최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
참담치(Mytilus coruscus)의 혈구 유래의 항균 펩타이드를 역상 column들을 사용한 reversed-phase high-performance liquid chromatography (RP-HPLC)로 분리 및 정제하였다. 정제된 펩타이드는 matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrophotometer (MALDI-TOF/MS)를 통해 분자량이 4041.866 Da으로 밝혀졌으며 Edman degradation법을 통해 25개의 N-말단 서열을 확보하였다. 이는 참담치의 mytilin B precursor와 100%, mytilin 8 precursor, mytilin 4 precursor와 96% 일치하였다. 또한 103개의 아미노산 서열을 코딩하고 있는 312 bp의 open-reading frame (ORF)을 밝혔으며 이는 참담치의 mytilin B precursor와 100% 일치하였다. 밝혀진 분자량과 아미노산 서열을 바탕으로 C-말단 alanine 잔기의 유무에 따라 2개의 펩타이드를 합성하였으며 이는 mytilin B1과 B2라고 명명하였다. 이들은 그람 양성 균주 Bacillus cereus, Streptococcus parauberis [minimal effective concentrations, MECs $41.6-89.7{\mu}g/ml$], 그람 음성 균주 Enterobacter cloacae, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Proteus mirabilis, Providencia stuartii, Pseudomonas aeruginosa, Vibrio ichthyoenteri [MECs $7.4-39.5{\mu}g/ml$] 그리고 진균류인 Candida albicans [MECs $26.0-31.8{\mu}g/ml$]에 항균활성을 나타냈다. 본 연구 결과, 참담치 혈구 유래 mytilin B1과 mytilin B2는 넓은 항균 스펙트럼을 가지고 열과 염분에 대한 안정성이 높으며 용혈현상과 세포독성은 나타나지 않았다. 이러한 특성은 기능성 사료첨가제 및 항생제 대체제로써 충분히 안정적인 역할을 할 뿐만 아니라 추후 mytilin의 구조적 중요성과 참담치의 면역학적 측면에서 다양한 자료를 제시할 것으로 사료된다.
질소와 산소를 주게원자로 가진 5,7-dichloro-8-quinolinol(Hdcq)와 8-배위하는 텅그스텐(IV)과 세륨(IV) 착물과 질소와 황을 주게원자로 가진 2-mercaptopyrimidine[Hmpd] 리간드와 8-배위 텅스텐(IV) 착물을 합성하였으며 두자리 리간드 5,7-dichloro-8-quinolinol(Hdcq)과 2-mercaptopyrimidine(Hmpd)을 포함하고 있는 새로운 계열의 혼합 리간드 8-배위 텅그스텐(IV) 착물들을 합성하여 TLC법으로 분리하였다. 각각의 화학종 $W(dcq)_4$, $W(dcq)_3(mpd)_1$, $W(dcq)_2(mpd)_2$, $W(dcq)_3$와 $W(mpd)_4$의 MLCT 최대 흡수파장은 700nm, 680nm, 625nm, 581, 그리고 571nm(${\varepsilon}\;max={\sim}>{\times}10^4$)로 낮은 에너지에서 나타나며 $Ce(dcq)_4$의 특성파장은 520nm(${\varepsilon}\;max={\sim}>{\times}10^4$)에서 나타났다. $^1H$-NMR로 배위된 위치의 proton의 화학적 이동값이 $W(dcq)_4$ [$H_2:8.88ppm$]; $W(dcq)_3(mpd)_1$ [$H_2:9.30$, $H_6:9.18ppm$]; $W(dcq)_2(mpd)_2$ [$H_2:9.72$, $H_6:8.95ppm$]; $W(dcq)_1(mpd)_3$ [$H_2:9.77$, $H_6:9.39ppm$]; $W(mpd)_4$ [$H_6:8.80ppm$]; $Ce(dcq)_4$ [$H_2:9.30ppm$]이었다. 이 착물들에 대한 광활성 착물로써의 특성을 알아보기 위하여 극성용매인 DMSO $90^{\circ}C$에서 반응속도론적 안정성을 UV-Vis. 분광법으로 조사하여 안정도의 순위는 $W(dcq)_3(mpd)_1;k_{obs.}=3.8{\times}10^{-6}$ > $W(mpd)_4;k_{obs.}=6.0{\times}10^{-6}$ > $W(dcq)_4;k_{obs.}=6.4{\times}10^{-6}$ > $W(dcq)_2(mpd)_2;k_{obs.}=7.0{\times}10^{-6}$ > $W(dcq)_1(mpd)_3;k_{obs.}=1.7{\times}10^{-5}$로 각기 16일, 10일, 9일, 8일, 그리고 4일까지 안정하였으며 구조적 특성으로 고찰하였다. Xylene과 DMSO $90^{\circ}C$에서 $W(mpd)_4$는 Xylene에서 $k_{obs.}=3.6{\times}10^{-6}$(16일), DMSO에서 $k_{obs.}=6.0{\times}10^{-6}$(10일)로 매우 안정하였다.
최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m2/h), 10,000(m2/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m2)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.
상온에서 DC-magnetron sputtering으로 증착한 비정질의 $V_2O_5$ 박막을 양극물질로 하여 $V_2O_5/LIPON/Li$으로 구성된 박막형 리튬이차전지를 제작하였다. $V_2O_5$의 양극특성은 액체전해질을 이용한 half cell 구조에서 평가하였으며, $Ar/O_2$ 분압비의 변화에 따라 제작된 $V_2O_5$ 양극은 분압비 80/20에서 가장 좋은 특성을 보였다. 자체 제작한 $Li_3PO_4$ 타겟을 사용하여 RF-sputtering으로 순수한 질소 분위기 하에서 양극 위에 고체전해질 LIPON 박막을 형성하였으며, 1.2-4.0V vs. Li 구간에서 리튬에 대해 반응성이 없는 안정한 화합물임을 확인하였다. 음극으로 쓰인 약 $2{\mu}m$두께의 금속리튬박막은 진공 열 증착법으로 제조하였으며, $V_2O_5/LIPON/Li$의 박막형 리튬이차전지는 $1.2\~3.5V$ 구간에서 초기에 약 $150{\mu}A/cm^2{\mu}m$의 높은 방전용량을 나타내었다.
최근에 LED나 OLED와 같은 조명용 소자의 온도 상승에 따른 문제점을 개선하기 위하여 전기 도금 방법을 사용하여 제작한 두께가 두꺼운 금속 필름을 heat sink로 사용하고 있다. Cu 필름과 같은 두꺼운 금속 필름은 습식 방법인 전기 도금으로 제작하여 주로 소자의 방열판으로 사용되어 왔으나 건식의 증착 방법을 이용한 수 백 ${\mu}m$의 Cu 금속 필름에 대한 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서 설계 제작된 유도 가열 방식의 Cu 필름 증착 장비는 가열부가 세라믹 도가니 히터 부분과 세라믹 도가니 부분으로 분리된 이중 구조의 heating 방식을 채택하여 열 손실을 최소화 하고 보온 효과를 극대화시켰다. 또한 유도 가열 방식으로 초고속의 필름 증착 속도를 구현하였다. 그리고 열전도도가 높고 안정적인 두꺼운 Cu 필름 증착기술을 확보하고 최적화 하여 $1000{\AA}/s$의 증착율로 $100{\mu}m$의 필름을 증착 하였으며 ~2.0% 이내의 두께 균일도를 얻었다.
칠성장어류를 제외한 모든 척추동물은 여러 유전자로 이루어진 젖산수소이탈효소를 지니고, 칠성장어류의 LDH는 cellulose acetate 및 starch gel 전기영동한 결과 단일 동위효소로 보고되어졌다. 그러나 본 실험에서 polyacrylamide gel 전기영동 방법에 의해서 칠성장어 골격근, 심장 및 신장의 LDH는 3개의 동위효소, 간의 LDH는 2개의 동위효소로 분리되었다. Polyacrylamide gel isoelectric focusing 방법으로는 골격근과 심장의 LDH는 4개의 동위효소, 간의 LDH는 2개의 동위효소로 분리되었고, 골격근의 LDH는 chromatofocusing한 결과 4개의 LDH 동위효소로 분리되었다. 칠성장어 골격근 LDH 동위효소들은 Sphadex G-200 gel filtration 결과 분자량이 140,000정도로 나타났다. 골격근, 심장 및 간조직 LDH 동위효소는 pyruvate에 의해 비슷한 정도로 저해되었으며 LDH $A_4$및 B$_4$동위효소의 중간정도의 저해를 보여주었다. 그리고 심장, 간 및 골격근 LDH 동위효소는 열에 안정하였다. 상기의 결과들로부터 칠성장어는 단일 동위효소가 아니라 동위효소들을 가지며 이 동위효소들을 이루는 각 하부단위체들의 구조는 유사하다고 사료된다.
본 연구는 전산유체역학 기법을 이용하여 수소 생산 플랜트의 개질 튜브 공정가스와 버너 가스 온도에 따른 화학반응과 열변형 특성을 분석한다. 개질로 내부의 온도는 약 800 K 내지 1000 K 이상으로 고온으로 유지되기 때문에 튜브의 열변형 문제가 심각하게 발생할 수 있다. 따라서 개질로의 구조건전성을 평가하고 안정된 생산력을 가진 장비를 운영하기 위해서 반응과 열변형 특성에 대한 이해는 필수적이다. 본 연구는 상용 전산해석 코드(ANSYS Fluent/Mechanical V.13.0)를 사용하여, 대류, 전도 및 복사 열전달을 포함한 복합 열전달과 난류유동을 3차원적으로 해석하였다. 특히, 열유동 특성에 따른 연성해석(Fluid-Solid Interaction: FSI)를 수행하였으며 고온 버너가스와 공정가스 운전조건에 따른 반응 특성과 열변형 변화를 분석하였다. 수치해석 결과, 개질 공정가스와 버너 가스의 주입온도가 각각 200 K 감소하면, 수소생성량은 최대 약 4 배, 최소 약 2 배 감소한다. 또한, 공정가스와 버너 가스의 주입온도에 따라 열변형은 최대 약 20%, 최소 약 15% 감소한다.
전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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