본 연구는 L-alanine을 적용한 스크러버의 주류공장 내 CO2 제거효율, 모니터링 데이터 분석/평가 및 에너지 저감효율을 평가하였다. 스크러버의 평균 제거율은 90.45%로 10,000 ppm이상의 고농도 CO2가 유입됨에도 제거효율이 뛰어난 것을 확인하였다. 스크러버 작동 후 작업장 내 CO2는 2,000ppm 이하로 유지하여 약 74% 이상의 이산화탄소 저감 효율을 확인하였다. 또한 소비되는 전력량을 측정한 결과 스크러버 작동 후 230 kWh로 약 7.26%의 에너지가 절감되는 것으로 나타났다. 즉, 본 개발제품을 적용한 결과로 작업장 내 이산화탄소 농도를 외기유입 없이 낮은 농도로 유지함에 따라 근무자의 작업환경을 개선시킬 수 있었으며 에너지 소비량 또한 저감할 수 있었다. 그러므로 식품, 주류공장 내 고농도 CO2 제거 공정으로써 스크러버가 유용할 것으로 기대된다.
무기체계발 및 운영 간 지속적으로 발생하는 부품단종 문제를 해소하고, 비용대비 가장 효과적인 부품단종 대응방안을 선정하기 위해, 총수명주기 비용분석을 통해 정량적 성능개량 시점판단 기준을 제시한다. 이를 위해 국내외 비용분석 방안을 조사하고, 본 연구를 검증하기 위해 국내 운영장비 1종에 시범적용 하였다. 부품단종(DMSMS)이 발생하는 가장 큰 원인은 긴 수명주기를 갖는 무기체계에 비해 과학의 발전에 따라 부품의 빠른 교체주기와 짧은 수명주기 때문이다. 특히 군수품 양산 및 전력화단계 이후 운영유지 단계 시에는 이러한 부품수급문제가 더욱더 심화된다. 부품의 수명주기 초기 단계에는 신기술과 기능으로 인해 부품의 수정이 빈번하며 사용도는 낮은 반면 비용은 고가이다. 성숙 단계에서는 사용도는 최고이나 비용은 최저가 되며 이후 부품의 쇠퇴 단계를 거쳐 단종에 가까워지면 가격은 다시 상승하는 경향을 나타낸다. 또한 운용유지단계 장비의 경우 부품단종에 대한 소극적인 대응(재고확보 위주)으로 인해 소요군 장비유지 필수품목의 조달이 제한되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 부품단종관리를 위한 수명주기비용 분석을 통해 정량적 성능개량 시점 판단기준을 수립하여 부품단종 문제에 대응하고 군수품의 총수명주기 소요비용 절감에 기여하고자 한다.
하이브리드 자동차나 전기 자동차에는 대용량의 배터리를 장착하여 동력 및 전장품의 전원으로 사용하고 있다. 대용량의 배터리를 이용하여 ECU(Electronic control unit) 및 조명, 라디오, 네비게이션 등의 전장품의 전원으로 사용하기 위해서는 DC 240-400V의 높은 전압을 DC 12-14V의 낮은 전원으로 변환해 주는 DC 컨버터가 필요한데 이것을 LDC(Low Voltage DC-DC Converter)라 한다. LDC는 생산 공정 중에 잠재적인 불량을 줄이기 위해 장시간의 에이징(Aging)을 실시하고 있다. 일반적인 에이징 방법으로는 LDC가 DC-DC 컨버터이기에 입력에 직류전원공급기와 출력에 전자부하기를 연결하여 사용한다. 안정적인 동작을 위해 LDC 보다 10%이상 큰 용량의 제품을 사용하며, 출력에 걸리는 전력을 100% 열로 소비하는 구조이다. 때문에 LDC를 테스트 위해 2개의 장비를 사용함에 따른 부피의 문제와 전자부하기의 발열에 따른 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 부하장치에서 열로 소비되는 전기의 상당부분을 입력 측으로 되돌려 보내는 재생형 방식의 부하시험방법을 제안하고 재생형 부하 시험기의 효율 개선을 통하여 열로 소비된 전기의 80% 이상 절감을 실현하였다.
국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.
본 연구는 요구되는 전압효율이 83% 이상인 풍량 10,000 ㎥/min급의 장수명 송풍기를 개발하기 위하여 송풍기 침식 현상을 조사하고, 수치해석을 통하여 송풍기 성능과 송풍기 침식을 예측하였다. 송풍기 해석에 주로 많이 사용되는 검증된 상용코드인 ANSYS CFX 13.0을 사용하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석에 사용된 조건은 풍량 16,200 ㎥/min, 회전수 893 rpm, 온도 330 ℃이다. 분진의 비중은 3.15이고, 입도는 90㎛~212㎛이며, 양은 265kg/min으로 하였다. 송풍기로 유입되는 분진으로 인한 송풍기의 침식현상을 정확히 해석하기 위하여 수직복원계수의 변화에 따른 침식 현상을 실제 침식현상과 비교하였다. Finne 모델을 적용하여 수치해석을 수행한 결과 평형복원계수는 1, 수직복원계수는 0.1인 경우가 실제 침식현상과 유사하게 나타났다. Duct deflector가 침식에 관하여 미치는 영향을 살펴보기 위하여 Duct deflector가 있는 모델과 없는 모델을 비교하여 침식해석을 수행하였다. 수치해석의 결과, Duct deflector를 설치한 경우 Impeller에서 평균 167% 감소하고, Boss에서는 평균 133% 증가하는 경향으로 나타났다. Dust deflector의 길이에 따라 총 5가지 모델을 생성하고, 이에 대하여 침식 수치해석을 수행하였으며, 길이가 가장 긴 Case 5가 침식성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. Case 5의 송풍기 성능은 회전수 880 rpm, 풍량 16,200 ㎥/min일 경우, 전압 691.7 mmAq와 전압효율 83.3%로 나타났다.
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.
신 기후변화협약에 따라 전 세계적으로 온실가스를 저감하는 기술개발이 활발하게 이뤄지고 있으며, 발전·송배전 분야에서 에너지효율향상에 대한 연구가 진행되고 있다. 에너지저장장치를 이용해 잉여전기를 저장하고 전기를 공급하는 운영방식에 대한 경제성 분석, 지역단위 열 병합 발전소에서 주파수조정예비력으로 에너지저장장치를 활용하는 것이 가장 수익이 높은 운영방안으로 보고되었다. 이에 본연구에서는 체코의 열병합발전소를 대상으로 에너지저장장치 설치를 위한 경제성 분석을 실시하였다. 배터리에너지저장장치의 경제성 평가에 있어 가장 중요한 요소는 수명으로 일반적으로 1일 1회 충·방전을 기준으로 보증수명은 10~15년으로 알려져 있다. 시뮬레이션을 위해 배터리와 PCS의 비율은 1:1, 1:2로 설계하였다. 일반적으로 Primary 주파수조절용의 경우 1:4로 설계를 하지만, 열병합발전소의 특성을 고려하여 최대 1:2의 비율로 설정하였으며, 각각의 비율에 맞게 용량을 1MW~10MW, 2MWh~20MWh로 시뮬레이션을 실시하여 연간 사이클 횟수를 기준으로 수명을 평가하였다. 체코의 열병합 발전소에 배터리에너지저장장치를 설치하는 사업은 현지 인프라와 전력시장을 고려할 경우 투자 회수 기간은 3MW/3MWh가 5MW/5MWh보다 유리하다. 보조금 없이 예상 구매 가격을 고려한 간단한 투자회수기간에서 약 3년, 약 5년으로 산정되었으며, 구입비용이 전체 평생 동안 비용의 중요한 부분이기 때문에 구매가격을 50 % 낮추면 약 절반 정도의 회수 기간이 단축 될 수 있지만, 3MWh와 5MWh의 규모에 경제를 통해 수익성 확보는 불가능하다. 전력시장의 가격이 50% 하락하면 투자 회수기간은 P1 모드에서는 3년, P2 및 P3 모드에서는 2년 더 길어진다. 배터리에너지저장시스템과 발전기의 결합으로 인한 절감액의 변화에 대한 민감도 분석은 전제 범위 내에서 회수 기간에 큰 영향을 미치지 않으며, 보조금 15%를 받는 기준에서 3MW 시스템의 총 비용은 66,923,000 CZK이며, 편익은 모드에 따라 244,210,000 ~ 294,795,000 CZK이며, 비용회수기간은 3~4년이다. 동일한 기준에서 5MW 시스템의 경우 총 비용은 101,320,000 CZK이며, 편익은 모드에 따라 253,010 ~ 281,411,000 CZK로 나타나며, 비용회수기간은 5~6년이다. 체코에서 배터리에너지저장시스템은 MWh당 1년에서 1.2년의 투자회수기간이 발생하는 것을 알 수 있다.
DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta
본 연구는 저온 플라즈마 탈질 기술의 전력소모량 절감과 처리율 향상을 모색하고자 저온 플라즈마 조건에서 NOx와 반응제의 반응 특성을 고찰하였다. 실험은 $20Nm^3/hr$의 실제 배가스와 wire-plate type 플라즈마 반응기를 이용하여 진행되었으며, 반응제로는 파라핀계와 올레핀계 탄화수소 및 $NH_3$를 사용하였다. 저온 플라즈마 조건에서 올레핀계 탄화수소는 파라핀계 탄화수소에 비하여 NO의 산화에 탁월한 효과를 보여 다량의 $NO_2$를 생성할 뿐만 아니라 미량의 CO도 생성하였다. 또한 NOx의 초기농도가 높아지면 NO의 산화율은 감소할 뿐만 아니라 올레핀계 탄화수소의 소모량도 두드러진 증가를 보였다. 한편 $NH_3$은 저온 플라즈마 조건에서 NO와의 환원반응이 촉진되지 않았지만 올레핀계 탄화수소에 의하여 산화된 $NO_2$의 제거에는 효과적인 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.