Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.
본 연구는 OTT(Over the Top) 서비스 상에 노출되는 간접광고의 유형에 따른 효과를 실험연구를 통해 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 지상파채널에 실제 방영되었던 간접광고를 3가지 유형의 실험 자극물로 구성하여 실험 참가자를 대상으로 시선추적 장비를 이용해 데이터를 수집하였다. 또한 시청한 간접광고에 대한 광고태도, 브랜드 태도, 구매의도를 알아보기 위해 설문조사를 실시하였다. 연구결과 응시시간과 응시횟수 모두 맥락적 PPL, 단순노출 PPL, 일반협찬 PPL순으로 차이가 있음을 밝혀졌으며, 맥락적 PPL과 단순노출 PPL은 브랜드 태도 및 구매의도가 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다. 일반협찬 PPL은 단순회귀분석결과, 광고태도와 브랜드 태도, 구매의도가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 분석되었다. 본 연구는 이러한 연구결과를 바탕으로 OTT서비스에서 간접광고의 가능성과 OTT서비스를 통하여 마케팅을 펼치려는 기업에게 보다 효과적인 간접광고의 전략적 기준을 제시하는데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 2축의 태양추적장치에 프레넬 렌즈를 장착한 fiber-optic 설비형 자연채광시스템의 효율성에 대하여 이론적 분석을 수행하였다. ECOTECT와 RADIANCE를 기반으로 시뮬레이션 모델을 개발하여 다양한 조건하에서 자연채광 시스템뿐만 아니라 형광등을 이용한 인공조명에 대한 실내 조도분석과 함께 실측 데이터와의 비교연구를 수행하였다. 형광등을 이용한 실내조명의 경우, 평균조도는 사무실 실내 조도 기준을(KS A 3011 일반 사무실 [G]등급[300-400-600lux]) 충분히 만족하는 결과를 보여주었다. 한편, 디퓨져를 사용한 자연채광시스템의 경우도 사무실 실내 조도 기준을 넘는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 달착륙선이 국내 개발된 발사체 상단에 탑재되어 지구 저궤도에 투입되고, 이후 달 전이 궤도 투입 기동을 통해 달에 착륙할 경우에 대한 예비 임무 분석을 수행하였다. 각각의 장단점이 있는 직접 착륙 방식 및 간접 착륙 방식을 모두 적용해보았으며, 2030년 음력 10월에 발사할 경우 발사 일에 따른 전이 궤도 특성을 분석하였다. 여기에 미국의 달착륙선 Surveyor-1과 같이 일식 조건, 태양 고도각 조건 및 추적 가능 시간대를 만족시키는 발사 일을 분석해 보았다. 직접 착륙 방식의 경우는 음력 10월중 4일, 간접 착륙 방식의 경우는 3일에 발사할 경우 근지점 이각과 일식 조건에 있어서 가장 적합한 발사일로 분석되었다.
작물의 일중 광합성량을 정확하게 추정하기 위해서는 일중 태양의 위치 변화에 따른 작물의 정확한 수광량 변화를 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 이는 많은 시간, 비용, 노력이 소요되며, 측정의 어려움이 수반된다. 현재까지 다양한 모델링 기법이 적용되었으나 기존 방식으로는 정확한 수광 예측이 어려웠다. 본 연구의 목적은 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 일중 시간 별 캐노피 수광 분포와 광합성 속도의 변화를 예측하는 것이다. 휴대용 3차원 스캐너를 이용하여 온실에서 재배되는 파프리카의 구조 모델을 구축하였다. 주변 개체의 유무에 따른 캐노피 수광 분포의 변화를 보기 위하여 작물 모델 별 간격을 60cm로 $1{\times}1$, $9{\times}9$ 정방형 배치하여 광학 시뮬레이션을 수행하였다. 광합성 속도는 직각쌍곡선 모델을 이용하여 계산하였다. 3차원 파프리카 모델 표면의 수광 분포는 오전 9시, 정오, 오후 3시의 태양 각도에 따라 서로 다른 양상을 보였다. 캐노피 총 수광량은 $9{\times}9$ 배치로 주변 개체 수가 늘어남에 따라 감소하였고, 태양 고도가 가장 높은 정오에서의 감소율이 가장 적었다. 캐노피 광합성 속도와 $CO_2$ 소모량 역시 수광량과 비슷한 양상을 보였으나 작물 상단부 엽의 광합성 속도 포화로 인해 수광량 변화에 비해 적은 감소율을 보였다. 본 연구에서는 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 가상 환경 조건에서의 캐노피 수광과 광합성 분포를 분석할 수 있었으며, 이는 추후 다양한 재배 조건에서 작물 수광량과 광합성 속도를 예측하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
지구 온난화로 인한 급격한 기후 변화로 인해 단위 면적당 작물의 생산성 향상 및 고품질 작물 재배에 관심이 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 담액 수경방식이나 인공광원을 이용한 수경재배 방식이 아닌 광원 트래킹 기법을 적용한 양액 순환 방식의 수경재배기 제어 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 수경재배기는 일정한 양의 양액과 물을 수로로 흘려보내 순환시키는 형태인 양액 순환 방식과 수경재배기 하단 부분의 작물도 지속적인 광합성 작용이 가능 하도록 피라미드 형태의 다단구조식으로 설계한다. 아울러 광원 트래킹 기법은 기존 2축, 4축 센서 방식이 아닌 태양광의 그림자를 추적하기 위한 중심축 센서 방식의 5축 센서 방식으로 설계한다. 본 논문에서 제안한 수경재배기를 통해 기존 연구에서 소개되지 않은 광원 트래킹 기법은 작물에 지속적인 광합성 작용으로 작물의 생장 속도를 단축시킬 수 있었으며, 피라미드형태의 다단식구조로 상, 하단 구분 없이 모든 작물이 동일한 형태의 생육환경을 제공받을 수 있어 단위 면적당 높은 작물 생산량이 예상된다.
태양광(PV, Photovoltaic) 시스템의 발전량은 일사량 및 기온 등 날씨 변수에 따라 변동한다. 특히 일사량 변화에 민감하게 반응하는 PV 시스템의 출력 특성은 최대 전력 점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 제어를 통해 변화하는 기상 환경에서도 효율적이며 안정적으로 최대 전력을 생산할 수 있다. 본 논문에서는 PV 시스템의 전력생산 효율 개선과 안정성을 높이기 위해 퍼지 로직 기반의 MPPT 제어 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해, 동일 기상 조건하에서 기존의 대표적인 MPPT 제어방식인 P&O(Perturb and Observe)와 새로 제안한 퍼지 로직의 효율과 안정성을 실증적으로 비교 및 평가한다. 더욱이 하드웨어의 안정도 및 신뢰도 향상을 위해 설계한 회로를 인쇄 회로 기판(PCB, Printed Circuit Board)으로 제작하여 실험을 진행했다. 특정 기간동안 prototype으로 진행한 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반의 MPPT가 기존의 P&O MPPT 대비 4.4% 이상의 효율 개선과, 최대 전력 점에서 변동 폭의 39.7% 이상 감소가 확인된다.
본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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