LED의 품위가 높아지고 고 광방출을 위한 전기적 출력이 높아질수록 LED 자체에서 발생하는 열이 아주 중요한 요소로 제출되고 있다. 본 실험에서는 여러 가지 LED 모델의 열적특성을 분석하여 가장 최적화된 모델을 생성하려고 한다 실험방법은 유한요소법을 사용하는 소프트웨어 ANSYS를 이용하여 여러 가지 LED 모델을 생성하고 입력조건과 경계조건을 집어넣고 해석한 후 결과를 분석하여 각종 모델의 최고 온도를 알 수 있다 그 다음 여러 가지 모델의 최고 온도를 비교하여 가장 최적화된 LED모델을 발견하고 또한 열적으로 영향 주는 요소들을 도출 해낼 수 있다. 이러한 분석은 금후 고휘도 LED램프생산성에 중요한 기반기술로 사료된다.
본 연구는 남부 지방에서 널리 사용되고 있는 상록활엽수인 돈나무의 내한성 예측을 위한 편리하고 신뢰성 있는 평가 모델 개발을 목적으로 전해질 용출법을 통한 내한성 평가에서 나타나는 실험방법 상의 오차를 최소화하는 내한성 평가 모델을 도출하고자 수행되었다. 평가 모델링은 저온 처리된 식물체에 대한 재생검사와 전해질 용출 평가로 구성되었고, 전해질 용출법에서 표본조직 선택, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리법, 치사 온도 예측을 위한 통계 분석법에 의한 방법적 조합들로부터 예측된 치사 온도들이 재생검사 결과와 비교되었다. 재생 검사 결과 돈나무의 저온 치사 온도는 50% 미만의 생존율을 보이는 최고온도인 $^-10{\circ}C{\sim}-5^{\circ}C$로 분석되었고, 이 결과를 바탕으로 전해질 용출법에 의해 예측된 저온 치사 온도를 분석한 결과, 잎을 표본 조직으로 하여 냉각치사법으로 최대 전해질 용출을 측정한 방법적 조합에서 재생 검사 결과와 가장 근접한 예측 저온 치사 온도가 나타났다. 저온 치사온도 예측을 위한 통계 모델 평가에서는 선형보간법이 비선형회귀에 비하여 내한성을 과대평가하는 경향이 상대적으로 높았다. 결론적으로 돈나무 내한성 예측을 위한 내한성 평가 모델은 잎을 표본 조직으로 사용하고, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리 방법으로 냉각치사법을 적용하며, 치사온도 예측을 위한 통계 분석 기법으로 비선형회귀를 활용하는 방법적 구성이 가장 적합한 것으로 나타났다.
흡착공정의 흡착속도를 표현하는 여러 가지 물질전달 모델들 가운데, 식의 형태가 비교적 간단한 선형추진력(Linear Driving Force, LDF) 모델이 많이 사용된다. 본 연구에서는 벤젠을 분리 및 제거하기 위한 실제 흡착공정에서 이 물질전달모델의 적용가능성을 알아보고자 하였다. LDF모델에 의한 전산모사 결과와 동적실험에서 구한 실험 값을 비교함으로써 흡착공정의 물질전달 계수를 구하였다. 여러 다른 값의 온도 및 압력에서 얻은 파과곡선을 이용하여 물질전달계수의 온도 및 압력에 대한 의존관계를 알아보았다. 물질전달계수의 온도와 압력에 대한 의존성은 각각, 아레니우스함수와 지수함수 형태의 경험식으로 표현할 수 있었다.
콘크리트의 강도를 예측하기 위하여 널리 사용되어 온 성숙도 모델은 양생온도와 재령을 이용하여 콘크리트 강도를 비교적 정확하게 평가할 수 있다. 그러나 수화생성물의 특성과 미세구조의 공극 분포와 같이 강도 발현과 관련이 있는 물리량을 고려하지는 못한다. 따라서, 본 연구에서는 강도에 대한 이러한 인자들의 영향정도를 규명하기 위해서 수화모델 및 모세관 공극률 계산방법을 정립하였고, 실험 변수로 재령과 양생 온도를 고려하여 다양한 물/시멘트비를 갖는 콘크리트의 압축강도실험을 수행하였다. 실험결과를 분석하여 수화도와 모세관 공극률과 같은 미세구조특성을 고려한 강도예측모델을 제안하였다. 실제 실험값과 모델식에 의한 강도 예측값을 비교하여 잘 일치하는 결과를 얻었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 강도예측모델은 양생온도와 재령에 따른 초기재령 콘크리트의 압축강도를 일정오차 내에서 예측할 수 있다고 판단된다.
커피의 저장 중 흡착에 가장 많은 영향을 미치는 인자로는 수분활성 및 온도이다. 따라서 커피의 제조공정 중 추출시 건조방법의 차이에 따른 세 종류의 제품에 대한 흡착 특성을 조사하고 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량을 측정하여 조건변수의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 예측모델식을 수립하였다. 흡착거동은 전형적인 Sigmoid 형태를 나타냈으며 평형수분함량과 단분자층 수분함량은 동결 건조제품이 가장 높게 나타났으며 이는 건조방법에 의해 생성된 다공성구조에 기인된 것으로 사료된다. 기 발표된 여러 형태의 등온흡착곡선 모델식에 적용시켜 본 결과 Halsey 모델식의 상관계수 r값이 $0.98{\sim}0.99$로 가장 적합하였다. 또한 예측모델식은 SPSS COMPUTER PROGRAM을 이용하여 가장 오차가 적은 범위에서 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 최종적인 모델식을 수립하였다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
본 실험은 기존의 난방 부하 모델식을 검토하고 문제점을 수정 보완하여 국내에 적용 가능한 모델식을 선정하고 지역별 온실내 목표온도에 따른 Degree hour 값을 결정하기 위하여 수행하였다. 국내 기상환경에 적용 가능한 모델식을 선정하기 위하여 1961년부터 2000년의 기상자료를 이용하여 온실내 목표온도를 9, 13, 16, 20℃로 설정하여 현재까지 개발된 모델식과 기본식의 지역별 DH값을 산출하였다. 지역별로 산출된 기본의 DH값을 종속변수, Mihara(6식)식, Hayashi(7식)식과 각각의 수정식인 6-1식, 7-1식을 독립변수로 하여 온실내 설정온도에 따른 수정결정상관계수를 분석한 결과 수정 Mihara(6-1)식이 기본식에 가장 근접하였다. 따라서 본 실험 조건하에서 국내적용 가능한 DH모델식은 수정 Mihara식임이 판명되었다. 수정 Mihara식을 이용하여 온실내 목표온도 9, 13, 16, 20℃ 따른 DH값 등고선 그래프를 지역별로 제시하였다.
전기화학 소자의 성능을 이해하는 데 있어서 전해질 내 이온 전도 기작을 이해하는 것은 매우 중요하다. 그러나 이론적/실험적 어려움으로 인해 아직 완벽한 전해질 내 이온 전도 기작 분석법은 정립되지 못했다. 대신 이온 전도 기작을 기술하기 위한 몇 가지 수학적 모델이 고안되었으며, 본 총설에서는 대표적인 사례인 아레니우스(Arrhenius) 모델과 Vogel-Tammann-Fulcher(VTF) 모델을 소개한다. 일반적으로 이 두 모델은 이온 전도도, 확산 계수, 점도와 같은 이동 특성(transport properties)의 온도 의존성을 기술하는 데 사용되며, 주어진 전해질에 적합한 수학적 모델은 이동 물성의 로그 값과 온도의 역수가 이루는 그래프의 선형성을 통해 판별할 수 있다. 현재 많은 전해질 연구는 다양한 조성과 온도 범위에서 두 모델 중에서 더 적합한 모델을 선정하고, 이를 통해 이온 전도 기작 분석과 활성화 에너지를 도출한다. 향후 전해질 이동 특성을 더욱 정확하게 기술할 수 있는 모델의 개발이 필요하다.
다중구획공간내의 분무화재에 대하여 화재해석모델의 타당성을 파악하기 위해 BRANZFIRE 존 모델과 FDS 필드모델의 해석결과를 실화재 실험결과와 비교하였다. 분무화재 형성에 사용된 연료는 톨루엔과 메탄올이며 개방된 ISO-9705 공간에서 화재실험을 수행하여 발열량을 측정하였다. 화재발생공간과 복도공간에서 FDS 모델의 예측온도는 실험결과와 잘 일치하였으며 존 모델의 경우도 해석모델의 단순함에도 불구하고 만족할 만한 결과를 제공했다. FDS 모델의 타당성을 평가한 결과, 화재해석의 평균온도는 최대 오차 25% 범위에서 실험결과와 일치하고 있으며 전체 위치에 대한 평균값은 ${\pm}10%$ 이내로 신뢰할 만한 결과를 제공했다. 본 연구는 타당성 평가를 바탕으로 화재해석모델의 적용범위를 확대하고 모델한계를 설정함과 동시에 신뢰성 높은 화재안전성 평가에 활용하기 위한 근거자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 수육에 쉽게 오염될 수 있는 S. aureus에 대한 성장 예측모델을 적용하고, 이를 비교하여 수육을 안전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 온도에 따른 S. aureus의 성장곡선은 5, 15, $25^{\circ}C$의 보관온도에서 측정하였다. 수육에 오염된 S. aureus의 성장결과를 기초로 온도에 따라 Baranyi model과 Gompertz model을 이용하여 SGR와 LT를 산출하였다. 두 모델에 대하여 R2과 RMSE를 산출하여 통계적인 적합성을 비교하였으며 그 결과 Baranyi model에서는 각각 0.98, 0.27, Gompertz model에서는 각각 0.84, 0.84로 나타나 Baranyi model이 온도변화에 따라 S. aureus 생육을 예측하기 위한 이차모델의 변수 값으로 사용하는데 더 적합하였다. RSM을 이용한 2차 모델에서는 $R^2$이 5, 15, $25^{\circ}C$에서 각각 0.88, 0.99, 0.99로 나타나 실험값과 예측값의 상관관계가 높았다. 또한 RMSE는 온도별로 각각 0.11, 0.24, 0.10로 나타났고, $B_f$는 각각1.12, 1.02, 1.03로, $A_f$는 각각 1.17, 1.03, 1.03로 나타나 통계적 적합성이 높다고 할 수 있다. 따라서 개발된 모델을 이용할 경우 수육의 다양한 조리환경과 온도에 따른 S. auresus 성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해 평가에서 충분히 활용할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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