최근의 경제난과 에너지 가격의 급격한 변동은 세계 각국의 에너지 정책이 지속 가능한 미래 에너지의 개발에 관심을 가지게 만들었다. 또한 나날이 심각해지는 지구온난화 현상은 이러한 세계 각국의 위기감을 실제적인 행동으로 이끌어 내고 있다. 이러한 행동의 하나로 태양력과 수력 등의 청청에너지 개발과 에너지 사용량을 줄이기 위한 노력과 기술개발을 들 수 있다 기존의 서버 컴퓨팅 시스템의 화두는 단연 성능과 안정성이었다. 즉 가격대비 성능과 안정성이 높기만 하면 전력사용량은 별 문제가 되지 않았다. 또한 절력절감 기술은 전력을 항상 공급받지 못하는 랩톱과 같은 이동형 컴퓨팅 장치에만 적용되었다. 하지만 최근의 경향은 모바일에만 적용되던 전력절감 기술을 서버 컴퓨팅 분야에도 적용하여 전체 시스템의 전력사용량을 낮추는 것을 목표로 한다. 그린 운영체제란 운영체제 수준에서 시스템의 전력사용량을 낮추는 모든 기술을 포괄한다고 볼 수 있다.
1989년 프레온계 냉매의 대체 가능한 물질로서 $CO_2$재 출연하게 되었고, 그 이후 관련 연구는 점차 증가하였다. 1996년 북미 지역에서 $CO_2$의 연구는 일리노이 대학내 ACRC (Air Conditioning and Refrigeration Center)에서 최대로 시작되었다. 연구비의 90%는 산업체에 의해 지원되었고, 나머지는 미국 정부에 의해 지원되었다. 본 고는 자동차 및 가정용 에어컨 및 열펌프 시스템 및 구성부품 개선에 대한 전반적인 연구활동에 관해 기술하였다. 또한 시스템 성능 비교 결과는 열전달, 압력강하, 사이를 변환,냉매 분해에 대한 연구 지침을 제시하였고, 지속적인 연구 노력을 통하여 천연냉매를 이용하여 간접적인 지구온난화 가스 방출을 최소화하기 위한 시스템 효율을 증가시키고 빈다. $CO_2$의 고유 특징인 초임계 $CO_2$사이클, $CO_2$의 열역학 및 전달 물성치를 통한 효율 개선, 내부 열교환을 통한 사이클 성능 개선방안도 기술되었다.
대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
About 30% of the total annual energy consumption on the earth is used in the architectural activities, including construction, maintenance management, and demonstration of a building. Also, 40% of the natural resource consumption, 50% of $CO_2$ emissions, and 20%~50% of industrial waste emissions are produced from a building. Unfortunately, the percentage of its energy consumption is staidly increasing year by year, about 8% every year, and it recently causes a sustainable architectural concept to come to the fore globally. Indeed, the importance of the sustainable architecture is increasingly becoming a worldwide trend. BIM(Building Information Modeling) is considered a new paradigm and a powerful method in building design, construction and maintenance. BIM has characteristics similar to a building's systems. All of the components in a model have a parametric relationship to each other. Understanding and capitalizing on these interrelationships typically takes numerous iterations that span multiple projects. Optimizing the integrated strategies and technologies for a high-performance, sustainable design requires a continual look at understanding how they work together to deliver the best potential. Throughout all of these concepts, we are going to be using a variety of tools that revolve around a BIM model. Some of the tools will require a heavier use of BIM than others, but all of them will utilize the model geometry you've created as part of your design. This study presents importance and validity of energy performance analyzation in the pre-design phase for the sustainable architecture with the support of Building Information Modeling (BIM) technology.
기후변화와 도시화로 인한 영향으로 도시의 폭우, 폭염을 비롯한 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 시가화 지역의 높은 불투수율은 도시홍수를 야기한다. 이러한 현상을 완화하기 위해 도시지역에서는 그린인프라와 저영향개발이 도입되고 있다. 그 중 지속가능한 발전을 위한 필수요소로 자리매김한 옥상녹화는 도시에 위치한 건물의 상층부와 내부의 온도를 낮춤으로써 에너지절감효과와 강우 시 빗물을 저류함으로써 우수유출 저감효과, 그리고 도시 공간 내 녹지도입으로 인한 이산화탄소 배출 저감 효과 등을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 열섬현상완화와 유출 저감의 방안 중 하나인 옥상녹화(Green roof)의 효과를 정량적으로 평가하기 위해 콘크리트로 이루어진 동일한 제원의 실험동을 구축하고, 실험동 내외부의 온도, 습도, 강우, 풍속, 일사량 등의 기상자료를 측정할 수 있는 센서를 설치하였다. 각 실험동에서 측정된 기상요소를 Flux Profile Method를 적용하여 공간 내에 있는 열에너지의 총량인 순복사열을 구성하는 현열속, 잠열속, 토양열속(H, LE, G)을 산정하였다. 또한 에너지 평형에 따라 산정된 각 실험동의 열속과 지표면 복사량 관측자료을 정량적으로 비교하여 옥상녹화의 적용성을 평가하였다. 2021년 7월 21일부터 2021년 7월 28일 까지 모니터링한 결과 옥상녹화의 열 효율은 일반 콘크리트 지붕에 비해 실내온도가 최대 6.83℃ 낮게 나타나며 이는 여름철 건물 내부의 온도조절에 필요한 에너지 저감효과를 볼 수 있다. Flux Profile Method를 적용한 결과 옥상녹화의 전체 열속 중 현열속 28.5% 잠열속 70.7%, 토양열속 0.5% 의 복사량 분포를 보였고, 일반 콘크리트 지붕은 현열속 45.3%, 잠열속 38.6%, 토양열속 16.2% 으로 나타났다. 이와 같은 방법은 옥상녹화의 정량적 평가를 가능하게 함으로서 향후 기후변화 대응방안 및 전략 수립 시 옥상녹화의 온도저감효과 분석에 적극 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
인구의 증가와 산업의 발전으로 물에 대한 수요가 점차 증가하고 있는 상황에서 안전하고 지속가능한 수자원을 확보하기 위한 방법으로 분리막을 이용한 수처리가 널리 사용되고 있다. 수처리장에서 가장 널리 사용되고 있는 분리막 중 하나인 폴리아마이드 분리막은 분리막 공정 전 단계에서 수행되는 염소살균 처리 후에 잔류하는 염소에 의해 화학적/구조적으로 영향을 받고 성능이 변화하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 pH에 따라 수중에 용해되는 염소의 종변화 및 염소에 노출시 폴리아마이드 분리막의 표면 성질 변화와 성능변화의 원리를 다루었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1101-1105
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2014
해양온도차발전은 해양의 따뜻한 표층수와 차가운 심층수의 온도차를 발전에 이용하는 전도유망한 기술이다. 지속가능한 온도차를 이용하여 온실가스감축기술로서 활용할 수 있다는 장점을 가지는 반면, 시스템의 효율이 낮다는 단점을 가진다. 해양온도차발전의 낮은 시스템 효율을 개선하기 위해서는 성능이 우수한 터빈의 설계 및 개발기술의 확보가 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 R32를 이용한 100kW급 해양온도차발전용 반경류터빈을 설계하였으며, CFD 해석을 통해 설계한 터빈의 성능을 검증하였다. CFD 해석결과를 참고하여 설계한 반경류터빈의 형상을 수정하였으며 이러한 과정을 반복하여 설계요구조건에 적합한 해양온도차발전용 반경류터빈의 최종 형상을 도출하였다.
콘크리트 제조시 많은 에너지가 소모되며 특히 결합재인 시멘트는 제조과정에서 다량의 $CO_2$를 배출하기 때문에 이러한 부정적인 인식을 해소하기 위한 노력이 진행되고 있으며, 최근 들어 환경 친화적인 에코 콘크리트의 제조 및 적용에 대한 관심이 높아가고 있다. 에코 콘크리트는 환경부하의 저감, 산업폐기물의 활용 및 환경관련 성능의 향상 등 다양한 접근 방법이 있으며 이러한 방법들이 국내에 정착하기 위해서는 지속가능한 개발로 친환경 성능이 개선된 콘크리트의 제조에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 콘크리트용 시멘트 및 골재를 천연재료인 메타카올린 및 산업부산물인 동슬래그로 대체 활용한 환경 부하 저감 목적의 에코형 혼합콘크리트를 제작한 후 각 종 시험결과를 통하여 그 활용 가능성을 고찰하였다.
음성 다이얼링 시스템은 화자의 음성을 인식하여 원하는 전화번호로 자동으로 전화를 걸어주는 시스템으로 주로 이동 전화나 휴대형 통신 장비에 유용하게 사용된다. 개인 음성 다이얼링 시스템의 경우, 다이얼링에 사용되는 모든 구문은 사용자가 선택하고 사용자의 음성을 사용하여 학습되어 음성 인식을 위한 HMM을 생성한다. 이러한 시스템은 화자독립 시스템 보다 매우 적은 메모리 공간과 계산량으로 구현이 가능하다. 그러나 이러한 시스템은 학습시 각 단어당 2-3개의 음성만을 사용하므로 음성인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 각 상태에서의 상태지속분포을 추정하기는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 성능개선을 위한 후처리기를 제안하였다. 전화선을 통하여 구성된 데이터베이스를 이용한 실험에서 제안된 후처리기가 인식 시스템의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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