본 연구는 여름 및 초가을(6-9월)에 한반도에서 관측된 레윈존데 사운딩을 분석하여 대류가용잠재에너지와 대류 억제도가 깊은 습윤 대류 및 강수 발생 예측에 유용성이 있는지를 확인해보았다. 레원존데 사운딩은 열역학적으로 깊은 습윤 대류가 발생할 가능성이 높은 고 대류가용잠재에너지 저 대류억제도 그룹과 대류 발생을 억제시킬 수 있는 저 대 류가용잠재에너지 고 대류억제도 그룹으로 분류하였다. 이후, 두 그룹의 12시간 누적 강수량, 12시간 평균 최저운고, 12시간 평균 중하층운량의 분포 차이가 유의미한지 여부를 통계적 가설검정을 통해 확인하였다. 그 결과, 무강수인 경 우 21:01-09:00 KST 시간대의 12시간 평균 최저운고를 제외하고 두 그룹은 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 검증 되었다. 이 결과는 고 대류가용잠재에너지 저 대류억제도 그룹이 저 대류가용잠재에너지 고 대류억제도 그룹보다 깊은 습윤 대류 및 강수 발생에 더 유리함을 시사한다.

수소는 다양한 신재생에너지 중 환경친화적인 에너지로 각광받고 있지만 농업에 적용된 사례는 드물다. 본 연구는 수소 연료전지 삼중 열병합 시스템을 온실에 적용하여 에너지를 절 약하고 온실가스를 줄이고자 한다. 이 시스템은 배출된 열을 회수하면서 수소로부터 난방, 냉각 및 전기를 생산할 수 있다. 수소 연료 전지 삼중 열 병합 시스템을 온실에 적용하기 위해 서는 온실의 냉난방 부하 분석이 필요하다. 이를 위해서는 온 실의 형태, 냉난방 시스템, 작물 등을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 건물 에너지 시뮬레이션(BES)을 활용하여 냉 난방 부하를 추정하고자 한다. 전주지역의 토마토를 재배하 는 반밀폐형 온실을 대상으로 2012년부터 2021년까지의 기 상데이터를 수집하여 분석했다. 온실 설계도를 참고하여 피 복재와 골조를 모델화하여 작물 에너지와 토양 에너지 교환을 실시했다. 건물 에너지 시뮬레이션의 유효성을 검증하기 위 해 작물의 유무에 의한 분석, 정적 에너지 및 동적 에너지 분석 을 실시했다. 또한 월별 최대 냉난방 부하 분석에 의해 평균 최 대 난방 용량 449,578kJ·h-1, 냉방 용량 431,187kJ·h-1이 산정 되었다.

범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.

본 연구에서는 단면설계 및 열 교환 장치 위치 변경을 통해 온실의 구조 변경을 진행하였으며, 선행연구를 통해 개발된 모델을 근간으로 하여 개선 여부에 따른 온실 내부 환경을 예측하였다. 단면형상과 열 교환 장치의 개선 후 유속 변화에 따른 시뮬레이션 분석을 진행하였으며, 이 때 온도와 균일도는 각각 평균 0.65°C, 0.75%p 상승함을 확인하였다. 해석대상 온실과 같은 소규모 온실의 경우 방열관의 난방성능 개선보다 FCU에 의해 형성되는 공기 유동이 균일한 환경 조성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 개선 전 ‧ 후 온실에 환기시스템 적용 시 공기 유동 특성 분석을 위해 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 공기 유동과 공기령은 유사한 분포를 보였으며, 개선 후 온실의 공기령이 개선 전 온실 대비 18초 낮게 나타났다. 개선 전 ‧ 후 온실 시뮬레이션 분석 결과 전체적으로 개선된 온실에서의 평균온도 및 온도 균일도 상승, 최대편차 감소 등 내부 환경의 균일성이 향상됨을 확인하였다. 선행연구로 개발 된 모델은 형상 변경, 열 교환 장치 위치 변경 등에 따라 변화하는 온실 내부 환경을 예측할 수 있음을 확인하였으며, 온실 설계, 온실 내 난방시스템 설계 등의 분야에 적용 가능할 것으로 판단된다.

In this study, the energy use of buildings was compared and analyzed by using weather data predicted with machine running techniques. Python was used as a predictive program to predict weather data and TRNSYS was used to simulate the energy usage of buildings. For weather forecasting, weather data from 1 August to 7 August were studied to forecast ambient air temperature and solar radiation. The lowest error came in seven days, with the outside air temperature standing at 1.8 percent and the solar radiation at 2.4 percent. The energy use of the building was simulated by using weather data predicted through the 7 days learning data with the lowest error. As a result , the error rate of cooling energy use was 1.92%, the sum of cooling energy and lighting energy use was 1.79%, and the building control by using predicted weather data didn’t show a big difference with just control.

The activation energy to create a phase transformation or for the reaction to move to the next stage in the milling process can be calculated from the slop of the DSC plot, obtained at the various heating rates for mechanically activated Al-Ni alloy systems by using Kissinger's equation. The mechanically activated material has been called “the driven material” as it creates new phases or intermetallic compounds of AlNi in Al-Ni alloy systems. The reaction time for phase transformation by milling can be calculated using the activation energy obtained from the above mentioned method and from the real required energy. The real required energy (activation energy) could be calculated by subtracting the loss energy from the total input energy (calculated input energy from electric motor). The loss energy and real required energy divided by the reaction time are considered the “metabolic energy” and “the effective input energy”, respectively. The milling time for phase transformation at other Al-Co alloy systems from the calculated data of Al-Ni systems can be predicted accordingly.

In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

PURPOSES : A geo-grid pavement, e.g., a stress-absorbing membrane interlayer (SAMI), can be applied to an asphalt-overlay method on the existing surface-pavement layer for pavement maintenance related to reflection cracking. Reflection cracking can occur when a crack in the existing surface layer influences the overlay pavement. It can reduce the pavement life cycle and adversely affect traffic safety. Moreover, a failed overlay can reduce the economic value. In this regard, the objective of this study is to evaluate the bonding properties between the rigid pavement and a SAMI by using the direct shear test and the pull-off test. The predicted fractural energy functions with the shear stress were determined from a numerical analysis of the moving average method and the polynomial regression method. METHODS : In this research, the shear and pull-off tests were performed to evaluate the properties of mixtures constructed using no interlayer, a tack-coat, and SAMI with fabric and without fabric. The lower mixture parts (describing the existing pavement) were mixed using the 25-40-8 joint cement-concrete standard. The overlay layer was constructed especially using polymer-modified stone mastic asphalt (SMA) pavement. It was composed of an SMA aggregate gradation and applied as the modified agent. The sixth polynomial regression equation and the general moving average method were utilized to estimate the interlayer shear strength. These numerical analysis methods were also used to determine the predictive models for estimating the fracture energy. RESULTS: From the direct shear test and the pull-off test results, the mixture bonded using the tack-coat (applied as the interlayer between the overlay layer and the jointed cement concrete) had the strongest shear resistance and bonding strength. In contrast, the SAMI pavement without fiber has a strong need for fractural energy at failure. CONCLUSIONS : The effects of site-reflection cracking can be determined using the same tests on cored specimens. Further, an empiricalmechanical pavement-design analysis using the finite-element method (FEM) must be done to understand the appropriate SAMI application. In this regard, the FEM application analysis and bonding property tests using cored specimens from public roads will be conducted in further research.

PURPOSES : The piezoelectric energy road analysis technology using a three-dimensional finite element method was developed to investigate pavement behaviors when piezoelectric energy harvesters and a new polyurethane surface layer were installed in field conditions. The main purpose of this study is to predict the long-term performance of the piezoelectric energy road through the proposed analytical steps. METHODS: To predict the stresses and strains of the piezoelectric energy road, the developed energy harvesters were embedded into the polyurethane surface layer (50 mm from the top surface). The typical type of triaxial dump truck loading was applied to the top of each energy harvester. In this paper, a general purpose finite element analysis program called ABAQUS was used and it was assumed that a harvester is installed in the cross section of a typical asphalt pavement structure. RESULTS : The maximum tensile stress of the polyurethane surface layer in the initial fatigue model occurred up to 0.035 MPa in the transverse direction when the truck tire load was loaded on the top of each harvester. The maximum tensile stresses were 0.025 MPa in the intermediate fatigue model and 0.013 MPa in the final fatigue model, which were 72% and 37% lower than that of the initial stage model, respectively. CONCLUSIONS : The main critical damage locations can be estimated between the base layer and the surface layer. If the crack propagates, bottom-up cracking from the base layer is the main cracking pattern where the tensile stress is higher than in other locations. It is also considered that the possibility of cracking in the top-down direction at the edge of energy harvester is more likely to occur because the material strength of the energy harvester is much higher and plays a role in the supporting points. In terms of long-term performance, all tensile stresses in the energy harvester and polyurethane layer are less than 1% of the maximum tensile strength and the possibility of fatigue damage was very low. Since the harvester is embedded in the surface layer of the polyurethane, which has higher tensile strength and toughness, it can assure a good, long-term performance.

점성적 성질을 지닌 아스팔트의 역학적 거동을 예측하기 위한 수학적 구성방정식 (mathmetical constitutive model)은 열민감성, 하중민감도 및 자연치유 효과와 같은 물질적 특징 때문에 세우기 매우 어 렵다. 지난 30년 동안 많은 연구자들이 열역학(thermodynamic)을 기반으로 한 모델을 제안하였지만 아직 까지 아스팔트의 거동을 예측하기 위한 정확한 모델을 연구 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하 여 열역학법칙을 따르는 새로운 열탄점소성 등방성 손상 및 자연치유 모델(thermo-elastoviscoplastic isotropic damage-self healing model)을 변형률 에너지와 아레니우스 온도 방정식을 이용하여 제안하고 자 한다. 그 모델의 형태는 다음과 같이 나타낼수 있다. Ψ (ε, σvp, q, dn, T) = {(1-dn) Ψ0(ε)-ε: σvp+Ξ(q,σvp)}θ(T) (1) 여기서, ε는 변형률 에너지 텐셔(total strain tensor,), σvp 는 점소성 이완 응력 텐셔(viscoplastic relaxation stress tensor), q 는 내부변수(internal variable), θ(T) = exp{-δ(1-T/T0)} 는 아레니우스 온도 방정식Arrhenius-type temperature term), T0 는 기준 온도(reference temperature) 이다. 제안된 식과 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 비교해 본 결과 아래와 같이 손상 및 자연치유 모델 을 사용하였을 경우 일치함을 알 수 있다. 새로운 제안된 초기 변형률 에너지와 아레니우스 온도 방정식을 이용한 열탄점소성 등방성 손상 및 자 연치유 모델을 실험데이터와 비교해 본 결과 그 거동을 예측함을 잘 알 수 있었다. 이렇게 제안된 모델은 두변수 모델의 기초가 될 것으로 예상된다.

The monolithic glass, without damage, under impact loading, is studied by the use of the coded finite element program. To predict the impact energy of monolithic glass like annealed glass and tempered glass, a finite element approach based on Sun's higher-order beam finite element and impact energy equation is proposed. For this purpose, the contact force-displacements, energy-displacement histories and velocity-acceleration histories etc. are calculated during all impact processes. And, also, by the calculations of the coded FEM program, the geometric parameter like thickness is investigated to determine their impact energy prediction of monolithic glass.

In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box’s temperature.

The purpose of this study suggests a personalized algorithm of physical activity energy expenditure prediction through comparison and analysis of individual physical activity. The research for a 3-axial accelerometer sensor has increased the role of physical activity in promoting health and preventing chronic disease has long been established. Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). A total of 10 participants(5 males and 5 females aged between 20 and 30 years). The activities protocol consisted of three types on treadmill; participants performed three treadmill activity at three speeds(3, 5, 8 km/h). These activities were repeated four weeks.

21세기 지식기반사회에서 기술 발전 속도는 가속화되고 있으며 조직 목표를 달성하는데 영향을 줄 수 있는 시장, 거버넌스 및 사회적 가치의 미래 모습에 대한 불확실성이 증대하고 있다. 이러한 기술과 사회 발전의 가속화 및 증가하는 불확실성에 대응하기 위해서 다양한 미래사회 전망을 바탕으로 미래유망기술을 도출하는 기술예측의 필요성은 더욱 중요해지고 있다. 기술예측에는 다양한 예측 방법론이 이용 가능하나 예측의 목적 및 재원 등에 따라 선택되어야 한다. 델파이 방법이 오랫동안 주로 사용되어 왔지만 최근에는 시나리오 또한 많이 활용되고 있다. 시나리오는 사회, 경제 및 정치 등의 환경요인의 복잡성과 불확실성을 폭넓게 고려할 수 있으며 미래의 다양한 모습을 이야기 식으로 전달하기 때문에 매우 효과적인 전략적 도구로 활용된다. 전세계적으로 진행되고 있는 기후변화, 화석연료의 고갈 등으로 세계 각국은 신재생에너지에 대한 높은 관심을 갖고 기술개발 및 보급 등을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만 신재생에너지 분야의 가용잠재량은 지역적으로 큰 편차가 있으며 기술적 진보, 환경규제 및 화석 연료의 가격전개와 밀접하게 연관되어 있어 그 발전추이를 예측하기 어려운 면이 있다. 이에 본 연구는 이러한 불확실성을 반영하여 신재생에너지 분야에 대한 다양한 미래 시나리오를 작성하고 시사점을 도출하였다. 향후 본 연구의 시나리오 기반의 예측 프로세스를 국가과학기술예측에 활용함으로써, 기존의 델파이 위주의 단정적 예측의 단점을 보완한 전략적 예측을 강화할 수 있을 것으로 전망된다.

The Consultation about Energy Use Plan is prescribed by the Rational Energy Utilization Act. This paper proposes a regression model for estimating consultation objects each year. Analysis results predict for the next six years that the mean annual energy saving effect is 13.2%, mean annual CO2 reduction effect is 13.4% and benefit-cost ratio is 2.48, it means economic and social future effect with the Consultation about Energy Use Plan are very excellent. Also the effect of introducing system improving efficiency of energy use is expected to account for 62%, recovering waste heat account for 17%, introducing group energy supply account for 18% and utilizing new․renewable energy system account for nearly 3% of total energy savings on plan for improving efficiency.

최근 관심을 받는 풍력발전단지의 성공적인 설계는 풍력자원, 풍력발전기 설계, 소음 그리고 환경영향, 인증절차와 같은 여러 가지 인자들에 결정된다. 정부의 신재생에너지에 대한 지속적 투자로 인해 갖가지 형태의 장단기 계획들이 쏟아져 나오고 있으며 풍력발전단지설계와 관련해서 사업들이 진행되고 있다. 풍력발전단지는 지역에 따라 그 에너지생산량의 편차가 크게 달라지는데, 일반적으로 풍속이 높은 지역에서 많은 전력이 생산되므로 풍속이 가장 중요한 요구조건이라고 판단된다. 육상풍력 발전단지가 완공되기 위해서는 그 개발과정에 대해 완전히 이해되어야한다. 그러나, 과정상의 정보나 경험이 부족하면 많은 단지개발 과제는 무산되거나 신빙성을 잃을 수 밖에 없다. 본 기고문에서는 풍력에너지생산량 예측기법과 발전단지개발 절차를 강조하면서 육상에서의 풍력발전단지 설계에 대한 절차를 소개하고자한다.

Wastewater treatment plant(WWTP) has been recognized as a high energy consuming plant. Usually many WWTPs has been operated in the excessive operation conditions in order to maintain stable wastewater treatment. The energy required at WWTPs consists of various subparts such as pumping, aeration, and office maintenance. For management of energy comes from process operation, it can be useful to operators to provide some information about energy variations according to the adjustment of operational variables. In this study, multiple regression analysis was used to establish an energy estimation model. The independent variables for estimation energy were selected among operational variables. The R2 value in the regression analysis appeared 0.68, and performance of the electric power prediction model had less than ±5% error.

고 고형분함량 감자 생산을 위한 수확시기를 예측하는 데 있어 에너지 소모량의 추정에 대한 연구결과는 다음과 같다. 1. 각 지역별로 포장의 파종시기부터 수확시기까지 최근 5년간(2005년~2009년) 평균기온, 강수량, 상대습도, 일조시간, 바람, 지중온도 등의 농업환경을 조사한 결과 파종기 저온피해와 괴경비대기 장마기간을 회피한다면 가공용 원료감자는 가공품 생산에 필요시마다 물량을 수급하기 때문에 만숙재배를 하지 않아 품종의존도가 낮아 수확시기의 환경에 대한 비중이 큰 것으로 판단되었다. 2. 파종시기부터 출현까지에는 지중온도에 영향을 많이 받아 지역별 편차가 심해 시뮬레이션에서는 출현시기를 기준으로 감자의 수확적기를 예측하는 것이 바람직하였다. 3 수확시기를 예측하기 위한 생장모형은 Tp=Tm~cdotWmTpWmTm를 사용하고, 생장량 Wm을 계상하는 기본 생장모형은 Wm=~intmtf(x)dt 를 사용하였다. 4. 기본 생장모형을 통해 Wm을 계상할 때는 광합성율(δA )과 식물체내 에너지 소모(δE ) 개념을 적용해야 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있었으며, 식물체내 에너지 소모에 대한 정의는 기후변화에 대응하여 농업환경에 대처하는 식물체내 에너지 소모를 계상하는 것으로 최근 5년간(2005년~2009년) 수확시기에 따라 고형분함량을 측정한 결과 광합성율만 계상할 때 보다 에너지 소모개념을 적용한 것이 효과적이었다.