본 연구에서는 비상시 전기 공급용 MCFC 프리커버터의 천연가스(메탄)로부터 수소의 생산량을 증가시키는 경우를 수치적으로 해석하였다. 상용 코드를 사용하였으며 촉매는 다공성 매질로 시뮬레이션 하였다. 3가지 주요 화학반응인 수증기 개질반응(SR), 수성 가스 전환(WGS) 및 직접 수증기 개질 반응(DSR)은 사용자 부프로그램을 사용하여 해석하였다. 프리컨버터에서 10%의 연료전환율을 얻기 위해 요구되는 추가 열량을 벽면을 통해 공급하게 되면 프리컨버터의 벽면 부근에서만 매우 불균일한 온도 분포와 화학반응이 일어나는 것으로 분석되었다. 이와 같은 현상은 매우 작은 열전도율을 갖는 다공성 매질의 촉매와 흡열반응으로 설명되어질 수 있다. 해석결과 프리컨버터의 길이가 짧은 경우가 보다 균일한 연료전환율을 보여 주며, 촉매의 유지 보수 면에도 길이가 짧은 경우가 유리함을 보여 주었다.
고고도 장기체공 축소형 전기 동력 무인기(EAV-2H+)용 프로펠러의 성능을 평가하기 위해 풍동시험과 전산해석을 수행하였다. 3종의 프로펠러에 대해 성능 곡선을 측정하고, 운용 조건을 평가하여 EAV-2H+에 적용 가능 여부를 판단하였다. 낮은 rpm 영역에서 성능 계수의 저하 경향을 확인하였다. 프로펠러 성능에 미치는 강체 천이 테이프 부착 효과를 측정하고 분석하였다. 상용 전산유체역학 코드를 사용한 성능 해석을 수행하여 시험과 해석의 추력계수-동력계수 선도가 잘 일치함을 확인하였다. 전진비에 따른 성능 계수를 비교하고 결과 차이에 기여하는 시험장치의 영향을 평가하였다. 시험에서 관찰된 낮은 rpm 영역의 성능 감소 경향을 transition SST 모델이 유사하게 모사함을 확인하였다. 낮은 레이놀즈수에 의한 깃 요소의 공력 성능 저하가 프로펠러 성능 감소의 주원인으로 분석되었다. 고고도 조건 해석으로부터 프로펠러 성능 저하를 확인하였다.
본 연구에서는 터널에서의 압력 변동값을 이용하여 차량의 기밀도를 측정하였다. 차량의 기밀도는 이명감과 깊은 관계가 있으므로, 차량의 기밀도를 추정하는 것은 실내 압력 변동을 파악하는데에 필수적이다. 차량의 기밀도를 알면, 실내압력 변동을 예측할 수 있다. 또한 이명감은 고속열차 뿐만아니라 급행 대심도 열차에서도 야기될 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 각국의 다양한 이명감 기준을 비교 검토하였으며, ITX-청춘, KTX, KTX-산천(호남) 차량을 이용한 현차실험 데이터를 바탕으로 각 차량의 차량 기밀도를 추정하였다. 이 기밀도 값을 이용하여 차량 내부의 압력 변동값을 수치계산하였으며, 시험값과 비교하여 양호한 결과를 얻었다. 향후 고속차량 고속화를 위해서는 환기장치를 차단식이 아닌 연속환기 방식으로 할 필요가 있다.
The electrostatic precipitator (ESP) has been used for degrading atmospheric pollutants. These devices induce the electrical forces to facilitate the removal of particulate pollutants. The ions travel from the high voltage electrode to the grounded electrode by Coulomb force induced by the electric field when a high voltage is applied between two electrodes. The ions collide with gas molecules and exchange momentum with each other thus inducing fluid motion, electrohydrodynamic (EHD) flow. In this study, for the simulation of electric field and EHD flow in ESPs, an open source EHD solver, "espFoam", has been developed using open source CFD toolbox, OpenFOAM(R) (Open Field Operation and Manipulation). The electric potential distribution and ionic space charge density distribution were obtained with the developed solver, and validated with experimental results in the literature. The comparison results showed good agreement. Turbulence model is also incorporated to simulate turbulent flow; hence the developed solver can analyze laminar and turbulent flow. In distributions of electric potential and space charge, the distributions become distorted and asymmetric as the flow velocity increases. The effect of electrical drift flow was investigated for different flow velocities and the secondary flow in a flow of low velocity is successfully predicted.
정상상태의 플라즈마의 이론적 해석을 통해서 플라즈마의 회전과 동위원소 분리기로서의 적합성을 분석하였다. 이 장치는 두개의 동심원통형 전극과 이들 사이의 원통형 공동으로 구성되었으며, 축 방향으로 외부자장이 걸려 있다. 두 전극사이에 생성되는 전류밀도는 전기방전의 형태로 동위원소 혼합물로부터 플라즈마를 생성하고, 자장과 교차되어 발생하는 Lorentz힘에 의해서 플라즈마를 회전시킨다. 자기 유체역학 방정식을 바탕으로 이 계를 설명하는 두개의 연립편미분방정식을 얻었고, 네 경계조건을 사용하여 Fourier-Bessel로 표현된 이차원적 전류밀도와 속도분포의 해를 얻었다. 실제로 가능한 조건하에서 플라즈마 회전속도는 $10^4$m/sec 정도에 달하고, Hartmann수가 커짐에 따라 플라즈마회전 속도도 커진다. 이 같은 고속의 회전속도를 감안해 볼때 플라즈마 원심분리기는 기계적으로 회전되는 가스원심분리기보다 훨씬 높은 효율을 가지게 될 것이다.
휴대용 전자기기의 시장이 성장함에 따라서 Lithium Ion Battery(LIB)의 수요 또한 증가하고 있다. LIB는 다른 2차 전지에 비해 높은 효율성을 보이지만 열 폭주(Thermal runaway)로 인한 폭발/화재의 위험성이 있다. 특히나 대용량 LIB cell을 탑재한 Electric Vehicle(EV)의 경우 화재로 발생하는 대량의 독성 가스로 인한 위험성 또한 존재한다. 따라서 사고 피해를 최소화하기 위한 EV 화재로 발생하는 독성 가스의 위험성 분석이 필요하다. 이 연구에서는 EV의 화재로 발생하는 독성 가스의 유동을 전산유체역학(Computational Fluid Dynamic; CFD)을 이용하여 해석하였다. 문헌 조사 결과와 국내 EV 자료를 기반으로 시나리오를 설정하여 시나리오 발생 경과시간에 따른 독성 가스의 확산을 수치 해석하여 위험성에 대하여 분석 하였다. 이 연구는 EV 화재로 인한 독성 가스의 위험성을 분석하여 사고 발생에 의한 인명, 재산피해를 최소화하는데 의의를 가진다.
본 논문에서는 CFD 기법을 활용하여 전기체 형상의 투척식 무인기 형상에 대해 고속 회전하는 프로펠러와 그로 인해 생성된 후류 간섭 효과를 고려한 비정상 유동해석을 수행하였다. 또한 다양한 투척식 이륙 조건에서 롤 모멘트 평형에 요구되는 에일러론 타각을 정확하게 예측하기 위해 실제 조종면 회전을 고려한 유동해석이 수행되었다. 투척식 소형 무인기의 경우 초기 이륙상태에서 롤 안정성을 증대시키기 위해 적절한 초기 에일러론 설정을 활용하는 것이 유용한 방식이며, 구축된 공력 데이터베이스를 사용하여 다양한 이륙속도와 받음각 조건들에 대해 롤 모멘트를 상쇄시킬 수 있는 에일러론 타각 조건들이 빠르게 예측 가능함을 보였다.
수산화리튬(LiOH)에 대한 수요는 현재의 대안들에 비해 환경에 대한 효율성과 안전성 때문에 매년 증가하고 있다. 리튬은 다른 염분과 염수 호수에서 발견될 수 있으며, 나중에 합성되어 다양한 용도로 LiOH를 생성한다. 리튬 이온을 분리 및 회수하기 위해 다양한 방법이 사용되며, 그 중 가장 일반적인 방법은 전기투석법(ED)이다. ED는 이온을 한쪽에서 다른 쪽으로 밀어내는 구동력으로서 그 층의 전위차에 작용하는 멤브레인 기반 분리 기술이다. ED의 이온교환막(IEM)은 유체역학적 부피에 따라 상이한 이온의 선택성이 달라지기 때문에 공정을 효율적으로 만든다. 본 총설에서는 리튬이온의 회수를 향상시키기 위한 ED와 IEM의 서로 다른 변화 전략이 논의된다.
대기압 플라즈마 제트 장치의 유량 변화에 대한 플라즈마 방전 특성을 실험적으로 조사하고 이를 유체역학적으로 해석하였다. 유리관에 주입되는 아르곤 기체의 유량 변화에 대한 레이놀즈 수(Re)로 결정되는 기체 흐름의 형태 변화와 베르누이 정리에 의한 압력 변화가 플라즈마 발생에 영향을 준다. 유리관 내부에 발생하는 플라즈마의 길이 변화의 실험을 통하여, 아르곤 기체에 대한 레이놀즈 수가 Re<2,000이면 층류이고, Re>4,000이면 난류가 형성된다. 이는 일반 유체에서 알려진 결과와 일치한다. 층류에서 유량의 증가로 플라즈마의 길이가 증가한다. 층류와 난류의 전환 영역에서 플라즈마의 길이는 줄어든다. 난류 영역에서는 방전 기체의 흐름이 불규칙함으로서 방전 경로가 흐트러져 플라즈마 칼럼의 길이가 매우 짧아지고 급기야 플라즈마가 소멸된다. 층류에서 주입 유량의 증가로 유리관 내의 유속이 증가하면, 베르누이 정리에 의하여 유리관 내부의 압력이 낮아진다. 관내의 압력이 낮아지면, 파센 법칙에 의하여 관내의 전기장의 세기가 증가하여 방전 전압이 낮아진다. 따라서 주입 유량이 증가하면, 동일한 구동 전압에서 유리관에 발생하는 플라즈마의 길이는 길어진다. 층류의 방전은 유리관 밖에서도 층류의 흐름이 일정 길이로 유지되므로 시료 표면에 조사되는 플라즈마 빔의 직경은 유리관의 직경 이하로 유지된다.
기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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