Chemical bath deposition 방법으로 다결정 CdS 박막을 세라믹 기판 위에 성장시킨 다음 온도를 변화시켜 열처리하고 X-선 회절무늬를 측정하여 결정구조를 밝혔다. $550^{\circ}C$로 열처리한 시료의 경우 X-선 회절무늬로부터 외삽법에 의해 $a_{o}$와 $c_{o}$는 각각 $4.1364{\AA}$과 $6.7129{\AA}$인 육방정계임을 알았다. 이 때 낱알크기는 약 $0.35{\mu}m$이었다. Van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 측정하여 운반자 농도와 이동도의 온도의존성을 연구하였다. 이동도는 33 K에서 150 K까지는 압전산란에 의하여, 150 K에서 293 K 까지는 곽성광학산란에 의하여 감소하는 경향을 나타냈다. 광전도 셀의 특성으로 스펙트럼 응답, 감도(${\gamma}$), 최대허용소비전력 및 응답 시간을 측정하였다.
Chemical bath deposition 방법으로 다결정 CdSe 박막을 세라믹 기판 위에 성장시킨 다음 온도를 변화시켜 열처리하고 X-선 회절무늬를 측정하여 결정구조를 밝혔다. $450^{\circ}C$로 열처리한 시료가 X-선 회절무늬로 부터 외삽법에 의해 $a_{o}$와 $c_{o}$는 각각 $4.302{\AA}$과 $7.014{\AA}$인 육방정계임을 알았다. 이 때 낱알크기는 약 $0.3{\mu}m$이었다. Van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 측정하여 운반자 농도와 이동도의 온도의존성을 연구하였다. 이동도는 33 K에서 200 K까지는 압전산란에 의하여, 200K에서 293 K까지는 극성광학산란에 의하여 감소하는 경향을 나타냈다. 광전도 셀의 특성으로 스텍트럼 응답, 감도(${\gamma}$), 최대허용소비전력 및 응답 시간을 측정하였다.
일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.
우리나라에서 에너지정책은 다양한 에너지 관련 계획들을 통해 구체화된다. 그런데 최근 비전으로서의 성격이 강한 상위계획에서 설정되는 부문별 목표가 지속적으로 상향 조정됨에 따라 상위계획과의 정합성을 유지해야 할 필요가 있는 (실행계획으로서의) 하위계획 수립에서 왜곡이 발생하고 있다. 이와 더불어 개별 하위계획 자체도 미래의 불확실성에 대응하여 계획의 유연성을 확보하는 측면에서 한계를 보이고 있다. 이러한 문제들은 잠재적으로 막대한 사회적 비용을 초래할 위험을 내포하고 있다. 이에 본 논문은 우리나라 에너지 계획의 수립 집행과 관련한 개선방안의 논의에 실증적인 근거를 제시하기 위해 실행계획 가운데 가장 중요하게 인식되고 있는 전력수급기본계획을 주된 분석대상으로 삼아, 전력수급기본계획 자체의 문제, 전력수급기본계획과 상위계획 간 정합성을 유지하는 과정에서 발생할 수 있는 문제를 논리적으로 설명하고, 현실적인 상황을 가정하여 그러한 문제들이 초래할 수 있는 사회적 비용의 규모를 추정하였다. 분석 결과, 전력수급기본계획 수립 시 최대전력이 실적치보다 7%(15%) 적게 추정되는 경우 2020년 기준으로 연간 발전비용이 약 2,860억원(1조 2,160억원) 증가하며, 이러한 사회적 비용은 상위계획인 국가에너지기본계획에서 설정한 미래 전력수요 목표치에 맞추어 전력수급기본계획이 수립 집행되는 경우에도 유사하게 발생함을 보였다. 또한 상위계획인 온실가스 감축 마스터플랜에서 전력부문에 부과하는 감축목표량이 과도하게 설정되어 탄소배출비용이 0일 경우의 적정 전원구성에서 발생하는 온실가스 배출량의 5%를 추가 감축해야 하는 경우에도 연간 발전비용은 2020년 기준으로 약 9,150억원 증가한다. 반면, 우리나라의 경우 전원별 경제성에 큰 차이가 존재하는 특성으로 인해 전력수급기본계획 수립 시 미래 $CO_2$ 가격의 불확실성이 초래하는 잠재적인 사회적 비용의 크기는 매우 작은 수준으로 분석되었다.
저온 플라즈마 연료개질 장치를 개발하여 여러 운전인자가 그 성능에 미치는 영향을 조사하였고 생성된 수소농후 개질가스를 무부하(Idle) 상태의 디젤엔진에 연소용 공기와 같이 주입하여 NO와 매연 저감효율에 미치는 영향을 조사하였다 전력 소모량이 증가할수록 개질반응의 점화가 더욱 용이하였으나 $H_2$ 농도, $H_2$ 수율, 에너지 전환율과 같은 저온 플라즈마 연료개질 장치의 성능은 O/C 비에 의해서만 영향을 받았는데 그 이유는 평형 반응온도가 O/C 비에 의하여 결정되기 때문이다. 저온 플라즈마 연료개질 장치에서의 $H_2$ 수율과 에너지 전환율은 O/C 비가 증가함에 따라 O/C 비가 $1.2{\sim}1.5$에서 33.4%와 66%의 최고값을 통과하였다. $H_2$ 수율과 에너지 전환율이 O/C 비가 $1.2{\sim}1.5$ 이하인 범위에서 O/C 비가 증가함에 따라 증가하는 이유는 O/C 비가 높아짐에 따라 완전 산화반응이 충분히 일어나서 반응온도가 높아지기 때문으로 보인다. O/C비가 $1.2{\sim}1.5$ 이상인 범위에서 O/C 비가 증가함에 따라 $H_2$ 수율과 에너지 전환율이 감소하는 현상은 과잉산소 조건에서 완전산화반응이 더욱 촉진되어 $H_2$ 수율과 에너지 전환율이 감소하였기 때문으로 보인다. 무부하 상태의 디젤엔진에 개질가스를 주입시 개질된 디젤/총디젤 무게비가 $18.2{\sim}23.5%$까지 증가할 때 NO저감효율과 매연제거효율은 각각 68.8%와 55.5%까지 증가하였다.
지진기록의 수평성분 S파 푸리에스펙트럼을 이용한 추계학적 지진동모델(stochastic point-source ground-motion model; Boore, 2003) 파라미터 역산결과를 기반으로 지진공학적으로 활용될 수 있는 지진관측소 분류를 시도하였다. 추계학적 지진동모델에서 부지효과는 고주파감쇠상수인 $K_0$ (Anderson and Hough, 1984)와 지층의 탄성임피던스의 차이에 의해 발생하는 부지증폭함수(A(f))의 조합으로 표현된다. 본 연구에서는 A(f)를 지진파 스펙트럼의 수평/수직성분비(H/V)와, 이를 초기값으로 하여 얻어진 역산결과에 의한 관측소별 로그오차평균을 합산하여 계산하였다. 지진관측소는 $1{\sim}10$ Hz 범위의 부지증폭함수의 상용로그 최대값($logA_{1-10}^{max}$(f))에 의해 다섯 등급(A: $logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.2, B: 0.2 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.4, C: 0.4 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.6, D: 0.6 $\leq$ log < 0.8, E: 0.8 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f))으로 분류하였다. 분류된 진관측소의 평균적인 부지증폭함수는 A에서 E 등급으로 변함에 따라 지반의 고유진동수가 저주파로 이동하는 의미 있는 결과를 나타내었으며, 최근에 설치장소를 이전한 기상청 일부 관측소에 대해 이설 전후의 등급변화 및 최근 발생한 중규모 지진관측자료와 지진동 거리감쇠식과의 비교분석을 통해 관측소 분류결과의 타당성을 입증할 수 있었다.
발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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