본 연구에서는 고객의 재고 수준을 고려하면서 동시에 연간 수송비용을 최소로 하는 차량 경로결정문제 IRP(Inventory Routing Problem)에 새로운 위성창고 (Satellite facility)개념을 도입한 수리모델과 알고리즘을 개발하였다. 위성창고는 수송 가능 용량을 초과하는 수요가 발생했을 때 수송 도중에 물량을 보충하여 재고 보충 일정 시간 내에 운반을 할 수 있도록 하는 장치이며 여기서는 용량의 한계를 고려한 위성창고 개념을 도입하였다. 또한 재고 보충 일정 관리 문제와 차량 경로 결정 문제를 분리하여 순차적으로 발견적 기법을 이용하는 기존의 방법을 통합 최적화 알고리즘으로 구현하였다.
이동통신에서는 무선자원의 효율적인 사용을 위하여 variable rate vocoder 및 VoX 기법을 이용한 음성 전송이 일반적 추세이며, 버스티 특성을 갖는 패킷 트래픽의 경우 statistical multiplexing을 이용하여 무선 채널의 사용을 극대화 시킨다. 트래픽 밀도를 나타내는 Erlang 용량은 일정속도의 회선교환 트래픽에 대하여 동시에 점유할 수 있는 dedicated circuit의 수에 기초하는 개념이므로 statistical multiplexing으로 처리되는 데이터 패킷의 트래픽 밀도는 queuing model에 근거한 데이터 스루풋이 현실적이다. 그러나 이동통신 시스템에서 트래픽 특성을 달리하는 circuit 및 패킷 타입의 혼합 서비스가 동시에 제공될 경우 네트워크 planning을 위한 구성 시스템의 용량산정을 위해 트래픽 밀도의 통합적인 표현을 요구한다. 따라서 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환을 통하여 네트워크 구성요소의 용량 산정에 적당한 용량표현을 선택할 수 있다. 본 고에서는 트래픽 처리기로서의 통신시스템을 기술하기 위하여 일반적인 텔레트래픽 시스템 모델과 파라미터를 정의한다. 또한 음성 및 비음성 서비스의 혼합 트래픽 환경에서 트래픽 밀도계산을 위한 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환 관계를 소개한다. 마지막으로 3G1x 무선접속환경에서 음성 및 HSPD 서비스가 공존할 경우 기지국 CE dimensioning에 필요한 혼합 트래픽 Erlang 용량 산출 방법을 기술한다.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 스크리닝에 기반한 리튬이온 배터리 팩의 state of charge (SOC) 추정방법을 연구하였다. 전기화학적 특성이 서로 유사한 셀들을 미리 선별하는 스크리닝 방법을 통해 직렬, 병렬, 직/병렬팩이 구성될 때, 이러한 팩의 전기화학적 등가회로 모델은 단위 셀 대비 일정한 경향성을 보이는 용량, open circuit voltage (OCV) 등의 파라미터 정보를 토대로 기존 단위 셀 모델과 동일한 모델 구축이 가능하다. 이를 통하여 extended kalman filter (EKF)를 이용한 배터리 팩의 SOC 추정이 가능함을 보인다.
홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.
본 연구에서는 반도체, 디스플레이 등과 같은 첨단 전자제품 제조 시스템에서의 공정별 기계 대수를 결정하는 용량계획 문제를 고려한다. 제조 시스템은 공정별로 동일한 병렬기계가 존재하는 혼합흐름공정의 형태를 갖고 있으며, 각 기계 마다 서로 다른 제품 종류를 연속적으로 가공할 때는 셋업 작업이 발생한다. 설비를 구매할 수 있는 예산에 제약이 있는 상황에서 제조시스템의 생산율을 최대화 할 수 있는 공정별 기계 대수 조합을 결정해 주고자 한다. 혼합흐름공정 형태의 복잡한 제조시스템을 대상으로 주문이 동적으로 도착하고 여러 가지 일정계획방법을 적용하는 것을 모델링 하기 위하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실행을 포함한 다양한 조합의 기계 대수 증감 휴리스틱 방법을 제안하여 해를 도출하였다. 제안된 방법들은 일련의 계산실험을 통하여 그 성능을 비교 평가하였다.
일반적으로 수치표고모델은 데이타 획득의 자동화 및 관리가 용이한 격자망의 형태로 구성되어져 왔다. 그러나 격자형 수치표고모델은 일정한 간격으로 데이타를 추출하기 때문에 지형의 특성을 정확하고 상세하게 나타내기 위하여는 많은 데이타 용량을 필요로 한다. 본 연구는 격자형 수치표고모델로부터 지형을 대표할 수 있는 중심점을 추출함으로써 압축된 수치표고 모델을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 지형의 중심점이 1차미분 연산자 및 라플라스 연산자에 의한 하이-패스 필터링에 의하여 추적되어 진다. 본 연구의 결과 압축된 수치표고모델을 구축하는데 있어서 라플라스 연산자가 1차미분 연산자보다 더 효과적인 하이-패스 필터임을 알 수 있었다.
2012년부터 도입된 "신재생에너지 의무할당제(RPS)"로 인하여 500MW이상의 설비 용량을 갖춘 발전소의 경우 총발전량에서 일정 비율을 신재생에너지로 공급하여야 한다. 이러한 신재생에너지 중 농업부산물은 목질계 바이오매스의 한 종류로 '탄소중립(Carbon Neutral)' 연료이며 기존 화석연료와 혼소로 활용 할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 낮은 발열량, 운송 및 저장비용, 일정하지 않은 연소특성의 문제로 인하여 대부분 노지에 방치되거나 버려지고 있다. 이러한 버려지는 농업부산물을 효율적으로 활용하기 위한 방법 중 하나로 반탄화(Torrefacation) 처리가 대두되고 있다. 반탄화 처리 시, 발열량이 증대되며, 저장과 이송에서의 이점을 갖게 된다. 그러나, 반탄화는 공정 과정중 질량손실에 따른 에너지 총량의 감소한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 반탄화공정을 위한 질량감소모델을 제시 하고자한다. 승온 속도(heating rate)를 $7.5^{\circ}C/min$, $15^{\circ}C/min$, $22.5^{\circ}C/min$의 조건에서의 열중량분석 결과를 토대로 속도모델식(Arrhenius method, Ingraham & Marrier method 등)을 적용하여, 반응속도상수를 도출하였다. 이 반응속도상수를 이용하여 질량감소 모델을 정립하였고, 이를 실험결과와 비교, 검증하였다.
수용액 내 캐올리나이트와 할로이사이트의 표면화학 특성을 전위차 적정 실험과 FITEQL3.2 프로그램을 이용하여 연구하였다. 표면복합반응 모델 중 일정용량 모델을 적용하였으며, 표면을 사면체 자리와 팔면체 자리로 나누어 설정한 2 sites - 3 $pK_{a/s}$ 모델은 캐올리나이트와 할로이사이트의 표면화학 특성을 설명하는데 적합하였다. 두 점토광물 표면은 pH 4 이상에서 음전하를 띄며 pH가 높아질수록 양성자 표면 전하 밀도는 낮아진다. 산성 및 중성 영역에선 Si 사리(≡$SiO^{-}$ )가, 염기성 영역에선 Al 자리(≡$AlO^{-}$)가 양이온을 흡착하는데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 모델링 결과 캐올리나이트의 경우 $pK_{a2(si)}$ /$^{int}$, p $K_{al(Al) }$ /$^{int}$ /, $pK_{a2}$$(Al)^{int}$ /는 각각 4.436. 4.564, 및 8.461이며, 할로이사이트의 경우는 각각 7.852, 3.885, 7.084이다. 캐올리나이트의 총 Si 표면자리 농도와 총 Al 표면자리 농도는 0.215와 0.148 mM이며, 할로이사이트의 경우는 0.357과 0.246 mM이다 두 광물 모두 Si 표면자리 밀도 : Al 표면자리 밀도가 1 : 0.69로 비슷하다. 캐올리나이트의 총 표면자리 밀도는 3.774 sites/$nm^2$로 할로이사이트의 2.292 sites/n $m^2$ 값보다 약 1.6배정도 높다.다.
대량취반공정의 표준화를 위하여 최적침지 및 취반 조건에 대하여 연구하였다. 침지공정에서 쌀의 수화속도를 수화시간, 수온 및 초기수분함량의 함수로 예측 할 수 있는 수화모델을 제안하였으며, 수화모델 예측 값과 실험값은 잘 일치하였다. 최적수화시간은 침지수온 $20^{\circ}C$ 이하에서는 60분 그 이상의 온도에서는 30분이였으며, 침지 종료 후 침지미의 수분함량은 품종에 따라 $25{\sim}35%$ 범위였으며, 침지 후 쌀의 무게 증가율은 $1.20{\sim}1.27$배였다. 연속취반공정에서 취반솥 1개당 취반용량을 생쌀 6㎏을 기준했을 때 4종의 일반미에 대한 최적가수율은 $1.41{\sim}1.46$였으며 이 조건에서 취반했을 때 밥의 최적수분함량은 $60{\sim}62%$였다. 대량취반시 솥 1개당 취반용량을 생쌀기준 $4.5{\sim}6.5kg$ 범위에서 0.5kg씩 증가 시켰을 때 최적가수율은 $1.54{\sim}1.37$로 감소하였으며 취반과정 중 수분의 증발율도 $25.6{\sim}19.7%$로 감소하였다. 그러나 초기 가수율에서 취반과정 중 증발량을 뺀 실질 가수비는 취반용량에 관계없이 약 1.13배로 일정하였으며, 밥의 수분함량도 61% 내외로 일정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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