최근 국내 중형급 조선소에서는 케미컬 탱커선을 주력선종으로 건조하고 있다. 하지만 선형개발 기술이 미비하여 저항감소 선형개발에 소홀하였다. 또한 기존 대형선박의 선형을 그대로 사용하기 때문에 추진효율이 떨어지고 많은 선수저항이 발생하여 선속에 큰 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 CFD이론 해석을 통해 선형특성을 파악하고 저항감소 및 추진 효율 향상을 위해 실적선과 개발대상선의 모형시험을 통하여 선수저항 성능을 비교, 분석하여 저항감소 선수선형을 개발하였다.
대부분의 사고선박 예인력 계산을 위한 선체저항 성능 추정은 매우 간단하고 오래된 방법을 사용하고 있는데, 특히 바지선의 경우는 미국 해군 예인 매뉴얼에서 사용하는 방법과 유사한 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 미국 해군 예인 매뉴얼 방법과 국내 해양수산부 고시 방법을 검토한 결과, 이는 비합리적이고 부정확한 추정 방법임을 밝혔다. 나아가, 바지선에 적용할 수 있는 합리적이고도 정확한 저항 성능 추정 방법으로 새로운 Modified-Yamagata-Barge 방법을 도출하였다.
사고선박의 2차적인 피해를 줄이기 위해서는 사고선박을 안전한 곳으로 이동시키기 위한 예인선의 소요마력 산출이 요구되며, 길이 93 m 여객선형 대상선박에 대한 실선실험을 통하여 소요마력 산출에 대한 이론적인 계산식의 유효성을 검증하였다. 실선실험 결과는 이론계산 결과와 비교해 볼 때 상당히 일치되어 예선의 소요마력 산정을 위해 사용하기에 충분하다고 판단되며, 정적저항에서 공기저항, 마찰저항, 잉여저항과 더불어 프로펠러 고착저항이 상대적으로 큰 값으로 평가되었다. 피예인선은 예인과정에서 좌우 측면으로 $30^{\circ}$정도까지 스윙운동 및 요우잉이 발생하였으며, 이로 인한 동적저항이 큰 값으로 평가되었다. 추후 안전율에 대한 연구가 필요할 것으로 판단되며, 저항의 정확한 예측을 통하여 안전율을 최소화함으로써 경제적인 예인선의 사용이 가능할 것으로 판단된다.
기수확장(Extension of Base)은 잉여수계(RNS:Residue Number System)에서 모듈리를 확장하기 위한 기본적인 방법이다. 잉여수계는 병렬성과 모듈간의 자리올림 수의 전달이 없는 장점을 갖지만, 기수확장 등에 의해 전체적인 시스템의 성능이 저항되며, 혼합기수 변환을 적용한 기존의 방법에서는 연산기의 크기는 감소하지만 연산속도가 저하되는 문제점을 갖는다. 그러므로, 본 논문에서는 CRT를 사용한 개선된 기수확장을 수행하여, 비교적 적은 크기이며, 속도가 향상된 기수 확장기를 설계할 수 있었다.
탄소/에폭시 복합재료 분리판(BP)은 높은 기계적 특성과 생산성으로 인해 바나듐 레독스 흐름전지(VRFB)의 기존 흑연 분리판을 대체할 가능성이 있는 BP이다. 다기능 구조인 탄소/에폭시 복합재료 BP는 계면접촉저항(ICR)을 줄이기 위해 흑연 코팅 또는 추가 표면 처리가 필요하다. 그러나 팽창 흑연 코팅은 VRFB 작동 조건에서 낮은 내구성을 가지며 별도의 표면 처리는 추가 비용이 발생한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 폴리에스테르 직물을 적용하여 탄소/에폭시 복합재료 BP 표면의 잉여 수지층을 균일하게 제거하여 탄소섬유를 노출시키는 잉여 수지 흡수법을 개발하였다. 이 방법은 BP 표면에 탄소섬유를 노출하여 ICR을 감소시킬 뿐만 아니라 탄소 펠트 전극을 효과적으로 고정할 수 있는 고유한 도랑 패턴을 형성한다. 잉여 수지 흡수법에 의해 제작된 복합재료 BP의 산성 환경 내구성, 기계적 특성 및 기체 투과도에 대해 실험적으로 검증하였다.
In this study, machine learning techniques were applied to predict the residual resistance coefficient (Cr) of low-speed full ships. The used machine learning methods are Ridge regression, support vector regression, random forest, neural network and their ensemble model. 19 hull form variables were used as input variables for machine learning methods. The hull form variables and Cr data obtained from 139 hull forms of KRISO database were used in analysis. 80 % of the total data were used as training models and the rest as validation. Some non-linear models showed the overfitted results and the ensemble model showed better results than others.
In the design stage of hull forms, a fast prediction method of resistance performance is needed. In these days, large test matrix of candidate hull forms is tested using Computational Fluid Dynamics (CFD) in order to choose the best hull form before the model test. This process requires large computing times and resources. If there is a fast and reliable prediction method for hull form performance, it can be used as the first filter before applying CFD. In this paper, we suggest the offset-based performance prediction method. The hull form geometry information is applied in the form of 2D offset (non-dimensionalized by breadth and draft), and it is studied using Convolutional Neural Network (CNN) and adapted to the model test results (Residual Resistance Coefficient; CR). Some additional variables which are not included in the offset data such as main dimensions are merged with the offset data in the process. The present model shows better performance comparing with the simple regression models.
본 연구의 목적은 1인승 보트를 설계 제작하여 시운전 및 전산유체역학(CFD)를 이용하여 속도성능을 분석하는 것이다. 선형설계를 포함한 보트의 전반적인 설계과정을 설명하였고, 설계를 바탕으로 제작된 보트에 대하여 잠잠한 해상에서 시운전을 수행했다. 시운전을 통해 보트의 설계속도에서 제동마력은 1680 W가 계측하였다. 유동해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 이용하여 자유수면과 동적트림을 고려하여 수행되었다. 유동해석 결과 잉여저항 성분이 마찰저항 성분에 비해 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 시운전과 CFD 결과를 바탕으로 보트의 전체효율계수를 추정하였다. 전체효율계수는 전달효율과 준 추진효율로 나누었다. 준 추진효율은 동일 프로펠러를 사용하는 솔라보트의 속도성능 추정 시 사용될 수 있다. 연구결과은 향후 개발될 보트의 선형설계, 성능분석 및 개발에 정보를 제공할 수 있다.
최근 치과영역에서 아산화질소(Nitrous Oxide)를 이용한 의식하 진정과 필은 진정의 임상 적용이 증가함에 따라 수술실 또는 진료실 환경이 아산화질소로 오염될 수 있다. 비록 낮은 농도일지라도 장기간 아산화질소에 노출 시 자연유산의 증가, 기형아 출산 증가, 말초신경염 및 운동신경 장애 등과 같은 부작용을 초래하는 것으로 알려져 있다. 호흡시 흡입 공기의 구성성분의 변화를 줄 수 있는 구강 입구로부터 반경 12 inch 이내 영역인 호흡대역(Breathing zone)에서 아산화질소 농도는 치료자에게 영향을 주게된다. 소아 환자에게 주로 적용되는 깊은 진정시는 환자의 구호흡양에 따라서 호흡대역에서 아산화질소의 농도에 영향을 주게되므로, 깊은 진정시 구호흡의 증가 원인을 규명하기 위해 잉여가스 배출 방법을 달리하여 호흡대역에서 아산화질소 농도를 측정 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 깊은 진정을 시행하는 경우 호흡대역에서 아산화질소의 농도는 공급 가스량 증가에 의한 비기도 저항 증가에 따라 증가하는 양상을 보였다. 호흡대역에서 아산화질소 농도 증가는 구호흡 증가에 의한 것이며 구호흡은 비기도 저항과 관계가 있다 할 수 있다. 즉 비기도 저항 증가는 구호흡의 한 요인이라 할 수 있다. 음압을 사용한 호기가스 배출장치를 사용하여도 NIOSH에서 권장하는 허용치에는 미치지 못하였고 이를 위해서는 팬이나 다른 제거 장치가 함께 사용되어야 한다. 2. 구강편도의 크기는 기도 저항이 적은 경우 즉 음압을 사용하여 호기가스 제거하는 경우 구호흡에 영향을 주었다.
태양전지, 터치센서와 같이 투명한 전극(TCO: Transparent conducting oxide)이 필요로 하는 곳에는 금속 산화물 형태의 ITO, ZnO, FTO와 같은 투명 전극이 사용된다. 그중에서 FTO는 저렴한 가격과 높은 투과율, 낮은 저항으로 주목을 받고 있다. 뿐만아니라 FTO 박막은 다른 산화물 전도체에 비해 구부림에 강한 저항성을 보여 주고 있다. FTO 박막의 캐리어 전하 생성 원리는 F 원자가 O 원자의 자리를 치환하게 되면서 잉여 전자의 발생으로 전기가 흐를 수 있다. 아직까지는 화학적 조성비에 유리한 CVD를 이용한 증착 방법이 많이 사용되고 있다. 스퍼터 장비 역시 공정 가스에 따라 화학적 조성비 변화가 가능하고 CVD와 비교하여 공정이 간단하며 연속 공정이 쉽고 대면적 적용이 가능하다. 본 실험은 본사에서 R&D용으로 제작한 Daon-1000 S 장비를 사용하였으며 DaON-1000 S는 3개의 2" sputter gun이 장착 되어 있어 co-sputtering이 가능한 장비이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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