고상반응법을 이용하여 $BaCo_{0.7}Fe_{0.22}Nb_{0.08}O_{3-{\delta}}$ (BCFN) 조성의 산화물을 합성하였으며, 합성된 분말은 압축 성형 후 $1,200^{\circ}C$에서 소결하여 치밀한 세라믹 분리막을 제조하였다. 제조된 $BaCo_{0.7}Fe_{0.22}Nb_{0.08}O_{3-{\delta}}$ 분리막의 XRD 분석결과 단일상의 페롭스카이트 구조를 보였다. 밀봉재료로 glass ring을 사용하여 가스누출 실험 및 산소투과 분석을 하였으며, 산소투과 분석 결과 온도와 산소분압($Po_2$)이 증가할수록 산소투과량은 증가하였고, $Po_2$ = 0.63 atm의 경우 $950^{\circ}C$에서 $2.3mL/min{\cdot}cm^2$의 값을 나타내었다. 또한, 이산화탄소 300 ppm이 포함된 혼합공기를 사용할 경우 모사공기($Po_2$ = 0.21 atm)를 사용한 경우에 비해 산소투과량이 최대 2.9%만 감소하였다. 이는 $BaCo_{0.7}Fe_{0.22}Nb_{0.08}O_{3-{\delta}}$ 분리막이 다른 분리막에 비해 이산화탄소에 대해 안정하다는 것을 의미한다.
풍력발전기의 안정적인 전력생산은 정격풍속 이상에서 피치제어와 스톨제어와 같은 일정속도제어로 이루어지고 있다. 최근, 효율적인 전력생산을 위하여 정격풍속 이하의 변동풍속 조건에서 최대 출력을 얻기 위한 가변 속도제어가 적용되고 있는 추세이다. 기존의 피치제어기에서는 지글러-니콜스 계단응답법에 의한 제어기 최적화가 이루어지고 있으나, 가변 속도제어의 요구로 보다 정확한 최적화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 지글러-니콜스 계단응답법을 개선하기 위하여 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 통한 신경망모델을 구축하고, 구축된 PID 제어 계수 신경망모델에 유전자 알고리즘을 적용하여 피치제어기를 최적화하였다. 유전자 알고리즘으로 구한 최적해가 지글러-니콜스 계단응답법의 초기해 보다 평균제곱근 오차가 13.4% 향상되었고, 응답특성을 나타내는 상승속도와 정착시간은 각각 15.8% 및 15.3%으로 개선되었다.
최근 들어 우리나라에서도 설치와 유지관리가 용이하며 경제성이 뛰어난 강재이력형 감쇠장치를 적용하여 내진성능을 확보하고자 하는 건물들이 다수 건설되고 있다. 하지만 이러한 강재이력형 감쇠장치가 철근콘크리트 건물에 적용되는 경우 감쇠장치를 설치하기 위한 연결구조물은 전체적인 시스템을 복잡하게 만들어 감쇠장치의 신뢰도를 저하시키는 요소가 되기도 한다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 개발된 카고메 감쇠장치를 대상으로 별도의 연결구조 없이 철근콘크리트 지지구조물에 감쇠장치를 직접 매립할 수 있는 시스템을 제안하고자 하며, 매립길이에 따른 내진거동을 확인하여 동 시스템의 정립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 실험결과, $1.0l_d$ 매립길이 실험체의 경우 카고메 감쇠장치 매립부분에서 콘 파괴와 유사한 형태의 뽑힘이 발생하였다. 반면, $2.0l_d$ 매립길이를 확보한 실험체는 실험 종료 시까지 뽑힘 및 콘 파괴 없이 안정적인 이력거동을 나타내었고 $1.0l_d$ 매립길이 대비 $2.0l_d$ 매립길이가 약 1.3배의 향상된 에너지소산능력을 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 시스템을 적용할 경우, 기존 설치방법 변경에 따른 기타 철물 제작 비용을 줄일 수 있으며, 시공 시에도 부수적인 철물 시공을 줄여 공기를 단축할 수 있다.
본 연구에서는 휴·폐광산 채굴 공동을 다른 목적으로 사용코자 할 경우, 특히 갱도 내에서 발생하는 반복 교통 진동이 채굴 공동의 장기적인 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상 광산은 주방식 채광법이 적용된 지하 석회석 광산이며, 해당 광산이 물류 창고로 활용되는 상황을 가정하여 동적 수치해석을 수행하였다. 특히 해당 광산에서 광산차량의 운행으로 실제 발생하는 교통진동을 직접 측정하여 이를 진동파형 형태로 동적수치해석용 입력자료로 반영하였다. 20,000회의 교통 진동이 반복된 상황을 고려한 동적수치해석 이후, 채굴 공동은 안정적인 것으로 분석되었지만, 해석 단면 전체에 걸쳐 최대주응력의 증가와 탄소성 거동 영역의 추가 발생이 확인되었다. 또한 채굴 공동 벽면의 변위와 체적 변형률, 최대주응력의 변화 양상에서 반복 교통 진동이 지속될 경우, 공동 주변의 응력 변화로 인해 공동의 불안정성이 증대될 수 있음을 확인하였다. 채굴 공동에 작용하는 교통 진동의 영향을 분석한 국내 연구 사례가 부족한 상황에서 본 연구는 국내 휴·폐광산 활용을 위한 기초연구자료로 활용될 것을 기대한다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
본 시험은 L. monocytogenes KCTC 3443을 액체 배양한 후, 일반적인 열처리 및 마이크로파를 조사함으로써 가열효과에 의한 균의 불활성효과를 파악하는데 그 목적을 두었다. 2,450MHz, microwave oven을 통한 마이크로파의 온도 제어는 시료가 각각의 시험 설정 온도에 도달한 후 30분간 온도를 유지할 수 있도록 컴퓨터에 의해 제어되었으며, 온도의 편차는 ${\pm}1^{\circ}C$ 정도로 비교적 안정된 제어 효과를 보여주었다. 마이크로파 조사와 일반 가열처리 간의 균의 불활성효과를 비교한 시험에서는 55, 65, $75^{\circ}C$ 및 $85^{\circ}C$의 제어온도에서 거의 유사한 불활성도를 보여주었으며 이와같은 결과로 미루어 L. monocytogenes KCTC3443의 경우, 마이크로파 조사에 의한 비가 열 효과는 없는 것으로 보여진다. 아울러 공시균주인 L. monocytogenes KCTC3443는 $85^{\circ}C$의 30분간 가열에서도 약 $10^2{\sim}10^3cells/ml$의 균체가 생존하는 것으로 나타나 식품의 조리나 가열 후에도 2차 오염의 위험이 있는 병원성 균주로 주위가 요구된다.
무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 기반의 유연한 망구성 및 확장성이 높은 이점으로 관심을 받고 있으며, 최근 전 세계 전력회사에서도 스마트 그리드 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 스마트 그리드란 전력공급과정에 정보통신기술을 접목시켜 전력공급자와 소비자간 실시간 양방향 정보교환을 통해 에너지 효율을 최적화한 차세대 지능형 전력망으로, 스마트그리드 환경에서 실시간성 및 시급성 등으로 인한 중요한 데이터에 대한 QoS 보장은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 국내의 전력용 통신시스템을 바탕으로 스마트그리드 어플리케이션 특성 분석 및 스마트그리드 메쉬 네트워크 구축 방안을 설계하고, IEEE 802.11s의 예약기반의 매체 액세스 매커니즘인 MCCA를 적용함으로서 QoS 성능향상 방안을 제시한다. 이를 검증하기 위해서는 NS-2 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하고, 예약기반의 MCCA가 안정적인 대역폭을 보장함으로서 성능이 향상됨을 보였다.
축산농가에서 발생되는 돈분 슬러리의 처리 능력을 평가하기 위하여 Full-scale의 단상 혐기성 소화조에서 중온소화와 고형물 체류시간을 20일로 하여 연속식으로 운전하면서 성능평가 및 특성연구를 실시하였다. 운전기간 중 알칼리도는 약 4,000 mg/L(3,500~9,000 mg/L as $CaCO_3$)이였고, 소화조내의 pH는 7.5~8.0 범위로 약간 높은 경향이었으나 pH는 안정적이었다. 바이오가스의 발생량은 OLR 1.2 $g{\cdot}COD/L{\cdot}day$에서 0.69 L/L/day의 바이오가스를 생산하였고, 제거된 COD를 바탕으로 계산된 메탄가스 발생량은 63% 수준이였다. 생산된 바이오가스 중 메탄가스 함량은 65~70%이었고, CO2는 약 30% 전후였으며, 열병합 발전을 실시하였을 때 총전력요구량의 50~75% 수준을 공급하였다. 또한 발전기 부하가 5~9 kW시 평균 1 kWh의 전력을 생산하기 위한 바이오가스 소모량은 약 1.8 $m^3$이였다. 따라서 실제 규모의 plant에서 약 500일간 운전한 결과 유입되는 돈분 슬러리의 TS 농도에 상관없이 소화조 내에 일정 농도의 유기물을 확보할 수 있었고, 바이오가스의 발생량은 일반적인 축산분뇨 가스 발생량 보다 높게 나타나 단상 혐기성 소화공정으로 고효율 처리가 가능한 것으로 나타났다.
공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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