추력변화를 위한 방법에는 여러 가지가 있는데, 고압력 강하 시스템, 이중 매니폴드 분사기, 가스 분사, 다중 챔버, 펄스 추력, 움직이는 분사기 구성요소 등이 있다. 이 중에서 이중 매니폴드 분사기의 경우에는 하나의 분사기 구조에 서로 다른 두 개의 매니폴드를 가지는 분사기를 결합하는 방식의 분사기인데, 각 분사기는 각각의 연료 공급시스템을 독립적으로 가지고 있어 각 매니폴드마다 독립적으로 유량을 조절 할 수 있다. 본 논문에서는 이중 매니폴드 분사기를 사용하여 넓은 추력범위에서 연료분사의 안정성을 판단하기 위하여 각 매니폴드의 접선방향 유입구 넓이의 비와 분사압력에 따라 분사 형상을 측정하고, 분사기 오리피스 끝단에서 액막 두께를 측정하였다.
우리나라는 생활용수의 대부분을 지표수에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 지표수는 가뭄과 같은 기상변화, 수질사고 등으로 물 공급의 안정성에 문제가 되기도 한다. 향후 기후변화는 가뭄의 빈도와 강도를 증대시킬 것으로 파악되므로 수질 및 수량의 문제를 더욱 악화시킬 것으로 예상된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지표수를 대수층 내에 인공적으로 함양한 뒤 대수층의 자연정화 기능에 의해 여과된 양질의 청정원수를 생산하는 기술을 본 연구에서 현장에 실증 적용하는 시설을 구축하였다. 이러한 기술은 기존의 지하 대수층을 이용하는 강변여과 등이 갖는 장점을 취하고 단점을 보완하였으며 친환경적이며 지속가능한 용수공급뿐만 아니라 청정 원수 확보를 통해 정수처리비용을 절감, 장기간의 가뭄이나 지표수 수질사고 시에 비상용수 공급 등 기존 취수원들과 달리 많은 장점을 갖고 있는 대규모 청정지하저수지 시험시설이다. 청정 지하저수지 기술이 주로 적용되는 지역은 해안지역 또는 하구 델타지역을 대상으로 한다. 해안 또는 델타지역은 해수침투로 인하여 염지하수가 부존되어 있기 때문에 지하수자원 활용에 매우 제한적이다. 따라서 지표수(담수)를 전처리하여 대수층에 인공적으로 함양을 하여 염지하수 대수층 안에 담지하수(담수체)를 형성할 수 있다. 이는 염수와 담수의 밀도차에 의해 희석되지 않는 특성을 이용한 기술이다. 청정 지하저수지 시험시설은 크게 지표수 취수시설, 전처리시설, 주입정, 양수정, 운영시스템으로 나눌 수 있다. 주입정 및 양수정은 원형의 형태로 지하저수지 조성범위 중심부에 9개의 주입정과 외각에 8개의 양수정을 설치하였다. 시험시설의 운영 과정은 하천수를 취수하여 전처리시설에서 탁도를 제거한 후, 피압대수층 염지하수에 동력으로 주입을 한다. 이때 기존에 부존되어 있던 염지하수를 밀어내고 담수체 지하수 형성을 유도한다. 일정기간 주입을 통해 목표 담수체를 만들어 내면 양수정에서 담수를 취수하되, 대수층의 모래자갈층을 일정거리 이동하여 취수하는 방식이다. 즉, 하천수를 대수층에 함양하고, 일정거리를 이동하여 취수하는 ASTR 방식의 대체수자원 확보 기술이다. 시험시설은 통합운영센터를 통해 원격감시 및 각종 제어/계측을 실시하며, 모니터링된 자료는 운영시스템에서 관리한다. 본 연구시설에서는 대수층 주입, 관정폐색, 미생물/지화학 수질반응, 지하수모니터링, 지반변형 등이 주요 핵심 연구를 진행하고 있도록 시설을 구성하였다. 본 시험시설은 2015년 8월 착공하여 2016년 4월에 완공 예정이며, 2016년 3월부터 주입을 시작하여 6개월간 피압대수층에 주입을 실시하고 이후부터 주입과 양수를 병행할 계획이다.
The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
본 연구는 우리나라의 대표적 테마파크인 에버랜드의 혁신시스템의 실태 및 혁신장애를 분석하여 앞으로의 발전방향을 제시하였다. 에버랜드의 혁신 네트워크는 기업내 그리고 고객, 공급자 네트워크는 비교적 강하나, 경쟁자 및 대학과의 네트워크는 약하다. 기업내에는 혁신정보 네트워크가 구축되어 있으나, 그 상호학습 수준은 낮아 정보교환의 부족, 매개기관의 네트워크 부족, 연구와 실제 운영간의 갭 등의 혁신장애가 발생한다. 이의 극복을 위해서는 협력과 신뢰 등의 사회자본을 축적시켜 에버랜드는 기업내 혁신원천들과의 네트워크를 강화시키고, 이를 외부로 확산시켜 지역혁신시스템으로 확대 구축하여야 한다. 나아가 이를 통하여 기업내와 지역내의 혁신주체들간의 집단적 상호학습과 혁신창출의 과정을 통해 지역과 에버랜드 양자가 하나의 학습지역화가 되어야 한다.
본 연구에서는 공급자와 소비자, 열 저장시설과 연계네트워크로 구성된 통합 지역난방시스템의 경제성을 평가하고 최적 운전조건을 규명하였다. 최적화에 있어서는 혼합 정수선형 계획법이 이용되었으며 1주일 동안의 열 요구량을 만족함과 동시에 통합 지역난방 시스템의 운전제한 조건에 따른 전체 운영비용을 목적함수로 하였다. 지역난방 네트워크 연결망을 열 병합 발전이 포함되지 않은 구역과 이를 포함하는 구역으로 나누어 최적화를 진행함으로써 열 병합 발전에 의한 비용절감 효과를 확인할 수 있었다. 아울러 계통한계가격 예측모델에 의해 예측된 계통한계가격과 실제 계통한계가격을 각각 적용하여 최적화를 진행하고 그 결과를 비교 분석하였다. 수치모사 결과 개발된 최적화 운영시스템의 도입에 의해 통합 지역난방시스템의 에너지 효율성이 증가함을 확인할 수 있었다.
공급망의 물류흐름을 최적화하기 위해 여러 차고지를 기점으로 차량들이 다수의 적하와 하역장소를 거쳐 차고지로 돌아오는 최적의 배송경로를 계획하는 기존의 최적화모형 연구는 정수계획법(IP)에 기반을 둔 MDPDPTW(Multi-Depot Pickup and Delivery Problem with Time Windows) 모형이 있다. 이에 관한 연구들은 차고지의 차량들을 대상으로만 배송경로를 계획하기 때문에 운행 중인 차량을 고려할 때보다 효과적인 배송경로계획에 한계가 있다. 본 연구는 효과적인 공급망관리를 위하여 여러 차고지의 차량은 물론, 유비쿼터스 환경에서 배송화물과 운행 중인 차량상황을 포함한 배송상황을 기반으로 최적의 배송경로를 계획하는 IP기반 최적화모형인 u-MDPDPTW 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 또한, 기존 MDPDPTW 모형과 본 연구의 u-MDPDPTW 모형의 비교실험을 통하여 u-MDPDPTW 모형의 효과와 유용성을 보인다.
정수장에서 소독 및 여과 처리가 완료된 깨끗한 물은 배급수시설로 전달되나, 실제로 관의 노후화, 갑작스러운 유향 변동, 특정 구역의 관 내 정체 시간에 따른 Water Age 상승 등 여러 요인으로 인해 실제 수용가에는 안전하지 않은 용수가 공급될 가능성이 있으며, 이에 따라 적절한 위치에서 지속적인 감시를 통한 조기 발견 및 조치가 필요하다. 상수도 시설기준(2010)에 배수시설의 주요 지점 혹은 관 말단 등 필요에 따라 적절한 위치에 수질 계측기를 설치할 수 있도록 제시되어 있으나, 계측기 설치 위치나 개수에 대한 기준이 모호한 실정이다. 모든 구역에 수질계측기를 설치하여 감시하는 것이 이상적이지만, 현실적으로는 지자체 환경 및 경제적인 한계가 있어 주요 위치에 설치하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 대표적인 수리해석 모형인 EPANET을 사용하여 대상 관망의 노후도, 유속, 유향변동 등의 영향인자를 바탕으로 수질사고가 발생할 확률이 높은 관을 위험관으로 선정하고, 선정된 위험관을 대상으로 최단 경로와 Cost를 산출할 수 있는 Floyd Warshall Algorithm을 이용하여 각 Node(수용가)간 물이 이동할 때의 최소 도달시간과 경로를 파악하였다. 또한, 시간 서비스 수준(Level of T hour Serivice)의 개념을 도입하여 위험관으로부터 특정시간 이내에 흐름이 도달하는 Node를 파악한 뒤, 그 중 가장 많은 피해를 발생시킬 수 있는 위험관을 수질계측위치 지점으로 선정하였다. 제시된 수질사고 발생위험이 높은 위험관을 대상으로 수질계측 위치를 선정하는 방법이 전체 관망 네트워크를 대상으로 수질계측 위치를 판단하는 방법보다 결과 신뢰도 측면에서 더욱 효과적이고 효율적인 방법으로 사료된다.
최근 기존의 단방향 전력 시스템을 개선하여 안정적인 전력공급, 효율적인 에너지 관리 등을 가능하게 하는 스마트그리드가 관심을 받고 있다. 전력선통신(PLC : Power Line Communication)기술을 활용한 스마트그리드 환경은 각 가정의 PLC 모듈에서 수집한 정보를 데이터전송장치(IRM : Integrated Regional Manager)에 전송하고, 다시 그 정보를 전력서버로 전송한다. 이러한 통신 과정에서는 기존의 IT환경에서 발생하는 보안위협을 포함한 소비자의 개인정보유출, 전력망 마비 등의 다양한 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 전력사용량 정보 전송과정에서 발생할 수 있는 보안위협에 대응하기 위해 ID 기반 키 분배 기법을 활용한 전력사용량 정보 전송 프로토콜을 제안한다.
우주발사체 자세제어용 하이드라진 추력기의 지상연소시험을 수행하였다. 시험에 사용된 추력기는 추진제 주입압력 2.41 MPa (350 psia) 에서 정상상태 공칭추력 67 N (15 $lb_f$) 을 목표로 설계/제작 되었다. 개발모델 추력기의 성능특성 검토를 위해 정상상태 연소모드에서의 추력, 추진제 공급압력, 질량유량, 추력실 압력, 그리고 온도 등의 성능변수를 이용한다. 시험결과, 실제의 성능이 이론 요구규격 대비 89.1% 이상의 성능효율을 만족하는 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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