Tele-metering systems have been useful tools for managing domestic wastewater treatment plants (WWTP) over the last decade. They mostly generate water quality data for discharged water to ensure that it complies with mandatory regulations and they may be able to produce every operation parameter and additional measurements in the near future. A sub-big data group, comprised of about 150,000 data points from four domestic WWTPs, was ready to be classified and also analyzed to optimize the WWTP process. We used the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 25 package in order to statistically treat the data with linear regression and correlation analysis. The major independent variables for analysis were water temperature, sludge recycle rate, electricity used, and water quality of the influent while the dependent variables representing the water quality of the effluent included the total nitrogen, which is the most emphasized index for discharged flow in plants. The water temperature and consumed electricity showed a strong correlation with the total nitrogen but the other indices' mutual correlations with other variables were found to be fuzzy due to the large errors involved. In addition, a multilayer perceptron analysis method was applied to TMS data along with root mean square error (RMSE) analysis. This study showed that the RMSE in the SS, T-N, and TOC predictions were in the range of 10% to 20%.
수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.
In this study, the trucks(2.9-liter) have been developed to use DME as fuel, and performance test of the vehicle's DME engine, power, emissions, fuel economy and vehicle aspects was conducted. For experiments, the fuel system(common-rail injectors and high-pressure pump included) and the engine control logic was developed, and ECU mapping was performed. As a result, the rail pressure from 40MPa to approximately 65% increase compared to the base injector has been confirmed that. Also, the pump discharge flow is 15.5 kg/h when the fuel rail pressure is 400rpm(40MPa), and the pump discharge flow is 92.1 kg/h when the fuel rail pressure is 2,000rpm(40MPa). The maximum value of full-load torque capability is 25.5 kgfm(based on 2,000 rpm), and more than 90% compared to the level of the diesel engine were obtained. The DME vehicle was developed in this study, 120 km/h can drive to the stable, and calculated in accordance with the carbon-balance method of fuel consumptions is 5.7 km/L.
본 논문은 스마트 워터그리드의 원격단말기와 상위 서버단간의 검침 및 제어 데이터의 안정적 전송을 위한 보안모듈에 대해 연구하였다. 제안한 보안모듈은 기존에 보급되어 사용 중인 보안성 없는 원격 단말기에 부착할 수 있도록 구현되었다. 특히, 전기 분야의 스마트그리드와는 달리 스마트 워터그리드는 배터리 전원을 사용하므로 저 전력을 고려하였으며, 지하에 설치되는 계량기 위치에 의한 습하고 열악한 환경이 대단위 네트워크 시스템 구축 시 통신 장애 발생시키는 점을 고려하여 ARIA-GCM-128 대칭키 방식을 채택하였다. 본 논문의 암호화 모듈은 단말기의 검침 데이터와 상위 서버단의 제어 데이터에 대한 보안을 확보하고 임의로 위변조 되는 것을 방지하여 원격검침 시스템에 대한 안정성을 확보할 수 있도록 구현되었다.
최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.
기존의 전력 시스템에서 불필요하게 생성되거나 낭비되는 예비전력을 감소시키고 에너지 사용 효율을 개선하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기기기들의 전원 제어를 통한 에너지 사용 효율을 개선하기 위해 스마트그리드의 요소 기술 중 하나인 스마트미터기를 개발하며, 실시간으로 측정된 전력 사용량을 딥 러닝을 통해 전력 사용량의 트렌드를 분석 및 예측한다. 이후 예측된 전력 사용량과 실시간 전력 사용량을 비교하여 전기기기들의 전원을 제어하는 알고리즘을 제안 및 개발한다. 제안한 딥 러닝 기반의 스마트미터기의 성능을 확인하기 위해서 실제 전력 소비 환경을 구축하였고, 실시간으로 전력 사용 데이터를 확보하여 딥 러닝 모델에 학습시킨 뒤 전력 사용량을 예측하였다. 예측된 값과 실제 사용량을 실시간으로 비교하여 예측을 벗어난 기기들의 전원을 제어하여, 전력 사용량을 감소시키고 에너지 사용 효율이 개선되는 결과를 확인하였다.
시험방법 중 현재 국내 자동차 연비계산 방법은 차대동력계에 시험차량을 설치한 후, 주어진 시험모드(FTP-75 & HWFET 모드 등)에 따라 차량을 주행하여 측정되어지는 배출가스 결과를 가지고 계산에 의해 연비를 구하는 방식인 카본발란스 측정법(Carbon balance method)을 이용하고 있다. 이때 사용하고 있는 카본발란스 측정법은 시험방법 개발 당시의 표준연료에 대해 연료물성을 구하고, 이때 구하여진 상수 값과 시험에서 측정되어진 THC, CO, $CO_2$ 값을 가지고 계산하게 된다. 그러므로 시험할 때마다 매번 바뀌게 되는 사용 연료의 연료물성 특성은 정확히 고려되지 않게 된다. 주어진 시험연료에 따라 엔진성능 및 배출가스 결과가 변하게 되고, 많은 대체연료가 나오고 있는 현 시점에서 시험연료의 물성 특성을 연비계산 시에도 고려해야만 된다고 생각된다. 본 연구에서는 기존에 사용하고 있는 카본발란스법과 실제 시험에 사용된 연료의 유량을 측정하는 유량측정 방법을 이용한 결과를 비교하여, 시험에 사용된 연료의 물성 특성을 고려할 수 있는 방법을 연구함으로서, 다양해지고 있는 연료의 물성 특성을 고려해 줄 수 있는 개선된 연비측정 방법을 검토해 보고자 한다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.977-986
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1996
The uncertainty of rains at the onset of wet season (WS) and the drought risk involved hinder growing more than one rainfed lwoland rice crop per year. Establishing transplanted rice well into the WS leaves insufficient moisture in the soil for subsequent crop. Rice establishment early in the season gives the farmer better opportunities to grow a crop after rice. An experiment was conducted startign in 1993 to evaluate dry seeding of rice through slit soil seeding. It is done utilizing the vertical metering slit seeder for conserving soil moisture coming from the first rains in the early WS to sustain germination and establishment of the seeding at least until the succeeding rains under therainfed lowland (RL) environment. The treatment consisted of slit-seeding the PSBRc 14 into the tilled and nontilled plots at 100kg/ha and at depths of <10 mm (shallow seeding) and 60-70m (deep seeding). The control treatment was broadcast seeded on tilled soil and harrow to cover the seeds The superior crop establishment observed in 1995 WS experiment on nontilled, slit-seeded plots confirmed the results observed in 1993 WS and 1994 WS experiments. Emergence in deep seeding was not significantly different from shallow seeding in nontilled plots giving an average yield of 2.1 t/ha in all slit-seeded plots. This offers an advantage of reduced energy in put in nontilled shallow seeding. However, heavy weed infestation has to be addressed at the early stage of rice in nontilled soil to get the full advantage from slit seeding. The consistently better crop establishment observed in slit seeding over that of broadcast seeding in the WS of 1993, 1994 and 1995 also demonstrates that the slit seeding technology can be adopted with confidence in the rainfed lowland field condition to reduce the risks involved in broadcast seeding.
Pulsation is an inherent phenomenon in reciprocating compressors. It interacts with piping to cause vibrations and performance problems. Indiscriminately connecting to a compressor can be dangerous and cost money in the form of broken equipment and piping, poor performance, inaccurate metering, unwanted vibration, and sometimes noise. Piping connected to a compressor can materially affect the performance and response. To minimize these detrimental effects, reciprocating compressor system should be equipped by pulsation suppression system. This study discusses pressure pulsation phenomena occurred in a reciprocating compressor system. An experiment applied air compressor unit, as pulsating pressure generator, has been done. The compressor was connected sequentially to a snubber model and pressure tank. Sensor probes were placed on the inlet and outlet pipes of snubber. Compressor was driven by a motor controlled by a frequency regulator. The experiment was conducted by adjusting the regulator at 40Hz. General information about an internal gas flow can be achieved by numerical analysis approach. Information of the velocity, pressure and turbulence kinetic energy distribution are presented in this paper. Based on this result, the design improvement might be done.
In this study, the trucks(2.9-liter) have been developed to use DME as fuel, and performance test of the vehicle's DME engine, power, emissions, fuel economy and vehicle aspects was conducted. For experiments, the fuel system(common-rail injectors and high-pressure pump included) and the engine control logic was developed, and ECU mapping was performed. As a result, the rail pressure from 40MPa to approximately 65% increase compared to the base injector has been confirmed that. Also, the pump discharge flow is 15.5 kg/h when the fuel rail pressure is 400rpm(40 MPa), and the pump discharge flow is 92.1 kg/h when the fuel rail pressure is 2,000rpm(40MPa). The maximum value of full-load torque capability is 25.5kgfm(based on 2,000rpm), and more than 90% compared to the level of the diesel engine were obtained. The DME vehicle was developed in this study, 120 km/h can drive to the stable, and calculated in accordance with the carbon-balance method of fuel consumptions is 5.7 km/L.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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