최근에 지구온난화 문제로 인하여 R134a 냉매에 대한 규제가 강화되면서 대체냉매로서 R1234yf 냉매가 개발되었다. 냉동사이클에서 팽창장치인 모세관은 유량제어와 압력조절의 역할을 한다. 본 연구에서는 모세관에 흐르는 냉매유동의 지배 방정식을 사용하여 R134a와 R1234yf 냉매에 대하여 해석적 연구를 수행하였다. 모세관 길이를 1-4 m로 변화시켰을 때 R1234yf 냉매의 질량유량은 47.0% 감소하였다. 모세관의 직경을 1.3-1.5 mm로 변화시켰을 때 R134a 냉매와 R1234yf 냉매의 질량유량은 각각 117.9%와 121.0% 증가하였다. 모세관 입구의 과냉도를 $0-7^{\circ}C$ 변화시켰을 때 R134a 냉매와 R1234yf 냉매의 질량유량은 28.3%와 29.1% 증가하는 것으로 나타내었고, 모세관 입구에서 운전조건을 $35-60^{\circ}C$로 변화시켰을 때 R134a 냉매는 31.0%, R1234yf 냉매는 45.4% 증가를 각각 나타내었다.
건설산업 분야에서 빌딩정보모델링(BIM)은 단지 설계를 보다 쉽게 지원하고, 3차원 모델을 구현하기 위한 도구만은 아니다. 왜냐하면, 설계, 시공, 유지관리 및 철거에 이르는 건설 생애주기 동안의 다양한 데이터를 입력하고 관리가 가능하도록 구조화 되어 있기 때문이다. 이렇게 구조화된 모델을 가지고 다양한 분석 및 해석이 가능해지기 때문에 BIM의 역할은 점점 더 증대되어 가고 있다. 노르웨이 베스트바넨의 국립예술박물관 현상설계 경기를 시작으로 국내외적으로 BIM을 설계 경기 및 평가에 적용하려는 노력이 다각적으로 발생하고 있다. 이때, 기존 방식의 설계경기와는 다르게 BIM기반으로 전사적인 시뮬레이션을 통한 자동적이며, 신뢰성이 높고 효율적인 평가가 가능하게 된다. 이를 위하여 각 BIM 도구를 대상으로 하는 모델링 가이드가 필요하며 이를 검증할 수 있는 평가시스템의 요구가 생기게 되었다. 본 논문은 건설산업 분야에 새로운 패러다임을 이끌고 있는 BIM 기술을 이용한 새로운 방식의 설계평가 및 절차의 방향에 대해, 전력거래소 본사사옥 등의 이전 설계경기 사례를 비교분석하고 이에 대한 개선방안을 설명함으로써 향후 발주될 BIM기반 건축설계경기 평가의 방향을 제시하고자 한다.
중 저준위방사성폐기물 표층처분시설 인간침입시나리오의 '평가/해석에 대한 불확실성'의 관리를 위해 GENII를 이용한 평가결과를 오염토양에 대한 방사선영향평가를 위해 개발된 RESRAD를 이용하여 검증하였다. 중저준위방사성폐기물 표층처분시설의 인간침입시나리오로 시추후거주시나리오를 선정하여 각 코드의 현상 모사에서 발생하는 한계점을 파악하고 동일한 입력데이터 조건에서 두 코드의 평가결과를 비교분석함으로써 모델링의 불확실성을 분석하였다. 평가결과 각 코드에서 일부 핵종의 거동모사에 대한 차이는 있었으나 폐쇄후관리기간 이후 선량평가 결과 모든 피폭경로에 대한 경향이 유사함을 확인하였다. 또한 RESRAD에서 확인한 선량평가 결과를 바탕으로 입력인자에 대한 민감도 분석을 수행하고 주요입력인자를 도출하였다. 이를 통해 모델링 결과 및 입력인자에 대한 불확실성을 분석하고 안전성평가 결과에 대한 신뢰성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 중저준위방사성폐기물 처분시설의 Safety Case 구축에 활용될 수 있다.
전기자동차에 사용되는 리튬이온 배터리의 성능은 배터리 온도에 따라 큰 차이를 보인다. 본 논문에서는 유한차분법을 이용하여 배터리의 발열량에 따른 배터리의 온도변화를 평가하고, 배터리의 충전량, 내부저항 및 전압변화를 조사하였다. 이 배터리 모델을 1차원 해석 프로그램인 AMESim과 연동하여 전기자동차가 NEDC 모드로 주행 시, 배터리의 온도 변화에 따른 전기자동차의 주행거리를 산출하였다. 배터리는 온도가 $25^{\circ}C$ 이하로 감소하면 내부저항이 증가하기 때문에 발열량이 증가하여 주행거리는 줄었다. 또한, 배터리의 온도가 $25^{\circ}C$ 이상이 되면, 배터리의 충전량이 감소하여 배터리의 성능이 떨어지고 그 결과로 주행거리가 줄었다. 배터리의 성능을 최적으로 유지할 수 있는 온도인 $25^{\circ}C$를 기준으로 배터리의 온도가 $-20^{\circ}C$와 $45^{\circ}C$일 때, 전기자동차의 주행거리는 각각 33%와 1.8% 감소하였다. 배터리의 최적 온도를 유지하기 위해 효율적인 배터리 열관리를 통하여 저온에서는 가열, 고온에서는 냉각이 이루어져야 한다. 해석 결과 외기온이 $-20^{\circ}C$인 경우 500 W의 열을 공급해주어야 하며, 외기온이 $45^{\circ}C$ 경우에는 냉방을 통해 250 W의 열을 방출해줌으로써 배터리 구동의 최적 온도인 $25^{\circ}C$를 유지할 수 있다.
버스는 대중교통의 대표적인 수단으로 지하철보다 운영이 저렴하고 접근성이 뛰어나다는 장점을 가지고 있음에도 불구하고 일반차량과 도로를 공유하여 사용하기 때문에 도로혼잡의 직접적인 영향을 받고 있다. 이러한 버스의 정시성, 신속성, 쾌적성 등 버스서비스의 개선을 위해 버스우선신호의 도입이 요구되고 있다. 버스우선신호의 필요성 증대와 관련하여 서울시에서 운영되고 있는 실시간 신호제어시스템(COSMOS)은 버스우전신호에 대한 제어전략이 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통상황에 대응하여 신호시간을 결정하는 실시간신호제어시스템에서 대중교통, 특히 버스의 효율성을 높이는 버스우선신호 알고리즘을 정립하여 그것의 효과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 실시간 교통대응제어를 기반으로 버스우선신호를 제공하기 때문에 기존 버스우선신호에 비해 부도로의 교통상황을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 도심의 신호운영에서 중요시되는 연동을 유지하면서 우선신호를 제공하기 위해 수정주기 개념을 도입하였다 모의실험 결과 실시간 신호제어시스템하의 버스우선신호를 실행한 경우 그렇지 않은 경우와 비교하여 총지체는 증가하나 이는 기존 버스우선신호보다는 비교적 총지체를 감소시킨 것으로 나타났다. 버스통행시간의 감소로 버스서비스의 개선이 예상된다. 또한 버스의 재차인원을 고려할 경우, 차량이 아닌 사람을 기준으로 지체를 계산하기 때문의 본 알고리즘의 효율성을 인정받을 수 있다.
파이프라인과 슈퍼스칼라 방식 그리고 동적 스케줄링 기법이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 프로세서 입장에서 뿐만 아니라 시스템 전체적인 성능에 있어서 큰 영향을 미친다. 이는 분기 예측이 실패했을 경우 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생하기 때문이며, 이러한 페널티는 파이프라인의 길이가 깊어지고 더욱 많은 수의 명령어가 동시에 실행되는 환경일수록 더 큰 값을 가진다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이론 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 경향을 분석한다. 그 결과, 높은 가중치를 가지는 구성 요소를 기존의 분기 예측 기법에 추가시킨 새로운 형태의 분기 예측 기법을 제안한다. 제안된 새로운 기법은 실행 구동방식의 시뮬레이터인 Simple Scalar를 통하여 모의실험 되었으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 "분기 명령어의 방향 정보를 내포하는 새로운 기법(direction-gshare)"이 기존의 gshare 기법과 비교하여 동일한 하드웨어 복잡도를 가지면서도 일반적인 Bimodal 기법이나 이단계 적응형 분기 예측 기법 혹은 그의 변형인 gshare 기법에 비하여 분기 예측의 정확도가 최대 4.1%, 평균 1.5% 더 우수한 결과를 보였으며, 최적의 방향 정보 내포량에 대해서는 최대 11.8%, 평균 3.7%의 성능 향상을 보였다.
본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.
활성탄과 제올라이트에 대한 $H_2$, $CH_4$, CO, $CO_2$에 대한 흡착평형 실험을 정적부피법에 의해 수행하였다. 활성탄과 제올라트를 이용한 4탑 PSA 공정을 통하여 다성분 혼합기체($H_2$ 72.2%, $CH_4$ 4.06%, CO 2.03%, $CO_2$ 21.6%)로부터 수소를 분리하는 연구를 수행하였다. 흡착평형 실험결과 각각의 기체들에 대하여 dual-site langmuir(DSL) 모델이 잘 예측을 하였으며, 활성탄과 제올라이트의 충전비율에 따른 파과특성을 살펴본 결과 최적의 활성탄 층의 높이는 전체 탑 길이 80 cm 중 55 cm로 나타났다. PSA 공정에서 공정 변수인 총 주기시간($T_c$), 세정기체 공급압력차(${\Delta}P$) 그리고 흡착압력이 공정효율에 미치는 영향을 실험과 전산모사를 통해 그 결과를 비교하였다.
벼에 줄무늬잎마름병을 유발하는 애멸구(Laodelphax striatellus)의 온도에 따른 산란 등 성충 활동 특성을 12.5~35.0℃ 10개 항온조건 광주기 14L:10D에서 조사하였다. 산란모델을 만들기 위한 단위 함수를 개발하고 DYMEX를 이용하여 개체군 밀도 변동 모델을 구축하였다. 성충 수명은 15.0℃에서 56.0일로 가장 길었고, 35.0℃에서 17.7일로 가장 짧았으며 온도가 올라감에 따라 수명도 짧아지는 경향을 보였다. 암컷 한 마리당 총산란수는 22.5℃에서 515.9개로 가장 많았으며, 35℃에서 18.6개로 가장 적었다. 산란 모델 개발을 위해 성충발육율, 총산란수, 성충사망율 및 누적산란율 단위모델을 추정한 결과, 단위모델 모두에서 높은 수준의 모델 적합성을 보였다(r2=0.94~0.97). 개체군 밀도 변동 모델은 포트와 포장 실험을 통하여 예측 정확도를 평가하였다. 포트 및 포장 실험 결과 접종 후 30일까지는 각 조사 시점에서 밀도 및 영기 분포 비율의 예측 정확도가 비교적 높았으나 이후에는 1, 2령의 조사 밀도와 예측 밀도 간에 큰 차이가 발생하였고, 영기 분포 변화의 경우도 모델에서 실제 조사 자료보다 1~2단계의 발육 영기가 빠르게 추정되는 경향을 보였다.
본 논문에서는 2-step 트렐리스를 하나로 통합한 Radix-4 트렐리스 병렬구조 및 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 비터비 디코더를 구현하고, 이를 초고속 무선 랜에 응용한 결과를 제시한다. Radix-4 트렐리스 병렬구조의 비터비 디코더는 throughput을 개선함과 동시에 구조가 간단하고 지연시간 및 회로의 overhead가 적은 이점이 있다. 이 특성을 기반으로, 본 논문에서는 Radix-4 트렐리스 병렬구조의 구현을 위한 가지 메트릭의 계산과 ACS의 구성, 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 복호 등으로 구성된 새로운 비터비 디코더를 제안한다. 본 제안방법의 적용으로 펑처링의 결과로 인한 가변 부호율의 복호를 통합된 하나의 디코더로 대응할 수 있으며, 부호율의 변화에 따라 별도의 부가회로나 주변제어 회로를 요구하지 않는 특성을 갖는다. 또한, 본 논문에서 제안한 역방향 상태천이의 제어에 의한 역추적 복호는 메모리 제어를 위한 별도의 회로를 추가함이 없이 ACS 사이클 타임에 정확이 동기되어 순서적인 복호를 수행할 수 있게 한다. 제안방법의 유용성을 검증하기 위해, 초고속 무선 랜 규격인 IEEE 802.11a PHY 계층의 채널부호 및 복호에 적용하고, HDL 언어로 구현한 회로의 시뮬레이션 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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