C$)를 변화시키고, 또한 유입구 형상을 아네모스형과 베인형으로 하면서 실내의 온도분포를 파악하여 열유동 특성 및 혼합특성에 대하여 고찰하였다. 연구 결과, 아네모스형이 베인형보다 혼합이 빨리 진행되었고 유입속도에 의한 영향이 기준 온도차에 의한 영향보다 지배적이었다.
고체 산화물 연료전지(SOFC) 시스템은 스택과 기계적 주변 장치인 MBOP(Mechanical Balance of Plant), 그리고 전기적 주변장치인 EBOP(Electrical Balance of Plant)로 구성되어있다. SOFC는 일반적으로 $700^{\circ}C$ 이상의 고온에서 작동되기 때문에 효율적인 열 이용 및 열 관리가 중요하다. SOFC 시스템의 MBOP에는 상온의 연료가스들을 고온으로 가열하여 스택에 유입 시기키 위한 열교환기 및 촉매연소기 등의 장치들이 필요하며, 효율적인 열관리를 위해서는 고온에서 작동하는 장치들을 한곳에 통합하여 구성하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 SOFC 시스템의 MBOP(Mechanical Balance of Pant) 중 고온부에 해당하는 촉매연소기, 열교환기 및 스택이 통합된 스택 모듈을 제작에 앞서 개념 검증을 위해 열교환기 및 촉매연소기로 이루어진 프로토타입(prototype)의 SOFC 모듈평가 장치를 제작하였다. 열교환기는 Plate형으로 총 6개로 구성되어 있으며, 연료극과 공기극 가스라인에 각각 3개씩 배치하여 스택에 유입되는 연료 및 공기가 촉매연소기에서 나오는 고온의 배가스와 열교환되어 가열되도록 구성하였다. 촉매연소기는 honeycomb 타입의 촉매를 사용하였고, 촉매연소기로 유입되는 연료극 배가스와 공기의 균일혼합과 hot spot을 방지하기 위한 장치를 삽입하여 제작하였다. 제작된 SOFC 모듈평가장치는 시운전을 통해 각 장치의 성능 확인 후 반응면적이 $20{\times}20cm^2$ 인 단전지를 적층하여 연계 운전을 수행하였다.
태양에너지는 전자기파로써 파장에 따라 여러 부분으로 나뉜다. 파장이 780nm 이상인 부분의 영역을 IR (infra Red) 즉 적외선으로 불린다. 이 부분이 열선에 해당하는 부분인데 대부분의 창문에 설치된 커튼이나 vertical 등은 빛을 차단하는 수단일 뿐, 유입되는 열 (적외선)을 차단시킬 수는 없다. 열은 결국 실내의 온도를 높이기 때문에 난방비 등 에너지 손실을 막긴 어렵다. 단열필름은 커튼이나 vertical과 달리 실내로 유입되는 열 (적외선)을 다시 실외로 반사시켜 실내로 유입되는 열을 최소화 한다. 본 연구는 IR 차폐를 목적으로 연구 되었고, 거기서 한 발 나아가 실내 분위기 등을 고려하여 소비자의 구호에 맞는 제품에 더 맞추기 위해 연구되었다. 기존 제품들과 차별된 점은 색상을 위한 추가적인 작업없이 굴절률과 두께 factor 등을 변화시켜 바로 7가지 색을 구현한다는 장점을 가지고 있다. 따라서 가격 경쟁력에서도 우위를 점 할 수 있는 중요한 기술이라 할 수 있겠다. 박막제조 장비로는 DC pulse In-line Sputter를 사용하였으며, 굴절률과 광학적인 두께 측정을 위한 ellipsometer, 그리고 UV-vis 를 통한 Transmittance 측정으로 제품 능력을 확인하였다.
프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.
본 연구에서는 기존의 공조방식 및 본 연구에 제안된 개별환경제어시스템(PEM)으로부터 재실자가 거주하여 사용하고 있는 컴퓨터룸(CR)에 대해 기하학적으로 3차원 시뮬레이션을 수행하여 CR의 열취득과 재실자 온열 쾌적감을 감성공학적 측면에서 분석하였다. 본 연구로부터 바닥으로부터 공기를 유입하여 천정으로 유출하는 바닥취출공조(TAM)방식이 실내 환경 개선에 유리하고 디퓨저만을 통하여 공기가 유입되어 천정과 바닥으로 공가가 유출되는 개별공조(PEM) 방식은 열적 냉각 성능은 좋으나 컴퓨터와 재실자 주변에 강력한 ㅐ순환 유동을 유인하여 실내 환경의 쾌적감 측면에서는 불리하다. 그러나 PEM과 TAM방식의 결합이 감성공학적 온열특성 분포로부터 CR의 재실자 주변온도 분포에 최적임을 알 수 있다.
최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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