비상피난 지원시스템은 화재 발생시 차연막이 형성되고 차연막 내부로 외기를 급기 가압을 해주어 연기의 유입을 막아주어 안전한 대피로를 제공한다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 급기구 지름이 10, 15, 20, 30 mm로 변화 할 때 비상피난 지원시스템 차연막 내부에 급기구 크기가 유동에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 급기구 지름이 감소할수록 비상피난지원 시스템 입구부터 출구 길이 방향으로 급기구를 통한 유량이 비교적 고르게 형성 되는 양상을 보였다. 또한 20 mm 이상으로 급기구를 타공 할 경우 출구부 근처에는 급기 유량이 거의 발생하지 않는 문제점이 발생 하므로 급기구 지름을 20 mm 보다 작게 타공 해야 할 것으로 판단된다. 차연막 내부 공간 압력은 20 mm 이하로 타공시 길이 방향으로 비교적 매우 균일한 분포를 보였다. 또한 수치해석 결과를 이용하여 급기구의 부차 손실계수을 산출 하였으며 약 K=1.5 으로 계산되었다. 따라서 향후 비상피난 지원 시스템 설계시 본 연구에서 도출한 급기구 지름에 따른 유동특성과 급기구의 부차손실을 적용하여 적절한 설계가 수행될 수 있을 것으로 판단된다.
블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2006년 3월부터 8월까지 제주도에서 성업 중인 육상 수조식 양식장 21개소를 대상으로 하여 미생물학적 위해요소를 양어 용수, 양어 사료, 양식 넙치에서 조사하였다. 식품 병원성 미생물 중 일반세균과 총 대장균군, 그리고 Salmonella spp., Escherichia coli O157:H7, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Vibrio parahaemolyticus를 조사하였다. 이번 연구를 진행하는 동안 특이할만한 점은 여름에 들어서면서 집중적이면서도 빈번하게 비가 내렸다. 양어용수를 검사한 결과 S. aureus, B. cereus and Salmonella spp.는 각각 $0-3.3{\times}10^2 CFU/ml,\;0-2.2{\times}10^2CFU/ml\;and\;0-5.1{\times}10^1 CFU/ml$ 검출이 되었다. 또한 사료 내 미생물을 조사하여 본 결과 조사한 MP사료 85%에서 S. aureus, B. cereus and total coliforms이 검출이 되었다 반면 양식 넙치를 조사한 결과 Escherichia coli O157:H7, total coliforms은 검출이 되지 않았다. 추후 이와 관련하여 좀더 체계적인 연구 시스템을 양식현장에 적용한다면 근래 들어 문제가 되고 있는 식품위생상 수산물이 야기하는 문제점들이 해결이 되어 안전한 식품으로서의 가치를 인정받을 수 있을 것 같다.
우리나라에서는 다랑어 선망어업의 기술 경쟁력을 높이기 위한 많은 연구개발이 이루어지고 있으며, 이러한 노력으로 인하여 다랑어 선망어선의 선형개선과 어군 탐지를 위한 레이다, 소나 및 위성정보시스템의 개발로 인해 조업 효율이 향상되었다. 그러나 다랑어 선망어선에 탑재되는 보조 작업선인 스키프보트, 네트보트 및 스피드보트의 경우에는 본선의 기술 현대화에 비해 기술력이 낙후되어 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 그물을 끌기 위한 양망의 기능과 프로펠러로부터 다랑어를 보호하기 위하여 설치된 철망을 가진 기존의 네트보트의 선체를 워터제트 추진기 탑재가 가능한 선체로 변경하여 다랑어 보호, 선체저항 감소 및 운항성능 향상하고자 하였다. 결과적으로 워터제트 형태에 적합한 선형에 대해 해양수산부 고시에 의거한 알루미늄 구조강도 기준을 적용한 시제선 제작하였으며 낙하시험을 수행하여 안전성을 확인하였다. 또한 해상시운전을 통하여 기존의 네트보트는 2,500 RPM에서 속도는 12.0 knot, 예인력은 2,545 kgf이며, 워터제트가 탑재된 네트보트는 3,200 RPM에서 속도는 26.7 knot, 예인력은 2,011 kgf로 워터제트가 탑재된 네트보트 또한 다랑어 선망어선의 보조 작업선으로 예인용량 기준에 충분히 만족함을 알 수 있었다.
육상 및 해상에서 일어나는 화재를 진압하기 위한 가스계 소화설비 중 이산화탄소 소화설비는 우수한 성능 및 높은 경제성으로 인하여 널리 사용되고 있지만, 고농도 이산화탄소로 인한 질식사고가 빈번히 발생하여 안전문제가 항상 지적되어 왔다. 본 연구에서는 수치해석을 통하여 선박 내 압축기실의 이산화탄소 소화설비 화재 진압 특성을 예측하고, 이산화탄소 소화설비로 인한 질식사고를 방지하기 위한 2중 안전 제어기법을 제시하여, 이산화탄소 소화설비의 안전을 도모하였다. 수치해석 결과로는 4가지 시나리오를 선정하여, 화재발생 후 이산화탄소 소화설비 작동으로 인한 열발생률 변화, 온도변화, 이산화탄소 농도변화, 산소 농도변화 및 화재진압 특성을 고찰하였으며, 방호구역 내 환기팬 용량이 충분하지 않은 경우의 위험성 및 적절한 환기시스템의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 기후변화 해결책 중 하나인 천연가스 복합화력발전소를 암모니아로 연료 전환 시 위험성을 파악하기 위해 ALOHA 전산 해석 프로그램을 이용하여 정량적 사고피해영향평가를 실시하였다. 국내 세종복합화력발전소를 대상으로 최악 및 대안의 사고 시나리오를 수립하고, 인화성, 복사열, 과압, 독성의 위험 요인에 대해 영향 범위를 산출한 결과, 암모니아 확산에 의한 독성 위험성이 가장 크게 나타났다. 특히, 천연가스-암모니아 혼소율에 따른 사고피해영향평가 분석 결과, 암모니아 저장 및 이송시스템으로부터 누출로 인한 독성의 피해 영향은 선형적 비례의 관계에 있음을 확인하였다. 정량적으로는 피어슨 상관계수가 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 0.991, 0.987, 0.989로 98% 이상의 높은 값을 나타냈으며, 선형계수는 LOC-1, LOC-2, LOC-3이 각각 133, 70, 29로 낮은 농도 기준일수록 암모니아 혼합 비율에 따른 피해 영향이 증가함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.248-254
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2015
국내에는 아직 침수선박 구조용 대용량 배수펌프에 대한 기술개발 사례가 없는 상황이다. 현재 침수선박 구조를 위해 농업용 배수펌프가 사용되고 있으나 실효성이 현저히 떨어지며, 낮은 배수량, 이물질 걸림 현상, 겨울철 운전 오작동 등의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 해양에서 신속한 침수선박의 구조를 위해 현재 장비가 가지는 문제점을 개선하여 분당 20 톤의 배수량을 가지는 대용량 배수펌프 시스템을 개발하고자 한다. 대용량 배수펌프 시스템은 펌프 배출구를 통해 배출되는 흡입양정 8 m에서 분당 20 톤의 해수를 배출하는 것을 목표로 배수펌프 시스템 설계 및 개발을 수행하였다. 펌프종류는 조선해양 분야에서 액체를 이송하는데 가장 많이 사용되는 원심펌프를 채택하였으며, 요구 시방을 기초로 펌프를 설계하였다. 임펠러 블레이드는 요구 시방과 Stepanoff 설계 상수를 이용하여 임펠러 제원과 블레이드 입출구각을 도출하였고, 설계된 임펠러와 하우징 형상에서 목표 유량 만족 여부를 확인하기 위해 유동해석을 수행하여, 임펠러 회전수에 따른 유량을 검토하였다. 또한 실제 운전 중에 발생할 수 있는 제품에 대한 구조적인 취약성을 판단하기 위해 임펠러 구조해석을 수행하여 안전성을 검토하여, 침수선박 구조를 위한 배수펌프 시스템 개발을 완료하였다.
극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.
석유 화학공장에서 발생하는 spent sulfidic caustic (SSC) 폐수는 액화석유가스(LPG)나 천연가스(NG)의 정제과정에서 발생되는 것으로 고농도의 sulfide와 cresylic, phenolic 그리고 mercaptan 등이 포함된 독성과 냄새를 유발하는 물질이다. 이러한 물질들은 LPG나 NG의 정제과정에서 높은 산도를 가진 휘발성 황화합 물질들을 제거하기 위해 사용된 NaOH가 $H_2S$와 반응하여 발생하는 것이다. 진한 갈색 또는 검은색을 띄는 SSC 폐수는 12 이상의 높은 pH를 가지고 있으며 5~12 wt%의 높은 염분도를 가지고 있다. 또한 강한 부식성과 독성을 가진 황화합물의 농도가 1~4 wt%이며, 방향족 탄화수소 물질 (i.e. methanethiol, benzene, tolune and phenol)들도 다량 함유되어 있다. 따라서 이러한 유해 물질들은 기존의 하수처리 공정으로 방류하기 전에 완벽하게 처리해야만 하수처리 공정의 오염 부하량을 줄일 수 있다. 습식산화공정은 SSC 폐수를 처리하기 위해 흔히 사용되고 있는 물리-화학적 처리 공정이지만 고비용, 고에너지가 필요하며, 고온 및 고압에서만 작동되어 안전상의 문제점을 갖고 있다. 또한 습식산화공정을 거친 폐수는 배출허용기준을 만족하기 위해 생물학적 2차 처리가 반드시 필요하다. 철-과산화수소를 이용하는 펜톤산화 공정, 그리고 sulfide를 sulfate로 전환시키는 생물학적 처리 공정은 황화합물의 완전한 무기물화가 힘들며, 현장 적용 시 기술적 경제적 부담이 크다. 이러한 단점을 극복하고, SSC 폐수를 효과적으로 처리하기 위해 본 연구는, 높은 흡착력과 광산화력을 가진 흡착광산화 반응 시스템(Adsorption Photocatalysis System, APS)을 개발하였다. APS는 SSC 폐수를 시스템 내부로 유입하여 수중의 오염물질을 흡착광산화제로 구성된 반응구조체가 흡착하고, 흡착된 오염물질을 UV에너지와 이산화티타늄 광촉매의 광화학반응에 의해 최종적으로 무해한 물질로 환원시키는 폐수처리시스템이다. APS의 반응구조체는 태양에너지 및 인공에너지원에 의해 활용 가능하며, 난분해성 유기화합물질을 물과 이산화탄소로 분해할 수 있는 친환경적이고 경제적인 소재로서 널리 쓰이고 있는 이산화티타늄 광촉매와 화력발전소의 높은 소성온도에 의해 연소된 후 발생되는 bottom ash를 이산화티타늄의 지지체로 사용하여 높은 흡착력과 광촉매 산화력을 가진 복합물이다. 개발된 APS에 의해 SSC 폐수를 처리한 결과, COD 86.1%, 탁도 98.4%, sulfide 99.9%의 높은 처리효율을 보여주고 있다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 APS는 강한 부식성과 독성 그리고 높은 농도를 가지고 있는 SSC 폐수를 효과적으로 처리할 수 있다.
도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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