• 제목/요약/키워드: Efficiency Optimization

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하수처리장 바이오가스 플랜트의 가스엔진 최적 운영 방안 (Optimal Operation of Gas Engine for Biogas Plant in Sewage Treatment Plant)

  • 김길정;김래현
    • 에너지공학
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    • 제28권2호
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    • pp.18-35
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    • 2019
  • 한국지역난방공사에서 난지 물재생센터의 하수처리 설비로 부터 발생하는 $45,300m^3$/일의 바이오가스를 연료로 1,500 kW, 2대 규모의 엔진 발전기를 운영하고 있다. 그러나 바이오가스 발전 플랜트의 실제 운영 경험이 미미하고, 축적된 기술 및 노하우 부족으로 가스엔진의 잦은 고장과 정지로 많은 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 이 발전 플랜트의 안정적인 운영을 위한 기술적 근본 대책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 난지 물재생센터의 하수처리장에서 발생하는 바이오가스를 이용한 가스엔진 플랜트의 일련의 공정상의 문제점을 확인하고, 각 단계별 문제점을 최소화 하여 실제 운전의 최적화 방안을 마련하였다. 먼저 고장 정지의 주요 원인인 발생가스의 정제를 위해 현재 사용 중인 활성탄에 대한 성분분석 및 흡착실험을 통해 활성탄의 흡착능력 품질 기준 마련을 위한 여건을 조성하였다. 또한, 불순물을 최소화하기 위한 활성탄의 교체주기의 기준수립, 황화수소 측정주기 강화, 활성탄 국산화, 설비개선 등 바이오플랜트 운영기준 강화 및 개선방안을 적용하여 실제운전에 적용하였다. 그 결과 가스엔진 1호기는 530%, 2호기는 250%의 정상운전 가동시간이 증가되는 운영실적을 보였다. 또한 통풍구의 설비개선을 통해 작업공정을 줄이고, 정상 운전시간과 가동률을 높일 수 있었다. 경제적으로도 77,000천원/년의 매출증대 효과를 나타냈다, 이와 같이 운영기준의 강화 및 개선방안을 적용하여, 바이오가스 플랜트의 고장 정지를 줄이고 가동률을 높여, 안정적인 운영을 하는 것이 현실적인 바이오가스 플랜트의 최적 운영방안으로 판단된다.

인도네시아 열대작물 오일의 Amberlyst-15 촉매 에스테르화 반응 및 바이오디젤 물성 분석 (Esterification of Indonesia Tropical Crop Oil by Amberlyst-15 and Property Analysis of Biodiesel)

  • 이경호;;이준표;이진석;김덕근
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.324-332
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    • 2019
  • 한국과 인도네시아를 포함한 대부분의 국가는 온실가스 감축을 위해 바이오디젤 같은 바이오연료 보급에 대한 강력한 정책을 추진하고 있다. 하지만, 바이오디젤 보급 확대를 위해서는 원료 부족 문제를 먼저 해결해야 한다. 본 연구에서는 원료 공급 안정성을 개선하고 바이오디젤 생산 가격을 낮추기 위해 비식용이면서 동시에 단위면적당 생산성이 높은 인도네시아 열대작물(R. Trisperma) 오일의 바이오디젤 생산 가능성을 조사하였다. 수확기간이 다른 두 종류의 오일은 많은 불순물과 높은 유리지방산 함량을 가지고 있어 효율적인 바이오디젤 생산을 위해, 에스테르화 반응과 전이에스테르화 반응을 실시하였다. 오일은 반응을 진행하기 앞서 여과와 수분제거 과정을 통해 반응의 효율을 높이고자 하였다. 에스테르화 반응은 불균질계 산 촉매인 Amberlyst-15를 사용하였으며, 반응 전 오일들의 산가는 각각 41, 17 mg KOH / g이었으나, 에스테르화 반응 후 3.7, 1.8 mg KOH/g으로 약 90% 이상의 전환율을 보이며 유리지방산 함량을 2%이하로 감소시켰다. 이후 전이에스테르화 반응은 KOH를 염기 촉매로 사용하여 바이오디젤 합성 실험을 진행하였다. 생성된 바이오디젤은 약 93%의 FAME 함량을 나타냈으며, 총 글리세롤의 함량은 0.43%으로 제품 규격(FAME 96.5%, 총 글리세롤 0.24%)에는 미달되었다. 이는 지방산 조성 분석 결과 일반적으로 관찰되지 않는 특이 지방산인 ${\alpha}$-Eleostearic acid가 10.7~33.4% 포함되어 나타나는 특성으로 판단되며, 추가 반응 최적화 및 분리정제 연구 진행으로 연료품질 규격 달성이 필요한 것으로 나타났다. 기존에 활용되지 못하던 비식용 원료로부터 바이오디젤 생산 기술을 확보할 경우 바이오디젤 보급 확대를 위한 안정적 원료 공급에 기여할 것으로 판단된다.

첨단 전자산업 폐수처리시설의 Water Digital Twin(II): e-ASM 모델 보정, 수질 예측, 공정 선택과 설계 (Water Digital Twin for High-tech Electronics Industrial Wastewater Treatment System (II): e-ASM Calibration, Effluent Prediction, Process selection, and Design)

  • 허성구;정찬혁;이나희;심예림;우태용;김정인;유창규
    • 청정기술
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    • 제28권1호
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    • pp.79-93
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    • 2022
  • 본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

클라우드 시스템에서 해양수치모델 성능 최적화 (Performance Optimization of Numerical Ocean Modeling on Cloud Systems)

  • 정광욱;조양기;탁용진
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제27권3호
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    • pp.127-143
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    • 2022
  • 최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

공작기계의 4차 산업혁명에서 특수한 형상 포켓 곡면가공을 위한 초정밀 소형 앵글 스핀들 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Ultra-precision Small Angle Spindle for Curved Processing of Special Shape Pocket in the Fourth Industrial Revolution of Machine Tools)

  • 이지웅
    • 실천공학교육논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.119-126
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    • 2023
  • 오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.

딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.27-65
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    • 2020
  • 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

직장암 치료 시 치료계획에 따른 선량평가 연구 (A study of the plan dosimetic evaluation on the rectal cancer treatment)

  • 정현학;안범석;김대일;이양훈;이제희
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.171-178
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    • 2016
  • 목 적 : 직장암 방사선 치료 시 대퇴골두의 선량을 최소화하기 위해, 보편적인 치료방법인 3문 입체조형치료계획(3D Conformal radiation therapy)과 5문 입체조형치료계획 그리고 용적변조방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, 이하 VMAT) 계획의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 21EX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여 치료 받은 직장암 환자 10명을 대상으로 3문, 5문 입체조형치료계획과 VMAT 전산화치료계획을 각각 세우고 이에 대한 선량분포를 비교분석하였다. 전산화 치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA)를 이용하였으며, 선량계산을 위해 PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 3문 치료계획은 6MV POST field 와 15MV LT, RT field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $270^{\circ}$, $90^{\circ}$로 구성하였고, 5문 치료계획은 6MV POST field와 15MV RAO, RPO, LAO, LPO field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $95^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $265^{\circ}$ 로 환자 체표면을 감싸는 형태로 구성하였다. VMAT 치료계획은 갠트리 회전반경이 $360^{\circ}$인 1개의 ARC를 이용하여 수립하였다. 처방선량은 30회에 걸쳐 직장에 총 선량이 54Gy가 되도록 하였다. VMAT 치료계획시 최적화(Optimization) 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 2회의 최적화와 선량계산과정을 거쳤으며 처방선량의 100%가 표적용적의 95%를 포함할 수 있도록 Plan normalization을 조절하였다. 각 치료 계획의 Total MU, 대퇴골두와 acetabular fossa의 최대선량, PTV의 H.I. (Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification Q.A. (Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : Rt. femoral head 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 53.08 Gy, 50.27 Gy, 30.92 Gy를 나타냈다. 마찬가지로 Lt. femoral head 에서도 같은 순으로 평균 53.68 Gy, 51.01 Gy, 평균 29.23 Gy를 나타냈다. Rt. Aceta fossa 의 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 54.86 Gy, 52.40 Gy, 30.37 Gy의 값을 보였다. Lt. Aceta fossa에서 또한 같은 순으로 평균 54.90 Gy, 52.77 Gy, 평균 31.79 Gy를 나타내어, both femoral head 와 aceta fossa의 최대선량이 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 높았다. PTV에 대한 H.I.는 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈고, C.I.는 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 1.64, 1.48, 평균 0.99로 VMAT 치료계획이 가장 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 VMAT 치료계획이 3문과 5문 치료계획에 비해 각각 평균 124.4MU, 299MU 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. VMAT 치료계획에 대한 IMRT verification Q.A. 결과 2mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 초과하여 통과하였다. 결 론 : VMAT 치료계획은 3D 치료계획과 비교하여 대부분의 평가지표에서 우수한 것으로 나타났다. 특히 대퇴골두의 선량을 크게 감소 시켰으며, 저선량 영역에서는 소장이 받는 선량이 증가 하였으나 오히려 고선량 영역에서는 우수한 선량분포를 보였다. 하지만 VMAT을 지원하지 않는 장비와 치료계획 시 추가되는 Contouring, 그리고 정도관리에 관한 수고 등의 현실적인 제약 때문에 VMAT 치료계획을 선택하기 어려운 경우가 있을 수 있다. 5문 치료계획은 기존 3문 치료계획에 비해, 추가적인 문제에 구애받지 않고 대퇴골두의 선량을 줄일 수 있는 장점이 있다. 따라서 각 병원 상황에 맞게 치료계획을 선택하여 방사선 치료 효과를 높인다면, 직장암 환자의 효율적인 방사선치료 및 생존 기간의 연장뿐만 아니라 삶의 질 향상에도 도움이 될 것으로 판단한다.

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