본 연구의 목적은 효율적 태양광발전시설의 입지를 위하여 가장 큰 변수인 일사량 및 일조시간의 계산 및 추정 정확성을 향상시키는 것이다. 신재생에너지와 관련하여 태양에너지에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만 태양광발전시설의 입지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS환경에서 태양에너지에 가장 영향을 미치는 요인 중 하나인 지리적 요인을 대상으로 일조시간 및 일조량을 계산하였으며, 이 때 산란 일사량을 이용하여 분석 결과를 보정하였다. 또한 입력 데이터가 제공하는 공간해상력을 벗어나는 부분에 대한 값을 추정하기 위하여 공간통계분석방법인 정규 크리깅을 수행하였으며, 정확한 값을 추정하기 위해 데이터들의 공간적 상호관계와 연속성을 파악할 수 있는 베리오그램을 이용하였다. 이 과정에서 베리오그램 인자 값 및 적용 가능한 베리오그램 모델의 추정치 비교를 통하여, 오차율이 가장 작은 모델을 선정하였다. 이는 정확한 태양광발전시설의 입지에 대한 의사결정에 도움을 줄 것으로 사료된다.
ASCE 4 requires that a hard stop be built around the seismic isolation system in nuclear power plants. In order to maintain the function of the isolation system, this hard stop is required to have clearance-to-stop, which should be no less than the 90th-percentile displacements for 150% Design Basis Earthquake (DBE) shaking. Huang et al. calculated clearance-to-stop by using a Latin Hypercube Sampling technique, without considering the rocking behavior of the isolated structure. This paper investigates the effects on estimation of clearance-to-stop due to 1) rocking behavior of the isolated structure and 2) sampling technique for considering the uncertainties of isolation system. This paper explains the simplified analysis model to consider the rocking behavior of the isolated structure, and the input earthquakes recorded at Diablo Canyon in the western United States. In order to more accurately approximate the distribution tail of the horizontal displacement in the isolated structure, a modified Latin Hypercube Sampling technique is proposed, and then this technique was applied to consider the uncertainty of the isolation system. Through the use of this technique, it was found that rocking behavior has no significant effect on horizontal displacement (and thus clearance-to-stop) of the isolated structure, and the modified Latin Hypercube Sampling technique more accurately approximates the distribution tail of the horizontal displacement than the existing Latin Hypercube Sampling technique.
Up to the present time, many methods to estimate emissions from a particular diesel engines have wholly depended on the quantity of diesel fuel consumed. Then, the recommended emission factors were normalized by fuel consumption, and further total activity was estimated by the total fuel consumed. One of main purposes in the study is newly to develop emission factors for the railroad diesel rolling stock (RDRS) and to estimate a total amount of major gaseous pollutants from the RDRS in Korea. Prior to develop a Korean mode emission factor. the emission factor from the USEPA was simply applied for comparative studies. When applying the USEPA emission factors, total exhaust emissions from the RDRS in Korea were estimated by 28,117tons of NOx, 2,832.3tons of CO, and 1,237.5tons of HC, etc in 2001. In this study, a emission factor for the RDRS, so called the KoRail mode (the Korean Railroad mode) has been developed on the basis of analyzing the driving pattern of the Gyeongbu-Line especially for the line-haul mode. Explicitly to make the site specific emission factors, many uncertainty problems concerning weighting factors for each power mode, limited emission test, incomplete data for RDRS, and other important input parameters were extensively examined. Total exhaust emissions by KoRail mode in Korea were estimated by 10,960tons of NOx, and 4,622tons of CO, and so on in the year of 2001. The emissions estimated by the USEPA mode were 2.6 times higher for NOx, and 1.6 times lower for CO than those by the KoRail mode. As a conclusion, based on the emission calculated from both the USEPA mode and the KoRail mode, the RDRS is considered as one of the significant mobile sources for major gaseous pollutants and thus management plans an(1 control strategies for the RDRS must be established to improve air quality near future in Korea.
본 논문에서는 스위치-레벨 회로의 검증(verification)을 위해서 이진 결정 다이어그램(BDD : Binary Decision Diagram)을 구현하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 스위치-레벨에서 기능(function)들은 스위치들의 직$\cdot$병렬 연결에 의해서 결정되며, 결과 논리 값은 논리 '0'과 '1'뿐만 아니라, 초기 상태, 고 임피던스와 불안정 상태를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 "스위치-레벨 이진 결정 다이어그램(SLBDD : Switch- Level Bianary Decision Diagram)"으로 정의한 비 사이클 그래프(acyclic graph)들을 사용해서 스위치-레벨 회로의 가능들을 표현하도록 BDD를 확장하였다. 그러나, 그래프의 기능적 표현을 최악의 경우 입력 변수들의 수에 지수 함수적이 되므로, 결정 다이어그램의 변수 순서(ordering)는 그래프 크기에 주된 역할을 하게된다. 따라서, 패스-트랜지스터와 도미노-논리가 존재하는 사전에 충전하는 회로(Precharging circuitry)에서 그래프 크기에서의 효율성을 위한 입력 순서 알고리즘을 제안한다. 그리고, 실험 결과는 여러 가지 벤치-마크 회로에서 여러 번의 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 스위치-레벨에서의 기능적 시뮬레이션, 전력 측정과 결점 시뮬레이션에 적용될 수 있을 만큼 충분히 효율적임을 보여준다.율적임을 보여준다.
이온성 고분자 복합물인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)는 얇고 유연한 고분자 필름의 양면에 백금소재의 전극층이 도금된 형태로 구성되어 있다. IPMC는 외부 물리적 자극에 대응하여 전기적 에너지를 발생시키는 특성을 가지고 있기 때문에 주변환경에서 발생하는 진동으로부터 에너지를 획득하는데 응용될 수 있어 신재생에너지 획득 소자로 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 실용적인 에너지 획득을 위해서는 큰 면적의 IPMC 집적 기술이 필요하다. 본 논문에서는 IPMC의 면적 증가에 따른 출력 전압의 특성 변화에 대한 연구를 수행하기 위하여 다른 면적의 IPMC 샘플들이 사용되었다. 또한 IPMC에서 발생하는 전압과 오프셋 현상을 시뮬레이션 할 수 있는 회로 모델을 사용하여 출력 전압의 추정에 사용하였다. 본 논문에서 제안된 회로 모델이 면적 변화에 따른 출력 전압을 비교적 잘 추정함이 검증되었다.
Magnetically levitated (Maglev) vehicles maintain a constant air gap between guideway and car bogie, and thereby achieves non-contact riding. Since the straightness and the flatness of the guideway directly affect the stability of levitation as well as the ride comfort, it is necessary to monitor the status of the guideway and to alert the train operators to any abnormal conditions. In order to develop a signal processing algorithm that extracts guideway irregularities from sensor data, virtual testing using a simulation model would be convenient for analyzing the exact effects of any input as long as the model describes the actual system accurately. Simulation model can also be used as an estimation model. In this paper, we develop a state-space dynamic model of a maglev vehicle system, running on the guideway that contains jumps. This model contains not only the dynamics of the vehicle, but also the descriptions of the power amplifier, the anti-aliasing filter and the sampling delay. A test rig is built for the validation of the model. The test rig consists of a small-scale maglev vehicle, tracks with artificial jumps, and various sensors measuring displacements, accelerations, and coil currents. The experimental data matches well with those from the simulation model, indicating the validity of the model.
도시의 발전에 따라 전력선, 통신선, 상하수도배관 등을 공동으로 수용하는 공동구의 수요는 점점 증가할 것으로 예상되고 있으며 따라서 앞으로 TBM을 이용한 터널시공이 증가할 것으로 예상된다. TBM을 이용한 터널 건설시 굴진율 예측은 공기와 공사비 책정의 중요한 요소이다. 현재, NTNU model, CSM model 등의 TBM 굴진율 예측방법이 있지만, 이 방법들은 많은 입력 인자들을 필요로 한다. 본 논문은 문헌조사를 통해 다양한 여러 지반 물성인자들 중, 경암의 취성지수 (Brittleness index)와 TBM 순굴진율간의 관계를 도출하고자 하였다. 특히, 인장강도와 압축강도의 함수인 취성지수는 그 정의에 따라 순굴진율과 관계가 다르고 매우 큰 분산을 가지는 것으로 나타났다. 본 연구는 TBM 순굴진율 예측에서 암반물성 중 취성도가 지니는 의미를 제시하고 있다.
In achieving carbon neutrality and the hydrogen economy, the estimation of H2 cost is critical in terms of CCU technologies. This study analyzes LCOH of hydrogen produced by the carbon utilization unit with methane reforming and CO2 from thermal power plant. LCOH for H2 made with CO is estimated in three ways of Joint Cost Allocations with financial performance risk assessment. Regarding cost analysis, the zero value of LCOH is $6,003/ton. We found that the CCU technology has economic feasibility in terms of profitability. The sensitivity analysis result shows that the input ratio is more influential to the LCOH than other variables. Risk analysis presents the baseline price of zero value of LCOH - $8,408/ton, which is higher than the cost analysis - $6,003/ton. Mainly, the price variability of natural gas primarily affects the LCOH. The study has significant value in analyzing the financial performance risks as well as the cost of H2 produced by a Plasma-based CCU system.
European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.
Reservoirs play a key role in the carbon cycle between terrestrial and marine systems and are pathways that release greenhouse gases(GHGs), CO2, CH4, and N2O, into the atmosphere by decomposing organic matters. Developed countries have been actively conducting research on carbon emission assessment of dam reservoirs for over 10 years under the leadership of UNESCO/IHA, but associated research is very rare in Korea. In particular, the GHGs footprint evaluation, which calculates the change in net carbon emission considering the watershed environment between pre- and post- impoundment, is very important in evaluating the carbon emission of hydroelectric dams. The objective of this study was to estimate the GHG emissions and footprints in Daecheong Reservoir using the G-res Tool, an online platform developed by UNESCO/IHA. The G-res Tool estimates CO2 and CH4 emissions in consideration of diverse pathway fluxes of GHGs from the reservoir and characterizes changes in GHG fluxes over 100 years based on the expected lifetime of the dam. The input required to use the G-res Tool include data related to watersheds, reservoirs, and dams, and most were collected through the government's public portal. As a result of the study, the GHG footprint of Daecheong Reservoir was estimated to be 93 gCO2eq/m2/yr, which is similar to that of other reservoirs around the world in the same climate zone. After impoundment, the CH4 diffusion emission from the reservoir was 73 gCO2eq/m2/yr, also similar to those of the overseas reservoirs, but the CH4 bubbling emission, degassing emission, and CO2 diffusion emissions were 44, 34, 252 gCO2eq/m2/yr, respectively, showing a rather high tendency. Since the dam reservoir carbon footprint evaluation is essential for the Clean Development Mechanism evaluation of hydroelectric power generation, continuous research is needed in the future. In particular, experimental studies that can replace the emission factors obtained from the overseas dam reservoirs currently used in the G-res Tool should be promoted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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