본 논문의 주 관심사항은 전산유체역학과 기존 모형시험 데이터를 활용하여 주어진 선박의 저항 및 추진성능을 추정하고 그 결과를 이용하여 에너지효율설계지표(Energy Efficiency Design Index, EEDI)를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 대상선박의 모형선 크기에서의 전 저항을 계산하기 위해 점성 유동 해석을 수행하였다. 유동계산은 STAR-CCM+를 사용하였으며 자유표면, 트림과 싱키지를 고려하였다. 점성 유동 해석 결과를 바탕으로 대상선박의 유효동력을 산정하였다. 준 추진효율 계수는 기 보유한 모형시험 데이터베이스를 이용한 추정식 및 유사선박의 시험자료를 활용하여 산정하였다. 최종적으로 EEDI 산정식에 대하여 유체동역학적 결과, 선박의 정보, 사용하는 연료에 대한 $CO_2$의 환산계수, 연료소모량 등을 바탕으로 일반화된 계산 프로그램을 작성하였다.
국내에서 미국과 상호항공안전협정 체결을 위해 소형 항공기를 개발 중이다. 연구 대상 항공기는 경량화를 위하여 전기체 복합재료가 적용되었다. 그러나 복합재 구조는 충격 손상에 취약하다. 따라서 본 연구에서는 항공기 복합재 구조의 손상 평가 및 유지 보수 기법 연구를 수행하였다. 탄소/에폭시 UD 라미네이트와 탄소/에폭시 패브릭 스킨-허니컴코어 샌드위치 복합재 라미네이트의 손상은 중량 낙하식 충격 시험기를 활용하여 모사되었으며 손상된 시편은 손상 부위 제거 후 외부 패치 적용 방안을 적용하여 수리하였다. 손상 전 시편, 손상 후 시편, 유지 보수된 시편의 압축 강도 시험 및 해석 결과를 비교하였다. 그리고 마지막으로 유지 보수 후 강도 복원 능력이 평가되었다.
최근 환경문제로 인한 차량의 연료절감이 중요해지면서 수송산업에서도 대형 수송기계의 경량설계에 대한 필요성이 지속적으로 커지고 있다. 본 연구에서는, 고강도강으로 대체된 대형 평판 트레일러 프레임의 경량모델을 개발하기 위하여 구조해석을 수행하였다. 이를 위하여, 트레일러 프레임의 주요 설계변수들을 선정하고 다구찌 기법을 적용하여 응력, 처짐량 그리고 비틀림 강성에 대하여 최적화된 결과를 도출하였다. 또한, 도출된 경량설계안의 타당성을 검토하기 위하여 시작품을 제작하여 실제 내구시험을 수행하였다.
선박으로부터 발생하는 온실가스 배출을 저감하기 위한 규제가 점차 강화되고 있다. 현존선에서도 EEXI(Energy Efficiency Existing Index)가 도입되었으며 이와 같은 온실가스 배출 감축목표를 달성하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국제항해에 종사하는 현존선 중 자동차운반선에 태양광 발전시스템을 적용하여 연료유 사용량을 줄임으로써 온실가스 배출이 저감될 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 태양광 발전시스템은 태양광 모듈, 에너지저장시스템, 전력변환장치 등으로 구성되었으며, 본 시스템의 적용 가능성을 확인하기 위해 전력전자프로그램을 통해 시스템을 모델링하였으며, 시뮬레이션을 실시하였다. 또한, 실제 선박에 적용하기 위한 타당성 검증을 위해 경제성 분석을 실시하였으며, 약 11년 이후 경제성 부분에서도 유의미한 결과가 도출됨을 확인할 수 있었다.
In perspective of saving natural resource and energy, today's automobiles are in process of regenerating by smaller and lighter. In order to achieve the sufficiency on the consumption of the fuel, new mechanism and new assembly are required. Therefore the expectations on the new materials are very high. Especially, AI materials are widely used to reduce the weight. AI that is used in automobiles is mostly casting material, and according to the innovation of technique is in rapid development. AI Die casting is an important field as today's trend of lightweight on automobiles. One of the parts in steering system, Valve Housing plays a role of reduce the operating effort of drivers. Unfortunately, the Valve Housing which is widely reliable to the most automobiles are not developed at this moment in our automobile industry. Therefore, they are produced by casting method which cost three times or even more expensive in production. If Valve Housing, which is a part of steering system is produced by Gravity Casting, the space that manufacturing equipment will be increased, and more time and workers would be brought into service. For such reason, Die Casting would replace Gravity Casting in order to minimize cost of time, manpower, and working space.
무미익 항공기는 꼬리 날개가 없기 때문에 일반적인 형태의 항공기에 비해 피탐성 낮으나 안정성이 좋지 않아 제어기를 설계하는 것이 쉽지 않다. 특히 비행 중에 임무장비 투하나 연료 소모 등에 의해 무게중심의 위치가 변화하는 것을 고려한다면 제어기 설계는 더욱 더 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법으로 L1 적응제어 방식을 제안하며 비선형 시뮬레이션을 통하여 제어기의 안정성과 성능을 검증하였다. 설계지표 선정을 위해 RPV Flying Quality Design criteria의 내용을 참고하였다. 시뮬레이션을 이용하여 급격한 관성량의 변화에 대해 설계된 적응제억기가 무미익 항공기 안정성을 유지하는 것을 보이고, 이득 스케쥴링 기법과 함께 사용 시 계산량이 줄어들 수 있음을 확인하였다.
With rapid industrialization and population growth, fossil fuel use has increased, which has a significant impact on the environment. Hydrogen does not cause contamination in the energy production process, so it seems to be a solution, but it is essential to find an appropriate storage method due to its low efficiency. In this study, Mg-based alloys capable of ensuring safety and high volume and hydrogen storage density per weight was studied, and Mg2NiHx synthesized with Ni capable of improving hydrogenation kinetics. In addition, in order to improve thermal stability, a hydrogen storage composite material synthesized with CaO was synthesized to analyze the change in hydrogenation reaction. In order to analyze the changes in the metallurgical properties of the materials through the process, XRD, SEM, BET, etc. were conducted, and hydrogenation behavior was confirmed by TGA and hydrogenation kinetics analysis. In addition, in order to evaluate the impact of the process on the environment, the environmental impact was evaluated through "Material Life Cycle Assessments" based on CML 2001 and EI99' methodologies, and compared and analyzed with previous studies. As a result, the synthesis of CaO caused additional power consumption, which had a significant impact on global warming, and further research is required to improve this.
본 연구의 목적은 다수어업에 의해 어획되는 삼치어종에 대해 잉여생산모형을 이용하여 최대지속적어획량(YMSY) 및 최대지속적어획노력량(FMSY)을 추정한 후 현재 가치 해밀토니안 기법을 적용하여 삼치어종을 어획하는 다수어업의 이윤 극대화를 위한 최적어업관리 수준과 민감도 분석을 통한 삼치어종의 제도적 접근 방안을 제공함에 있다. 분석 내용으로, 우선, 다수어업의 어획노력량을 Gavaris의 일반선형모형을 적용하여 하나의 단위로 표준화한 후, 다양한 잉여생산모형 중 CYP 모형을 채택하여 정태적 자원평가를 시도하였다. 다음으로, 생물·기술적 계수와 경제적 매개변수를 가지고 현재가치 해밀토니안 기법을 이용하여 어업 이윤을 극대화하는 동태적 최적 수준을 추정하였다. 분석 결과, 우선, MSY 수준과 이윤이 극대화되는 수준에서 우리나라 삼치자원은 남획되고 있는 것으로 분석되었다. 다음으로, 경제적 주요 변수인 생산가격과 단위당 어업비용 변화에 따른 민감도 분석을 시도해본 결과, 생산가격 및 어업비용이 변화할 때 삼치어종의 자원량이 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 특히, 실제 삼치어종에 대한 어획노력량이 과도하게 투입되고 있어, 동 자원의 남획으로 인해 삼치어종을 어획하는 쌍끌이대형저인망어업, 대형선망어업, 대형트롤어업의 경영에도 비효율성을 야기하고 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 본 연구에서는 우리나라 연근해 수산자원의 회복과 TAC 총량규제의 정부 정책의 확대에 맞추어 삼치어종도 TAC 대상 품종에 포함하여 체계적으로 자원을 관리해 나가길 제안하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1070-1074
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2014
IEEE 1662(2009)에 따르면 통합 전력 시스템(이하 IPS)은 함정의 모든 동력기관(Prime mover)이 전력만을 생산하고 생산된 전력을 통합하여 추진과 무기체계, 함정 내 소요처에 공급하는 체계를 말한다. IPS의 특징은 원동기 배치의 유연성, 원동기와 추진기의 기계적인 분리, 에너지전환 및 전달의 여유 증가 그리고 미래 전자무기의 사용을 위하여 재분배가 가능한 전력의 유연성들이다. IPS는 동력기관이 최적부하에서 운전될 수 있도록 전력생산단계를 다양하게 가질 수 있다. 본 연구는 IPS의 원동기 구성 방식에 따른 적합성을 정량적으로 평가할 수 있는 평가 인자와 평가 방법에 대한 연구이다. 즉, 구축함급 함정에 발전용 디젤 기관과 발전용 가스터빈 기관으로 구성되는 IPS를 운용할 경우를 가상하여, IPS 동력 시스템의 다양한 구성 방법들의 특징을 비교 분석하여 평가함으로써 IPS를 최적화할 수 있는 방안에 관하여 연구하였다. 평가 인자는 동력 시스템의 최적화 대상인 전투 능력과 경제성 두 요소를 고려하여 검토하였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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